Ein praxisorientiertes Kompendium für Entscheider mit Constraint Programming, Vektor- und Matrixmethoden sowie HiGHS, SciPy, Google OR-Tools und CVXPY.
Mit Python planen, optimieren und entscheiden: von Personal, Schichten und Logistik über Energie, Ressourcen und Netzwerke bis zur Portfoliooptimierung an den Finanzmärkten.
Autor / Herausgeber: Dieter Schlüter
@@ -385,9 +385,8 @@Dieses Buch hat ein einziges Ziel: Sie sollen am Ende in der Lage sein, ein reales Entscheidungsproblem aus Ihrem eigenen Umfeld in ein mathematisches Modell zu übersetzen, es in Python zu lösen und das Ergebnis jemandem zu erklären, der kein Mathematiker ist.
Dieses Kompendium versteht sich als Arbeitsbuch. Das zeigt sich an drei Stellen:
diff --git a/OR_HTML_04/vorwort.html b/OR_HTML_04/vorwort.html index 5c277a2..67ca296 100644 --- a/OR_HTML_04/vorwort.html +++ b/OR_HTML_04/vorwort.html @@ -104,14 +104,15 @@Ein praxisorientiertes Kompendium für Entscheider mit Constraint Programming, Vektor- und Matrixmethoden sowie HiGHS, SciPy, Google OR-Tools und CVXPY.
Mit Python planen, optimieren und entscheiden: von Personal, Schichten und Logistik über Energie, Ressourcen und Netzwerke bis zur Portfoliooptimierung an den Finanzmärkten.
Autor / Herausgeber: Dieter Schlüter
<dieter(dot)schlueter(atsign)linix(dot)de>
Stand: 9. September 2026
Dieses Buch hat ein einziges Ziel: Sie sollen am Ende in der Lage sein, ein reales Entscheidungsproblem aus Ihrem eigenen Umfeld in ein mathematisches Modell zu übersetzen, es in Python zu lösen und das Ergebnis jemandem zu erklären, der kein Mathematiker ist.
Dieses Kompendium versteht sich als Arbeitsbuch. Das zeigt sich an drei Stellen:
diff --git a/Operations_Research_mit_Python_Version_04.md b/Operations_Research_mit_Python_Version_04.md index e570326..5aad961 100644 --- a/Operations_Research_mit_Python_Version_04.md +++ b/Operations_Research_mit_Python_Version_04.md @@ -14,9 +14,9 @@ --- -# Optimierte Entscheidungsfindung mit Python {-} +# Optimierte Entscheidungsfindung mit Python {.unlisted .unnumbered} -## Von der mathematischen Modellierung zu praktischen intelligenten Lösungen für Betrieb, Technik und Finanzmärkte {-} +## Von der mathematischen Modellierung zu praktischen intelligenten Lösungen für Betrieb, Technik und Finanzmärkte {.unlisted .unnumbered} **Ein praxisorientiertes Kompendium für Entscheider** mit Constraint Programming, Vektor- und Matrixmethoden sowie HiGHS, SciPy, Google OR-Tools und CVXPY. @@ -36,6 +36,8 @@ Stand: 9. September 2026 \clearpage ``` +# Über den Kurs {-} + ## Vorwort {-} Dieses Buch hat ein einziges Ziel: **Sie sollen am Ende in der Lage sein, ein reales Entscheidungsproblem aus Ihrem eigenen Umfeld in ein mathematisches Modell zu übersetzen, es in Python zu lösen und das Ergebnis jemandem zu erklären, der kein Mathematiker ist.** diff --git a/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf b/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf index 2c790ae..536a971 100644 Binary files a/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf and b/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf differ diff --git a/Operations_Research_mit_Python_Version_04/00_Vorwort_und_Lesehilfe.md b/Operations_Research_mit_Python_Version_04/00_Vorwort_und_Lesehilfe.md index 5450dec..cbae045 100644 --- a/Operations_Research_mit_Python_Version_04/00_Vorwort_und_Lesehilfe.md +++ b/Operations_Research_mit_Python_Version_04/00_Vorwort_und_Lesehilfe.md @@ -14,9 +14,9 @@ --- -# Optimierte Entscheidungsfindung mit Python {-} +# Optimierte Entscheidungsfindung mit Python {.unlisted .unnumbered} -## Von der mathematischen Modellierung zu praktischen intelligenten Lösungen für Betrieb, Technik und Finanzmärkte {-} +## Von der mathematischen Modellierung zu praktischen intelligenten Lösungen für Betrieb, Technik und Finanzmärkte {.unlisted .unnumbered} **Ein praxisorientiertes Kompendium für Entscheider** mit Constraint Programming, Vektor- und Matrixmethoden sowie HiGHS, SciPy, Google OR-Tools und CVXPY. @@ -31,6 +31,8 @@ Stand: {datum} --- +# Über den Kurs {-} + ## Vorwort {-} Dieses Buch hat ein einziges Ziel: **Sie sollen am Ende in der Lage sein, ein reales diff --git a/Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py b/Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py index 260bdaf..7753dfd 100644 --- a/Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py +++ b/Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py @@ -167,7 +167,7 @@ KEINE_KAPITELDATEIEN: set[str] = { # Das Inhaltsverzeichnis wird unmittelbar vor dieser Ueberschrift eingefuegt - # also direkt nach dem Titelblock, noch vor dem Vorwort. -TOC_MARKE = "## Vorwort {-}" +TOC_MARKE = "# Über den Kurs {-}" # Basis-Defaults fuer den PDF-Bau (Schriften, Geometrie, Praeambel). Bevorzugt # wird die Kopie IM Repository: Nur so kann ein frischer Klon ein PDF bauen - @@ -469,10 +469,10 @@ def pruefe_titeltexte() -> list[str]: zeilen = f.read().split("\n") # Gesucht werden die '#'- und '##'-Ueberschrift und die beiden Absaetze - # danach. Der '{-}'-Zusatz (Pandoc: nicht nummerieren) gehoert nicht zum - # Text. + # danach. Ein Attributblock wie '{-}' oder '{.unlisted .unnumbered}' (Pandoc: + # nicht nummerieren / nicht ins Inhaltsverzeichnis) gehoert nicht zum Text. def ohne_marke(text: str) -> str: - return re.sub(r"\s*\{-\}\s*$", "", text) + return re.sub(r"\s*\{[^}]*\}\s*$", "", text) gefunden: dict[str, tuple[int, str]] = {} absaetze: list[tuple[int, str]] = [] @@ -1542,14 +1542,14 @@ def verschiebe_toc_vor_vorwort(pfad: str) -> None: html = f.read() nav_match = re.search(r'\n?', html, re.DOTALL) - vorwort_anker = '