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Version 04 als eigenes Repository Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 01:20:09 +02:00
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<title>Beispielprogramme · Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</title>
<script>
(function () {
try {
var t = localStorage.getItem("or-theme");
if (t) document.documentElement.setAttribute("data-theme", t);
} catch (e) {}
})();
</script>
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<link rel="stylesheet" href="katex/katex.min.css" />
<script defer="" src="katex/katex.min.js"></script>
<script>document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
var mathElements = document.getElementsByClassName("math");
var macros = [];
for (var i = 0; i < mathElements.length; i++) {
var texText = mathElements[i].firstChild;
if (mathElements[i].tagName == "SPAN") {
katex.render(texText.data, mathElements[i], {
displayMode: mathElements[i].classList.contains('display'),
throwOnError: false,
macros: macros,
fleqn: false
});
}}
// Der Browser springt zu einem #anker in der URL schon beim ersten Rendern
// an, BEVOR die KaTeX-Formeln oben im Text ihre finale Hoehe bekommen -
// durch den Reflow landet der Anker danach zu weit unten. Nach dem
// Formel-Rendering hier erneut zum Anker springen, das behebt es.
if (location.hash) {
var ziel = document.getElementById(decodeURIComponent(location.hash.slice(1)));
if (ziel) ziel.scrollIntoView({behavior: "instant", block: "start"});
}
});
</script>
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</head>
<body>
<svg style="display:none" aria-hidden="true"><symbol id="icon-menu" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
<line x1="3" y1="6" x2="21" y2="6"/><line x1="3" y1="12" x2="21" y2="12"/><line x1="3" y1="18" x2="21" y2="18"/>
</symbol>
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<circle cx="12" cy="12" r="4.5"/>
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<symbol id="icon-moon" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<symbol id="icon-chevron-right" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<polyline points="9 4 17 12 9 20"/>
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<symbol id="icon-check" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<symbol id="icon-download" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
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<header class="site-header">
<button type="button" class="icon-btn" id="sidebar-toggle" aria-label="Menü öffnen"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-menu"></use></svg></button>
<a class="brand" href="index.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> <span>Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</span></a>
<div class="site-search">
<input id="suche-eingabe" type="search" placeholder="Suchen …" aria-label="Suche" autocomplete="off" />
<svg class="icon such-icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-search"></use></svg>
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<div class="site-body">
<div class="sidebar-overlay" id="sidebar-overlay" hidden></div>
<nav class="sidebar" id="sidebar" aria-label="Kapitelnavigation"><div class="sidebar-inhalt"><details class="sidebar-gruppe"><summary>Einstieg</summary><ul><li data-kapitel="vorwort.html"><a href="vorwort.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Vorwort & Lesehilfe</span></a></li><li data-kapitel="notation.html"><a href="notation.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Notation & Abkürzungen</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil I: Grundlagen des Operations Research</summary><ul><li data-kapitel="einfuehrung.html"><a href="einfuehrung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</span></a></li><li data-kapitel="fundament.html"><a href="fundament.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="oekosystem.html"><a href="oekosystem.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</span></a></li><li data-kapitel="modellierung.html"><a href="modellierung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil II: Die Kernverfahren der deterministischen Optimierung</summary><ul><li data-kapitel="lp.html"><a href="lp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</span></a></li><li data-kapitel="milp.html"><a href="milp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound</span></a></li><li data-kapitel="cpsat.html"><a href="cpsat.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung</span></a></li><li data-kapitel="graphen.html"><a href="graphen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP</span></a></li><li data-kapitel="metaheuristiken.html"><a href="metaheuristiken.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt</span></a></li><li data-kapitel="dekomposition.html"><a href="dekomposition.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil III: Nichtlinearität, Unsicherheit und mehrperiodige Dynamik</summary><ul><li data-kapitel="qp-nlp.html"><a href="qp-nlp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="unsicherheit.html"><a href="unsicherheit.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></
<main class="content">
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<article>
Phase 6.3: Parallelitaet und Determinismus - gemessen statt behauptet Neuer Abschnitt im CP-SAT-Kapitel plus Parallele_Suche.py (76. Programm). Setzt Paket 2 aus Verbesserungen_02.md um. Was fehlte, war nicht die Regel, sondern die Messung: Das Buch setzt an acht Stellen num_workers = 1 mit dem Kommentar "fuer eine reproduzierbare Ausgabe", nachgeprueft hatte es nie jemand. Gerechnet wird auf demselben Job-Shop wie das Intervallvariablen-Kapitel, nur gross genug, dass die Suche arbeitet: 12 Auftraege, 10 Maschinen, 120 Arbeitsgaenge. Zwei Befunde, beide staerker als die Behauptung: * Die Beschleunigung ist ueberlinear. Acht Arbeiter waren im abgedruckten Lauf nicht achtmal, sondern 12,3-mal schneller als einer. Kein Messfehler: CP-SAT vervielfacht nicht dieselbe Suche, sondern laesst verschiedene Strategien nebeneinander laufen, die einander ihre Schranken mitteilen. * Der Seed genuegt nicht - und zwar schon ab ZWEI Arbeitern. Ein Arbeiter: 1 Plan aus 4 Laeufen. Zwei Arbeiter: 3 verschiedene Plaene aus 4 Laeufen, bei identischem random_seed und identischem Zielwert 183. Die vollstaendige Antwort kam erst ueber die Uebungsaufgabe: Mit num_workers = 1, aber fuenf verschiedenen Seeds ergeben sich ebenfalls fuenf verschiedene Plaene. Keiner der beiden Parameter sichert die Reproduzierbarkeit allein - erst die Kombination traegt. Weiter fuer die Aufgabe gemessen: Der Gewinn kehrt sich um (auf 24 Kernen Faktor 10,2 bei 8 Arbeitern, 12,3 bei 16, 9,0 bei 24) - "so viele Arbeiter wie Kerne" ist damit widerlegt. Und bei 15 Auftraegen laeuft ein Arbeiter ins 60-s-Limit (FEASIBLE, Makespan 200), waehrend acht OPTIMAL mit demselben Makespan 200 nach 26,4 s melden: Der Unterschied liegt nicht in der Loesung, sondern im Beweis, dass es keine bessere gibt. Die abgedruckte Ausgabe traegt die Kennzeichnung "Laufzeiten und die Zahl der verschiedenen Plaene sind hardwareabhaengig" - nach dem Muster, das das Testing-Kapitel fuer Benchmark_Skalierung.py schon verwendet. Der Vergleich des extrahierten Programms mit dem Abdruck weicht denn auch in genau einer Zelle ab (4 statt 3 verschiedene Plaene bei 4 Arbeitern); Zielwert und Struktur sind identisch. Hier ist die Nichtreproduzierbarkeit der abgedruckten Zahl die Aussage selbst. Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Selbsttest, Zusammenfassung, Vorwort-Programmverzeichnis, Uebungsaufgabe und Loesung in Anhang A, ein Verweis aus dem bestehenden Callout zu mehrdeutigen Optima und einer aus Warmstart_Effekt.py im MILP-Kapitel (dort nach Regel 12 der Kapitelname). Stand: 295 Abschnitte, 730 Querverweise, 328 Indexmarken, 76 Programme, 140 Aufgaben mit 140 Loesungen, 33 pytest-Tests, PDF 744 Seiten, 69 netzfreie Programme fehlerfrei. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 11:19:53 +02:00
<h1>Beispielprogramme</h1><p>Alle 76 im Buch abgedruckten Programme, gruppiert nach Kapitel, zum direkten Herunterladen.</p><section class="programmgruppe"><h2><a href="einfuehrung.html">Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Bot_Allokation.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bot_Allokation.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Brute_Force_Vergleich.py</code> <a class="download-link" href="programme/Brute_Force_Vergleich.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Bausteine_Vorlage.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bausteine_Vorlage.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Excel_Bruecke.py</code> <a class="download-link" href="programme/Excel_Bruecke.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="fundament.html">Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Matrixform.py</code> <a class="download-link" href="programme/Matrixform.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Visualisierung_Loesungsraum.py</code> <a class="download-link" href="programme/Visualisierung_Loesungsraum.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Konvexitaet_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Konvexitaet_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Skalierung_Kondition.py</code> <a class="download-link" href="programme/Skalierung_Kondition.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="oekosystem.html">Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Ein_System_Vier_Ansaetze.py</code> <a class="download-link" href="programme/Ein_System_Vier_Ansaetze.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Solver_Wahl.py</code> <a class="download-link" href="programme/Solver_Wahl.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Modellierungsschichten.py</code> <a class="download-link" href="programme/Modellierungsschichten.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Vektorisierte_Modellgenerierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Vektorisierte_Modellgenerierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="modellierung.html">Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Vom_Wunsch_zum_Modell.py</code> <a class="download-link" href="programme/Vom_Wunsch_zum_Modell.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="lp.html">Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Simplex_Tableau_LP.py</code> <a class="download-link" href="programme/Simplex_Tableau_LP.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Sensitivitaetsanalyse.py</code> <a class="download-link"
Version 04 als eigenes Repository Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 01:20:09 +02:00
</article>
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<p>© Dieter Schlüter · <a href="gesamtdokument.html">Gesamtdokument</a> ·
<a href="programme.html">Beispielprogramme</a></p>
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