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Neuer Abschnitt im CP-SAT-Kapitel plus Parallele_Suche.py (76. Programm). Setzt Paket 2 aus Verbesserungen_02.md um. Was fehlte, war nicht die Regel, sondern die Messung: Das Buch setzt an acht Stellen num_workers = 1 mit dem Kommentar "fuer eine reproduzierbare Ausgabe", nachgeprueft hatte es nie jemand. Gerechnet wird auf demselben Job-Shop wie das Intervallvariablen-Kapitel, nur gross genug, dass die Suche arbeitet: 12 Auftraege, 10 Maschinen, 120 Arbeitsgaenge. Zwei Befunde, beide staerker als die Behauptung: * Die Beschleunigung ist ueberlinear. Acht Arbeiter waren im abgedruckten Lauf nicht achtmal, sondern 12,3-mal schneller als einer. Kein Messfehler: CP-SAT vervielfacht nicht dieselbe Suche, sondern laesst verschiedene Strategien nebeneinander laufen, die einander ihre Schranken mitteilen. * Der Seed genuegt nicht - und zwar schon ab ZWEI Arbeitern. Ein Arbeiter: 1 Plan aus 4 Laeufen. Zwei Arbeiter: 3 verschiedene Plaene aus 4 Laeufen, bei identischem random_seed und identischem Zielwert 183. Die vollstaendige Antwort kam erst ueber die Uebungsaufgabe: Mit num_workers = 1, aber fuenf verschiedenen Seeds ergeben sich ebenfalls fuenf verschiedene Plaene. Keiner der beiden Parameter sichert die Reproduzierbarkeit allein - erst die Kombination traegt. Weiter fuer die Aufgabe gemessen: Der Gewinn kehrt sich um (auf 24 Kernen Faktor 10,2 bei 8 Arbeitern, 12,3 bei 16, 9,0 bei 24) - "so viele Arbeiter wie Kerne" ist damit widerlegt. Und bei 15 Auftraegen laeuft ein Arbeiter ins 60-s-Limit (FEASIBLE, Makespan 200), waehrend acht OPTIMAL mit demselben Makespan 200 nach 26,4 s melden: Der Unterschied liegt nicht in der Loesung, sondern im Beweis, dass es keine bessere gibt. Die abgedruckte Ausgabe traegt die Kennzeichnung "Laufzeiten und die Zahl der verschiedenen Plaene sind hardwareabhaengig" - nach dem Muster, das das Testing-Kapitel fuer Benchmark_Skalierung.py schon verwendet. Der Vergleich des extrahierten Programms mit dem Abdruck weicht denn auch in genau einer Zelle ab (4 statt 3 verschiedene Plaene bei 4 Arbeitern); Zielwert und Struktur sind identisch. Hier ist die Nichtreproduzierbarkeit der abgedruckten Zahl die Aussage selbst. Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Selbsttest, Zusammenfassung, Vorwort-Programmverzeichnis, Uebungsaufgabe und Loesung in Anhang A, ein Verweis aus dem bestehenden Callout zu mehrdeutigen Optima und einer aus Warmstart_Effekt.py im MILP-Kapitel (dort nach Regel 12 der Kapitelname). Stand: 295 Abschnitte, 730 Querverweise, 328 Indexmarken, 76 Programme, 140 Aufgaben mit 140 Loesungen, 33 pytest-Tests, PDF 744 Seiten, 69 netzfreie Programme fehlerfrei. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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# Optimierte Entscheidungsfindung mit Python — Version 04
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Quellen, Build-Werkzeuge und Ausgaben des Lehrbuchs *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*
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(Autor: Dieter Schlüter). Dieses Verzeichnis ist die Wurzel: Alle Skripte leiten ihre Pfade
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daraus ab, und alle Befehle unten werden **hier** ausgeführt.
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> Dies ist die Bau-Anleitung für das Repository. Der Wegweiser **für Leserinnen und Leser des
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> Buchs** — Aufbau, Lernpfade, Voraussetzungen — steht in
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> [`Operations_Research_mit_Python_Version_04/README.md`](Operations_Research_mit_Python_Version_04/README.md).
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## Was hier liegt
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| Pfad | Rolle |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04/` | **Quelle**: 31 Kapiteldateien + Build-Skripte |
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| `bilder_04/` | **Quelle**: Diagramme (SVG/PNG) + `erzeuge_*.py`-Generatoren |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04.md` | generiert: Gesamtdokument (Pandoc-Eingabe) |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf` | generiert: PDF, 744 Seiten |
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| `OR_HTML_04/` | generiert: **Mehrseiten-Website** — dieser Ordner wird veröffentlicht |
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| `Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/` | generiert: 76 lauffähige Beispielprogramme |
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| `Notebooks_04/` | generiert: ein Jupyter-Notebook je Kapitel |
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| `PLAN.md` / `PROGRESS.md` | das Ziel des Umbaus und der erreichte Stand |
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| `pyproject.toml` | Abhängigkeiten in Gruppen (`finance`, `large-scale`, `api`, …) |
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| `pandoc-defaults-*.yaml`, `pandoc/` | Konfiguration des PDF-Baus |
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**Nur die als *Quelle* markierten Verzeichnisse werden von Hand bearbeitet.** Alles andere
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wird erzeugt und bei jeder inhaltlichen Änderung neu gebaut — insbesondere gehören
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Programmänderungen in den Kapitel-Codeblock, nicht in das Programme-Verzeichnis.
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## Bauen
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```bash
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cd Version_04
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# nur prüfen: Struktur, Querverweise, Codezäune, harte Nummern
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py --check
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# Gesamtdokument, PDF und Website
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py --pdf --html
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# Beispielprogramme aus den Kapiteln extrahieren
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python3 Operations_Research_mit_Python_Version_04/extract_programme_04.py
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```
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Die Website ist danach in `OR_HTML_04/` vollständig und **selbstgenügsam** — alle Verweise
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zeigen auf Unterverzeichnisse (`assets/`, `bilder_04/`, `katex/`, `Notebooks_04/`). Der Ordner
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lässt sich unverändert auf einen Webserver kopieren.
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## Voraussetzungen
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**Python-Pakete** — alles auf einen Schlag, wie im Buch abgedruckt
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([`requirements.txt`](Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/requirements.txt)):
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```bash
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
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pip install -r Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/requirements.txt
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```
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Wer eine schlanke Umgebung möchte, nimmt stattdessen [`pyproject.toml`](pyproject.toml) mit
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seinen Gruppen — die Grundausstattung trägt den Großteil des Buchs:
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```bash
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pip install -e . # numpy, scipy, pandas, matplotlib, openpyxl, pydantic, ortools, cvxpy
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pip install -e ".[finance]" # scikit-learn, yfinance
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pip install -e ".[large-scale]" # highspy, Pyomo, linopy, polars
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pip install -e ".[api]" # fastapi, uvicorn, httpx
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pip install -e ".[figures]" # plotly, graphviz — nur zum Neuerzeugen der Diagramme
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pip install -e ".[dev]" # pytest
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```
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**`ortools` steht in der Grundausstattung, `highspy` erst in `[large-scale]`.** Das ist
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Absicht: Beide bringen eine eigene HiGHS-Kopie mit und vertragen sich nicht im selben
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Prozess. Wer die Grundausstattung installiert, kann in den Konflikt gar nicht geraten —
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`cvxpy` zieht `highspy` **nicht** nach, erkennt es aber, sobald `[large-scale]` es
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mitgebracht hat.
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`graphviz` fehlt in der `requirements.txt` — es wird allein von
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`bilder_04/erzeuge_architektur_diagramme.py` gebraucht, nicht von den Beispielprogrammen,
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und steht darum nur in `[figures]`.
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**Externe Werkzeuge**, je nachdem, was gebaut werden soll:
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| Werkzeug | wofür | ohne es |
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| `pandoc` (≥ 3.0) | PDF und Website | `--pdf`/`--html` scheitern; `--check` läuft |
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| `xelatex` + `texindy` | PDF | kein PDF; Website unberührt |
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| `inkscape` | SVG-Grafiken im PDF | LaTeX bricht bei `\includesvg` ab |
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| `dot` (Graphviz) | 5 der 15 Bildgeneratoren | nur beim Neuerzeugen dieser Diagramme nötig |
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**`OR_HTML_04/katex/`** ist externes Material und wird von keinem Skript erzeugt. Fehlt es,
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bleiben die Formeln auf der Website ungesetzt.
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## Zwei Werte, die beim Veröffentlichen zu setzen sind
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1. **`COLAB_BASIS_URL`** in `Operations_Research_mit_Python_Version_04/build_version_04.py`.
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Sie trägt Kontoname und Repository-Name; die 25 Colab-Badges auf den Kapitelseiten hängen
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daran. Der Pfadteil `Notebooks_04/…` wird relativ zur Repository-Wurzel aufgelöst und
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stimmt bereits. Ein Leerstring schaltet die Badges ab.
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2. Nichts weiter. Alle übrigen Pfade sind relativ.
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## Warum die PDF-Konfiguration doppelt vorliegt
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`pandoc-defaults-basis.yaml` ist eine Kopie der Benutzerdatei
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`~/.config/pandoc/defaults.yaml` (Schriften, Geometrie, Seitenlayout) — mit **relativem**
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Pfad auf `pandoc/header-includes.tex` statt des absoluten, der dort steht. Ohne diese Kopie
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könnte ein frischer Klon kein PDF bauen. `build_version_04.py` bevorzugt sie und fällt auf
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die Benutzerdatei zurück, falls sie fehlt.
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`pandoc-defaults-buch.yaml` enthält die projektspezifischen Überschreibungen
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(Inhaltsverzeichnis und Nummerierung werden im Markdown selbst erzeugt, `-shell-escape` für
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`\includesvg`). Die eigentliche Buchtypografie steht in `bilder_04/or_pdf_header.tex`.
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## Verlauf
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Version 04 baut das Werk vom Nachschlagewerk zum Kursbegleiter um; alle sechs Phasen sind
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abgeschlossen. **Was geplant war, steht in [`PLAN.md`](PLAN.md); was erreicht ist und woran
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man das nachprüft, in [`PROGRESS.md`](PROGRESS.md)** — einschließlich der Funde unterwegs und
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der Regeln, die sich daraus ergeben haben. Wer hier weiterarbeitet, liest beide zuerst.
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