Neues Skript erzeuge_stichwortregister_04.py:
- Sucht alle Glossarbegriffe (Anzeigename) in den Kapiteldateien
und markiert die erste Fundstelle je Datei mit {idx:Indexmarke}
- Termliste aus glossar_eintraege_04.py + vorhandenen {idx:...}-Markern
- Idempotent: erkennt vorhandene Marker und überspringt sie
- Überspringt Codeblöcke, Inline-Code und Math
- --check und --bericht Modi
- 605 Marker eingefügt (2 Durchläufe: 597 + 8)
Zusätzlich:
- titeltexte_04.py _saeubern(): entfernt {idx:...}-Marker vor
Titeltext-Vergleich (pruefe_titeltexte schlug sonst fehl)
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>
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>
