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>
This commit is contained in:
dschlueter
commit
b7af2f1d9a
468 changed files with 262141 additions and 0 deletions
171
OR_HTML_04/programme/VRP_Kapazitaetsfalle.py
Normal file
171
OR_HTML_04/programme/VRP_Kapazitaetsfalle.py
Normal file
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@ -0,0 +1,171 @@
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#!/usr/bin/env python3
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# VRP_Kapazitaetsfalle.py
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"""
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Kapitel Graphen: Die vergessene Dimension.
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Die Routing-Bibliothek von OR-Tools kennt keine "Kapazitaet" von sich aus.
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Sie kennt nur DIMENSIONEN - benannte Groessen, die sich entlang einer Tour
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aufsummieren und begrenzt werden koennen. Distanz ist eine, Zeit ist eine,
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Ladung ist eine. Wer eine davon nicht anlegt, bekommt trotzdem eine Loesung:
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eine schoene, kurze, guenstige - und unfahrbare.
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Dieses Programm loest dieselbe Instanz zweimal und prueft beide Ergebnisse
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gegen die tatsaechlichen Lademengen.
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Instanz: 1 Depot, 16 Kunden, 4 Fahrzeuge zu je 10 Paletten.
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Gesamtbedarf 37 Paletten bei 40 Paletten Flottenkapazitaet - es ist also
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knapp, aber machbar.
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Benoetigt: numpy, ortools
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"""
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from __future__ import annotations
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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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# Dieselbe Instanz wie VRP_Flotten_Routing.py
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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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ANZAHL_FAHRZEUGE = 4
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DEPOT = 0
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def distanzmatrix(seed: int = 42) -> list[list[int]]:
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rng = np.random.default_rng(seed)
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koordinaten = rng.random((len(BEDARFE), 2)) * 100 # 100 x 100 km
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n = len(BEDARFE)
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return [[int(np.linalg.norm(koordinaten[i] - koordinaten[j]))
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for j in range(n)] for i in range(n)]
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def plane(mit_kapazitaet: bool, zeitlimit: int = 5) -> dict:
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"""Loest die Tourenplanung - wahlweise mit oder ohne Ladungsdimension."""
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distanz = distanzmatrix()
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manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(len(distanz), ANZAHL_FAHRZEUGE, DEPOT)
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routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)
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def entfernung(von_index, nach_index):
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return distanz[manager.IndexToNode(von_index)][manager.IndexToNode(nach_index)]
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kosten_id = routing.RegisterTransitCallback(entfernung)
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routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(kosten_id)
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# DIE entscheidende Stelle. Ohne diesen Block existiert im Modell keine
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# Ladung - die Fahrzeuge sind dann unendlich gross.
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if mit_kapazitaet:
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def bedarf(index):
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return BEDARFE[manager.IndexToNode(index)]
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bedarf_id = routing.RegisterUnaryTransitCallback(bedarf)
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routing.AddDimensionWithVehicleCapacity(
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bedarf_id,
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0, # kein Zwischenpuffer
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KAPAZITAETEN, # Obergrenze je Fahrzeug
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True, # Ladung startet bei 0
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"Ladung")
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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.FromSeconds(zeitlimit)
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loesung = routing.SolveWithParameters(parameter)
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if loesung is None:
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raise RuntimeError("Keine Loesung gefunden")
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touren, strecken, ladungen = [], [], []
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for fahrzeug in range(ANZAHL_FAHRZEUGE):
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index = routing.Start(fahrzeug)
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tour, strecke, ladung = [], 0, 0
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while not routing.IsEnd(index):
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knoten = manager.IndexToNode(index)
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tour.append(knoten)
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ladung += BEDARFE[knoten]
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vorher = index
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index = loesung.Value(routing.NextVar(index))
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||||
strecke += routing.GetArcCostForVehicle(vorher, index, fahrzeug)
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||||
tour.append(manager.IndexToNode(index))
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touren.append(tour)
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strecken.append(strecke)
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ladungen.append(ladung)
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return {"touren": touren, "strecken": strecken, "ladungen": ladungen,
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"gesamtstrecke": sum(strecken)}
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def pruefe(ergebnis: dict) -> list[str]:
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"""Prueft den Plan gegen die Wirklichkeit - unabhaengig vom Modell.
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Genau diese Trennung ist der Punkt: Die Pruefung darf nicht dieselben
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Annahmen benutzen wie das Modell, sonst prueft sie nichts.
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"""
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beanstandungen = []
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for fahrzeug, (ladung, kapazitaet) in enumerate(
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zip(ergebnis["ladungen"], KAPAZITAETEN)):
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if ladung > kapazitaet:
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beanstandungen.append(
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f"Fahrzeug {fahrzeug + 1}: {ladung} Paletten geladen, "
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f"Kapazitaet {kapazitaet} ({ladung - kapazitaet} zu viel)")
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||||
beliefert = sorted(k for tour in ergebnis["touren"] for k in tour[1:-1])
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erwartet = list(range(1, len(BEDARFE)))
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||||
if beliefert != erwartet:
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fehlend = set(erwartet) - set(beliefert)
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if fehlend:
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beanstandungen.append(f"nicht beliefert: {sorted(fehlend)}")
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return beanstandungen
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def zeige(titel: str, ergebnis: dict) -> None:
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print(f"\n{titel}")
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print(f" Gesamtstrecke {ergebnis['gesamtstrecke']} km")
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||||
print(f" {'Fahrzeug':<10} {'Stopps':>7} {'Strecke':>9} {'Ladung':>8} "
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||||
f"{'Kapazitaet':>11}")
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||||
for i, (tour, strecke, ladung) in enumerate(
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zip(ergebnis["touren"], ergebnis["strecken"], ergebnis["ladungen"])):
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||||
markierung = " <-- ueberladen" if ladung > KAPAZITAETEN[i] else ""
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print(f" {i + 1:<10} {len(tour) - 2:>7} {strecke:>8} km {ladung:>8} "
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||||
f"{KAPAZITAETEN[i]:>11}{markierung}")
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beanstandungen = pruefe(ergebnis)
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if beanstandungen:
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print(" PRUEFUNG: DURCHGEFALLEN")
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for text in beanstandungen:
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print(f" - {text}")
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else:
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print(" PRUEFUNG: bestanden")
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if __name__ == "__main__":
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print("=" * 78)
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print(" DIE VERGESSENE DIMENSION")
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print("=" * 78)
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print(f"16 Kunden, Gesamtbedarf {sum(BEDARFE)} Paletten, "
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f"{ANZAHL_FAHRZEUGE} Fahrzeuge zu je {KAPAZITAETEN[0]} "
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f"= {sum(KAPAZITAETEN)} Paletten Flottenkapazitaet.")
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ohne = plane(mit_kapazitaet=False)
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zeige("[1] Ohne Ladungsdimension", ohne)
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mit = plane(mit_kapazitaet=True)
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zeige("[2] Mit AddDimensionWithVehicleCapacity", mit)
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print("\n" + "=" * 78)
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mehr = mit["gesamtstrecke"] - ohne["gesamtstrecke"]
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print(f"Der korrekte Plan ist {mehr} km laenger "
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f"({mehr / ohne['gesamtstrecke'] * 100:.1f} %).")
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print()
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print("Und genau darin liegt die Gefahr: Lauf [1] sieht BESSER aus. Wer")
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print("beide Zahlen nebeneinander legt, ohne die Ladung zu pruefen, haelt")
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print("die unfahrbare Loesung fuer die bessere Optimierung - und den")
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||||
print("korrekten Plan fuer schlechte Arbeit.")
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print()
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print("Die Routing-Bibliothek kennt keine 'Kapazitaet'. Sie kennt nur")
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print("Dimensionen, die man ihr anlegt. Was nicht als Dimension existiert,")
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print("wird nicht begrenzt - und faellt niemandem auf, weil das Ergebnis")
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print("plausibel aussieht.")
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print("=" * 78)
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