Grafik_Upgrade.md verlangt "37 didaktisch wertvolle Visualisierungen". Es sind
19: Die Abschnitte "Modul 1-4" wiederholen die Grafiken 1-18 unter den Nummern
19-36, nur Grafik 37 ist zusaetzlich. Belegt an den Skriptnamen - 38
Nennungen, 19 verschiedene Dateien, erzeuge_kombinatorik_wand.py steht dreimal
darin. Von den 19 betreffen neun bereits vorhandene Diagramme.
Umgesetzt sind die zehn wirklich neuen plus eine elfte, die aus einem
Sachfehler des Auftrags entstand: Grafik 14 sollte in Abschnitt 12.3 stehen,
nannte aber Zahlen aus Kapitel 17. Beide Stellen haben jetzt ihre eigene
Grafik mit ihren eigenen Zahlen.
Vier Vorgaben des Auftrags wurden bewusst nicht befolgt: PNG bei 300 dpi (das
Buch kennt nur SVG - die 33 verwaisten PNGs waren gerade erst geloescht
worden), Matplotlib-Standardfarben (die Buchpalette steht in 33 Diagrammen),
harte Kapitelnummern im Fliesstext ({ref:sec:...} stattdessen) und die
fehlende Byte-Reproduzierbarkeit.
Der eigentliche Ertrag waren die Selbsttests. Jeder Generator prueft seine
Zahlen gegen das, was im Kapitel steht, und bricht bei Abweichung ab. Vier
haben angeschlagen:
* Kombinatorik-Wand: 25! ergibt 491,5 Mio. Jahre, die Tabelle nennt 490 Mio. -
Rundung auf zwei signifikante Stellen, nicht Fehler des Buchs.
* Laufzeit-Diagramm: Die abgedruckte Prozentspalte laesst sich aus den
abgedruckten Zeiten nicht exakt nachrechnen (0,001/0,008 ergibt 12 %,
gedruckt sind 14 %) - die Zeiten sind gerundet, die Prozente nicht.
* Predict-then-Optimize: geratene Datenaufteilung ergab 197,35 statt 200,95
MSE. Mit TRAINING aus dem Buchprogramm stimmen alle vier Kostenwerte.
* Almgren-Chriss: ein echter Fehler im Buchprogramm.
DER FUND: analytische_loesung() minimiert die eigene Kostenfunktion nicht. Ihr
Pfad kostet 10.860,40 EUR, der DP-Pfad 10.266,24 EUR - ein Gitterverfahren
kann das kontinuierliche Optimum aber nicht unterbieten. periodenkosten()
rechnet das Risiko mit lambda/2, die geschlossene Formel setzt
kappa~^2 = lambda*sigma^2*P0^2/eta ohne dieses Halbe. Mit lambda/2 liefert die
Formel 10.264,85 EUR und denselben Pfad wie die DP, knapp UNTER der
Gitterloesung. Die Grafik zeigt bis zur Entscheidung darueber den DP-Pfad; er
ist der, den das Kapitel abdruckt.
Nachweise: Alle elf Diagramme sind ueber zwei Laeufe byte-identisch. Kein
vorhandenes Diagramm wurde veraendert. Die Lastabwurf-Grafik reproduziert die
Befundtabelle exakt (874.870/2.504.154/28 von 40 gegen 351.356/415.924/0).
Zwei Abbildungen landeten beim automatischen Einfuegen im Codeblock (ihre
Anker standen in abgedruckten Ausgaben) und wurden dahinter verschoben; eine
Pruefung ueber alle elf zeigt null Fehlplatzierungen.
Neu: bilder_04/stil_04.py buendelt Palette, rcParams und speichere().
networkx wurde entgegen der Planung nicht gebraucht - pyproject.toml bleibt
unveraendert. PDF von 781 auf 788 Seiten, 44 Diagramme, 27 Generatoren.
Veroeffentlicht: 25 Dateien.
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Die erste Fassung stuetzte sich bei rund 30 Eintraegen auf Kenntnis der
Standardliteratur statt auf eine Abfrage. Ein Skript hat jeden Eintrag einzeln
gegen die Crossref-API gestellt: DOIs ueber /works/{doi}, Eintraege ohne DOI
ueber die bibliografische Suche mit Aehnlichkeitsbewertung.
Ergebnis: 54 der 72 Eintraege tragen eine DOI, alle 54 loesen auf und zeigen
auf das richtige Werk. Die uebrigen 18 sind Webdokumentationen,
Institutsberichte, Konferenzbeitraege ohne DOI-Vergabe oder Buecher, die
Crossref nicht auf Buchebene fuehrt.
Zwei echte Fehler:
* Almgren & Chriss stand mit (2000) und der DOI 10.21314/JOR.2000.041 - die
loest nicht auf. Richtig ist 2001 mit 10.21314/jor.2001.041; Band, Heft und
Seitenzahlen stimmten.
* Rockafellar & Uryasev stand mit S. 21-42, und zwar schon in der
Vorgaengerfassung. Der Verlagsdatensatz nennt S. 21-41.
Dazu sieben ergaenzte Buch-DOIs (Dantzig, Wolsey, Boyd/Vandenberghe, Ben-Tal
et al., Biere et al., Brandimarte/Zotteri, Powell), jede einzeln auf Verlag,
Jahr und Typ geprueft. Beim Handbook of Constraint Programming fuehrt Crossref
nur Kapitel-DOIs - statt eines geratenen Buch-DOI ist jetzt die Reihe genannt
(Foundations of Artificial Intelligence, Bd. 2).
Der lehrreichste Teil war das Verwerfen: Die Crossref-Suche liefert zu
"Network Flows" (Ahuja/Magnanti/Orlin) den Treffer 10.2307/2583863 mit 100 %
Titeluebereinstimmung - er gehoert zu einer Buchbesprechung von 1994, nicht
zum Buch. Ebenso falsch waren die Treffer zu Sutton/Barto (Rezension der
ersten Auflage, 1998), Bertsekas (1996), Kleppmann (Elsevier 2003) und dem
SCIP-Bericht (ein R-Paket). Eine automatische Uebernahme des besten Treffers
haette fuenf falsche DOIs ins Buch geschrieben; sichtbar wurde es erst beim
Abgleich von Typ, Verlag und Jahr.
Veroeffentlicht: 4 Dateien, PDF unveraendert 781 Seiten.
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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.
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Der einzige Punkt, der in diesem Projekt je als "blockiert" gefuehrt wurde,
ist erledigt. Die Begruendung lautete: Die VRP-Instanz sei ein synthetisches
100 x 100-km-Raster ohne Geokoordinaten, eine echte Karte verlange also
ENTWEDER eine neue Instanz (und damit zwei Dutzend neue abgedruckte Zahlen)
ODER eine willkuerliche Verankerung.
Es gibt einen dritten Weg, und er ist exakt. Eine azimutal-aequidistante
Projektion um den Schwerpunkt des Rasters bildet die 17 Punkte so auf Laenge
und Breite ab, dass die Grosskreisdistanzen mit den Rasterdistanzen
uebereinstimmen:
festes cos(Breite) Median 0,360 % Maximum 2,003 %
cos der eigenen Breite Median 0,351 % Maximum 0,908 %
azimutal-aequidistant Median 0,000 % Maximum 0,001 %
Ein Meter auf hundert Kilometer. Kein abgedruckter Wert aendert sich, die
Gesamtstrecke bleibt bei 619 km, das SVG ist byte-identisch geblieben.
Zwei Befunde stuetzten die Entscheidung: "100 x 100 km Raster" steht nur in
zwei Codekommentaren, nirgends im Fliesstext; und der didaktische Punkt der
Bildunterschrift - die sich kreuzenden Touren, die KEIN Fehler sind - wird auf
einer Karte deutlicher.
erzeuge_vrp_touren.py schreibt jetzt SVG UND Karte aus einem Lauf. Ein zweites
Skript haette erneut geloest, und die Routing-Bibliothek arbeitet heuristisch.
pruefe_projektion() bricht ab, wenn die Verzerrung 0,01 % ueberschreitet - die
Zahl im Buch wird bei jedem Lauf bewiesen.
Neu im Build: die Marke {karte:name}, aufgeloest zu einem <iframe> (Leaflets
Stylesheet soll nicht in die Buchseite greifen), im PDF zum Verweissatz - wie
bei {plotly:}. --check bewacht jetzt beide Markenarten auf Existenz der Datei;
gegengeprueft mit einer absichtlich falschen Marke.
Zwei Vorkehrungen, die ohne Messung nicht aufgefallen waeren:
* Folium vergibt jedem Element eine uuid4 - jeder Lauf erzeugte eine andere
Datei. normalisiere() ersetzt sie durch fortlaufende Nummern; zwei Laeufe
liefern jetzt dieselbe Pruefsumme.
* Folium bindet ZEHN CDN-Ressourcen ein (jQuery, Bootstrap, Glyphicons,
FontAwesome, awesome-markers ...). Gebraucht werden ZWEI. leaflet.js und
leaflet.css liegen jetzt in web_04/assets/, die uebrigen acht entfallen.
Nachgeprueft: Die Karte benutzt ausschliesslich L.*-Aufrufe. Ohne Netz
fehlen nur die Kacheln, Marker und Touren bleiben sichtbar.
Gegenrechnung an vier Strecken: Depot -> K1 misst auf der Karte 27,20 km, die
Distanzmatrix sagt 27 - die Differenz stammt aus deren int(), nicht aus der
Geographie.
Veroeffentlicht: 8 Dateien uebertragen, alle dreizehn HTTP-Proben richtig, die
Karte auf dem Server unter 200 erreichbar.
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Die Startseite zeigte einen anderen Titeltext als das PDF. Der Text stand
VIERMAL im Repository: NEUER_TITEL.md, die Konstanten in
bilder_04/erzeuge_titelseite.py, der Titelblock des Vorworts - und noch einmal
fest einprogrammiert im Hero-Block von baue_landingpage().
Die Ursache ist messbar: Die drei Commits, die den Titel ueberarbeitet haben
(ca5621f, 199dd3b, 1659fb9 im Ursprungs-Repository), fassten jedes Mal
dieselben drei Dateien an. build_version_04.py war in keinem davon, und
OR_HTML_04/index.html taucht in ihren Dateilisten gar nicht auf. Online stand
deshalb:
Unterzeile "Von den mathematischen Grundlagen zur quantitativen
Portfolio-Optimierung an den Finanzmaerkten."
Kompendium "Ein vollstaendiges Kompendium mit Algorithmen ..."
Anwendungen fehlte ganz
Behandlung wie bei den neun Nummern-Funden zuvor: nicht die Kopie korrigieren,
sondern die Kopie abschaffen. Das neue titeltexte_04.py zerlegt NEUER_TITEL.md
in Titel, Untertitel, Kompendium- und Anwendungen-Absatz; PDF-Titelseite und
Startseite lesen dieselbe Funktion. Der Autor bleibt bewusst Konstante im
Generator - die Vorlage beschreibt das Buch, nicht sein Impressum.
Der entscheidende Beleg: Die neu erzeugte titelseite.svg ist BYTE-IDENTISCH
(97fb40d7...) zur vorherigen - der Umbau hat am PDF nachweislich nichts
veraendert. Auch nicht am Umbruch: Die frueher handgesetzten drei Zeilen
entstehen jetzt automatisch aus _umbrechen(), und zwar exakt so. Ein
Textvergleich ueber das SVG war uebrigens nicht moeglich - es enthaelt kein
einziges <text>-Element, matplotlib zeichnet alle 726 Buchstaben als Kurven.
Das Vorwort bleibt von Hand gepflegter Buchtext, wird aber von
pruefe_titeltexte() bei jedem --check gegen die Quelle gestellt. Gleich beim
ersten Lauf fand es einen echten Unterschied: Das Vorwort setzte einen
Geviertstrich, die Vorlage einen Halbgeviertstrich. Im Deutschen ist der
Halbgeviertstrich der richtige - das Vorwort folgt jetzt der Quelle.
Veroeffentlicht: 5 Dateien uebertragen, alle vierzehn HTTP-Proben richtig.
Gegenprobe vom Server: alle drei Absaetze der Startseite sind zeichengenau
identisch mit NEUER_TITEL.md.
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Zwei Beschriftungsaenderungen in baue_sidebar_html():
* "Download Notebooks als ZIP" steht jetzt auf gleicher Hoehe wie die
uebrigen Punkte statt eingerueckt unter "Notebooks".
* "Gesamtdokument (eine Seite)" -> "(eine HTML-Seite)". Direkt darunter steht
"Download Buch als PDF"; ohne das Wort HTML liess sich nicht erkennen, dass
es zwei verschiedene Formate sind.
Mit der Einrueckung faellt ihre Ursache weg: Die CSS-Klasse
.sidebar-unterpunkt in web_04/assets/site.css war eigens dafuer angelegt
worden und wird von nichts mehr benutzt - entfernt, statt als tote Regel
stehen zu bleiben.
Veroeffentlicht: 42 Dateien uebertragen (die Seiten, nichts sonst - dank
--checksum), 0 geloescht, alle vierzehn HTTP-Proben richtig. Gegenprobe vom
Server: kein sidebar-unterpunkt mehr im ausgelieferten HTML.
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94_Anhang_Glossar_und_Literatur.md enthielt zwei verschiedene Nachschlagewerke
in einer Datei. Jetzt sind es zwei Anhaenge: E = Glossar (92 Eintraege),
F = Literaturverzeichnis (6 Kategorien). Aus 5 Anhaengen werden 6, aus 36
Kapiteldateien 37.
Die Teilung war billig: Die Datei trug bereits zwei eigenstaendige
Ueberschriften mit nichts als einem --- dazwischen, und im ganzen Buch gab es
genau einen {ref:anhang:glossar-literatur} - die Weiter-mit-Zeile im
Spickzettel. Geprueft: keine Inhaltszeile verloren, alle 92 Glossareintraege
auf der neuen Seite, Indexmarken unveraendert bei 328.
Das Seitenleisten-Menue bekommt zwei Eintraege:
Beispielprogramme
Notebooks
Download Notebooks als ZIP <- neu, eingerueckt
Glossar <- neu
Stichwortverzeichnis
Gesamtdokument (eine Seite)
Download als PDF
Der ZIP-Link benutzt dieselbe Konstante wie baue_notebooks_seite() beim
Schreiben des Archivs, damit Link und Datei nicht auseinanderlaufen. Das
Glossar erscheint absichtlich doppelt: hier als Abkuerzung neben dem
Stichwortverzeichnis, und unten in der Gruppe "Anhaenge", weil es ein Anhang
ist.
Die verwaiste anhang-glossar-literatur.html von Hand entfernt - der Build
raeumt alte Seiten nicht ab.
Nebenbefund, in PROGRESS.md festgehalten: OR_HTML_04/assets/site.css ist eine
von Hand gepflegte Quelle, die im als "generiert" beschriebenen Verzeichnis
liegt. Der Build schreibt sie nie. Dasselbe gilt fuer site.js, icons.svg,
highlight.css und plotly.min.js.
--check: 5 Teile, 23 Kapitel, 6 Anhaenge, 296 Abschnitte, 825 Querverweise,
328 Indexmarken, 37 Dateien, 28.544 Zeilen, 305 Hauptueberschriften, keine
Warnung. PDF unveraendert 759 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Setzt den Isolationsteil von Paket 1 aus Verbesserungen_02.md um. Der Plan
nannte zwei Programme; beim Suchen kam ein drittes dazu, das dasselbe Muster
verwendete.
Ein_System_Vier_Ansaetze.py und Benchmark_Skalierung.py hielten ihre vier
Solvervarianten als Zeichenketten in einem Dictionary und gaben sie an
"python -c" weiter - bei Benchmark_Skalierung.py sogar mit
.format()-Platzhaltern fuer die Instanzgroesse. Aus jeder Variante ist jetzt
eine gewoehnliche Funktion mit lokalem Import geworden.
Solverwechsel_CPSAT_HiGHS.py rief sich selbst ueber sys.argv erneut auf;
auch das entfaellt.
Ausgefuehrt wird ueber einen ProcessPoolExecutor mit zwei Einstellungen, die
beide noetig sind: mp_context "spawn" (frischer Interpreter statt geerbtem
Speicher - unter Linux ist fork der Standard) und max_tasks_per_child=1 (ein
neuer Prozess je Aufgabe; ohne das verwendet der Pool seinen Arbeiter
wieder, und beim zweiten Solver ist der Konflikt zurueck). Nachgemessen:
vier Aufgaben, vier verschiedene PIDs.
Der zweite Punkt hat einen eigenen Warnkasten bekommen, weil der Fehler
leicht zu machen und schwer zu finden ist: Der Absturz kaeme nicht beim
ersten Solver, sondern beim zweiten - und saehe aus wie ein Problem des
zweiten.
Regel 4, dreifach geprueft. Ein_System_Vier_Ansaetze.py: identisch bis auf
die Zeitspalte, einschliesslich der Spannweite 2,41e-08, auf die sich der
Merksatz des Kapitels beruft. Benchmark_Skalierung.py: alle zwoelf
Zielwerte und alle drei Spannweiten bitgleich; Zeiten und Speicher haben
sich verschoben, beide sind im Abdruck seit jeher als hardwareabhaengig
gekennzeichnet. Solverwechsel_CPSAT_HiGHS.py: Ausgabe ohne Zeiten
unveraendert.
Bewusst subprocess bleibt Mutationstest.py: Dort wird pytest auf einer
mutierten Kopie in einem temporaeren Verzeichnis gestartet - ein externes
Werkzeug auf veraenderten Dateien, nicht die Isolation eines Imports.
Neu im Kapitel Oekosystem: ein Abschnitt "Wie die Isolation aussieht, wenn
sie tragen soll" - warum ein Codestring die schlechteste Umsetzung von
"eigener Prozess" ist. Anhang C nennt jetzt ebenfalls ProcessPoolExecutor.
Ein eigener Fehler, gefunden und abgesichert: Ich hatte dem neuen ### ein
{#sec:...}-Label gegeben. ABSCHNITT_RE erkennt nur "## " - das Label waere
nie registriert worden und jeder Verweis darauf ins Leere gelaufen, ohne
Warnung. Label entfernt, --check meldet den Fall jetzt. Gegengetestet.
Stand: 818 Querverweise, 76 Programme, 33 pytest-Tests, PDF 760 Seiten, 69
netzfreie Programme fehlerfrei.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Setzt Paket 5 aus Verbesserungen_02.md um (den Teil, der nicht
zurueckgestellt wurde). Fuenf neue Dateien 19_/29_/39_/49_/52_Synthese_*.md,
je eine am Ende eines Teils, mit eigener Website-Seite ueber SONDERSEITEN -
sie tragen bewusst keine "# Kapitel:"-Ueberschrift, weil sie keine Kapitel
sind, sondern der Rueckblick auf einen Teil.
Der Entwurf musste sich abgrenzen: Die Teil-Einleitungen haben bereits
Entscheidungsdiagramme. Eine zweite Matrix am Teil-Ende waere eine Dopplung
gewesen. Die Synthesen leisten deshalb, was eine Einleitung nicht kann - den
Vergleich ueber die Kapitel hinweg (Verfahren nebeneinander, mit der Spalte
"wo es aufhoert"), eine Tabelle "was dieser Teil gemessen hat" (Behauptung
gegen Messung gegen Fundstelle) und drei Fehler, die der Teil verhindert.
Zitiert wird ausschliesslich, was im Buch tatsaechlich gerechnet wird.
Drei Funde beim Einbau:
* Teil III sagte "die drei Kapitel dieses Teils", hat aber fuenf. Phase 3
hatte Mehrziel und Predict-then-Optimize hinzugefuegt, die Einleitung
blieb stehen.
* 50_Praxis.md verwies auf die Projektwerkstatt mit "acht eigene
Anwendungen" - sie hat elf.
* Und der eigentliche Fund: Die Lesekette der Quelldateien fuehrte an ACHT
Kapiteln vorbei. 12_Python_Oekosystem zeigte direkt auf
20_Lineare_Programmierung, 23_Graphen direkt auf 30_QP, 32_Dynamische
direkt auf 40_Finanzdaten, 50_Praxis direkt auf die Projektwerkstatt. Wer
der Kette folgte, uebersprang acht von 23 Kapiteln - darunter
Metaheuristiken, Spaltengenerierung, Strukturbruecke, Supply-Chain und das
ganze Testing-Kapitel. Zehn weitere Dateien hatten gar keine
Navigationszeile.
Zur Reichweite, damit sie nicht ueberschaetzt wird: Diese Zeilen stehen nur
in den Quelldateien. entferne_navigation() streicht sie aus dem
Gesamtdokument, und die Website baut ihre Vor/Zurueck-Knoepfe selbst aus
DATEIEN. PDF und Website waren nie betroffen - wohl aber jeder, der die
Markdown-Dateien im Repository liest, und das wird nach der
Veroeffentlichung der Normalfall sein.
Die Kette ist jetzt ueber alle 35 Uebergaenge geschlossen, und --check
bewacht sie: Fehlt eine Zeile oder zeigt sie an der in DATEIEN folgenden
Datei vorbei, ist der Lauf rot. Gegengetestet mit beiden Bruchformen.
Stand: 36 Dateien, 296 Abschnitte, 815 Querverweise, 328 Indexmarken, 76
Programme (unveraendert), 33 pytest-Tests, PDF 758 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Setzt Paket 7 aus Verbesserungen_03.md um. Neuer Abschnitt im Kapitel "Vom
Management-Wunsch zum Modell", unmittelbar hinter dem Gespraechsleitfaden:
Die zwoelf Fragen liefern Saetze - hier werden sie uebersetzt.
Die Abgrenzung zu Anhang B war die eigentliche Entwurfsfrage. Der
Musterkatalog hat laengst eine Spalte "Umgangssprachlich", laeuft aber in
die andere Richtung: Muster -> Formulierung. Wer aus einer Besprechung
kommt, hat den Satz und sucht den Baustein. Das Lexikon ist genau so herum
gebaut (21 Eintraege, jeweils mit B-Nummer), und Anhang B bekam einen
Rueckverweis. Kein Duplikat, sondern die fehlende Gegenrichtung.
Der Teil, der den Abschnitt traegt, ist aber nicht die Tabelle, sondern was
danach kommt: fuenf Wendungen, bei denen die Uebersetzung eine Entscheidung
erzwingt - "moeglichst", "nicht mehr als drei pro Woche", "im Durchschnitt",
"so schnell wie moeglich", "fair". Bei jeder gibt es zwei bis drei
vertretbare Modelle, und die Wahl gehoert dem Betrieb, nicht dem
Modellierer. Das ist die These des Kapitels, auf die Alltagssprache
angewandt.
Dazu die Gegenrichtung OR -> Deutsch: acht Saetze fuer die Erklaerung eines
Ergebnisses, einschliesslich der Formulierung fuer INFEASIBLE ("Ihre Regeln
widersprechen sich", nicht "der Computer schafft es nicht").
Die neue Uebungsaufgabe laesst drei Zielfunktionen fuer "gleichmaessig
ausgelastet" aufstellen; die Loesung nennt je einen Fall, in dem die Wahl
den Plan sichtbar aendert - und weist darauf hin, dass zwei der drei einen
Halbtagsmonteur bestrafen.
Mitgezogen: Lernziel, Zusammenfassung, Rueckverweis aus Anhang B, Pfad E im
Vorwort (er fuehrte bisher direkt zum Musterkatalog, jetzt ueber das
Lexikon).
Damit ist Phase 7 abgeschlossen. 296 Abschnitte, 766 Querverweise, 141
Aufgaben mit 141 Loesungen, PDF 749 Seiten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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>
Neuer Abschnitt im Kapitel Praxisfallen plus Constraint_Attribution.py (75.
Programm). Setzt den fehlenden Teil von Paket 3 aus Verbesserungen_02.md um.
Die Luecke, die es schliesst: Erklaerbarkeit.py beantwortet "warum DIESE
Zuweisung?", Konfliktsuche.py "warum geht es GAR NICHT?". Der haeufigste Fall
der Praxis lag dazwischen und hatte kein Werkzeug - das Modell rechnet, der
Plan ist zulaessig, und trotzdem enttaeuschend, nur weiss niemand woran es
liegt.
Gerechnet wird auf derselben Fabrik wie die Konfliktsuche, nach der
Reparatur: Dort war die Lackierkapazitaet von 150 Stunden der Kern des
Widerspruchs (2*40 + 3*30 = 170 > 150), eine zweite Schicht bringt sie auf
210. Damit laesst sich dieselbe Instanz ueber zwei Kapitel verfolgen - erst
"warum nicht?", dann "was kostet was?".
Drei gemessene Befunde:
* Bindend heisst nicht teuer: Fuenf Bedingungen binden, "Lackierbudget
Schicht 2" mit einem Schattenpreis von 0,00 EUR.
* Der Schattenpreis ist eine Momentaufnahme: Fuer die Lackiererei verspricht
die Hochrechnung 4,00 * 30 = 120 EUR, gemessen kommen 60 EUR; der Preis
gilt exakt bis +15 Stunden. Die Ranglisten drehen sich dabei um - nach
Schattenpreis fuehrt der Traegervertrag (18 EUR/Stueck), nach
tatsaechlicher Wirkung die Montage-Sonderschicht (450 EUR).
* Ein Wunsch kann unmoeglich statt teuer sein: "mindestens 55 Rahmen" ist
INFEASIBLE, blockiert von drei Bedingungen gemeinsam. Mit +15 Stunden
Lackierkapazitaet wird er erfuellbar und kostet dann nichts - der Plan
waehlt diese Menge von sich aus. Der Konflikt bestand nie zwischen
Vertrieb und Produktion.
Der Managementbericht entsteht aus genau diesen Zahlen; kein Satz enthaelt
eine Zahl, die nicht vorher gerechnet wurde. Voraussetzung ist der
sprechende Name jeder Bedingung - aus A_ub[7] wird kein Satz.
Dazu die Grenze, als Warnkasten und als Uebungsaufgabe: Der Bericht erklaert
das Modell, nicht die Wirklichkeit. Steigt der Deckungsbeitrag von Deckel
von 9 auf 20 EUR, kippt der Plan (Rahmen auf das Vertragsminimum 40, Deckel
auf die Marktgrenze 120), "Kapazitaet Lackieren" hoert auf zu binden,
"Liefervertrag Rahmen" faengt damit an - und der Satz "Teuerste Bindung ist
Liefervertrag Traeger" steht woertlich unveraendert im Bericht, waehrend die
Zahl dahinter von 18 auf 58 EUR springt.
Die Zaehlprobe aus 6.1a hat sich sofort bewaehrt: Nach dem Einbau der
Uebungsaufgabe meldete --check "6 Loesungen, das Kapitel aber 7 Aufgaben",
bevor die Loesung geschrieben war.
Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Selbsttest, Zusammenfassung,
Vorwort-Programmverzeichnis, Vorwaertsverweis aus Falle 2, Uebungsaufgabe
und Loesung in Anhang A.
Stand: 294 Abschnitte, 725 Querverweise, 328 Indexmarken, 75 Programme,
139 Aufgaben mit 139 Loesungen, 33 pytest-Tests, PDF 737 Seiten, 68
netzfreie Programme fehlerfrei.
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Der Loesungsanhang trug 98 Marken der Bauart "**9.2 — Ansatz waehlen.**",
saemtlich aus Version 03, wo Unsicherheit Kapitel 9 war. Heute ist es
Kapitel 12, und die Aufgabe wird korrekt als "Aufgabe 12.2" gesetzt.
Das war keine Schoenheitsfrage: "Aufgabe 9.2" existiert wirklich - sie
gehoert zum Kapitel Metaheuristiken ("Zuggroesse und Temperatur"). Wer die
Loesung zu 9.2 nachschlug, landete beim falschen Thema. Beide bisherigen
Pruefungen liefen vorbei: Vor der Zahl steht kein Schluesselwort, und es ist
keine Tabellenzelle.
Zwei Messungen machten die Reparatur billig. In allen 15 nummerierten
Abschnitten gab es exakt so viele Loesungen wie Aufgaben, lueckenlos 1..n -
nur der Kapitelteil war falsch. Und die acht in Phase 3 ergaenzten Kapitel
machten es laengst richtig (**Titel.** ohne Nummer); der Anhang wurde also
nicht auf etwas Neues umgestellt, sondern auf das, was seine neueren Teile
schon taten.
nummeriere_marken() vergibt die Marken jetzt selbst. Der Praefix kommt NICHT
aus "# Anhang A:" - der Anhang ist eine Ueberschrift, seine Abschnitte
gehoeren aber zu 23 verschiedenen Kapiteln. Er kommt aus
{#sec:loesungen-X} -> {#kap:X}; diese Zuordnung gilt geprueft fuer alle 23.
Im Quelltext steht "**{loesung} — Titel.**".
Siebter Fund unterwegs: neun Verweise auf Denkfehler-Nummern. Saetze wie
"siehe Denkfehler 8.1" standen in alter Zaehlung - "8" war in Version 03 das
QP/NLP-Kapitel, heute ist es Graphen. Eine blosse Umnummerierung haette sie
stillschweigend woanders hin zeigen lassen; das Ziel wurde deshalb fuer jeden
einzelnen aus dem Zusammenhang bestimmt und auf {ref:sec:<kapitel>-denkfehler}
umgestellt. Einer steckte in einem Programm-Docstring und bekam nach Regel 12
den Kapitelnamen statt eines Verweises.
Eine bewusste Abweichung vom Plan: Der Denkfehler bekommt GAR KEINE Nummer.
Es gibt je Kapitel genau einen, die zweite Stelle waere immer .1, und er
steht ohnehin unter einer nummerierten Ueberschrift. Eine Nummer, die nie
variiert, holte nur die Fragilitaet zurueck, die hier beseitigt wird. Auch
das folgt den acht neuen Kapiteln, die ihren Denkfehler schon vorher nur mit
dem Titel des Raetsels ankuendigen.
--check bewacht jetzt alle Familien (Denkfehler N.M, Micro-Quiz N, **N.M —
im Anhang) und zaehlt zusaetzlich ab, dass jeder Loesungsabschnitt so viele
{loesung}-Marken hat wie sein Kapitel Aufgaben - das faengt eine vergessene
oder doppelte Loesung, was keine Textsuche leisten kann. Gegengetestet mit
vier kuenstlichen Fehlern auf einmal: alle vier gemeldet, nach dem Rueckbau
null.
Gegenprobe der Umstellung: Gesamtdokument vorher gesichert, nachher
verglichen. 168 geaenderte Zeilen, restlos einer Familie zuzuordnen - 118
Loesungsmarken (138 gesamt minus 20, die in den Kapiteln 1 bis 3 zufaellig
schon stimmten), 15 Anhang-Ueberschriften, 15 Kapitel-Callouts, 12
Micro-Quiz, 7 Zeilen mit Verweisen, 1 Docstring. Keine verschobene oder
inhaltlich veraenderte Zeile.
Ergebnis: 138 Aufgaben, 138 Loesungen, keine ohne Gegenstueck. Micro-Quiz
tragen die echten Kapitelnummern. 293 Abschnitte, 720 Querverweise, 327
Indexmarken, PDF unveraendert 725 Seiten, 33 pytest-Tests, 67 netzfreie
Programme fehlerfrei (die vier yfinance-Programme scheiterten am Rate-Limit
des Anbieters, nicht an dieser Aenderung).
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Neuer Abschnitt im Kapitel Unsicherheit plus Chance_Constraints.py (74.
Programm). Das Kapitel hatte Monte-Carlo, Zweistufigkeit und
Worst-Case-Robustheit; die Wahrscheinlichkeitszusage war die fehlende vierte
Antwort - und die, nach der das Management tatsaechlich fragt. Setzt Paket 4
aus Verbesserungen_02.md um.
Beide Wege an DERSELBEN Instanz (Kraftwerkspark, 500 MW gesicherte Zusage):
analytisch als Second-Order-Cone-Bedingung (CLARABEL) und szenariobasiert als
Big-M-MILP (SciPy/HiGHS) - beides in einem Prozess, ohne ortools- oder
highspy-Import.
Drei gemessene Befunde:
* Der Mittelwertplan haelt 50,08 %. Kein Fehler, sondern die Definition des
Erwartungswerts.
* Sicherheit ist konvex bepreist: 56.289 EUR je Prozentpunkt auf dem Weg zu
80 %, 253.848 EUR zwischen 95 und 99 % - das 4,5-fache. Das Programm
rechnet die Tabelle selbst aus, statt sie zu behaupten.
* Die Zusage gilt nur fuer die unterstellte Verteilung: Der 95-%-Plan haelt
gemessen 87,44 %, sobald die Testverteilung eine Kaeltewelle mit
Dunkelflaute enthaelt, in der alles zugleich einbricht - auch das
Gaskraftwerk. In einer reinen Normalwelt liefert derselbe Plan 94,97 %.
Zwei eigene Fehlgriffe, beide durch Messen aufgefallen und korrigiert: Die
erste Kostentarierung ergab eine entartete Loesung (alles ins Gaskraftwerk),
womit die Kovarianzmatrix wirkungslos war - und gerade sie begruendet die
Kegelform. Und der erste Kaelteeinbruch traf nur Wind und Sonne; der SOC-Plan
hatte die ohnehin herausgehalten und war zufaellig robust, das Argument trug
nicht.
Ehrlich berichtet statt geglaettet: Die Szenariomethode ueberanpasst. Ueber
zwoelf Laeufe (S = 200, 400, 800) lag die tatsaechliche Quote zwischen
93,14 % und 96,71 %, und die Spanne wurde von S = 400 auf 800 wieder
breiter. Beide Solver bestaetigen optimal bei identischen Kosten - echte
Ueberanpassung, kein Solverartefakt. Steht als Warnkasten im Abschnitt.
Die Laufzeitmessung ist aus der Ausgabe entfernt: Eine Wanduhrzeit ist nie
byteidentisch reproduzierbar (2,2 s / 2,3 s zwischen zwei Laeufen) und haette
Regel 4 dauerhaft gebrochen. Danach drei Laeufe zeichengleich, und die
abgedruckte Ausgabe stimmt mit dem Lauf des extrahierten Programms ueberein.
Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Uebersichtstabelle (drei -> vier
Ansaetze), Selbsttest, Zusammenfassung, Vorwort-Programmverzeichnis, eine
neue Uebungsaufgabe und ihre Loesung in Anhang A.
pyproject.toml korrigiert: cvxpy lag in [finance], wird aber von 13
Programmen gebraucht, darunter dreien in diesem Kapitel - jetzt in der
Grundausstattung. Es zieht kein highspy nach, der Solverkonflikt bleibt auf
[large-scale] beschraenkt.
Stand: 293 Abschnitte, 712 Querverweise, 327 Indexmarken, 74 Programme (0
Fehler), 33 pytest-Tests, PDF 725 Seiten.
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>
dschlueter