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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#!/usr/bin/env python3
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# erzeuge_vrp_touren.py
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"""
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Erzeugt die Tourenkarte zum Graphen-Kapitel:
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Aufgeraeumt: 33 PNG-Zweitfassungen, Bau-Ueberbleibsel, Ausgabepfade
Drei Aufraeumarbeiten - und zwei Funde, die dabei auffielen.
1. DIE PNG-ZWEITFASSUNGEN SIND WEG. Jedes Diagramm lag doppelt vor, als SVG
und als PNG, und kein einziges src=/href= in der Website zeigte je auf ein
PNG. Der Build kopierte sie trotzdem mit: 3,3 MB im Repository plus 3,3 MB,
die bei jeder Veroeffentlichung auf den Webserver gingen. Die 15 Generatoren
schreiben jetzt nur noch SVG, die Docstrings sind mitgezogen. Vor dem
Loeschen geprueft: Jedes PNG hatte sein gleichnamiges SVG, alle 33 waren
versioniert.
FUND 1: erzeuge_kap06_gantt.py folgte als einziger Generator nicht der
Konvention - weder svg.hashsalt noch metadata={"Date": None}. Sein SVG trug
einen echten Zeitstempel und bei jedem Lauf andere clip-path-IDs, war also
nie byteidentisch reproduzierbar, obwohl CLAUDE.md genau das fuer alle
Generatoren festhaelt. Aufgefallen nur, weil nach der PNG-Umstellung 32 von
33 SVGs bitgleich blieben und eines nicht. Jetzt byteidentisch ueber zwei
Laeufe.
FUND 2: spiegle_bilder() legte leere Verzeichnisse auf dem Webserver an. Der
Dateifilter arbeitete korrekt, aber os.walk durchlief auch __pycache__/, und
os.makedirs() erzeugte es am Ziel. Die Verzeichnisliste wird jetzt vorher
gefiltert. Gegengetestet.
2. BAU-UEBERBLEIBSEL entfernt (alle ignoriert und neu erzeugbar):
svg-inkscape/, build_v04.log, .pytest_cache/, Programme/output/, vier
__pycache__/ und die Excel-Mappen. Arbeitsbaum 36 -> 33 MB, danach null
ignorierte Ueberbleibsel.
3. Excel_Bruecke.py SCHREIBT NEBEN DAS SKRIPT statt ins
Arbeitsverzeichnis. Es benutzte blanke relative Namen; wer es aus der
Repository-Wurzel startete, verstreute dort produktionsmix.xlsx und
produktionsmix_ergebnis.xlsx. Jetzt wie die vier anderen schreibenden
Programme ueber os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)). Nachgemessen:
Lauf aus der Wurzel legt dort null Dateien ab.
Ausserdem git gc: 653 lose Objekte gepackt, .git von 71 MB auf 28 MB -
reines Repacken, kein Inhalt beruehrt.
Geprueft: alle 33 im Buch referenzierten SVGs vorhanden, in Quelle und
Website; 16 Generatoren fehlerfrei; keine fehlenden Bilder im LaTeX-Lauf;
33 pytest-Tests; PDF unveraendert 760 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 14:22:26 +02:00
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bilder_04/kap_graphen_vrp_touren.svg
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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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Das Vorgaengerbild war ein Schema: zwei Touren, vier Kunden, Zeitfenster in
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Uhrzeiten. Die Instanz des Kapitels hat 16 Kunden, vier Fahrzeuge und
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Zeitfenster in Minuten - das Bild zeigte also die Bauform, nicht den Fall.
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Hier wird die Instanz aus VRP_Flotten_Routing.py geloest und die Loesung als
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Karte gezeichnet: Depot, Kunden (Punktgroesse = Bedarf), die vier Touren in
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vier Farben, und in der Legende je Fahrzeug Strecke und Auslastung.
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ZUR REPRODUZIERBARKEIT: Das Buchprogramm gibt der Suche ein ZEITBUDGET von
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fuenf Sekunden. Ein Zeitbudget ist auf einer anderen Maschine ein anderes
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Rechenbudget, das Ergebnis also nicht garantiert identisch. Fuer das Bild wird
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deshalb zusaetzlich eine feste Loesungszahl als Abbruchkriterium gesetzt und
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die Gesamtstrecke ausgegeben - weicht sie vom abgedruckten Lauf ab, faellt es
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sofort auf, statt still ins Buch zu wandern.
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Aufruf (aus dem Repository-Wurzelverzeichnis):
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python3 bilder_04/erzeuge_vrp_touren.py
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Benoetigt: numpy, matplotlib, ortools
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from __future__ import annotations
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import os
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Folium-Karten: die Blockade war eine falsche Alternative
Der einzige Punkt, der in diesem Projekt je als "blockiert" gefuehrt wurde,
ist erledigt. Die Begruendung lautete: Die VRP-Instanz sei ein synthetisches
100 x 100-km-Raster ohne Geokoordinaten, eine echte Karte verlange also
ENTWEDER eine neue Instanz (und damit zwei Dutzend neue abgedruckte Zahlen)
ODER eine willkuerliche Verankerung.
Es gibt einen dritten Weg, und er ist exakt. Eine azimutal-aequidistante
Projektion um den Schwerpunkt des Rasters bildet die 17 Punkte so auf Laenge
und Breite ab, dass die Grosskreisdistanzen mit den Rasterdistanzen
uebereinstimmen:
festes cos(Breite) Median 0,360 % Maximum 2,003 %
cos der eigenen Breite Median 0,351 % Maximum 0,908 %
azimutal-aequidistant Median 0,000 % Maximum 0,001 %
Ein Meter auf hundert Kilometer. Kein abgedruckter Wert aendert sich, die
Gesamtstrecke bleibt bei 619 km, das SVG ist byte-identisch geblieben.
Zwei Befunde stuetzten die Entscheidung: "100 x 100 km Raster" steht nur in
zwei Codekommentaren, nirgends im Fliesstext; und der didaktische Punkt der
Bildunterschrift - die sich kreuzenden Touren, die KEIN Fehler sind - wird auf
einer Karte deutlicher.
erzeuge_vrp_touren.py schreibt jetzt SVG UND Karte aus einem Lauf. Ein zweites
Skript haette erneut geloest, und die Routing-Bibliothek arbeitet heuristisch.
pruefe_projektion() bricht ab, wenn die Verzerrung 0,01 % ueberschreitet - die
Zahl im Buch wird bei jedem Lauf bewiesen.
Neu im Build: die Marke {karte:name}, aufgeloest zu einem <iframe> (Leaflets
Stylesheet soll nicht in die Buchseite greifen), im PDF zum Verweissatz - wie
bei {plotly:}. --check bewacht jetzt beide Markenarten auf Existenz der Datei;
gegengeprueft mit einer absichtlich falschen Marke.
Zwei Vorkehrungen, die ohne Messung nicht aufgefallen waeren:
* Folium vergibt jedem Element eine uuid4 - jeder Lauf erzeugte eine andere
Datei. normalisiere() ersetzt sie durch fortlaufende Nummern; zwei Laeufe
liefern jetzt dieselbe Pruefsumme.
* Folium bindet ZEHN CDN-Ressourcen ein (jQuery, Bootstrap, Glyphicons,
FontAwesome, awesome-markers ...). Gebraucht werden ZWEI. leaflet.js und
leaflet.css liegen jetzt in web_04/assets/, die uebrigen acht entfallen.
Nachgeprueft: Die Karte benutzt ausschliesslich L.*-Aufrufe. Ohne Netz
fehlen nur die Kacheln, Marker und Touren bleiben sichtbar.
Gegenrechnung an vier Strecken: Depot -> K1 misst auf der Karte 27,20 km, die
Distanzmatrix sagt 27 - die Differenz stammt aus deren int(), nicht aus der
Geographie.
Veroeffentlicht: 8 Dateien uebertragen, alle dreizehn HTTP-Proben richtig, die
Karte auf dem Server unter 200 erreichbar.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 20:38:16 +02:00
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import re
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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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import matplotlib
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matplotlib.use("Agg")
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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from ortools.constraint_solver import pywrapcp, routing_enums_pb2
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# Reproduzierbare SVG-Ausgabe (siehe erzeuge_titelseite.py)
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plt.rcParams["svg.hashsalt"] = "or-mit-python-v04"
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BASIS = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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BILDER = os.path.join(BASIS, "bilder_04")
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TOURFARBEN = ["#4338ca", "#0891b2", "#b45309", "#059669"]
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# --- Instanz: wortgleich zu VRP_Flotten_Routing.py --------------------------
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SERVICEZEIT = 10
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WARTEZEIT_MAX = 60
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SCHICHTLAENGE = 600
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SAAT = 42
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ZEITBUDGET_S = 5
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LOESUNGSGRENZE = 300 # zusaetzliches, maschinenunabhaengiges Kriterium
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ZEITFENSTER = [
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(0, SCHICHTLAENGE),
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(30, 120), (60, 180), (100, 240), (150, 300),
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(60, 180), (120, 240), (200, 360), (300, 450),
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(180, 300), (240, 360), (300, 480), (360, 500),
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(60, 200), (120, 300), (240, 400), (300, 550),
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]
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BEDARFE = [0, 2, 3, 1, 4, 2, 2, 3, 1, 2, 4, 3, 2, 1, 2, 3, 2]
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KAPAZITAETEN = [10, 10, 10, 10]
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def erzeuge_daten():
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anzahl_orte = len(ZEITFENSTER)
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rng = np.random.default_rng(SAAT)
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koordinaten = rng.random((anzahl_orte, 2)) * 100
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distanz = np.zeros((anzahl_orte, anzahl_orte), dtype=int)
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for i in range(anzahl_orte):
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for j in range(anzahl_orte):
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distanz[i][j] = int(np.linalg.norm(koordinaten[i] - koordinaten[j]))
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return koordinaten, distanz
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def loese(distanz):
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"""CVRPTW mit denselben Einstellungen wie im Buchprogramm."""
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manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(len(distanz), len(KAPAZITAETEN), 0)
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routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)
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def zeit_callback(von_index, nach_index):
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von = manager.IndexToNode(von_index)
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nach = manager.IndexToNode(nach_index)
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service = SERVICEZEIT if von != 0 else 0
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return int(distanz[von][nach]) + service
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zeit_index = routing.RegisterTransitCallback(zeit_callback)
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routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(zeit_index)
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def bedarf_callback(von_index):
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return BEDARFE[manager.IndexToNode(von_index)]
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bedarf_index = routing.RegisterUnaryTransitCallback(bedarf_callback)
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routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
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bedarf_index, 0, KAPAZITAETEN, True, "Kapazitaet")
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routing.AddDimension(zeit_index, WARTEZEIT_MAX, SCHICHTLAENGE, False, "Zeit")
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zeit_dimension = routing.GetDimensionOrDie("Zeit")
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for ort, (fruehestens, spaetestens) in enumerate(ZEITFENSTER):
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zeit_dimension.CumulVar(manager.NodeToIndex(ort)).SetRange(
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fruehestens, spaetestens)
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parameter = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
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parameter.first_solution_strategy = (
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routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.PATH_CHEAPEST_ARC)
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parameter.local_search_metaheuristic = (
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routing_enums_pb2.LocalSearchMetaheuristic.GUIDED_LOCAL_SEARCH)
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parameter.time_limit.seconds = ZEITBUDGET_S
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parameter.solution_limit = LOESUNGSGRENZE
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loesung = routing.SolveWithParameters(parameter)
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if not loesung:
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raise SystemExit("Keine zulaessige Routenfuehrung gefunden.")
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touren = []
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for fahrzeug in range(len(KAPAZITAETEN)):
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index = routing.Start(fahrzeug)
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if routing.IsEnd(loesung.Value(routing.NextVar(index))):
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continue
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stationen, fracht, strecke = [], 0, 0
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while not routing.IsEnd(index):
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knoten = manager.IndexToNode(index)
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stationen.append(knoten)
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fracht += BEDARFE[knoten]
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vorher = index
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index = loesung.Value(routing.NextVar(index))
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strecke += int(distanz[manager.IndexToNode(vorher)][
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manager.IndexToNode(index)])
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stationen.append(0)
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touren.append({"stationen": stationen, "fracht": fracht,
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"strecke": strecke,
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"kapazitaet": KAPAZITAETEN[fahrzeug]})
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return touren
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def zeichne(koordinaten, touren) -> None:
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figur, achse = plt.subplots(figsize=(7.6, 6.2))
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gesamt = sum(t["strecke"] for t in touren)
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for nummer, (tour, farbe) in enumerate(zip(touren, TOURFARBEN), start=1):
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weg = koordinaten[tour["stationen"]]
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achse.plot(weg[:, 0], weg[:, 1], "-", color=farbe, linewidth=1.8,
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alpha=0.85, zorder=2,
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label=f"Fahrzeug {nummer}: {tour['strecke']} km, "
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f"{tour['fracht']}/{tour['kapazitaet']} Einheiten")
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for ort in range(1, len(koordinaten)):
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achse.scatter(*koordinaten[ort], s=30 + 26 * BEDARFE[ort],
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color="#334155", zorder=3)
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achse.annotate(f"K{ort}", koordinaten[ort], textcoords="offset points",
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xytext=(7, 5), fontsize=7.5, color="#475569")
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achse.scatter(*koordinaten[0], marker="s", s=190, color="#be123c", zorder=4)
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achse.annotate("Depot", koordinaten[0], textcoords="offset points",
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xytext=(9, 7), fontsize=9.5, color="#be123c",
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fontweight="bold")
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achse.set_xlabel("km")
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achse.set_ylabel("km")
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achse.set_title(f"Vier Touren für 16 Kunden mit Zeitfenstern — "
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f"{gesamt} km insgesamt\n"
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"Punktgröße = Liefermenge", fontsize=10.5)
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achse.grid(linestyle=":", alpha=0.4)
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achse.legend(fontsize=8, loc="upper center", bbox_to_anchor=(0.5, -0.11),
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ncol=2, frameon=False)
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for seite in ("top", "right"):
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achse.spines[seite].set_visible(False)
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figur.tight_layout()
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os.makedirs(BILDER, exist_ok=True)
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Aufgeraeumt: 33 PNG-Zweitfassungen, Bau-Ueberbleibsel, Ausgabepfade
Drei Aufraeumarbeiten - und zwei Funde, die dabei auffielen.
1. DIE PNG-ZWEITFASSUNGEN SIND WEG. Jedes Diagramm lag doppelt vor, als SVG
und als PNG, und kein einziges src=/href= in der Website zeigte je auf ein
PNG. Der Build kopierte sie trotzdem mit: 3,3 MB im Repository plus 3,3 MB,
die bei jeder Veroeffentlichung auf den Webserver gingen. Die 15 Generatoren
schreiben jetzt nur noch SVG, die Docstrings sind mitgezogen. Vor dem
Loeschen geprueft: Jedes PNG hatte sein gleichnamiges SVG, alle 33 waren
versioniert.
FUND 1: erzeuge_kap06_gantt.py folgte als einziger Generator nicht der
Konvention - weder svg.hashsalt noch metadata={"Date": None}. Sein SVG trug
einen echten Zeitstempel und bei jedem Lauf andere clip-path-IDs, war also
nie byteidentisch reproduzierbar, obwohl CLAUDE.md genau das fuer alle
Generatoren festhaelt. Aufgefallen nur, weil nach der PNG-Umstellung 32 von
33 SVGs bitgleich blieben und eines nicht. Jetzt byteidentisch ueber zwei
Laeufe.
FUND 2: spiegle_bilder() legte leere Verzeichnisse auf dem Webserver an. Der
Dateifilter arbeitete korrekt, aber os.walk durchlief auch __pycache__/, und
os.makedirs() erzeugte es am Ziel. Die Verzeichnisliste wird jetzt vorher
gefiltert. Gegengetestet.
2. BAU-UEBERBLEIBSEL entfernt (alle ignoriert und neu erzeugbar):
svg-inkscape/, build_v04.log, .pytest_cache/, Programme/output/, vier
__pycache__/ und die Excel-Mappen. Arbeitsbaum 36 -> 33 MB, danach null
ignorierte Ueberbleibsel.
3. Excel_Bruecke.py SCHREIBT NEBEN DAS SKRIPT statt ins
Arbeitsverzeichnis. Es benutzte blanke relative Namen; wer es aus der
Repository-Wurzel startete, verstreute dort produktionsmix.xlsx und
produktionsmix_ergebnis.xlsx. Jetzt wie die vier anderen schreibenden
Programme ueber os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)). Nachgemessen:
Lauf aus der Wurzel legt dort null Dateien ab.
Ausserdem git gc: 653 lose Objekte gepackt, .git von 71 MB auf 28 MB -
reines Repacken, kein Inhalt beruehrt.
Geprueft: alle 33 im Buch referenzierten SVGs vorhanden, in Quelle und
Website; 16 Generatoren fehlerfrei; keine fehlenden Bilder im LaTeX-Lauf;
33 pytest-Tests; PDF unveraendert 760 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 14:22:26 +02:00
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for endung in ("svg",):
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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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pfad = os.path.join(BILDER, f"kap_graphen_vrp_touren.{endung}")
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figur.savefig(pfad, format=endung, dpi=160, bbox_inches="tight",
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metadata={"Date": None} if endung == "svg" else None)
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print(f"geschrieben: {pfad}")
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plt.close(figur)
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Folium-Karten: die Blockade war eine falsche Alternative
Der einzige Punkt, der in diesem Projekt je als "blockiert" gefuehrt wurde,
ist erledigt. Die Begruendung lautete: Die VRP-Instanz sei ein synthetisches
100 x 100-km-Raster ohne Geokoordinaten, eine echte Karte verlange also
ENTWEDER eine neue Instanz (und damit zwei Dutzend neue abgedruckte Zahlen)
ODER eine willkuerliche Verankerung.
Es gibt einen dritten Weg, und er ist exakt. Eine azimutal-aequidistante
Projektion um den Schwerpunkt des Rasters bildet die 17 Punkte so auf Laenge
und Breite ab, dass die Grosskreisdistanzen mit den Rasterdistanzen
uebereinstimmen:
festes cos(Breite) Median 0,360 % Maximum 2,003 %
cos der eigenen Breite Median 0,351 % Maximum 0,908 %
azimutal-aequidistant Median 0,000 % Maximum 0,001 %
Ein Meter auf hundert Kilometer. Kein abgedruckter Wert aendert sich, die
Gesamtstrecke bleibt bei 619 km, das SVG ist byte-identisch geblieben.
Zwei Befunde stuetzten die Entscheidung: "100 x 100 km Raster" steht nur in
zwei Codekommentaren, nirgends im Fliesstext; und der didaktische Punkt der
Bildunterschrift - die sich kreuzenden Touren, die KEIN Fehler sind - wird auf
einer Karte deutlicher.
erzeuge_vrp_touren.py schreibt jetzt SVG UND Karte aus einem Lauf. Ein zweites
Skript haette erneut geloest, und die Routing-Bibliothek arbeitet heuristisch.
pruefe_projektion() bricht ab, wenn die Verzerrung 0,01 % ueberschreitet - die
Zahl im Buch wird bei jedem Lauf bewiesen.
Neu im Build: die Marke {karte:name}, aufgeloest zu einem <iframe> (Leaflets
Stylesheet soll nicht in die Buchseite greifen), im PDF zum Verweissatz - wie
bei {plotly:}. --check bewacht jetzt beide Markenarten auf Existenz der Datei;
gegengeprueft mit einer absichtlich falschen Marke.
Zwei Vorkehrungen, die ohne Messung nicht aufgefallen waeren:
* Folium vergibt jedem Element eine uuid4 - jeder Lauf erzeugte eine andere
Datei. normalisiere() ersetzt sie durch fortlaufende Nummern; zwei Laeufe
liefern jetzt dieselbe Pruefsumme.
* Folium bindet ZEHN CDN-Ressourcen ein (jQuery, Bootstrap, Glyphicons,
FontAwesome, awesome-markers ...). Gebraucht werden ZWEI. leaflet.js und
leaflet.css liegen jetzt in web_04/assets/, die uebrigen acht entfallen.
Nachgeprueft: Die Karte benutzt ausschliesslich L.*-Aufrufe. Ohne Netz
fehlen nur die Kacheln, Marker und Touren bleiben sichtbar.
Gegenrechnung an vier Strecken: Depot -> K1 misst auf der Karte 27,20 km, die
Distanzmatrix sagt 27 - die Differenz stammt aus deren int(), nicht aus der
Geographie.
Veroeffentlicht: 8 Dateien uebertragen, alle dreizehn HTTP-Proben richtig, die
Karte auf dem Server unter 200 erreichbar.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 20:38:16 +02:00
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# --- Karte ------------------------------------------------------------------
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#
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# Dieselbe Loesung ein zweites Mal, diesmal auf einem echten Kartenhintergrund.
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# Das war lange als "blockiert" vermerkt, weil die Instanz ein synthetisches
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# 100 x 100-km-Raster ohne Geokoordinaten ist: Eine Karte schien entweder eine
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# neue Instanz zu verlangen (und damit zwei Dutzend neue abgedruckte Zahlen)
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# oder eine willkuerliche Verankerung.
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#
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# Das war eine falsche Alternative. Die azimutal-aequidistante Projektion um
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# den Schwerpunkt des Rasters bildet die Punkte SO auf Laenge und Breite ab,
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# dass die Grosskreisdistanzen mit den Rasterdistanzen uebereinstimmen - ueber
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# alle 136 Punktpaare bis auf 0,001 %. Das Modell bleibt unberuehrt, kein
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# abgedruckter Wert aendert sich, und die Karte zeigt trotzdem echte Lagen.
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# pruefe_projektion() unten weist das bei jedem Lauf nach.
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ERDRADIUS_KM = 6371.0088
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ANKER_LAT, ANKER_LON = 51.00, 9.20 # Raum Kassel; zwei Zahlen genuegen,
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# um die Instanz woanders hinzulegen
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KARTEN = os.path.join(BILDER, "karten")
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KARTENNAME = "kap_graphen_vrp_touren"
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def projiziere(koordinaten):
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"""Rasterkoordinaten (km) -> (Breite, Laenge), azimutal-aequidistant um den
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Schwerpunkt. Formel: Zielpunkt aus Startpunkt, Azimut und Bogendistanz."""
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mitte = koordinaten.mean(axis=0)
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dx, dy = (koordinaten - mitte).T
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bogen = np.hypot(dx, dy) / ERDRADIUS_KM # Winkeldistanz im Bogenmass
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azimut = np.arctan2(dx, dy) # 0 = Nord, im Uhrzeigersinn
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phi0 = np.radians(ANKER_LAT)
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breite = np.arcsin(np.sin(phi0) * np.cos(bogen)
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+ np.cos(phi0) * np.sin(bogen) * np.cos(azimut))
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laenge = np.radians(ANKER_LON) + np.arctan2(
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np.sin(azimut) * np.sin(bogen) * np.cos(phi0),
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np.cos(bogen) - np.sin(phi0) * np.sin(breite))
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return np.degrees(breite), np.degrees(laenge)
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def pruefe_projektion(koordinaten, breite, laenge) -> float:
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"""Vergleicht jede Grosskreisdistanz mit der Rasterdistanz und bricht ab,
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wenn die Karte die Instanz verzerrt darstellen wuerde. Die Zahl steht im
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Buch - sie wird hier bewiesen, nicht behauptet."""
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def grosskreis(i, j):
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p1, p2 = np.radians(breite[i]), np.radians(breite[j])
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dl = np.radians(laenge[j] - laenge[i])
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h = (np.sin((p2 - p1) / 2) ** 2
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+ np.cos(p1) * np.cos(p2) * np.sin(dl / 2) ** 2)
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return 2 * ERDRADIUS_KM * np.arcsin(np.sqrt(h))
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schlimmster = 0.0
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for i in range(len(koordinaten)):
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for j in range(i + 1, len(koordinaten)):
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raster = float(np.linalg.norm(koordinaten[i] - koordinaten[j]))
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if raster > 0:
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schlimmster = max(schlimmster,
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abs(grosskreis(i, j) - raster) / raster * 100)
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if schlimmster > 0.01:
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raise SystemExit(
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f"Karte: Die Projektion verzerrt die Instanz um bis zu "
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f"{schlimmster:.3f} % - erwartet sind hoechstens 0,01 %. "
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f"Anker oder Projektion pruefen.")
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return schlimmster
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# Von Foliums zehn CDN-Einbindungen braucht diese Karte genau zwei: leaflet.js
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# und leaflet.css. jQuery, Bootstrap, Glyphicons, FontAwesome und
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# awesome-markers gehoeren zu Foliums Standardmarkern - hier kommen nur
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# CircleMarker, PolyLine und Tooltip vor, die reines Leaflet sind.
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LEAFLET_JS = "https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.9.3/dist/leaflet.js"
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LEAFLET_CSS = "https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.9.3/dist/leaflet.css"
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EINBINDUNG_RE = re.compile(
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r'[ \t]*<(?:script src|link rel="stylesheet" href)="(https?://[^"]+)"'
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r'[^>]*>(?:</script>)?\n?')
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KENNUNG_RE = re.compile(r"\b([a-z_]+)_([0-9a-f]{32})\b")
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def normalisiere(html: str) -> str:
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"""Macht Foliums Ausgabe byteweise reproduzierbar und netzunabhaengig.
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Zwei Eingriffe:
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1. Folium vergibt jedem Element eine uuid4 - jeder Lauf erzeugte sonst eine
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andere Datei und einen unlesbaren git-diff. Dieselbe Sorgfalt wie
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svg.hashsalt bei den matplotlib-Bildern.
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2. Die beiden gebrauchten Leaflet-Dateien werden lokal eingebunden (sie
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liegen in web_04/assets/ und landen beim Bau in OR_HTML_04/assets/),
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die uebrigen acht Einbindungen entfallen. Ohne Netz fehlen dann nur die
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Kartenkacheln - Marker und Touren bleiben sichtbar."""
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reihenfolge: dict[str, str] = {}
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def kennung(m: re.Match) -> str:
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hexwert = m.group(2)
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if hexwert not in reihenfolge:
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reihenfolge[hexwert] = f"{len(reihenfolge) + 1:02d}"
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return f"{m.group(1)}_{reihenfolge[hexwert]}"
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html = KENNUNG_RE.sub(kennung, html)
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def einbindung(m: re.Match) -> str:
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url = m.group(1)
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if url == LEAFLET_JS:
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return ' <script src="../../assets/leaflet.js"></script>\n'
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if url == LEAFLET_CSS:
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return (' <link rel="stylesheet" '
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'href="../../assets/leaflet.css"/>\n')
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return ""
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return EINBINDUNG_RE.sub(einbindung, html)
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def zeichne_karte(koordinaten, touren, abweichung: float) -> None:
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import folium
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breite, laenge = projiziere(koordinaten)
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karte = folium.Map(location=[float(breite.mean()), float(laenge.mean())],
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zoom_start=9, tiles="OpenStreetMap",
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control_scale=True)
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for nummer, (tour, farbe) in enumerate(zip(touren, TOURFARBEN), start=1):
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weg = [[float(breite[s]), float(laenge[s])] for s in tour["stationen"]]
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folium.PolyLine(
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weg, color=farbe, weight=3, opacity=0.85,
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tooltip=(f"Fahrzeug {nummer}: {tour['strecke']} km, "
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f"{tour['fracht']}/{tour['kapazitaet']} Einheiten")
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).add_to(karte)
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# Besuchsreihenfolge je Kunde - dieselbe Information, die im SVG als
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# Linienzug steckt, hier als Zahl am Punkt.
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reihenfolge = {}
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for nummer, tour in enumerate(touren, start=1):
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for stelle, ort in enumerate(tour["stationen"][1:-1], start=1):
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reihenfolge[ort] = (nummer, stelle)
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for ort in range(1, len(koordinaten)):
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fahrzeug, stelle = reihenfolge.get(ort, (0, 0))
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fenster = ZEITFENSTER[ort]
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folium.CircleMarker(
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[float(breite[ort]), float(laenge[ort])],
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radius=4 + 1.4 * BEDARFE[ort],
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color=TOURFARBEN[fahrzeug - 1] if fahrzeug else "#334155",
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fill=True, fill_opacity=0.75, weight=2,
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tooltip=(f"K{ort} — Bedarf {BEDARFE[ort]}, "
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f"Zeitfenster {fenster[0]}–{fenster[1]} min<br>"
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f"Fahrzeug {fahrzeug}, Stopp {stelle}"),
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).add_to(karte)
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folium.CircleMarker(
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[float(breite[0]), float(laenge[0])], radius=9, color="#be123c",
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fill=True, fill_opacity=0.9, weight=3,
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tooltip=f"Depot — Schicht 0–{SCHICHTLAENGE} min",
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).add_to(karte)
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os.makedirs(KARTEN, exist_ok=True)
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pfad = os.path.join(KARTEN, f"{KARTENNAME}.html")
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with open(pfad, "w", encoding="utf-8") as datei:
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datei.write(normalisiere(karte.get_root().render()))
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print(f"geschrieben: {pfad} "
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f"(Projektionsabweichung hoechstens {abweichung:.4f} %)")
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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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if __name__ == "__main__":
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koordinaten, distanz = erzeuge_daten()
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touren = loese(distanz)
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gesamt = sum(t["strecke"] for t in touren)
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for nummer, tour in enumerate(touren, start=1):
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stationen = " -> ".join("Depot" if s == 0 else f"K{s}"
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for s in tour["stationen"])
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print(f"Fahrzeug {nummer}: {tour['strecke']:3} km, "
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f"{tour['fracht']}/{tour['kapazitaet']} | {stationen}")
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print(f"Gesamtstrecke: {gesamt} km")
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zeichne(koordinaten, touren)
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Folium-Karten: die Blockade war eine falsche Alternative
Der einzige Punkt, der in diesem Projekt je als "blockiert" gefuehrt wurde,
ist erledigt. Die Begruendung lautete: Die VRP-Instanz sei ein synthetisches
100 x 100-km-Raster ohne Geokoordinaten, eine echte Karte verlange also
ENTWEDER eine neue Instanz (und damit zwei Dutzend neue abgedruckte Zahlen)
ODER eine willkuerliche Verankerung.
Es gibt einen dritten Weg, und er ist exakt. Eine azimutal-aequidistante
Projektion um den Schwerpunkt des Rasters bildet die 17 Punkte so auf Laenge
und Breite ab, dass die Grosskreisdistanzen mit den Rasterdistanzen
uebereinstimmen:
festes cos(Breite) Median 0,360 % Maximum 2,003 %
cos der eigenen Breite Median 0,351 % Maximum 0,908 %
azimutal-aequidistant Median 0,000 % Maximum 0,001 %
Ein Meter auf hundert Kilometer. Kein abgedruckter Wert aendert sich, die
Gesamtstrecke bleibt bei 619 km, das SVG ist byte-identisch geblieben.
Zwei Befunde stuetzten die Entscheidung: "100 x 100 km Raster" steht nur in
zwei Codekommentaren, nirgends im Fliesstext; und der didaktische Punkt der
Bildunterschrift - die sich kreuzenden Touren, die KEIN Fehler sind - wird auf
einer Karte deutlicher.
erzeuge_vrp_touren.py schreibt jetzt SVG UND Karte aus einem Lauf. Ein zweites
Skript haette erneut geloest, und die Routing-Bibliothek arbeitet heuristisch.
pruefe_projektion() bricht ab, wenn die Verzerrung 0,01 % ueberschreitet - die
Zahl im Buch wird bei jedem Lauf bewiesen.
Neu im Build: die Marke {karte:name}, aufgeloest zu einem <iframe> (Leaflets
Stylesheet soll nicht in die Buchseite greifen), im PDF zum Verweissatz - wie
bei {plotly:}. --check bewacht jetzt beide Markenarten auf Existenz der Datei;
gegengeprueft mit einer absichtlich falschen Marke.
Zwei Vorkehrungen, die ohne Messung nicht aufgefallen waeren:
* Folium vergibt jedem Element eine uuid4 - jeder Lauf erzeugte eine andere
Datei. normalisiere() ersetzt sie durch fortlaufende Nummern; zwei Laeufe
liefern jetzt dieselbe Pruefsumme.
* Folium bindet ZEHN CDN-Ressourcen ein (jQuery, Bootstrap, Glyphicons,
FontAwesome, awesome-markers ...). Gebraucht werden ZWEI. leaflet.js und
leaflet.css liegen jetzt in web_04/assets/, die uebrigen acht entfallen.
Nachgeprueft: Die Karte benutzt ausschliesslich L.*-Aufrufe. Ohne Netz
fehlen nur die Kacheln, Marker und Touren bleiben sichtbar.
Gegenrechnung an vier Strecken: Depot -> K1 misst auf der Karte 27,20 km, die
Distanzmatrix sagt 27 - die Differenz stammt aus deren int(), nicht aus der
Geographie.
Veroeffentlicht: 8 Dateien uebertragen, alle dreizehn HTTP-Proben richtig, die
Karte auf dem Server unter 200 erreichbar.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 20:38:16 +02:00
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breite, laenge = projiziere(koordinaten)
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zeichne_karte(koordinaten, touren,
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pruefe_projektion(koordinaten, breite, laenge))
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