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>

OR_HTML_04/vorwort.html

@@ -519,241 +519,246 @@ Alles bereit — Sie können mit dem ersten Kapitel beginnen.</code></pre>
 <td><a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a></td>
 </tr>
 <tr class="even">
+<td><code>Parallele_Suche.py</code></td>
+<td>num_workers: Tempo gegen Reproduzierbarkeit</td>
+<td><a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a></td>
+</tr>
+<tr class="odd">
 <td><code>CP_SAT_Statusfaelle.py</code></td>
 <td>Die fünf Solver-Antworten</td>
 <td><a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Strafgewichte.py</code></td>
 <td>Gewichte als Wechselkurse</td>
 <td><a href="cpsat.html#kap-cpsat">Kapitel 7</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Min_Cost_Flow.py</code></td>
 <td>Netzwerkfluss</td>
 <td><a href="graphen.html#kap-graphen">Kapitel 8</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Zuordnung_Ungarisch.py</code></td>
 <td>Zuordnung, Unimodularität</td>
 <td><a href="graphen.html#kap-graphen">Kapitel 8</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>VRP_Flotten_Routing.py</code></td>
 <td>CVRPTW</td>
 <td><a href="graphen.html#kap-graphen">Kapitel 8</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>VRP_Kapazitaetsfalle.py</code></td>
 <td>Vergessene Dimension im Routing</td>
 <td><a href="graphen.html#kap-graphen">Kapitel 8</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Simulated_Annealing.py</code></td>
 <td>Lokale Suche, Temperatur kalibrieren</td>
 <td><a href="metaheuristiken.html#kap-metaheuristiken">Kapitel 9</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Metaheuristik_vs_Exakt.py</code></td>
 <td>Der Umschlagpunkt, und die Schranke</td>
 <td><a href="metaheuristiken.html#kap-metaheuristiken">Kapitel 9</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Large_Neighborhood_Search.py</code></td>
 <td>Zerstören und exakt reparieren</td>
 <td><a href="metaheuristiken.html#kap-metaheuristiken">Kapitel 9</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Spaltengenerierung.py</code></td>
 <td>Muster statt Stücke, Master und Pricing</td>
 <td><a href="dekomposition.html#kap-dekomposition">Kapitel 10</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>QP_Grundlagen.py</code></td>
 <td>Konvexität, DCP-Check</td>
 <td><a href="qp-nlp.html#kap-qp-nlp">Kapitel 11</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>KKT_Nachweis.py</code></td>
 <td>KKT numerisch prüfen</td>
 <td><a href="qp-nlp.html#kap-qp-nlp">Kapitel 11</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Entropie_Maximierte_Allokation.py</code></td>
 <td>NLP mit Entropie</td>
 <td><a href="qp-nlp.html#kap-qp-nlp">Kapitel 11</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Lokale_Optima_Multistart.py</code></td>
 <td>Lokale Optima, Multistart</td>
 <td><a href="qp-nlp.html#kap-qp-nlp">Kapitel 11</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Fluch_des_Durchschnitts.py</code></td>
 <td>Optimum ≠ Mittelwert</td>
 <td><a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Monte_Carlo.py</code></td>
 <td>Monte-Carlo-Bewertung</td>
 <td><a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Stochastische_Optimierung.py</code></td>
 <td>Two-Stage mit Recourse</td>
 <td><a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Robuste_Optimierung.py</code></td>
 <td>Worst-Case-Absicherung</td>
 <td><a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Chance_Constraints.py</code></td>
 <td>Zusage „mit 95 % Sicherheit“, SOC und Big-M</td>
 <td><a href="unsicherheit.html#kap-unsicherheit">Kapitel 12</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Bellman_Minimalbeispiel.py</code></td>
 <td>Rückwärtsinduktion</td>
 <td><a href="dynamische-programmierung.html#kap-dynamische-programmierung">Kapitel 13</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Mehrziel_Pareto.py</code></td>
 <td>Pareto-Front, ε-Constraint, Gewichtslücke</td>
 <td><a href="mehrziel.html#kap-mehrziel">Kapitel 14</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Predict_then_Optimize.py</code></td>
 <td>MSE gegen Entscheidungskosten</td>
 <td><a href="prognose.html#kap-prognose">Kapitel 15</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Strukturbruecke.py</code></td>
 <td>Derselbe Code über Werkstatt und Depot</td>
 <td><a href="bruecke.html#kap-bruecke">Kapitel 16</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Kraftwerkseinsatz.py</code></td>
 <td>Unit Commitment unter Windunsicherheit</td>
 <td><a href="supplychain.html#kap-supplychain">Kapitel 17</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Mehrperiodige_Order_Execution.py</code></td>
 <td>Almgren-Chriss</td>
 <td><a href="dynamische-programmierung.html#kap-dynamische-programmierung">Kapitel 13</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Renditen_Vergleich.py</code></td>
 <td>Diskret vs. logarithmisch</td>
 <td><a href="finanzdaten.html#kap-finanzdaten">Kapitel 18</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Schaetzrauschen_Demo.py</code></td>
 <td>Error-Maximizer messen</td>
 <td><a href="finanzdaten.html#kap-finanzdaten">Kapitel 18</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Finanzdaten_Ledoit_Wolf.py</code></td>
 <td>Datenpipeline, Shrinkage</td>
 <td><a href="finanzdaten.html#kap-finanzdaten">Kapitel 18</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Kovarianz_Falle.py</code></td>
 <td>Singuläre Kovarianz, Error-Maximizer</td>
 <td><a href="finanzdaten.html#kap-finanzdaten">Kapitel 18</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Markowitz_CVXPY.py</code></td>
 <td>GMV, Max Sharpe, Frontier</td>
 <td><a href="markowitz.html#kap-markowitz">Kapitel 19</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Diversifikation_Demo.py</code></td>
 <td>Korrelation und Portfoliorisiko</td>
 <td><a href="markowitz.html#kap-markowitz">Kapitel 19</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Renditeschaetzung_Falle.py</code></td>
 <td>Schätzfehler in erwarteten Renditen</td>
 <td><a href="markowitz.html#kap-markowitz">Kapitel 19</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>VaR_CVaR_Demo.py</code></td>
 <td>Fat Tails, Subadditivität</td>
 <td><a href="cvar.html#kap-cvar">Kapitel 20</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>CVaR_Portfolio.py</code></td>
 <td>CVaR mit Reibung</td>
 <td><a href="cvar.html#kap-cvar">Kapitel 20</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>QuantitativeTradingEngine.py</code></td>
 <td>Walk-Forward-Backtest</td>
 <td><a href="handelsmaschine.html#kap-handelsmaschine">Kapitel 21</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Backtest_Fallen.py</code></td>
 <td>Fünf Selbsttäuschungen</td>
 <td><a href="handelsmaschine.html#kap-handelsmaschine">Kapitel 21</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Data_Snooping.py</code></td>
 <td>Bestes aus N Versuchen auf Rauschen</td>
 <td><a href="handelsmaschine.html#kap-handelsmaschine">Kapitel 21</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Infeasibility_Diagnose.py</code></td>
 <td>Notfallplan statt Fehler</td>
 <td><a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Erklaerbarkeit.py</code></td>
 <td>Constraint-Trace, Was-wäre-wenn</td>
 <td><a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Constraint_Attribution.py</code></td>
 <td>Was kostet welche Bedingung? Managementbericht</td>
 <td><a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Betriebsueberwachung.py</code></td>
 <td>Status, Gap und Zeitausschöpfung</td>
 <td><a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>or_kern.py</code></td>
 <td>Gemeinsamer Unterbau: Domäne, Status, Prüfung</td>
 <td><a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Solverwechsel_CPSAT_HiGHS.py</code></td>
 <td>Derselbe Fall in zwei Solvern</td>
 <td><a href="praxisfallen.html#kap-praxisfallen">Kapitel 22</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>test_or_kern.py</code></td>
 <td>Testsuite für ein Optimierungsmodell</td>
 <td><a href="testing.html#kap-testing">Kapitel 23</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Mutationstest.py</code></td>
 <td>Findet die Lücken der eigenen Tests</td>
 <td><a href="testing.html#kap-testing">Kapitel 23</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Benchmark_Skalierung.py</code></td>
 <td>Aufbau gegen Lösen, vier Bibliotheken</td>
 <td><a href="testing.html#kap-testing">Kapitel 23</a></td>
 </tr>
-<tr class="even">
+<tr class="odd">
 <td><code>Optimierungsdienst.py</code></td>
 <td>Das Modell als HTTP-Dienst</td>
 <td><a href="testing.html#kap-testing">Kapitel 23</a></td>
 </tr>
-<tr class="odd">
+<tr class="even">
 <td><code>Konfliktsuche.py</code></td>
 <td>Deletion Filter: den Widerspruch einkreisen</td>
 <td><a href="anhang-fehlerdiagnose.html#anhang-fehlerdiagnose">Anhang C</a></td>