operations_research/OR_HTML_04/programme/Propagation_Demo.py

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Python
Raw Normal View History

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
#!/usr/bin/env python3
# Propagation_Demo.py
"""
Kapitel CP-SAT: Propagation sichtbar machen.
Vergleicht die Zahl der geprueften Kombinationen bei roher Aufzaehlung
mit der Zahl der Verzweigungen, die CP-SAT tatsaechlich braucht.
"""
import itertools
from ortools.sat.python import cp_model
def rohe_aufzaehlung(n: int, obergrenze: int) -> tuple[int, int]:
"""Zaehlt ALLE Kombinationen und prueft jede einzeln (Brute Force)."""
geprueft = 0
loesungen = 0
for kombination in itertools.product(range(1, obergrenze + 1), repeat=n):
geprueft += 1
if len(set(kombination)) == n and sum(kombination) == 3 * n:
loesungen += 1
return geprueft, loesungen
def mit_cp_sat(n: int, obergrenze: int) -> tuple[int, int, float]:
"""Dasselbe Problem deklarativ: alle verschieden, Summe = 3n."""
modell = cp_model.CpModel()
x = [modell.NewIntVar(1, obergrenze, f"x{i}") for i in range(n)]
modell.AddAllDifferent(x) # globales Constraint
modell.Add(sum(x) == 3 * n)
loeser = cp_model.CpSolver()
loeser.parameters.enumerate_all_solutions = True
class Zaehler(cp_model.CpSolverSolutionCallback):
def __init__(self):
super().__init__()
self.anzahl = 0
def on_solution_callback(self):
self.anzahl += 1
zaehler = Zaehler()
loeser.Solve(modell, zaehler)
return zaehler.anzahl, loeser.NumBranches(), loeser.WallTime()
if __name__ == "__main__":
print("=" * 84)
print(" PROPAGATION: WIE VIEL ARBEIT SPART SICH DER SOLVER?")
print(" Aufgabe: n Zahlen aus 1..G, alle verschieden, Summe = 3n")
print("=" * 84)
print(f"{'n':>3} {'G':>4} | {'Brute Force':>14} | {'CP-SAT':>10} | "
f"{'Ersparnis':>11} | {'Loesungen':>10}")
print("-" * 84)
for n, grenze in [(4, 8), (5, 10), (6, 12), (7, 14)]:
kombis, treffer_bf = rohe_aufzaehlung(n, grenze)
treffer_cp, verzweigungen, dauer = mit_cp_sat(n, grenze)
assert treffer_bf == treffer_cp, "Beide Verfahren muessen gleich viele finden!"
ersparnis = kombis / max(verzweigungen, 1)
print(f"{n:>3} {grenze:>4} | {kombis:>14,} | {verzweigungen:>10,} | "
f"{ersparnis:>10.0f}x | {treffer_cp:>10,}")
print("-" * 84)
print("'Brute Force' = alle Kombinationen. 'CP-SAT' = tatsaechliche Verzweigungen.")
print("Der Rest wurde durch Propagation ausgeschlossen, ohne ihn anzusehen.")
print("=" * 84)