window.OR_SEARCH_INDEX = [{"seite":"vorwort.html","titel":"Vorwort & Lesehilfe","anker":null,"text":""},{"seite":"notation.html","titel":"Notation & Abkürzungen","anker":null,"text":""},{"seite":"notation.html","titel":"1. Die Symbole der Optimierung","anker":"die-symbole-der-optimierung","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"1.1 Grundgrößen jedes Modells","anker":"grundgrößen-jedes-modells","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"1.2 Mengen und Zahlbereiche","anker":"mengen-und-zahlbereiche","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"1.3 Operatoren und Schreibweisen","anker":"operatoren-und-schreibweisen","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"1.4 Symbole der Finanzkapitel (Teil IV)","anker":"symbole-der-finanzkapitel-teil-iv","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"1.5 Symbole der Verfahrenskapitel (Teil II und III)","anker":"symbole-der-verfahrenskapitel-teil-ii-und-iii","text":"Diese Zeichen kommen erst in den Kapiteln vor, die über das klassische LP hinausgehen."},{"seite":"notation.html","titel":"2. Abkürzungen — vollständig ausgeschrieben","anker":"abkürzungen-vollständig-ausgeschrieben","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"2.1 Problemklassen und Verfahren","anker":"problemklassen-und-verfahren","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"2.2 Probleme mit Eigennamen","anker":"probleme-mit-eigennamen","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"2.3 Finanz- und Risikokennzahlen","anker":"finanz--und-risikokennzahlen","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"2.4 Software, Solver und Schnittstellen","anker":"software-solver-und-schnittstellen","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"2.5 Begriffe aus dem Solver-Alltag","anker":"begriffe-aus-dem-solver-alltag","text":""},{"seite":"notation.html","titel":"3. Konventionen in diesem Buch","anker":"konventionen-in-diesem-buch","text":"Vektoren sind grundsätzlich Spaltenvektoren und werden fett gesetzt: \\mathbf{x}. Ein transponierter Vektor \\mathbf{x}^\\top ist eine Zeile. Skalare bleiben mager: n, Z."},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung","anker":null,"text":""},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:einfuehrung-schnellstart","text":"Bevor wir über Theorie sprechen, lösen Sie ein echtes Problem. Kopieren Sie den folgenden Block, führen Sie ihn aus, sehen Sie das Ergebnis — die Erklärung kommt danach."},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.2 Lernziele","anker":"sec:einfuehrung-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.3 Was ist Operations Research wirklich?","anker":"sec:einfuehrung-was-ist-operations-research-wirklich","text":"Im Alltag lösen wir Probleme intuitiv: durch Ausprobieren, Daumenregeln, Erfahrung. Das funktioniert erstaunlich gut — bis eine bestimmte Schwelle überschritten wird. Dann bricht d"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Die drei Stufen der Analytik","anker":"die-drei-stufen-der-analytik","text":"OR beantwortet nicht die beschreibende Frage „Was ist passiert?“ und nicht die vorhersagende Frage „Was wird passieren?“, sondern die vorschreibende (präskriptive) Kernfrage:"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.4 Warum Ausprobieren scheitert — mit eigener Rechnung","anker":"sec:einfuehrung-warum-ausprobieren-scheitert-mit-eigener-rechnung","text":"Die Behauptung „vollständiges Durchprobieren ist unmöglich“ wird oft aufgestellt und selten belegt. Rechnen wir sie einmal selbst nach — das Ergebnis prägt sich besser ein als jede"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.5 Historischer Kontext und Evolution","anker":"sec:einfuehrung-historischer-kontext-und-evolution","text":"Der Begriff entstand im Vorfeld des Zweiten Weltkriegs in Großbritannien. Militärische Führungsstäbe standen vor neuartigen logistischen und strategischen Fragen: Wie platziert man"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.6 Die vier universellen Bausteine jedes OR-Problems","anker":"sec:einfuehrung-die-vier-universellen-bausteine-jedes-or","text":"Dies ist der wichtigste Abschnitt des Kapitels. Jedes Optimierungsproblem der Welt lässt sich — unabhängig von der Branche — auf vier Elemente reduzieren. Wenn Sie später vor einem"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Baustein 1 — Entscheidungsvariablen (x)","anker":"baustein-1-entscheidungsvariablen-x","text":"Die Stellschrauben des Modells: Werte, die der Algorithmus aktiv festlegen darf."},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Baustein 2 — Parameter / Eingabedaten (c, A, b)","anker":"baustein-2-parameter-eingabedaten-c-a-b","text":"Die unveränderlichen Fakten der Realität: historische Renditen, Maschinenstundensätze, Lagerkapazitäten, Steuerquoten, Entfernungen, Qualifikationen."},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Baustein 3 — Zielfunktion (f(x))","anker":"baustein-3-zielfunktion-fx","text":"Ein mathematischer Ausdruck, der die Güte einer Lösung zu einer einzigen Zahl verdichtet:"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Baustein 4 — Nebenbedingungen (Constraints)","anker":"baustein-4-nebenbedingungen-constraints","text":"Regeln, die den Raum der erlaubten Lösungen einschränken:"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Die vier Bausteine als eine Formel","anker":"die-vier-bausteine-als-eine-formel","text":"Setzt man die vier Bausteine zusammen, entsteht die Standardform, in der Ihnen jedes Optimierungsmodell dieses Buches begegnen wird. Sie sieht auf den ersten Blick sperrig aus — de"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Die Bausteine in der Praxis: eine Vorlage","anker":"die-bausteine-in-der-praxis-eine-vorlage","text":"Damit die Zerlegung zur Gewohnheit wird, hier eine Vorlage, die Sie bei jedem neuen Problem ausfüllen können — vor der ersten Codezeile."},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.7 Erstes Python-Vollbeispiel: Ressourcenallokation im Rechenzentrum","anker":"sec:einfuehrung-erstes-python-vollbeispiel-ressourcenallokation-im-rechenzentrum","text":""},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Szenario","anker":"szenario","text":"Ein quantitatives Handelshaus betreibt Serverkapazitäten für zwei Algorithmentypen:"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Mathematische Formulierung","anker":"mathematische-formulierung","text":"Entscheidungsvariablen:"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"Umsetzung mit Google OR-Tools","anker":"umsetzung-mit-google-or-tools","text":""},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.8 Von Excel zu Python: Ihre Daten liegen schon da","anker":"sec:einfuehrung-excel-bruecke","text":"In den allermeisten Betrieben liegen die Zahlen, die ein Optimierungsmodell braucht, nicht in einer Datenbank, sondern in einer Tabellenkalkulation. Und viele Leserinnen und Leser "},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.9 Übungsaufgaben","anker":"sec:einfuehrung-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.10 Finde den Denkfehler","anker":"sec:einfuehrung-denkfehler","text":"Ein Programm, das abstürzt, ist harmlos — Sie sehen sofort, dass etwas nicht stimmt. Gefährlich sind Programme, die fehlerfrei durchlaufen, einen Status OPTIMAL melden und eine Zah"},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.11 Micro-Quiz","anker":"sec:einfuehrung-quiz","text":""},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.12 Selbsttest","anker":"sec:einfuehrung-selbsttest","text":""},{"seite":"einfuehrung.html","titel":"1.13 Zusammenfassung","anker":"sec:einfuehrung-zusammenfassung","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität","anker":null,"text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:fundament-schnellstart","text":"Dieses Kapitel handelt von Geometrie. Bevor wir Vektoren und Matrizen einführen, sehen Sie die zentrale Einsicht in Aktion — ganz ohne Solver, mit acht Zeilen NumPy."},{"seite":"fundament.html","titel":"2.2 Lernziele","anker":"sec:fundament-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"fundament.html","titel":"2.3 Warum überhaupt Vektoren und Matrizen?","anker":"sec:fundament-warum-ueberhaupt-vektoren-und-matrizen","text":"In Kapitel 1 hatten wir zwei Variablen und drei Nebenbedingungen. Das ließ sich bequem ausschreiben. Reale Modelle haben hunderte bis hunderttausende Variablen — dort wäre Ausschre"},{"seite":"fundament.html","titel":"Die Bausteine","anker":"die-bausteine","text":"Sei n die Anzahl der Entscheidungsvariablen und m die Anzahl der Nebenbedingungen."},{"seite":"fundament.html","titel":"Die kanonische Standardform","anker":"die-kanonische-standardform","text":"Damit lässt sich jedes lineare Programm in drei Zeilen schreiben:"},{"seite":"fundament.html","titel":"Dasselbe in Python","anker":"dasselbe-in-python","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.4 Der zulässige Lösungsraum und das Polyeder","anker":"sec:fundament-der-zulaessige-loesungsraum-und-das-polyeder","text":"Jede lineare Ungleichung a_{i1}x_1 + a_{i2}x_2 \\le b_i definiert geometrisch eine Halbebene (im \\mathbb{R}^2) bzw. einen Halbraum (im \\mathbb{R}^n): Die zugehörige Gleichung ist ei"},{"seite":"fundament.html","titel":"Der Fundamentalsatz der linearen Optimierung","anker":"der-fundamentalsatz-der-linearen-optimierung","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.5 Konvexität: die Grenze zwischen leicht und schwer","anker":"sec:fundament-konvexitaet-die-grenze-zwischen-leicht-und","text":"Hier kommt die vielleicht wichtigste Einsicht des ganzen Buches. In der Optimierungstheorie verläuft die Trennlinie zwischen „zuverlässig lösbar“ und „im Allgemeinen hoffnungslos“ "},{"seite":"fundament.html","titel":"Konvexe Menge","anker":"konvexe-menge","text":"Eine Menge \\mathcal{C} \\subseteq \\mathbb{R}^n heißt konvex, wenn für alle Punkte \\mathbf{x}, \\mathbf{y} \\in \\mathcal{C} und jedes \\theta \\in [0,1] gilt:"},{"seite":"fundament.html","titel":"Konvexe Funktion","anker":"konvexe-funktion","text":"Eine Funktion f: \\mathcal{C} \\to \\mathbb{R} heißt konvex, wenn für alle \\mathbf{x}, \\mathbf{y} \\in \\mathcal{C} und \\theta \\in [0,1] gilt:"},{"seite":"fundament.html","titel":"Der zentrale Satz","anker":"der-zentrale-satz","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"Was ist konvex, was nicht?","anker":"was-ist-konvex-was-nicht","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"Konvexität sichtbar machen","anker":"konvexität-sichtbar-machen","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.6 Geometrische Visualisierung des Lösungsraums","anker":"sec:fundament-geometrische-visualisierung-des-loesungsraums","text":"Wir zeichnen nun den Lösungsraum aus Kapitel 1 und lesen das Optimum ab. Zweidimensionale Bilder sind der schnellste Weg, Intuition für höhere Dimensionen aufzubauen — auch wenn ma"},{"seite":"fundament.html","titel":"2.7 Wenn die Zahlen nicht zusammenpassen: Kondition und Skalierung","anker":"sec:fundament-kondition","text":"Bis hierher war die lineare Algebra exakt. Ein Rechner rechnet aber nicht exakt, sondern mit rund 16 signifikanten Stellen — und Ihre Betriebsdaten sind ohnehin nur auf wenige Stel"},{"seite":"fundament.html","titel":"Die geometrische Vorstellung: zwei fast parallele Linien","anker":"die-geometrische-vorstellung-zwei-fast-parallele-linien","text":"Zwei Nebenbedingungen legen im Zweidimensionalen einen Schnittpunkt fest. Stehen die zugehörigen Geraden kreuzweise aufeinander, ist der Schnittpunkt robust: Verschiebt man eine Ge"},{"seite":"fundament.html","titel":"Woher schlechte Kondition im Alltag kommt","anker":"woher-schlechte-kondition-im-alltag-kommt","text":"Fast nie aus exotischer Mathematik — fast immer aus Einheiten:"},{"seite":"fundament.html","titel":"Ruiz-Equilibrierung: das Modell gesundrechnen","anker":"ruiz-equilibrierung-das-modell-gesundrechnen","text":"Die Gegenmaßnahme ist erstaunlich schlicht. Man multipliziert jede Zeile und jede Spalte der Matrix mit einem Faktor, sodass die Beträge überall in derselben Größenordnung landen:"},{"seite":"fundament.html","titel":"Das Experiment","anker":"das-experiment","text":"Das folgende Programm führt beides vor — die Fehlerverstärkung und ihre Behebung — und schließt mit der praktischen Konsequenz, die Sie in Kapitel 6 wieder brauchen werden: warum e"},{"seite":"fundament.html","titel":"2.8 Übungsaufgaben","anker":"sec:fundament-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.9 Finde den Denkfehler","anker":"sec:fundament-denkfehler","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.10 Micro-Quiz","anker":"sec:fundament-quiz","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.11 Selbsttest","anker":"sec:fundament-selbsttest","text":""},{"seite":"fundament.html","titel":"2.12 Zusammenfassung","anker":"sec:fundament-zusammenfassung","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten","anker":null,"text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:oekosystem-schnellstart","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.2 Lernziele","anker":"sec:oekosystem-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.3 Die Zwei-Schichten-Architektur","anker":"sec:oekosystem-die-zwei-schichten-architektur","text":"Im modernen Operations Research schreibt man Optimierungsalgorithmen nicht selbst. Man nutzt eine zweischichtige Architektur:"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.4 Die Werkzeuge im Vergleich","anker":"sec:oekosystem-die-werkzeuge-im-vergleich","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Die Entscheidung in drei Fragen","anker":"die-entscheidung-in-drei-fragen","text":"Statt die Tabelle auswendig zu lernen, beantworten Sie drei Fragen:"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.5 Ein System — vier Programmieransätze","anker":"sec:oekosystem-ein-system-vier-programmieransaetze","text":"Nichts macht die Unterschiede so deutlich wie dasselbe Problem, viermal gelöst. Wir nehmen:"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Was das CSR-Format bedeutet","anker":"was-das-csr-format-bedeutet","text":"highspy erwartet die Nebenbedingungsmatrix im CSR-Format (Compressed Sparse Row, komprimierte Zeilendarstellung). Statt der vollen Matrix speichert man nur die Einträge ungleich nu"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.6 Wann lohnt sich welche Ebene?","anker":"sec:oekosystem-wann-lohnt-sich-welche-ebene","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.7 Modellierungsschichten für große Modelle: Pyomo und Linopy","anker":"sec:oekosystem-pyomo-linopy","text":"Die vier Bibliotheken aus dem Vierfach-Vergleich decken den Alltag weitgehend ab. Sobald Modelle industrielle Größe erreichen — zehntausende Variablen, Daten aus mehreren Systemen,"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Pyomo: die algebraische Denkweise","anker":"pyomo-die-algebraische-denkweise","text":"Pyomo ist im deutschsprachigen Raum der De-facto-Standard für große LP- und MILP-Modelle in Energiewirtschaft, Chemie und Logistik. Sein Kennzeichen: Es denkt in Mengen und Indizes"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Linopy: eine Zeile, zehntausend Nebenbedingungen","anker":"linopy-eine-zeile-zehntausend-nebenbedingungen","text":"Linopy verfolgt einen anderen Ansatz: Variablen sind beschriftete Arrays (xarray), keine indizierten Einzelobjekte. Damit wird aus"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Die Schichten im Überblick","anker":"die-schichten-im-überblick","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.8 Wo die Zeit wirklich hingeht: vektorisierte Modellgenerierung","anker":"sec:oekosystem-vektorisierung","text":"Eine der hartnäckigsten Fehlannahmen in Optimierungsprojekten lautet: „Wenn es zu langsam ist, brauchen wir einen besseren Solver.“ Messen Sie erst — oft stimmt das nicht."},{"seite":"oekosystem.html","titel":"Vier Stufen an einem Transportproblem","anker":"vier-stufen-an-einem-transportproblem","text":"Wir bauen dasselbe Transportproblem (m Werke, n Kunden, m \\cdot n Variablen) auf vier Arten auf:"},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.9 Übungsaufgaben","anker":"sec:oekosystem-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.10 Finde den Denkfehler","anker":"sec:oekosystem-denkfehler","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.11 Micro-Quiz","anker":"sec:oekosystem-quiz","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.12 Selbsttest","anker":"sec:oekosystem-selbsttest","text":""},{"seite":"oekosystem.html","titel":"3.13 Zusammenfassung","anker":"sec:oekosystem-zusammenfassung","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell","anker":null,"text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:modellierung-schnellstart","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.2 Lernziele","anker":"sec:modellierung-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.3 Ein Satz ist noch kein Modell","anker":"sec:modellierung-vier-fragen","text":"Was aus einer Besprechung mitkommt, klingt meist so:"},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.4 Derselbe Datensatz, fünf Modelle","anker":"sec:modellierung-fuenf-modelle","text":"Das Programm dieses Kapitels arbeitet die vier Fragen an einer Auftragsannahme ab: 14 Anfragen verlangen 800 Maschinenstunden, verfügbar sind 300."},{"seite":"modellierung.html","titel":"Teil 1: Drei Ziele, drei Pläne","anker":"teil-1-drei-ziele-drei-pläne","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"Teil 2: Ein Satz, drei Lesarten","anker":"teil-2-ein-satz-drei-lesarten","text":"„Stammkunden dürfen wir nicht verlieren.” Jeder im Raum nickt. Niemand merkt, dass drei verschiedene Modelle gemeint sein können:"},{"seite":"modellierung.html","titel":"Teil 3: Hart oder weich","anker":"teil-3-hart-oder-weich","text":"Dieselbe Regel als Strafkosten je abgelehntem Stammkundenauftrag:"},{"seite":"modellierung.html","titel":"Teil 4: Ein Quartal später","anker":"teil-4-ein-quartal-später","text":"Die harte Lesart A wurde eingebaut, alles lief drei Monate lang. Dann fragt Weber einen Auftrag über 320 Maschinenstunden an — mehr, als der ganze Zeitraum hergibt."},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.5 Der Gesprächsleitfaden","anker":"sec:modellierung-leitfaden","text":"Was aus den vier Teilen als Handwerkszeug bleibt — Fragen, die man in der ersten Besprechung stellt, bevor eine Zeile Code entsteht:"},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.6 Übungsaufgaben","anker":"sec:modellierung-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.7 Finde den Denkfehler","anker":"sec:modellierung-denkfehler","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.8 Micro-Quiz","anker":"sec:modellierung-quiz","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.9 Selbsttest","anker":"sec:modellierung-selbsttest","text":""},{"seite":"modellierung.html","titel":"4.10 Zusammenfassung","anker":"sec:modellierung-zusammenfassung","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise","anker":null,"text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:lp-schnellstart","text":"Bisher hat ein Solver Ihnen gesagt, was Sie tun sollen. Jetzt sagt er Ihnen zusätzlich, was eine zusätzliche Stunde wert wäre — und das ist die Zahl, für die Sie im Betrieb gehört "},{"seite":"lp.html","titel":"5.2 Lernziele","anker":"sec:lp-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"lp.html","titel":"5.3 Die Standardform und Schlupfvariablen","anker":"sec:lp-die-standardform-und-schlupfvariablen","text":"Lineare Programme zeichnen sich dadurch aus, dass Zielfunktion und alle Nebenbedingungen strikt linear sind — keine Produkte von Variablen, keine Quadrate, keine Logarithmen."},{"seite":"lp.html","titel":"5.4 Der Simplex-Algorithmus Schritt für Schritt","anker":"sec:lp-der-simplex-algorithmus-schritt-fuer-schritt","text":"Der von George Dantzig 1947 formulierte Simplex-Algorithmus nutzt den Fundamentalsatz aus Kapitel 2: Das Optimum liegt in einer Ecke. Statt alle Ecken aufzuzählen, wandert er von E"},{"seite":"lp.html","titel":"Der Ablauf","anker":"der-ablauf","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.5 Das Simplex-Tableau in Python","anker":"sec:lp-das-simplex-tableau-in-python","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.6 Dualität und Schattenpreise","anker":"sec:lp-dualitaet-und-schattenpreise","text":"Zu jedem linearen Optimierungsproblem (dem primalen Problem) existiert ein spiegelbildliches Zwillingsproblem: das duale Problem."},{"seite":"lp.html","titel":"Der starke Dualitätssatz","anker":"der-starke-dualitätssatz","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"Der Schattenpreis als Ableitung","anker":"der-schattenpreis-als-ableitung","text":"Der Dualwert y_i^* ist die Grenzproduktivität der Ressource i:"},{"seite":"lp.html","titel":"5.7 Die Vorzeichenfalle bei Schattenpreisen","anker":"sec:lp-die-vorzeichenfalle-bei-schattenpreisen","text":"Diese Falle sollten Sie sich merken, weil sie in jedem Projekt wieder auftaucht."},{"seite":"lp.html","titel":"5.8 Praxisfall: Sensitivitätsanalyse mit korrekten Schattenpreisen","anker":"sec:lp-praxisfall-sensitivitaetsanalyse-mit-korrekten-schattenpreisen","text":"Szenario. Ein Fertigungsbetrieb stellt drei Produkte her und will wissen:"},{"seite":"lp.html","titel":"5.9 Wann Schattenpreise lügen: Entartung und Toleranzen","anker":"sec:lp-entartung","text":"Der vorige Abschnitt hat gezeigt, wie wertvoll Schattenpreise sind. Dieser zeigt die zwei Fälle, in denen sie eine Entscheidung nicht tragen — und wie man beide erkennt, bevor jema"},{"seite":"lp.html","titel":"Fall 1: Entartung","anker":"fall-1-entartung","text":"Erinnern Sie sich an Abschnitt 2.4: In zwei Dimensionen legen zwei sich schneidende Geraden eine Ecke fest, in drei Dimensionen drei Ebenen, allgemein n Restriktionen bei n Variabl"},{"seite":"lp.html","titel":"Fall 2: Toleranzen","anker":"fall-2-toleranzen","text":"Der zweite Fall ist unscheinbarer und deshalb häufiger. Wie stellt man fest, ob eine Ressource ausgelastet ist? Naheliegend wäre if schlupf == 0. Genau das ist falsch."},{"seite":"lp.html","titel":"Die ehrliche Auskunft: Schattenpreis-Spannen","anker":"die-ehrliche-auskunft-schattenpreis-spannen","text":"Was tut man also, wenn das Modell entartet ist? Man meldet keinen Einzelwert, sondern die Spanne. Die Menge aller optimalen Dualvektoren ist selbst ein Polyeder:"},{"seite":"lp.html","titel":"5.10 Übungsaufgaben","anker":"sec:lp-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.11 Finde den Denkfehler","anker":"sec:lp-denkfehler","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.12 Micro-Quiz","anker":"sec:lp-quiz","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.13 Selbsttest","anker":"sec:lp-selbsttest","text":""},{"seite":"lp.html","titel":"5.14 Zusammenfassung","anker":"sec:lp-zusammenfassung","text":""},{"seite":"milp.html","titel":"Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound","anker":null,"text":""},{"seite":"milp.html","titel":"6.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:milp-schnellstart","text":""},{"seite":"milp.html","titel":"6.2 Lernziele","anker":"sec:milp-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"milp.html","titel":"6.3 Warum Runden fundamental scheitert","anker":"sec:milp-warum-runden-fundamental-scheitert","text":"In der realen Welt sind viele Entscheidungen nicht teilbar. Man kann nicht 0,47 Flugzeuge kaufen, keine halbe Lagerhalle bauen, keinen Mitarbeiter zu 38 % einstellen. Noch wichtige"},{"seite":"milp.html","titel":"6.4 Branch-and-Bound","anker":"sec:milp-branch-and-bound","text":"MILP-Probleme sind NP-schwer. Der Standardansatz moderner Solver (HiGHS, SCIP, Gurobi) heißt Branch-and-Cut — Branch-and-Bound plus Schnittebenen."},{"seite":"milp.html","titel":"Die drei Phasen","anker":"die-drei-phasen","text":""},{"seite":"milp.html","titel":"6.5 Modellierungstricks: Big-M und logische Bedingungen","anker":"sec:milp-modellierungstricks-big-m-und-logische-bedingungen","text":"Hier kommt das Handwerkszeug, das MILP so mächtig macht: Man übersetzt Geschäftsregeln in lineare Ungleichungen — mithilfe binärer Hilfsvariablen y \\in \\{0,1\\} und einer hinreichen"},{"seite":"milp.html","titel":"Muster 1 — Fixkosten / Aktivierungsschalter","anker":"muster-1-fixkosten-aktivierungsschalter","text":"Regel: Wird Maschine j genutzt (x_j > 0), fallen Rüstkosten F_j an."},{"seite":"milp.html","titel":"Muster 2 — Entweder-Oder (disjunctive constraints)","anker":"muster-2-entweder-oder-disjunctive-constraints","text":"Regel: Es muss entweder f(\\mathbf{x}) \\le b_1 oder g(\\mathbf{x}) \\le b_2 gelten."},{"seite":"milp.html","titel":"Muster 3 — Wenn-Dann (Implikation)","anker":"muster-3-wenn-dann-implikation","text":"Regel: Wenn y_1 = 1, dann muss auch y_2 = 1 sein."},{"seite":"milp.html","titel":"Muster 4 — Kardinalität („höchstens K aus N“)","anker":"muster-4-kardinalität-höchstens-k-aus-n","text":"\\sum_{j=1}^N y_j \\le K"},{"seite":"milp.html","titel":"Muster 5 — Semikontinuierlich („entweder 0 oder mindestens L“)","anker":"muster-5-semikontinuierlich-entweder-0-oder-mindestens-l","text":"Regel: Eine Position ist entweder gar nicht besetzt oder mit mindestens L Euro."},{"seite":"milp.html","titel":"6.6 Beispiel: Das Rucksackproblem","anker":"sec:milp-beispiel-das-rucksackproblem","text":"Bevor wir zum Portfolio kommen, das klassische Einstiegsproblem — kurz, verständlich und überall wiederzuerkennen."},{"seite":"milp.html","titel":"6.7 Praxisfall: Portfolio mit Ordergebühren und Kardinalitätsgrenze","anker":"sec:milp-praxisfall-portfolio-mit-ordergebuehren-und-kardinalitaetsgrenze","text":"Szenario. Ein Investor verteilt 100\\,000\\,\\text{€} auf sechs Anlageklassen."},{"seite":"milp.html","titel":"6.8 Wenn der Solver nicht fertig wird: Gap, Zeitlimit und Warm-Start","anker":"sec:milp-gap","text":"Bei einem LP gibt es zwei Ausgänge: eine optimale Lösung oder eine klare Absage. Bei einem MILP gibt es einen dritten, und im Betrieb ist er der häufigste:"},{"seite":"milp.html","titel":"Die zwei Zahlen, die zählen","anker":"die-zwei-zahlen-die-zählen","text":"Branch-and-Bound führt zu jedem Zeitpunkt zwei Werte mit:"},{"seite":"milp.html","titel":"Alle Statusfälle behandeln","anker":"alle-statusfälle-behandeln","text":"Der zweite Teil der Professionalität ist unspektakulär, aber entscheidend: jeden Rückgabewert auswerten, nicht nur OPTIMAL."},{"seite":"milp.html","titel":"Warm-Starts: was sie können und was nicht","anker":"warm-starts-was-sie-können-und-was-nicht","text":"Ein Warm-Start gibt dem Solver eine bekannte Lösung als Startpunkt mit. Die Idee ist verlockend: Wer schon eine brauchbare Lösung hat, muss nicht bei null anfangen."},{"seite":"milp.html","titel":"6.9 Übungsaufgaben","anker":"sec:milp-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"milp.html","titel":"6.10 Finde den Denkfehler","anker":"sec:milp-denkfehler","text":"Die Warnung „M so klein wie möglich“ wird meist mit der Laufzeit begründet: schwache Relaxation, mehr Knoten. Das stimmt — und ist die harmlosere Hälfte der Wahrheit."},{"seite":"milp.html","titel":"6.11 Micro-Quiz","anker":"sec:milp-quiz","text":""},{"seite":"milp.html","titel":"6.12 Selbsttest","anker":"sec:milp-selbsttest","text":""},{"seite":"milp.html","titel":"6.13 Zusammenfassung","anker":"sec:milp-zusammenfassung","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung","anker":null,"text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:cpsat-schnellstart","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.2 Lernziele","anker":"sec:cpsat-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.3 Ein anderes Denkmodell","anker":"sec:cpsat-ein-anderes-denkmodell","text":"Während LP und MILP auf algebraischen Gleichungen und Simplex-Matrizen beruhen, kommt Constraint Programming (CP) aus der künstlichen Intelligenz:"},{"seite":"cpsat.html","titel":"Was Propagation leistet","anker":"was-propagation-leistet","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.4 Globale Constraints — die Bausteine von CP-SAT","anker":"sec:cpsat-globale-constraints-die-bausteine-von-cp","text":"CP-SAT stellt mächtige Makros bereit, die in MILP hunderte Big-M-Ungleichungen erfordern würden. Jedes davon hat einen spezialisierten, hocheffizienten Propagator."},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.5 Praxisfall: Dynamisches Vertretungssystem","anker":"sec:cpsat-praxisfall-dynamisches-vertretungssystem","text":"Problemstellung. Eine Schule muss nach spontanen Ausfällen vier Unterrichtsstunden nachbesetzen."},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.6 Intervallvariablen: Job-Shop-Scheduling","anker":"sec:cpsat-intervallvariablen-job-shop-scheduling","text":"Die Königsdisziplin von CP-SAT sind Zeitplanungsprobleme. Intervallvariablen sind dabei das zentrale Werkzeug."},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.7 Die fünf Antworten von CP-SAT","anker":"sec:cpsat-statusfaelle","text":"Abschnitt 6.8 hat gezeigt, warum OPTIMAL bei ganzzahligen Problemen nicht der Normalfall ist. Bei CP-SAT kommt eine Besonderheit hinzu: Es gibt fünf verschiedene Antworten, und dre"},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.8 Übungsaufgaben","anker":"sec:cpsat-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.9 Finde den Denkfehler","anker":"sec:cpsat-denkfehler","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.10 Micro-Quiz","anker":"sec:cpsat-quiz","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.11 Selbsttest","anker":"sec:cpsat-selbsttest","text":""},{"seite":"cpsat.html","titel":"7.12 Zusammenfassung","anker":"sec:cpsat-zusammenfassung","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP","anker":null,"text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:graphen-schnellstart","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.2 Lernziele","anker":"sec:graphen-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"graphen.html","titel":"8.3 Graphen als Modellsprache","anker":"sec:graphen-graphen-als-modellsprache","text":"Viele reale Probleme in Logistik, Kommunikation und Finanzströmen sind keine flachen Ungleichungssysteme, sondern Graphen G = (V, E):"},{"seite":"graphen.html","titel":"Das Minimum-Cost-Flow-Problem (MCNFP)","anker":"das-minimum-cost-flow-problem-mcnfp","text":"Minimum-Cost Network Flow Problem — deutsch: kostenminimales Flussproblem. Es ist das mathematische Fundament für Transportketten, Liquiditätsrouting und Datenverteilung."},{"seite":"graphen.html","titel":"8.4 Bipartites Matching: das Zuordnungsproblem","anker":"sec:graphen-bipartites-matching-das-zuordnungsproblem","text":"Wenn N Aufgaben auf N Ressourcen eins zu eins verteilt werden — Orders auf Broker, Schichten auf Mitarbeitende, Aufträge auf Maschinen — spricht man von bipartitem Matching."},{"seite":"graphen.html","titel":"Der Satz von Birkhoff und von Neumann","anker":"der-satz-von-birkhoff-und-von-neumann","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.5 Das Vehicle Routing Problem mit Zeitfenstern","anker":"sec:graphen-das-vehicle-routing-problem-mit-zeitfenstern","text":"Das Traveling Salesperson Problem (TSP), deutsch Problem des Handlungsreisenden, fragt nach der kürzesten Rundreise durch N Städte. Das Capacitated Vehicle Routing Problem with Tim"},{"seite":"graphen.html","titel":"Kurzzyklen verhindern","anker":"kurzzyklen-verhindern","text":"Ein naives Modell erlaubt Subtouren: isolierte Kreise, die das Depot nie anfahren. Die klassische Gegenmaßnahme ist die MTZ-Formulierung nach Miller, Tucker und Zemlin. Man führt R"},{"seite":"graphen.html","titel":"Praxisbeispiel: Flotten-Routing","anker":"praxisbeispiel-flotten-routing","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.6 Übungsaufgaben","anker":"sec:graphen-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.7 Finde den Denkfehler","anker":"sec:graphen-denkfehler","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.8 Micro-Quiz","anker":"sec:graphen-quiz","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.9 Selbsttest","anker":"sec:graphen-selbsttest","text":""},{"seite":"graphen.html","titel":"8.10 Zusammenfassung","anker":"sec:graphen-zusammenfassung","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt","anker":null,"text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:metaheuristiken-schnellstart","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.2 Lernziele","anker":"sec:metaheuristiken-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.3 Die Aufgabe: Rüstzeiten an der Lackieranlage","anker":"sec:metaheuristiken-aufgabe","text":"Der Schnellstart war ein Spielzeug. Die Aufgabe dieses Kapitels ist dieselbe, nur in Betriebsgröße: n Aufträge in eine Reihenfolge bringen, so dass die Summe der Rüstzeiten minimal"},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"Die Instanz","anker":"die-instanz","text":"Alle Programme dieses Kapitels benutzen dieselbe Aufgabe. Die Rüstzeit setzt sich aus zwei Teilen zusammen: einem unregelmäßigen Reinigungsaufwand zwischen den Produktfamilien und "},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.4 Lokale Suche: der Zug und seine Kosten","anker":"sec:metaheuristiken-lokale-suche","text":"Eine lokale Suche braucht drei Dinge: eine Startlösung, einen Zug und eine Regel, welche Züge übernommen werden."},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.5 Simulated Annealing","anker":"sec:metaheuristiken-annealing","text":"Reines Bergsteigen — nur Verbesserungen annehmen — bleibt im ersten lokalen Optimum stehen. Simulated Annealing nimmt Verschlechterungen mit einer Wahrscheinlichkeit an, die von de"},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"Was die Messung zeigt — und was sie nicht zeigt","anker":"was-die-messung-zeigt-und-was-sie-nicht-zeigt","text":"Erstens: Der Beitrag des Annealings ist bescheiden. Bergsteigen kommt auf 917 Minuten, Annealing auf 907 — das simple Verfahren holt 93 % des Ertrags. Das ist kein Argument gegen A"},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.6 Ab wann lohnt es sich?","anker":"sec:metaheuristiken-umschlagpunkt","text":"„Kleine Probleme exakt, große mit Metaheuristiken“ ist richtig und nutzlos, solange niemand sagt, wo groß anfängt. Diese Zahl lässt sich messen."},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"Die Spalte, die man nicht weglassen darf","anker":"die-spalte-die-man-nicht-weglassen-darf","text":"Bei 500 Aufträgen haben wir die CP-SAT-Lösung verworfen. Seine Schranke ist trotzdem das Wertvollste in der ganzen Tabelle."},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.7 Large Neighborhood Search","anker":"sec:metaheuristiken-lns","text":"Die Tabelle oben endet mit einem Widerspruch. Bei 500 Aufträgen scheitert der exakte Solver an der Größe; die Metaheuristik scheitert an der Kleinheit ihrer Züge — sie verschiebt j"},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"Das Fenster ist die eine Stellschraube","anker":"das-fenster-ist-die-eine-stellschraube","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"Das Gesamtbild","anker":"das-gesamtbild","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.8 Was dieses Kapitel nicht behandelt","anker":"sec:metaheuristiken-abgrenzung","text":"Damit die Landkarte vollständig ist — drei Verfahren, die in dieselbe Familie gehören und hier bewusst nur benannt werden:"},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.9 Übungsaufgaben","anker":"sec:metaheuristiken-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.10 Finde den Denkfehler","anker":"sec:metaheuristiken-denkfehler","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.11 Micro-Quiz","anker":"sec:metaheuristiken-quiz","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.12 Selbsttest","anker":"sec:metaheuristiken-selbsttest","text":""},{"seite":"metaheuristiken.html","titel":"9.13 Zusammenfassung","anker":"sec:metaheuristiken-zusammenfassung","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten","anker":null,"text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:dekomposition-schnellstart","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.2 Lernziele","anker":"sec:dekomposition-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.3 Warum das naheliegende Modell scheitert","anker":"sec:dekomposition-symmetrie","text":"Der erste Entwurf eines Zuschnittmodells sieht fast immer so aus: eine Binärvariable z_{jr} für „Stück j liegt auf Rolle r“, dazu y_r für „Rolle r wird benutzt”."},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.4 Rechnen mit Mustern, ohne sie aufzuschreiben","anker":"sec:dekomposition-schleife","text":"Die Idee ist alt (Gilmore und Gomory, 1961) und in einem Satz gesagt:"},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.5 Das Programm","anker":"sec:dekomposition-programm","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.6 Was die Zahlen zeigen","anker":"sec:dekomposition-befund","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"Die Musterzahl explodiert, der Bedarf nicht","anker":"die-musterzahl-explodiert-der-bedarf-nicht","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"Der unbequeme Teil: Es lohnt sich nicht immer","anker":"der-unbequeme-teil-es-lohnt-sich-nicht-immer","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.7 Übungsaufgaben","anker":"sec:dekomposition-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.8 Finde den Denkfehler","anker":"sec:dekomposition-denkfehler","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.9 Micro-Quiz","anker":"sec:dekomposition-quiz","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.10 Selbsttest","anker":"sec:dekomposition-selbsttest","text":""},{"seite":"dekomposition.html","titel":"10.11 Zusammenfassung","anker":"sec:dekomposition-zusammenfassung","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität","anker":null,"text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:qp-nlp-schnellstart","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.2 Lernziele","anker":"sec:qp-nlp-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Auffrischung: Gradient in einer Minute","anker":"auffrischung-gradient-in-einer-minute","text":"Der Gradient \\nabla f(\\mathbf{x}) ist der Vektor aller partiellen Ableitungen:"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.3 Das quadratische Programm (QP)","anker":"sec:qp-nlp-das-quadratische-programm-qp","text":"Ein quadratisches Programm hat eine quadratische Zielfunktion und lineare Nebenbedingungen:"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Konvexität: die präzise Aussage","anker":"konvexität-die-präzise-aussage","text":"Eine verbreitete, aber zu stark formulierte Aussage lautet: „Wenn \\mathbf{P} positiv semi-definit ist, ist das QP streng konvex; es existiert ein eindeutiges globales Minimum.“ Kor"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.4 Die Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen","anker":"sec:qp-nlp-die-karush-kuhn-tucker-bedingungen","text":"Die KKT-Bedingungen verallgemeinern den Lagrange-Ansatz auf Probleme mit Ungleichungen. Sie sind notwendig für ein Optimum — und bei konvexen Problemen auch hinreichend."},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Die vier KKT-Bedingungen","anker":"die-vier-kkt-bedingungen","text":"Am Optimum (\\mathbf{x}^*, \\boldsymbol{\\lambda}^*, \\boldsymbol{\\nu}^*) gilt:"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.5 Nichtlineare Optimierung mit scipy.optimize.minimize","anker":"sec:qp-nlp-nichtlineare-optimierung-mit-scipy-optimize-minimize","text":"Wenn Zielfunktion oder Nebenbedingungen weder linear noch quadratisch sind — Logarithmen, Wurzeln, Exponentialfunktionen — nutzt man gradientenbasierte Verfahren wie SLSQP (Sequent"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Praxisfall: Entropie-maximierte Kapitalallokation","anker":"praxisfall-entropie-maximierte-kapitalallokation","text":"Wir optimieren ein Portfolio nicht nur nach Varianz, sondern maximieren zusätzlich die Shannon-Entropie der Gewichte, um Klumpenrisiken glatt zu bestrafen:"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.6 Jenseits der Konvexität: lokale Optima, Multistart und MINLP","anker":"sec:qp-nlp-nichtkonvex","text":"Alles bisher in diesem Kapitel stand unter einer Bedingung: Konvexität. Sie ist der Grund, warum CVXPY eine Optimalitätsgarantie geben kann und warum die KKT-Bedingungen nicht nur "},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Woher Nicht-Konvexität im Alltag kommt","anker":"woher-nicht-konvexität-im-alltag-kommt","text":"Nicht aus exotischer Mathematik, sondern aus ganz gewöhnlichen betriebswirtschaftlichen Effekten:"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Was ein lokales Optimum praktisch bedeutet","anker":"was-ein-lokales-optimum-praktisch-bedeutet","text":"scipy.optimize.minimize verweigert nichts. Es rechnet, meldet success: True und liefert eine Zahl. Diese Meldung heißt aber nicht „das ist das Optimum“, sondern nur:"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Die Zahlen im Klartext","anker":"die-zahlen-im-klartext","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"Ausblick: MINLP und globale Solver","anker":"ausblick-minlp-und-globale-solver","text":"Wird zusätzlich noch ganzzahlig entschieden — „welche Anlage läuft überhaupt“ und „wie stark“ —, entsteht ein MINLP (Mixed-Integer Nonlinear Program), die schwierigste der in diese"},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.7 Übungsaufgaben","anker":"sec:qp-nlp-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.8 Finde den Denkfehler","anker":"sec:qp-nlp-denkfehler","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.9 Micro-Quiz","anker":"sec:qp-nlp-quiz","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.10 Selbsttest","anker":"sec:qp-nlp-selbsttest","text":""},{"seite":"qp-nlp.html","titel":"11.11 Zusammenfassung","anker":"sec:qp-nlp-zusammenfassung","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit","anker":null,"text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:unsicherheit-schnellstart","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.2 Lernziele","anker":"sec:unsicherheit-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.3 Der Fluch des Durchschnitts","anker":"sec:unsicherheit-der-fluch-des-durchschnitts","text":"Der naheliegende Umgang mit Unsicherheit lautet: „Wir setzen den Erwartungswert ein und rechnen deterministisch.“ Das ist fast immer falsch — und zwar nicht ungenau, sondern system"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"Die vier Ansätze im Überblick","anker":"die-vier-ansätze-im-überblick","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.4 Monte-Carlo-Simulation","anker":"sec:unsicherheit-monte-carlo-simulation","text":"Monte-Carlo heißt schlicht: Ziehe sehr viele Zufallsszenarien, werte für jedes den Plan aus, und betrachte die Verteilung der Ergebnisse statt eines einzigen Werts."},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.5 Zweistufige stochastische Programmierung","anker":"sec:unsicherheit-zweistufige-stochastische-programmierung","text":"Das zweistufige Modell mit Recourse bildet ab, dass Entscheidungen zeitlich gestaffelt sind:"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.6 Robuste Optimierung: gegen den Worst Case absichern","anker":"sec:unsicherheit-robuste-optimierung-gegen-den-worst-case","text":"Wenn Wahrscheinlichkeiten unbekannt oder instabil sind — Marktcrashs, Lieferkettenabrisse, Pandemien —, hilft die robuste Optimierung. Sie fragt nicht nach dem Mittel, sondern nach"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.7 Wahrscheinlichkeitsbeschränkungen: „mit 95 % Sicherheit“","anker":"sec:unsicherheit-chance-constraints","text":"Die drei bisherigen Ansätze beantworten Fragen, die im Sitzungssaal selten so gestellt werden. „Was ist im Mittel am besten?“ hört ein Vorstand als Ausflucht; „was hält auch im sch"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"Weg 1: Normalverteilung — die Bedingung wird ein Kegel","anker":"weg-1-normalverteilung-die-bedingung-wird-ein-kegel","text":"Ist \\mathbf{a} \\sim \\mathcal{N}(\\hat{\\mathbf{a}}, \\boldsymbol{\\Sigma}), dann ist \\mathbf{a}^\\top\\mathbf{x} für festes \\mathbf{x} selbst normalverteilt, mit Erwartungswert \\hat{\\mat"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"Weg 2: Szenarien — Big-M ohne Verteilungsannahme","anker":"weg-2-szenarien-big-m-ohne-verteilungsannahme","text":"Liegen statt einer Verteilung nur S beobachtete Szenarien vor, bekommt jedes eine Binärvariable z_s, die sagt, ob es verletzt werden darf:"},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"Der Fall: ein Kraftwerkspark mit 500 MW Zusage","anker":"der-fall-ein-kraftwerkspark-mit-500-mw-zusage","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.8 Übungsaufgaben","anker":"sec:unsicherheit-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.9 Finde den Denkfehler","anker":"sec:unsicherheit-denkfehler","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.10 Micro-Quiz","anker":"sec:unsicherheit-quiz","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.11 Selbsttest","anker":"sec:unsicherheit-selbsttest","text":""},{"seite":"unsicherheit.html","titel":"12.12 Zusammenfassung","anker":"sec:unsicherheit-zusammenfassung","text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution","anker":null,"text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:dynamische-programmierung-schnellstart","text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.2 Lernziele","anker":"sec:dynamische-programmierung-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.3 Das Bellmansche Optimalitätsprinzip","anker":"sec:dynamische-programmierung-das-bellmansche-optimalitaetsprinzip","text":"Richard Bellman formulierte 1957 das Grundprinzip der Dynamischen Programmierung (DP):"},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"Die vier Bausteine eines DP-Modells","anker":"die-vier-bausteine-eines-dp-modells","text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"Die Bellman-Gleichung","anker":"die-bellman-gleichung","text":"V_t(S_t) = \\min_{a_t\\in\\mathcal{A}(S_t)}\\Big\\{\\,C(S_t,a_t) \\;+\\; \\gamma\\cdot\\mathbb{E}\\big[V_{t+1}(S_{t+1})\\mid S_t,a_t\\big]\\Big\\}"},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.4 Das Almgren-Chriss-Problem: optimale Orderausführung","anker":"sec:dynamische-programmierung-das-almgren-chriss-problem-optimale-orderausfuehrung","text":"Ein klassisches OR-Problem an Börsen: Ein institutioneller Händler muss X_0 = 100\\,000 Aktien innerhalb von T Handelsperioden verkaufen."},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.5 Der Fluch der Dimensionalität","anker":"sec:dynamische-programmierung-der-fluch-der-dimensionalitaet","text":"DP ist mächtig, aber es hat eine harte Grenze. Der Aufwand der Rückwärtsinduktion ist"},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.6 Übungsaufgaben","anker":"sec:dynamische-programmierung-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.7 Finde den Denkfehler","anker":"sec:dynamische-programmierung-denkfehler","text":"Bei dynamischer Programmierung entscheidet eine einzige Frage über Erfolg oder Misserfolg: Was gehört in den Zustand? Ist er zu klein, rechnet das Verfahren völlig korrekt — nur eb"},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.8 Micro-Quiz","anker":"sec:dynamische-programmierung-quiz","text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.9 Selbsttest","anker":"sec:dynamische-programmierung-selbsttest","text":""},{"seite":"dynamische-programmierung.html","titel":"13.10 Zusammenfassung","anker":"sec:dynamische-programmierung-zusammenfassung","text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte","anker":null,"text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:mehrziel-schnellstart","text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.2 Lernziele","anker":"sec:mehrziel-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.3 Wann ein Kompromiss gut ist","anker":"sec:mehrziel-dominanz","text":"Bei einem Ziel ist „besser” eindeutig. Bei zwei Zielen nicht mehr: Ein Plan kann billiger und schmutziger sein als ein anderer, und dann ist keiner von beiden besser."},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.4 Der Reflex: alles in ein Ziel rühren","anker":"sec:mehrziel-skalarisierung","text":"Der naheliegende Weg, zwei Ziele zu einem zu machen, ist die gewichtete Summe:"},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.5 Das Programm","anker":"sec:mehrziel-programm","text":"Zwölf Sendungen, drei Verkehrsträger, fünf freie Bahntrassen. Der Zielkonflikt entsteht nicht zwischen den Trägern — die Bahn ist immer billiger und sauberer als der LKW —, sondern"},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.6 Was die gewichtete Summe nicht sieht","anker":"sec:mehrziel-luecke","text":"Die Front hat zehn Punkte. Ein Raster aus 1 401 Gewichten findet sechs davon. Vier Kompromisse sind für kein Gewicht erreichbar — und das ist keine Frage der Rasterweite."},{"seite":"mehrziel.html","titel":"Das Gewicht ist keine Feineinstellung","anker":"das-gewicht-ist-keine-feineinstellung","text":"Die zweite Beobachtung aus derselben Tabelle: 1 401 Gewichte erzeugen sechs verschiedene Pläne. Weite Gewichtsbereiche liefern dasselbe Ergebnis, und dazwischen springt es."},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.7 Das ε-Constraint-Verfahren","anker":"sec:mehrziel-epsilon","text":"Der Ausweg ist unspektakulär: Man macht aus dem zweiten Ziel eine Nebenbedingung."},{"seite":"mehrziel.html","titel":"Wenn es eine klare Rangfolge gibt: lexikografisch","anker":"wenn-es-eine-klare-rangfolge-gibt-lexikografisch","text":"Manchmal ist ein Ziel wirklich vorrangig. Dann optimiert man lexikografisch: erst das erste Ziel, dann das zweite unter der Bedingung, dass das erste (fast) erhalten bleibt."},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.8 Wie man die Front vorlegt","anker":"sec:mehrziel-vorlegen","text":"Eine Front mit zehn Punkten ist kein Ergebnis, sondern eine Speisekarte. Damit sie entscheidbar wird, gehört eine Spalte dazu, die im Programm EUR je kg heißt:"},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.9 Übungsaufgaben","anker":"sec:mehrziel-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.10 Finde den Denkfehler","anker":"sec:mehrziel-denkfehler","text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.11 Micro-Quiz","anker":"sec:mehrziel-quiz","text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.12 Selbsttest","anker":"sec:mehrziel-selbsttest","text":""},{"seite":"mehrziel.html","titel":"14.13 Zusammenfassung","anker":"sec:mehrziel-zusammenfassung","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung","anker":null,"text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"15.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:prognose-schnellstart","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"15.2 Lernziele","anker":"sec:prognose-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"prognose.html","titel":"15.3 Die Naht zwischen zwei Abteilungen","anker":"sec:prognose-naht","text":"In fast jedem Unternehmen sieht der Ablauf so aus:"},{"seite":"prognose.html","titel":"15.4 Das Programm","anker":"sec:prognose-programm","text":"Dieselbe Bäckerei, aber mit Merkmalen: Wochentag, Temperatur, Aktionstage. Die Nachfrage muss jetzt modelliert werden."},{"seite":"prognose.html","titel":"15.5 Der Befund","anker":"sec:prognose-befund","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"Warum ein pauschaler Zuschlag zu kurz greift","anker":"warum-ein-pauschaler-zuschlag-zu-kurz-greift","text":"Die zweite Zeile der Tabelle ist die verbreitete Praxis: Punktprognose plus Sicherheitsbestand. Sie hilft (−7,3 %), bleibt aber hinter der Quantilregression zurück. Das Programm re"},{"seite":"prognose.html","titel":"15.6 Eine Messfalle, in die der Autor selbst getappt ist","anker":"sec:prognose-messfalle","text":"Der erste Entwurf dieses Programms bewertete auf 230 Testtagen — ein realistischer Zeitraum, gut sieben Monate. Dort hatte die Quantilregression den besseren MSE, und die ganze Aus"},{"seite":"prognose.html","titel":"15.7 Wie weit das Verfahren reicht","anker":"sec:prognose-ausblick","text":"Die dritte Zeile der Ergebnistabelle — „Zuschlag auf Kosten trainiert” — ist die einfachste denkbare Form einer Idee, die derzeit erforscht wird: das Prognosemodell direkt auf die "},{"seite":"prognose.html","titel":"15.8 Übungsaufgaben","anker":"sec:prognose-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"15.9 Finde den Denkfehler","anker":"sec:prognose-denkfehler","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"15.10 Micro-Quiz","anker":"sec:prognose-quiz","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"15.11 Selbsttest","anker":"sec:prognose-selbsttest","text":""},{"seite":"prognose.html","titel":"15.12 Zusammenfassung","anker":"sec:prognose-zusammenfassung","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"Kapitel 16: Die Strukturbrücke — dieselbe Mathematik, zwei Welten","anker":null,"text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:bruecke-schnellstart","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.2 Lernziele","anker":"sec:bruecke-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.3 Das Programm","anker":"sec:bruecke-programm","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.4 Die zwei Brücken im Einzelnen","anker":"sec:bruecke-einzelnen","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"Erste Brücke: Allokation","anker":"erste-brücke-allokation","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"Zweite Brücke: Absicherung gegen den schlechtesten Fall","anker":"zweite-brücke-absicherung-gegen-den-schlechtesten-fall","text":"Hier ist die Übereinstimmung noch enger, weil sie nicht nur die Struktur betrifft, sondern die Formel. Die Rockafellar-Uryasev-Formulierung aus Kapitel 20"},{"seite":"bruecke.html","titel":"Wo die Lösungen sich unterscheiden","anker":"wo-die-lösungen-sich-unterscheiden","text":"Der Vergleich fördert nebenbei einen Unterschied zutage, den man nicht erwartet: Die Streuungsgrenze von 40 % bindet nur im Einkauf, nicht im Depot."},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.5 Wo die Brücke endet","anker":"sec:bruecke-grenzen","text":"Eine Analogie ist nur so nützlich wie die Grenzen, die man ihr zieht. Drei Dinge wandern nicht mit:"},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.6 Übungsaufgaben","anker":"sec:bruecke-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.7 Finde den Denkfehler","anker":"sec:bruecke-denkfehler","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.8 Micro-Quiz","anker":"sec:bruecke-quiz","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.9 Selbsttest","anker":"sec:bruecke-selbsttest","text":""},{"seite":"bruecke.html","titel":"16.10 Zusammenfassung","anker":"sec:bruecke-zusammenfassung","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"Kapitel 17: Supply-Chain und Energieeinsatz unter Unsicherheit","anker":null,"text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:supplychain-schnellstart","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.2 Lernziele","anker":"sec:supplychain-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.3 Die Aufgabe","anker":"sec:supplychain-aufgabe","text":"Fünf Blöcke, 24 Stunden, eine Last zwischen 270 und 804 MW. Dazu Windeinspeisung, die niemand am Vorabend kennt."},{"seite":"supplychain.html","titel":"Die Zeitstruktur der Entscheidung","anker":"die-zeitstruktur-der-entscheidung","text":"Hier geht das Kapitel über Abschnitt 12.5 hinaus:"},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.4 Das Programm","anker":"sec:supplychain-programm","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.5 Der Befund","anker":"sec:supplychain-befund","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.6 Was Versorgungssicherheit kostet","anker":"sec:supplychain-sicherheit","text":"Der dritte Plan legt eine CVaR-Schranke auf die nicht gedeckte Energie: Im Mittel der schlechtesten 10 % der Szenarien darf nichts fehlen. Dieselbe Rockafellar-Uryasev-Konstruktion"},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.7 Übungsaufgaben","anker":"sec:supplychain-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.8 Finde den Denkfehler","anker":"sec:supplychain-denkfehler","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.9 Micro-Quiz","anker":"sec:supplychain-quiz","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.10 Selbsttest","anker":"sec:supplychain-selbsttest","text":""},{"seite":"supplychain.html","titel":"17.11 Zusammenfassung","anker":"sec:supplychain-zusammenfassung","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage","anker":null,"text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:finanzdaten-schnellstart","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.2 Lernziele","anker":"sec:finanzdaten-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.3 Diskrete und logarithmische Renditen","anker":"sec:finanzdaten-diskrete-und-logarithmische-renditen","text":"Sei P_{i,t} der bereinigte Schlusskurs (adjusted close) von Titel i zum Zeitpunkt t. „Bereinigt“ heißt: um Dividenden und Aktiensplits korrigiert — sonst erscheint jede Dividendenz"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"Diskrete Rendite","anker":"diskrete-rendite","text":"R_{i,t} = \\frac{P_{i,t} - P_{i,t-1}}{P_{i,t-1}} = \\frac{P_{i,t}}{P_{i,t-1}} - 1"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"Logarithmische Rendite","anker":"logarithmische-rendite","text":"r_{i,t} = \\ln\\!\\left(\\frac{P_{i,t}}{P_{i,t-1}}\\right) = \\ln P_{i,t} - \\ln P_{i,t-1}"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.4 Das Schätzfehler-Problem","anker":"sec:finanzdaten-das-schaetzfehler-problem","text":"Sei \\mathbf{X}\\in\\mathbb{R}^{T\\times N} die Matrix zentrierter Renditen von N Titeln über T Handelstage. Die Stichproben-Kovarianzmatrix lautet:"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.5 Ledoit-Wolf-Shrinkage","anker":"sec:finanzdaten-ledoit-wolf-shrinkage","text":"Olivier Ledoit und Michael Wolf lösten das Dilemma durch lineare Schrumpfung:"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"Welches Ziel \\mathbf{F}?","anker":"welches-ziel-mathbff","text":"Ein häufiges Missverständnis: Es gibt nämlich mehrere Ledoit-Wolf-Varianten, und Text und Code müssen sich konsistent auf dieselbe beziehen:"},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.6 Praxis: Datenpipeline mit korrekter Spaltenreihenfolge","anker":"sec:finanzdaten-praxis-datenpipeline-mit-korrekter-spaltenreihenfolge","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.7 Übungsaufgaben","anker":"sec:finanzdaten-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.8 Finde den Denkfehler","anker":"sec:finanzdaten-denkfehler","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.9 Micro-Quiz","anker":"sec:finanzdaten-quiz","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.10 Selbsttest","anker":"sec:finanzdaten-selbsttest","text":""},{"seite":"finanzdaten.html","titel":"18.11 Zusammenfassung","anker":"sec:finanzdaten-zusammenfassung","text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz","anker":null,"text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:markowitz-schnellstart","text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.2 Lernziele","anker":"sec:markowitz-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.3 Warum Diversifikation funktioniert","anker":"sec:markowitz-warum-diversifikation-funktioniert","text":"Harry Markowitz’ zentrale Einsicht von 1952: Das Risiko eines Portfolios ist nicht die Summe der Einzelrisiken. Es hängt davon ab, wie die Titel zusammenspielen."},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.4 Das Mean-Variance-Modell","anker":"sec:markowitz-das-mean-variance-modell","text":"Sei \\mathbf{w} = (w_1,\\dots,w_n)^\\top der Vektor der Portfoliogewichte:"},{"seite":"markowitz.html","titel":"Die Effizienzgrenze und das Tangentialportfolio","anker":"die-effizienzgrenze-und-das-tangentialportfolio","text":"Die Effizienzgrenze (efficient frontier) ist die Kurve aller Portfolios, die zu jedem Risikoniveau die höchstmögliche Rendite liefern."},{"seite":"markowitz.html","titel":"Die Korn-Transformation","anker":"die-korn-transformation","text":"Die Sharpe Ratio ist ein Bruch — und damit nicht konvex. CVXPY würde sie ablehnen. Der Ausweg ist ein eleganter Trick, der die Homogenität des Problems ausnutzt:"},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.5 Institutionelle Nebenbedingungen","anker":"sec:markowitz-institutionelle-nebenbedingungen","text":"In der Praxis gelten regulatorische und interne Regeln:"},{"seite":"markowitz.html","titel":"Was diese Regeln kosten","anker":"was-diese-regeln-kosten","text":"Jede Regel schneidet etwas vom Erreichbaren ab. Wie viel, lässt sich ausrechnen — man legt die Effizienzlinie ohne und mit Beschränkungen übereinander:"},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.6 Vollimplementierung mit CVXPY","anker":"sec:markowitz-vollimplementierung-mit-cvxpy","text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.7 Übungsaufgaben","anker":"sec:markowitz-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.8 Finde den Denkfehler","anker":"sec:markowitz-denkfehler","text":"Kapitel 18 hat gezeigt, was eine schlecht geschätzte Kovarianzmatrix anrichtet. Bei den erwarteten Renditen ist es schlimmer — und weil sie in der Zielfunktion stehen statt in der "},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.9 Micro-Quiz","anker":"sec:markowitz-quiz","text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.10 Selbsttest","anker":"sec:markowitz-selbsttest","text":""},{"seite":"markowitz.html","titel":"19.11 Zusammenfassung","anker":"sec:markowitz-zusammenfassung","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten","anker":null,"text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:cvar-schnellstart","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.2 Lernziele","anker":"sec:cvar-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"cvar.html","titel":"20.3 Die zwei Schwächen des Markowitz-Modells","anker":"sec:cvar-die-zwei-schwaechen-des-markowitz-modells","text":"Erstens: die Normalverteilungs-Illusion. Die Varianz behandelt Aufwärts- und Abwärtsschwankungen gleich und unterstellt implizit symmetrische, dünn auslaufende Verteilungen. Reale "},{"seite":"cvar.html","titel":"20.4 Value at Risk und Conditional Value at Risk","anker":"sec:cvar-value-at-risk-und-conditional-value","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"Das Rockafellar-Uryasev-Theorem (2000)","anker":"das-rockafellar-uryasev-theorem-2000","text":"Rockafellar und Uryasev zeigten, dass sich der CVaR über S Szenarien exakt als lineares Programm formulieren lässt:"},{"seite":"cvar.html","titel":"20.5 Transaktionskosten über die L_1-Norm","anker":"sec:cvar-transaktionskosten-ueber-die-l-1-norm","text":"Sei \\mathbf{w}_{\\text{alt}} das bestehende Portfolio und \\mathbf{w} das neue Ziel. Der Umschlag (turnover) ist:"},{"seite":"cvar.html","titel":"20.6 Implementierung: CVaR-Portfolio mit Reibung","anker":"sec:cvar-implementierung-cvar-portfolio-mit-reibung","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.7 Übungsaufgaben","anker":"sec:cvar-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.8 Finde den Denkfehler","anker":"sec:cvar-denkfehler","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.9 Micro-Quiz","anker":"sec:cvar-quiz","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.10 Selbsttest","anker":"sec:cvar-selbsttest","text":""},{"seite":"cvar.html","titel":"20.11 Zusammenfassung","anker":"sec:cvar-zusammenfassung","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine","anker":null,"text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:handelsmaschine-schnellstart","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.2 Lernziele","anker":"sec:handelsmaschine-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.3 Die Architektur","anker":"sec:handelsmaschine-die-architektur","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.4 Rebalancing-Termine richtig bestimmen","anker":"sec:handelsmaschine-rebalancing-termine-richtig-bestimmen","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.5 Die Engine","anker":"sec:handelsmaschine-die-engine","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.6 Die fünf Selbsttäuschungen des Backtestens","anker":"sec:handelsmaschine-die-fuenf-selbsttaeuschungen-des-backtestens","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.7 Vom Backtest zum Betrieb","anker":"sec:handelsmaschine-vom-backtest-zum-betrieb","text":"Ein guter Backtest ist eine notwendige, keine hinreichende Bedingung. Was zwischen Backtest und echtem Einsatz liegt:"},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.8 Übungsaufgaben","anker":"sec:handelsmaschine-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.9 Finde den Denkfehler","anker":"sec:handelsmaschine-denkfehler","text":"Backtest_Fallen.py zeigt drei Fehler, die im Backtest stecken: Lookahead, Survivorship, vergessene Kosten. Alle drei kann man einem Programm ansehen, wenn man es liest."},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.10 Micro-Quiz","anker":"sec:handelsmaschine-quiz","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.11 Selbsttest","anker":"sec:handelsmaschine-selbsttest","text":""},{"seite":"handelsmaschine.html","titel":"21.12 Zusammenfassung","anker":"sec:handelsmaschine-zusammenfassung","text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz","anker":null,"text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:praxisfallen-schnellstart","text":"Die vorangegangenen vierzehn Kapitel enden fast alle mit derselben Empfehlung: Prüfen Sie das Ergebnis gegen die Wirklichkeit. Dieses Kapitel beginnt damit, diese Prüfung als wiede"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.2 Lernziele","anker":"sec:praxisfallen-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.3 Die fünf typischen Praxisfallen","anker":"sec:praxisfallen-die-fuenf-typischen-praxisfallen","text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Falle 1 — Infeasibility","anker":"falle-1-infeasibility","text":"Wenn Parameter unglücklich zusammentreffen — drei Mitarbeitende gleichzeitig krank, kein qualifizierter Ersatz —, meldet der Solver schlicht INFEASIBLE."},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Falle 2 — Der Black-Box-Effekt","anker":"falle-2-der-black-box-effekt","text":"Ein Planer oder Trader lehnt ein System ab, wenn er die Zuweisungen nicht nachvollziehen kann. Akzeptanz ist keine Nebensache, sondern Voraussetzung für den Betrieb."},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Falle 3 — Regimewechsel und Schätzfehler","anker":"falle-3-regimewechsel-und-schätzfehler","text":"Ein Modell, das auf einer mehrjährigen Aufwärtsphase kalibriert wurde, kennt keine Liquiditätskrise und keine Zinswende."},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Falle 4 — Lookahead- und Survivorship-Bias","anker":"falle-4-lookahead--und-survivorship-bias","text":"Ausführlich in Kapitel 21 behandelt. Die Kurzfassung: Beide Fehler machen Backtests systematisch zu gut, ohne eine Fehlermeldung zu erzeugen. Der Lookahead-Selbsttest aus Abschnitt"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Falle 5 — Laufzeitexplosion","anker":"falle-5-laufzeitexplosion","text":"Exakte Optimalität kann bei MILP oder CP-SAT Minuten bis Stunden dauern — und die Laufzeit wächst nicht linear mit der Problemgröße."},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.4 Constraint Attribution: welche Bedingung kostet wie viel?","anker":"sec:praxisfallen-attribution","text":"Der Constraint-Trace beantwortet „warum diese Zuweisung?“. Der Deletion Filter in Anhang C beantwortet „warum geht es gar nicht?“. Der häufigste Fall in der Praxis liegt dazwischen"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Drei Befunde, und keiner steht im Solverergebnis","anker":"drei-befunde-und-keiner-steht-im-solverergebnis","text":"Erstens: bindend heißt nicht teuer. Fünf Bedingungen binden, aber „Lackierbudget Schicht 2“ tut es mit einem Schattenpreis von 0,00 €. Sie berührt den Plan, ohne ihn zu verteuern —"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Vom Zahlenwerk zur Vorlage","anker":"vom-zahlenwerk-zur-vorlage","text":"Alle drei Antworten stehen bis hierhin in Tabellen. Tabellen liest niemand in einer Abteilungsleiterrunde. Teil (4) des Programms baut aus denselben Zahlen einen Text — und das ist"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.5 Architektur einer produktionsreifen OR-Plattform","anker":"sec:praxisfallen-architektur-einer-produktionsreifen-or-plattform","text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.6 Der gemeinsame Unterbau: or_kern.py","anker":"sec:praxisfallen-or-kern","text":"Die fünf Prinzipien oben beschreiben eine Plattform. Der Weg dorthin beginnt aber viel kleiner — mit der Frage, welche Teile eines Optimierungsprogramms immer dieselben sind."},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Die vier Schichten","anker":"die-vier-schichten","text":"\\underbrace{\\text{Rohdaten}}_{\\text{Excel, CSV, ERP}}\n\\;\\longrightarrow\\;\n\\underbrace{\\text{Domänenmodell}}_{\\text{geprüft, solverfrei}}\n\\;\\longrightarrow\\;\n\\underbrace{\\text{Model"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"Ein Enum für fünf Bibliotheken","anker":"ein-enum-für-fünf-bibliotheken","text":"Der unscheinbarste, aber wirksamste Teil ist die Statusübersetzung. Dieselbe Aussage heißt in den fünf im Buch verwendeten Bibliotheken:"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.7 Der Solverwechsel in der Praxis","anker":"sec:praxisfallen-solverwechsel","text":"Der vorige Abschnitt endet mit einer Behauptung: Ein Solverwechsel betreffe genau einen Baustein. Das ist die Art Satz, die in jedem Architekturvortrag vorkommt und die man deshalb"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.8 Eine Checkliste vor dem Produktivgang","anker":"sec:praxisfallen-eine-checkliste-vor-dem-produktivgang","text":"Arbeiten Sie diese Liste ab, bevor ein OR-System in Betrieb geht:"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.9 Weiterführende Literatur und Roadmap","anker":"sec:praxisfallen-weiterfuehrende-literatur-und-roadmap","text":"Grundlagen und lineare/ganzzahlige Optimierung * Bertsimas & Tsitsiklis: Introduction to Linear Optimization — Standardwerk zu Simplex, Dualität, Polyedertheorie. * Wolsey: Int"},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.10 Übungsaufgaben","anker":"sec:praxisfallen-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.11 Finde den Denkfehler","anker":"sec:praxisfallen-denkfehler","text":"Falle 5 — die Laufzeitexplosion — zeigt sich im Betrieb selten als Absturz. Sie zeigt sich als gar nichts."},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.12 Micro-Quiz","anker":"sec:praxisfallen-quiz","text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.13 Selbsttest","anker":"sec:praxisfallen-selbsttest","text":""},{"seite":"praxisfallen.html","titel":"22.14 Zusammenfassung","anker":"sec:praxisfallen-zusammenfassung","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"Kapitel 23: Testen, Messen, Ausliefern","anker":null,"text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.1 In 5 Minuten gelöst","anker":"sec:testing-schnellstart","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.2 Lernziele","anker":"sec:testing-lernziele","text":"Nach diesem Kapitel können Sie …"},{"seite":"testing.html","titel":"23.3 Warum Optimierungsmodelle schwer zu testen sind","anker":"sec:testing-warum-schwer","text":"Bei einer gewöhnlichen Funktion schreibt man den erwarteten Wert hin:"},{"seite":"testing.html","titel":"23.4 Die Testsuite","anker":"sec:testing-suite","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.5 Wer testet die Tests?","anker":"sec:testing-mutation","text":"33 grüne Tests. Das ist noch kein Ergebnis."},{"seite":"testing.html","titel":"Der erste Lauf fand zwei Lücken","anker":"der-erste-lauf-fand-zwei-lücken","text":"Die Suite hatte zunächst 31 Tests. Der Mutationstest sagte dazu:"},{"seite":"testing.html","titel":"23.6 Ein Vergleich, dem man glauben kann","anker":"sec:testing-benchmark","text":"Solververgleiche stehen in jedem Blog, und die meisten sind wertlos. Nicht, weil falsch gemessen wurde, sondern weil zu wenig dazugesagt wird."},{"seite":"testing.html","titel":"Die interessanteste Spalte heißt „Anteil”","anker":"die-interessanteste-spalte-heißt-anteil","text":"Sie sagt, wie viel der Zeit in den Aufbau des Modells geht statt ins Lösen — und die Zahlen sind unbequem:"},{"seite":"testing.html","titel":"23.7 Das Modell als Dienst","anker":"sec:testing-dienst","text":"Ein Modell hinter eine HTTP-Schnittstelle zu hängen sieht nach einer Fingerübung aus. Es gibt aber einen Unterschied, der die ganze Bauform bestimmt:"},{"seite":"testing.html","titel":"Threads oder Prozesse? Eine Messung, keine Meinung","anker":"threads-oder-prozesse-eine-messung-keine-meinung","text":"Punkt 6 des Selbsttests misst, ob vier Solverläufe in Threads sich überlappen. Das Ergebnis ist ein Faktor von rund 3,5 bei vier Threads: OR-Tools rechnet in C++ und gibt den GIL w"},{"seite":"testing.html","titel":"Was im echten Betrieb dazukommt","anker":"was-im-echten-betrieb-dazukommt","text":"Das Beispiel hält das Auftragsbuch in einem dict und rechnet in Threads desselben Prozesses. Für einen einzelnen Rechner reicht das; darüber hinaus nicht:"},{"seite":"testing.html","titel":"23.8 Übungsaufgaben","anker":"sec:testing-uebungsaufgaben","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.9 Finde den Denkfehler","anker":"sec:testing-denkfehler","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.10 Micro-Quiz","anker":"sec:testing-quiz","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.11 Selbsttest","anker":"sec:testing-selbsttest","text":""},{"seite":"testing.html","titel":"23.12 Zusammenfassung","anker":"sec:testing-zusammenfassung","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"Projektwerkstatt","anker":null,"text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"Wie Sie ein Projekt bearbeiten","anker":"wie-sie-ein-projekt-bearbeiten","text":"Halten Sie sich an diese Reihenfolge — sie ist aus vielen gescheiterten und einigen gelungenen Projekten destilliert:"},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P1 — Vertretungsplaner für eine Schule","anker":"p1-vertretungsplaner-für-eine-schule","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P2 — Schichtplanung für ein Pflegeteam","anker":"p2-schichtplanung-für-ein-pflegeteam","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P3 — Tourenplanung für einen Lieferdienst","anker":"p3-tourenplanung-für-einen-lieferdienst","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P4 — Standort- und Lagernetzplanung","anker":"p4-standort--und-lagernetzplanung","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P5 — Produktionsplanung mit Rüstkosten","anker":"p5-produktionsplanung-mit-rüstkosten","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P6 — Portfolio-Rebalancer für ein Privatdepot","anker":"p6-portfolio-rebalancer-für-ein-privatdepot","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P7 — Risikoreport mit CVaR und Stresstests","anker":"p7-risikoreport-mit-cvar-und-stresstests","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P9 — Wenn der Solver aussteigt: Tourenplanung in Echtgröße","anker":"p9-wenn-der-solver-aussteigt-tourenplanung-in-echtgröße","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P10 — Zwei Ziele, eine Entscheidung: Kosten gegen CO₂","anker":"p10-zwei-ziele-eine-entscheidung-kosten-gegen-co₂","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P11 — Vom Skript zum Dienst: das Modell übergeben","anker":"p11-vom-skript-zum-dienst-das-modell-übergeben","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"P8 — Freies Projekt aus Ihrem eigenen Umfeld","anker":"p8-freies-projekt-aus-ihrem-eigenen-umfeld","text":""},{"seite":"projektwerkstatt.html","titel":"Eine Bitte zum Schluss","anker":"eine-bitte-zum-schluss","text":"Wenn Sie ein Projekt fertig haben, machen Sie zwei Dinge:"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben","anker":null,"text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.1 Lösungen zu Kapitel „Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung“","anker":"sec:loesungen-einfuehrung","text":"1.1 — Analytik-Stufen. (a) deskriptiv (Vergangenheit beschreiben). (b) prädiktiv (Prognose). (c) präskriptiv (Handlungsanweisung unter Restriktionen). (d) prädiktiv (Klassifikation"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die Schreinerei verdoppelt ihren Gewinn","anker":"finde-den-denkfehler-die-schreinerei-verdoppelt-ihren-gewinn","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-einfuehrung","text":"1 — (c) präskriptiv. Die Frage lautet „was tun“, und es gibt eine Restriktion (das Restbudget). Dass man für die Bewertung eine Prognose braucht, macht die Frage nicht prädiktiv — "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-einfuehrung","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.2 Lösungen zu Kapitel „Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität“","anker":"sec:loesungen-fundament","text":"2.1 — Matrixform lesen. \\max 4x_1 + x_2 + 6x_3 u. d. N. x_1 + 2x_2 \\le 10, x_2 + 3x_3 \\le 12, x \\ge 0. 3 Variablen, 2 Nebenbedingungen (plus Nichtnegativität)."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die unauffällige Transposition","anker":"finde-den-denkfehler-die-unauffällige-transposition","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-fundament","text":"1 — (b). Der Fundamentalsatz sagt nur, dass ein Optimum in einer Ecke angenommen wird. (a) ist falsch, weil es mehrere optimale Ecken geben kann (wenn die Zielfunktion parallel zu "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-fundament","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.3 Lösungen zu Kapitel „Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten“","anker":"sec:loesungen-oekosystem","text":"3.1 — Solverwahl. (a) CP-SAT (diskrete Zuordnung mit Zeitfenstern). (b) scipy.optimize.linprog (klassisches Mischungs-LP, klein). (c) CVXPY (konvexes QP). (d) MIQP — CVXPY mit Binä"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Der Solver, der angeblich dreimal schneller ist","anker":"finde-den-denkfehler-der-solver-der-angeblich-dreimal-schneller-ist","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-oekosystem","text":"1 — (b) CP-SAT. Es geht um diskrete Zuweisung mit logischen Regeln („nicht gleichzeitig“) — CP-SATs Kerngebiet, und Regeln dieser Art formuliert man dort direkt statt über Big-M-Um"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-oekosystem","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.4 Lösungen zu Kapitel „Vom Management-Wunsch zum Modell“","anker":"sec:loesungen-modellierung","text":"4.1 — Die fehlende Lesart. Eine dritte Lesart: „Der Umsatzanteil der Stammkunden darf nicht unter 30 % fallen.” Sie zielt weder auf einzelne Aufträge noch auf einzelne Kunden, sond"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Die Engpassmaschine soll zu mindestens 92 % ausgelastet sein“","anker":"denkfehler-loesung-modellierung","text":"Fehler 1: Auslastung ist ein Ergebnis, keine Anforderung."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-modellierung","text":"1. b) Die Zielfunktion ist eine vollständige Aussage darüber, was zählt. Was nicht darin steht, ist für das Modell nicht „weniger wichtig”, sondern wertlos. (a) und (c) sind frei e"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-modellierung","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.5 Lösungen zu Kapitel „Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise“","anker":"sec:loesungen-lp","text":"5.1 — Schlupf deuten. (a) Ressourcen 1 und 3 (Schlupf 0). (b) Ja: Überall ist s_i \\cdot y_i = 0. (c) In Ressource 3 — der höchste Schattenpreis (9,8) bedeutet den größten Grenznutz"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die 380 000-Euro-Maschine","anker":"finde-den-denkfehler-die-380-000-euro-maschine","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-lp","text":"1 — (b). Genau der Satz vom komplementären Schlupf: s_i \\cdot y_i = 0. Ist Schlupf vorhanden, muss der Dualwert null sein. (a) hat die Aussage in ihr Gegenteil verkehrt; (c) verwec"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-lp","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.6 Lösungen zu Kapitel „Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound“","anker":"sec:loesungen-milp","text":"6.1 — Runden widerlegen. Beispiel: \\max x_1 + x_2 u. d. N. 10x_1 + 10x_2 \\le 15, ganzzahlig. LP-Optimum Z = 1{,}5; Abrunden ergibt (0,0) mit Z = 0 — 100 % Verlust. Das ganzzahlige "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Elf Lager, die keine Fixkosten kosten","anker":"finde-den-denkfehler-elf-lager-die-keine-fixkosten-kosten","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-milp","text":"1 — (b). Der Gap (48\\,200 - 47\\,100)/48\\,200 = 2{,}3\\,\\% ist eine Garantie, keine Schätzung: Besser als 47 100 € kann es nachweislich nicht werden, also ist der vorliegende Plan hö"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-milp","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.7 Lösungen zu Kapitel „Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung“","anker":"sec:loesungen-cpsat","text":"7.1 — Propagation. Aus x_1 + x_2 = 8 und x_1 < x_2 folgt x_1 < 4, also x_1 \\in \\{2,3\\} (denn x_2 = 8-x_1 \\le 6 verlangt x_1 \\ge 2) und entsprechend x_2 \\in \\{5,6\\}. Aus 36 Ko"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die Betriebsvereinbarung, die niemanden interessiert","anker":"finde-den-denkfehler-die-betriebsvereinbarung-die-niemanden-interessiert","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-cpsat","text":"1 — (b) wirkungslos. INFEASIBLE ist kein Abbruch, sondern ein Beweis: CP-SAT hat gezeigt, dass keine zulässige Lösung existiert. Mehr Zeit (a) oder mehr Arbeiter (c) ändern daran n"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-cpsat","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.8 Lösungen zu Kapitel „Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP“","anker":"sec:loesungen-graphen","text":"8.1 — Flusserhaltung. b_i = (15+3) - (12+8) = -2 → Senke (Nettobedarf 2)."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die vergessene Dimension","anker":"finde-den-denkfehler-die-vergessene-dimension","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-graphen","text":"1 — (b) totale Unimodularität. Jede quadratische Teilmatrix hat Determinante 0, +1 oder -1; bei ganzzahliger rechter Seite sind deshalb alle Ecken des zulässigen Bereichs ganzzahli"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-graphen","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.9 Lösungen zu Kapitel „Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt“","anker":"sec:loesungen-metaheuristiken","text":"9.1 — Die Kurzsichtigkeit von Hand. Ab Schwarz wählt die Faustregel: Schwarz → Dunkelrot (26) → Rot (5) → … und muss dann in die helle Gruppe: Rot → Weiß (50) → Elfenbein (2) → Bei"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Unsere Heuristik ist 6 % besser“","anker":"denkfehler-loesung-metaheuristiken","text":"Es fehlt die Schranke."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-metaheuristiken","text":"1. b) Eine lokale Suche lebt von der Zahl geprüfter Züge. Die volle Summe kostet O(n) statt O(1) — bei 500 Aufträgen zwei Größenordnungen weniger Züge im selben Zeitbudget. Numeris"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-metaheuristiken","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.10 Lösungen zu Kapitel „Spaltengenerierung“","anker":"sec:loesungen-dekomposition","text":"10.1 — Das Abbruchkriterium. Die Eins ist der Zielfunktionskoeffizient eines Musters: Jedes geschnittene Muster verbraucht genau eine Mutterrolle, und die Zielfunktion lautet \\min "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Die LP-Lösung sagt 72,92 — also runden wir auf“","anker":"denkfehler-loesung-dekomposition","text":"Das Aufrunden kostet sechs Rollen — acht Prozent."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-dekomposition","text":"1. b) Das Mustermodell kennt keine einzelnen Rollen und damit keine austauschbaren Objekte — die Symmetrie verschwindet. (a) trifft zufällig auch zu, ist aber nicht der Grund; (c) "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-dekomposition","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.11 Lösungen zu Kapitel „Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität“","anker":"sec:loesungen-qp-nlp","text":"11.1 — Konvexität einordnen. PSD (alle \\ge 0) → konvex, aber nicht streng konvex; die Lösung ist nicht notwendig eindeutig. Der Eigenwert 0 bedeutet eine flache Richtung: Entlang d"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die Kovarianzmatrix aus dem Controlling","anker":"finde-den-denkfehler-die-kovarianzmatrix-aus-dem-controlling","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-qp-nlp","text":"1 — (b). Der DCPError ist eine inhaltliche Aussage: Für diese Formulierung kann es keine Optimalitätsgarantie geben. Auf scipy auszuweichen (a) beseitigt die Meldung, nicht die Urs"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-qp-nlp","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.12 Lösungen zu Kapitel „Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit“","anker":"sec:loesungen-unsicherheit","text":"12.1 — Fluch des Durchschnitts. Weil sich Verzögerungen fortpflanzen und die Verteilung rechtsschief ist: Ein Gewerk, das früher fertig wird, beschleunigt selten den Gesamtablauf ("},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Warum jedes Projekt zu spät fertig wird","anker":"finde-den-denkfehler-warum-jedes-projekt-zu-spät-fertig-wird","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-unsicherheit","text":"1 — (b). Das kritische Verhältnis 1400/(1400+120) = 0{,}921 gibt an, wie weit man sich auf die günstigere Fehlerseite stellen soll: Bestellt wird das 92,1-%-Quantil des Bedarfs, hi"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-unsicherheit","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.13 Lösungen zu Kapitel „Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution“","anker":"sec:loesungen-dynamische-programmierung","text":"13.1 — Bausteine. Stufe = Tag 1–5; Zustand = verbleibende Distanz (ggf. plus Erschöpfungsgrad); Aktion = heutige Tagesetappe; Wertfunktion = minimale Restanstrengung. Nicht in den "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Der Zustand, der zu wenig weiß","anker":"finde-den-denkfehler-der-zustand-der-zu-wenig-weiß","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-dynamische-programmierung","text":"1 — (b). V_t setzt V_{t+1} voraus: Eine Entscheidung lässt sich erst bewerten, wenn feststeht, was sie für die Zukunft bedeutet. Am Ende ist dieser Wert bekannt (V_T = g), deshalb "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-dynamische-programmierung","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.14 Lösungen zu Kapitel „Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte“","anker":"sec:loesungen-mehrziel","text":"14.1 — Dominanz prüfen. P (14 000 €, 6 000 kg) und Q (13 800 €, 6 100 kg): keiner dominiert den anderen. Q ist billiger, P ist sauberer — beide sind pareto-optimal, die Wahl ist ei"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Wir haben die Gewichte sauber kalibriert“","anker":"denkfehler-loesung-mehrziel","text":"Der Lösungsraum wurde nicht vollständig abgetastet — und zwar aus prinzipiellen Gründen."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-mehrziel","text":"1. b) Geometrisch heißt „gewichtete Summe minimieren“: eine Gerade von links unten an die Punktwolke schieben. Sie berührt immer einen Eckpunkt der unteren konvexen Hülle; Punkte d"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-mehrziel","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.15 Lösungen zu Kapitel „Predict-then-Optimize“","anker":"sec:loesungen-prognose","text":"15.1 — Andere Preise. Der Überhang kostet nur noch 1,50 €, die Fehlmenge weiterhin 6 €. Das kritische Verhältnis steigt von 6/9 = 0{,}667 auf 6/7{,}5 = 0{,}80. Die Bestellmenge ver"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Wir haben die Prognose um 18 % verbessert“","anker":"denkfehler-loesung-prognose","text":"Der Sicherheitszuschlag stammt aus den Residuen des alten Modells."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-prognose","text":"1. b) Die Kostenasymmetrie verschiebt das Optimum vom Erwartungswert zum kritischen Quantil. (a) und (c) sind reale Probleme, aber nicht dieses: Selbst bei perfekt bekannter, norma"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-prognose","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.16 Lösungen zu Kapitel „Die Strukturbrücke — dieselbe Mathematik, zwei Welten“","anker":"sec:loesungen-bruecke","text":"16.1 — Die dritte Ressource. „Liquidität” — wie schnell sich eine Position ohne Kursabschlag verkaufen lässt — entspricht in der Werkstatt der Umrüstbarkeit oder der Vorlaufzeit: W"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Das ist doch dasselbe Problem“","anker":"denkfehler-loesung-bruecke","text":"Fehler 1: Varianz ist hier das falsche Risikomaß — genau der Fall, für den es CVaR gibt."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-bruecke","text":"1. b) Beide Probleme haben dieselbe Struktur: knappe Größen auf konkurrierende Verwendungen verteilen. (a) ist falsch — Produktionsproblem ist streng typisiert und validiert beim E"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-bruecke","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.17 Lösungen zu Kapitel „Supply-Chain und Energieeinsatz unter Unsicherheit“","anker":"sec:loesungen-supplychain","text":"17.1 — Der Umschlagpunkt. Bei 60 MW statt 120 MW halbiert sich die Grenzkostendifferenz je Stunde (83 €/MWh × 60 MW = 4 980 €/h). Der Umschlagpunkt verdoppelt sich auf 7,7 Stunden."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Wir rechnen mit dem P50-Szenario“","anker":"denkfehler-loesung-supplychain","text":"Fehler 1: Der Median ist keine Absicherung, sondern eine Wette auf die Hälfte der Fälle."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-supplychain","text":"1. b) Anfahrkosten und Mindestlaufzeiten koppeln die Stunden. Die Merit-Order ist eine Sortierung und kennt keine Kopplung über die Zeit; sie ist für einen einzelnen Zeitpunkt rich"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-supplychain","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.18 Lösungen zu Kapitel „Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage“","anker":"sec:loesungen-finanzdaten","text":"18.1 — Renditeart. (a) diskret. (b) logarithmisch. (c) logarithmisch (bzw. diskret kumuliert über Produkt). (d) logarithmisch (statistische Eigenschaften)."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Das risikofreie Portfolio","anker":"finde-den-denkfehler-das-risikofreie-portfolio","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-finanzdaten","text":"1 — (b) bei 75 %. 1{,}0 \\cdot 0{,}5 \\cdot 1{,}5 = 0{,}75. Prozentuale Änderungen verknüpfen sich multiplikativ; ein Verlust wiegt schwerer als ein gleich großer Gewinn, weil er von"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-finanzdaten","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.19 Lösungen zu Kapitel „Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz“","anker":"sec:loesungen-markowitz","text":"19.1 — Diversifikationseffekt."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Zwölf gleiche Anlagen, ein sehr ungleiches Portfolio","anker":"finde-den-denkfehler-zwölf-gleiche-anlagen-ein-sehr-ungleiches-portfolio","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-markowitz","text":"1 — (b). Das renditestärkste Portfolio auf der Effizienzlinie hat notwendig das schlechteste Rendite-Risiko-Verhältnis (im Kapitelbeispiel 0,44 gegenüber 0,75 beim Optimum) und bes"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-markowitz","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.20 Lösungen zu Kapitel „Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten“","anker":"sec:loesungen-cvar","text":"20.1 — VaR und CVaR von Hand. Sortierte Verluste: -2{,}0; -1{,}2; -0{,}8; -0{,}4; 0{,}3; 0{,}6; 1{,}1; 2{,}1; 5{,}4; 8{,}9. Das 80 %-Quantil ist der 8. Wert: \\text{VaR}_{80\\%} = 2{"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Das Risikobudget, das durch Diversifikation stieg","anker":"finde-den-denkfehler-das-risikobudget-das-durch-diversifikation-stieg","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-cvar","text":"1 — (b) nichts. Der VaR ist ein Quantil: Er markiert die Schwelle und sagt nichts über den Bereich dahinter. Genau das zeigt der Schnellstart dieses Kapitels — zwei Anlagen mit ide"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-cvar","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.21 Lösungen zu Kapitel „Die vollständige quantitative Handelsmaschine“","anker":"sec:loesungen-handelsmaschine","text":"21.1 — Lookahead erkennen. (a) sauber (:heute). (b) Lookahead — gesamter Zeitraum. (c) Lookahead — Volatilität über den ganzen Zeitraum enthält Zukunft. (d) sauber — Gewichte aus D"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Die Strategie mit dem hochsignifikanten Ergebnis","anker":"finde-den-denkfehler-die-strategie-mit-dem-hochsignifikanten-ergebnis","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-handelsmaschine","text":"1 — (b) nichts. Beide Kennzahlen sind Mittelwerte über die Zeit und blind für die Reihenfolge. Der Schnellstart dieses Kapitels zeigt es an denselben Tagesrenditen, nur anders ange"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-handelsmaschine","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.22 Lösungen zu Kapitel „Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz“","anker":"sec:loesungen-praxisfallen","text":"22.1 — Hart oder weich, revisited. (a) hart: gesetzliche Ruhezeit, Qualifikationspflicht. (b) weich: individuelle Wunschtage, Vermeidung von Freistunden. (c) diskutabel: Höchstzahl"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — Das Modell, das seit einem Jahr nicht mehr optimiert","anker":"finde-den-denkfehler-das-modell-das-seit-einem-jahr-nicht-mehr-optimiert","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-praxisfallen","text":"1 — (b) das Zeitlimit greift. Eine Laufzeit, die exakt dem Limit entspricht und über Monate konstant bleibt, ist kein Stabilitätsbeleg, sondern zeigt, dass der Solver jedes Mal abg"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-praxisfallen","text":""},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"A.23 Lösungen zu Kapitel „Testen, Messen, Ausliefern“","anker":"sec:loesungen-testing","text":"23.1 — Den Schnellstart reparieren. Zwei Wege: (a) Abrunden statt runden — np.floor statt np.round. Das ist immer zulässig, weil weniger produzieren nie eine Kapazität sprengt, kos"},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Finde den Denkfehler — „Die Suite ist grün, das Modell stimmt”","anker":"denkfehler-loesung-testing","text":"Alle Prüfungen benutzen dieselbe falsche Zahl."},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Micro-Quiz","anker":"quiz-loesung-testing","text":"1. b) Es gibt keine unabhängige Quelle für die richtige Antwort — sonst bräuchte man den Solver nicht. (a) ist bei festgelegtem Seed und Zeitlimit meist beherrschbar; (c) löst man "},{"seite":"anhang-loesungen.html","titel":"Selbsttest","anker":"selbsttest-loesung-testing","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster","anker":null,"text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Übersicht","anker":"übersicht","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Logische Schalter","anker":"logische-schalter","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B1 — Aktivierungsschalter (Fixkosten)","anker":"b1-aktivierungsschalter-fixkosten","text":"Regel. „Wenn überhaupt etwas produziert wird, fallen Rüstkosten F an.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B2 — Semikontinuierliche Variable","anker":"b2-semikontinuierliche-variable","text":"Regel. „Entweder gar nicht oder mindestens L (und höchstens U).“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B3 — Implikation","anker":"b3-implikation","text":"Regel. „Wenn A gewählt wird, muss auch B gewählt werden.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B4 — Entweder-Oder (disjunktive Bedingung)","anker":"b4-entweder-oder-disjunktive-bedingung","text":"Regel. „Es muss f(\\mathbf{x}) \\le b_1 oder g(\\mathbf{x}) \\le b_2 gelten.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B5 — Exklusiv-Oder","anker":"b5-exklusiv-oder","text":"Regel. „Genau eine der Optionen wird gewählt.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B6 — Kardinalität","anker":"b6-kardinalität","text":"Regel. „Höchstens (mindestens, genau) K von N.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B7 — Bedingte Kopplung (Konjunktion)","anker":"b7-bedingte-kopplung-konjunktion","text":"Regel. „Wenn A und B, dann auch C.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Mengen und Grenzen","anker":"mengen-und-grenzen","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B8 — Weiche Grenze mit Strafkosten","anker":"b8-weiche-grenze-mit-strafkosten","text":"Regel. „Möglichst nicht über b — wenn doch, kostet es.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B9 — Gestaffelte Preise (stückweise linear)","anker":"b9-gestaffelte-preise-stückweise-linear","text":"Regel. „Die ersten 100 Stück kosten 5 €, danach 8 €.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B10 — Absolutbetrag / Abweichung","anker":"b10-absolutbetrag-abweichung","text":"Regel. „Die Abweichung vom Zielwert soll klein sein, egal in welche Richtung.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B11 — Min/Max in der Zielfunktion","anker":"b11-minmax-in-der-zielfunktion","text":"Regel. „Der am schlechtesten gestellte Beteiligte soll möglichst gut dastehen“ (Maximin/Fairness)."},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B12 — Verhältnis-Bedingung","anker":"b12-verhältnis-bedingung","text":"Regel. „Der Anteil von Gruppe G soll mindestens 30 % betragen.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B25 — Mindestabnahmemenge über einen Zeitraum","anker":"b25-mindestabnahmemenge-über-einen-zeitraum","text":"Regel. „Entweder wir arbeiten mit diesem Lieferanten gar nicht, oder wir nehmen ihm im Jahr mindestens 500 Einheiten ab.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B27 — Budgetlimit","anker":"b27-budgetlimit","text":"Regel. „Alle Maßnahmen zusammen dürfen 2 Mio. € nicht überschreiten.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Zeit und Reihenfolge","anker":"zeit-und-reihenfolge","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B13 — Vorrangbeziehung","anker":"b13-vorrangbeziehung","text":"Regel. „Arbeitsgang B darf erst beginnen, wenn A fertig ist.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B14 — Nichtüberlappung","anker":"b14-nichtüberlappung","text":"Regel. „Eine Maschine bearbeitet nur einen Job gleichzeitig.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B15 — Kumulative Ressource","anker":"b15-kumulative-ressource","text":"Regel. „Zu keinem Zeitpunkt dürfen mehr als 3 Arbeiten gleichzeitig laufen“ bzw. „die Stromlast darf 500 kW nie übersteigen“."},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B16 — Gleitendes Fenster","anker":"b16-gleitendes-fenster","text":"Regel. „Höchstens 5 Arbeitstage in Folge“ / „mindestens 2 freie Tage je Woche“."},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B17 — Umrüst- bzw. Wechselkosten","anker":"b17-umrüst--bzw.-wechselkosten","text":"Regel. „Ein Produktwechsel kostet Rüstzeit.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B26 — Rüstzeit als Kapazitätsverbrauch","anker":"b26-rüstzeit-als-kapazitätsverbrauch","text":"Regel. „Das Umrüsten kostet nicht nur Geld, es kostet Maschinenstunden — und die fehlen dann für die Produktion.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Robustheit und Diagnose","anker":"robustheit-und-diagnose","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B18 — Schlupfvariablen gegen Unlösbarkeit","anker":"b18-schlupfvariablen-gegen-unlösbarkeit","text":"Das wichtigste Muster für den Produktivbetrieb."},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B19 — Hierarchische Ziele (lexikografisch)","anker":"b19-hierarchische-ziele-lexikografisch","text":"Regel. „Erst die Besetzung sicherstellen, dann die Fairness optimieren.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B20 — Symmetriebrechung","anker":"b20-symmetriebrechung","text":"Regel. „Drei identische Maschinen — der Solver soll nicht alle Vertauschungen durchprobieren.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B21 — Worst-Case-Abzug (robuste Formulierung)","anker":"b21-worst-case-abzug-robuste-formulierung","text":"Regel. „Rechne nicht mit dem geschätzten Wert, sondern mit dem ungünstigsten plausiblen.“"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Netzwerke","anker":"netzwerke","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B22 — Flusserhaltung","anker":"b22-flusserhaltung","text":"\\sum_{j:(i,j)\\in E} x_{ij} - \\sum_{k:(k,i)\\in E} x_{ki} = b_i \\qquad \\forall i"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B23 — Zuordnung 1:1","anker":"b23-zuordnung-11","text":""},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"B24 — Subtour-Eliminierung","anker":"b24-subtour-eliminierung","text":"MTZ (einfach, aber schwach): u_i - u_j + C x_{ij} \\le C - d_j \\qquad \\forall i\\ne j"},{"seite":"anhang-modellierungsmuster.html","titel":"Ein Wort zur Auswahl","anker":"ein-wort-zur-auswahl","text":"Wenn mehrere Muster passen, entscheiden Sie nach dieser Reihenfolge:"},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch","anker":null,"text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Symptom-Schnellübersicht","anker":"symptom-schnellübersicht","text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C1 — INFEASIBLE","anker":"c1-infeasible","text":"Bedeutung. Es gibt keinen einzigen Punkt, der alle Bedingungen gleichzeitig erfüllt. Das ist eine Aussage über Ihr Modell, nicht über den Solver."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Diagnose in fünf Schritten","anker":"diagnose-in-fünf-schritten","text":"Schritt 1 — Trivialprüfungen von Hand. Rechnen Sie die offensichtlichen Bilanzen nach, bevor Sie den Solver befragen:"},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Wenn die fünf Schritte nicht reichen: den Konflikt einkreisen","anker":"wenn-die-fünf-schritte-nicht-reichen-den-konflikt-einkreisen","text":"Warum Schritt 2 so oft ins Leere läuft. Bedingungen einzeln abzuschalten funktioniert nur, solange es einen Schuldigen gibt. Überlagern sich zwei unabhängige Widersprüche, bleibt d"},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C2 — UNBOUNDED","anker":"c2-unbounded","text":"Bedeutung. Die Zielfunktion lässt sich unbegrenzt verbessern."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C3 — Zu langsam","anker":"c3-zu-langsam","text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Diagnosereihenfolge","anker":"diagnosereihenfolge","text":"1. Ist es überhaupt das Lösen?"},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C4 — Unsinniges Ergebnis","anker":"c4-unsinniges-ergebnis","text":"Der Solver hat immer recht — bezogen auf das Modell, das Sie ihm gegeben haben. Wenn das Ergebnis unsinnig ist, beschreibt Ihr Modell nicht das Problem, das Sie meinen."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Checkliste","anker":"checkliste","text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Die wirksamste Gegenmaßnahme","anker":"die-wirksamste-gegenmaßnahme","text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C5 — Instabile Lösung","anker":"c5-instabile-lösung","text":"Symptom. Ein zusätzlicher Handelstag, und das Portfolio sieht völlig anders aus."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Derselbe Fehler außerhalb der Finanzwelt","anker":"derselbe-fehler-außerhalb-der-finanzwelt","text":"Instabilität ist kein Portfolioproblem, sondern ein Skalierungsproblem — und es trifft jedes Modell, in dem Größen sehr verschiedener Ordnung nebeneinanderstehen. Euro-Beträge (10^"},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C6 — Falsche Dualwerte","anker":"c6-falsche-dualwerte","text":"Symptom. Schattenpreise sind negativ, wo sie positiv sein sollten — oder null bei einer offensichtlich knappen Ressource."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Die drei Prüfungen","anker":"die-drei-prüfungen","text":"1. Vorzeichenkonvention. Haben Sie zur Maximierung negiert?"},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C7 — Widersprüchliche Solver","anker":"c7-widersprüchliche-solver","text":"Symptom. linprog sagt 530, CVXPY sagt 529,8."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C8 — DCPError","anker":"c8-dcperror","text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C9 — Importfehler","anker":"c9-importfehler","text":""},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C10 — Verdächtig guter Backtest","anker":"c10-verdächtig-guter-backtest","text":"Faustregel: Eine Sharpe Ratio über 2 bei einer einfachen Strategie ist fast immer ein Fehler, kein Fund."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Prüfreihenfolge","anker":"prüfreihenfolge","text":"1. Lookahead-Selbsttest."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"C11 — Vertauschte Spalten","anker":"c11-vertauschte-spalten","text":"Symptom. Ergebnisse sind plausibel, aber falsch beschriftet — oder eine Sektorgrenze greift auf die falschen Titel."},{"seite":"anhang-fehlerdiagnose.html","titel":"Die goldene Diagnoseregel","anker":"die-goldene-diagnoseregel","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Anhang D: Spickzettel der Solver","anker":null,"text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"D1 — SciPy: linprog und milp","anker":"d1-scipy-linprog-und-milp","text":"Wofür. Die Einstiegsschicht: keine zusätzliche Installation, HiGHS als Unterbau, ideal für lineare und gemischt-ganzzahlige Probleme in Matrixform. Wofür nicht: alles, was sich nic"},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Lineares Programm","anker":"lineares-programm","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Ganzzahlig: milp","anker":"ganzzahlig-milp","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die drei häufigsten Stolpersteine","anker":"die-drei-häufigsten-stolpersteine","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"D2 — HiGHS über highspy","anker":"d2-highs-über-highspy","text":"Wofür. Derselbe Solver wie unter SciPy, aber direkt gesteuert: Optionen, Warm-Starts, inkrementelles Ändern eines bestehenden Modells. Wofür nicht: schnelles Hinschreiben — die CSR"},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die drei häufigsten Stolpersteine","anker":"die-drei-häufigsten-stolpersteine-1","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"D3 — OR-Tools: pywraplp","anker":"d3-or-tools-pywraplp","text":"Wofür. Bequeme algebraische Schreibweise für LP und MILP mit umschaltbarem Backend (GLOP, SCIP, CBC, SAT). Wofür nicht: Scheduling und kombinatorische Bedingungen — dafür ist CP-SA"},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die drei häufigsten Stolpersteine","anker":"die-drei-häufigsten-stolpersteine-2","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"D4 — CP-SAT: cp_model","anker":"d4-cp-sat-cp_model","text":"Wofür. Scheduling, Zuordnung, Reihenfolgen, alles Kombinatorische mit globalen Bedingungen. Wofür nicht: stetige Größen — CP-SAT rechnet ausschließlich ganzzahlig. Wer Nachkommaste"},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die drei häufigsten Stolpersteine","anker":"die-drei-häufigsten-stolpersteine-3","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"D5 — CVXPY","anker":"d5-cvxpy","text":"Wofür. Konvexe Probleme: quadratische Ziele, Normen, CVaR, alles mit Regularisierungstermen. Wofür nicht: große kombinatorische Modelle — der Aufbau der Ausdrücke wird dann selbst "},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die drei häufigsten Stolpersteine","anker":"die-drei-häufigsten-stolpersteine-4","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"D6 — Modellierungssprachen: Pyomo und Linopy","anker":"d6-modellierungssprachen-pyomo-und-linopy","text":"Wofür. Beide trennen Modell von Solver: dasselbe Modell läuft ohne Änderung unter HiGHS, CBC, Gurobi. Pyomo denkt in Mengen und Indizes wie eine mathematische Formulierung; Linopy "},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Pyomo","anker":"pyomo","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Linopy","anker":"linopy","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die drei häufigsten Stolpersteine","anker":"die-drei-häufigsten-stolpersteine-5","text":""},{"seite":"anhang-spickzettel.html","titel":"Die gemeinsame Regel","anker":"die-gemeinsame-regel","text":"Alle sechs Seiten haben denselben längsten Abschnitt: die Statusauswertung. Das ist kein Zufall. Ein Solveraufruf hat nie zwei Ausgänge, sondern mindestens fünf — optimal, zulässig"},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Anhang E: Glossar und Literatur","anker":null,"text":""},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Mathematische Optimierung — Grundlagen","anker":"mathematische-optimierung-grundlagen","text":""},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Konvexe, nichtlineare und robuste Optimierung","anker":"konvexe-nichtlineare-und-robuste-optimierung","text":""},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Constraint Programming und Scheduling","anker":"constraint-programming-und-scheduling","text":""},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Quantitative Finanzmathematik","anker":"quantitative-finanzmathematik","text":""},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Software und Dokumentation","anker":"software-und-dokumentation","text":""},{"seite":"anhang-glossar-literatur.html","titel":"Verbände und Normen","anker":"verbände-und-normen","text":""}];