Literaturverzeichnis von 27 auf 87 Eintraege
Auftrag: bestehende Liste bewerten, Streichkandidaten benennen, moderne
Standardwerke recherchieren, neue Themenbloecke anlegen - mit Relevanzsternen
(3 Stufen) und Themen-Tags.
Welche Bloecke fehlen, entschied nicht die Vorschlagsliste, sondern das Buch.
Vorgeschlagen waren u. a. "Diskrete Ereignissimulation (SimPy)" und
"Cloud-basierte Solver-Nutzung". Beide wurden NICHT angelegt: "SimPy" kommt im
Buch null Mal vor, "Cloud" ebenfalls null. Eine Literaturliste soll das Buch
erschliessen, nicht darueber hinausweisen. Der API-gestuetzte Betrieb ist
stattdessen im neuen Praxisblock erfasst - dort gibt es mit dem
FastAPI-Optimierungsdienst tatsaechlich einen Anker im Text.
Zwoelf neue Bloecke, in der Reihenfolge der Kapitel: Modellierung in Python;
Lineare und ganzzahlige Optimierung; Moderne Solver und Benchmarks; Graphen,
Fluesse und Tourenplanung; Metaheuristiken; Spaltengenerierung und
Dekomposition; Optimierung unter Unsicherheit; Dynamische Programmierung;
Mehrkriterielle Optimierung; Lernbasierte Optimierung; Supply Chain, Energie
und Produktionsplanung; Praxis: Betrieb, Test und Auslieferung.
Streichkandidaten: keine. Alle 27 Alteintraege sind korrekt zitiert, in ihrem
Feld massgeblich und nicht redundant. Zwei wurden auf einen Stern herabgestuft
(Dantzig 1963, Bellman 1957) - historisch bedeutend, im selben Block aber
durch modernere Darstellungen ersetzt. Eine Streichliste zu erfinden, nur weil
der Auftrag eine vorsah, waere die schlechtere Antwort gewesen.
Zur Vorgabe "bevorzugt ab 2018": nur teilweise einloesbar, und zwar aus der
Sache heraus. 22 von 63 datierten Eintraegen sind von 2018 oder juenger. In
weiten Teilen des OR sind die massgeblichen Werke aelter - Ahuja/Magnanti/
Orlin (1993), Boyd/Vandenberghe (2004), Ehrgott (2005), Birge/Louveaux (2011).
Neu ist es dort, wo sich das Feld bewegt hat: Benchmarks, Python-Bibliotheken,
lernbasierte Optimierung.
Recherchiert, nicht erinnert: Bei einem Literaturverzeichnis ist eine
erfundene Quelle der schlimmste moegliche Fehler. Die unsicheren Angaben sind
per Websuche gegen die Primaerquelle geprueft - linopy (JOSS 8(84), 4823),
SCIP Optimization Suite 9.0, Elmachtoub & Grigas (Management Science 68(1),
9-26), MIPLIB 2017 (MPC 13(3), 443-490), HiGHS und Vidal/Laporte/Matl
(EJOR 286(2), 401-416).
Ein Fund dabei: Die Mittelmann-Benchmarks enthalten seit 2024 keine
kommerziellen Solver mehr - Gurobi, IBM und FICO haben ihre Ergebnisse
entfernen lassen. Ein direkter Vergleich Gurobi gegen HiGHS ist dort nicht
mehr moeglich. Das steht jetzt als Einschraenkung beim Eintrag.
Jeder Block verweist ueber {ref:kap:...} auf sein Kapitel - 37 Querverweise,
alle aufgeloest. PDF von 772 auf 781 Seiten. Veroeffentlicht: 4 Dateien.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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