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Erster Commit des Strangs "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python" (Version 04). Die Historie der 71 Commits bis zur Trennung bleibt im uebergeordneten Repository OR_mit_Python liegen, das ab jetzt nur noch Version_03 (eingefroren) verwaltet und Version_04/ ignoriert. Bewusst kein "git subtree split": Der Pfad Version_04/ existiert erst seit der Verzeichnistrennung, ein Split braechte daher nur 7 der 41 einschlaegigen Commits - eine Teilhistorie, die vollstaendig aussieht und es nicht ist. Stand: 5 Teile, 23 Kapitel, 5 Anhaenge, 292 Abschnitte, 703 Querverweise, 325 Indexmarken, 73 Beispielprogramme, 32 SVGs, 4 Plotly-Figuren, 25 Notebooks, PDF mit 715 Seiten. Zusaetzlich in diesem Commit: * pyproject.toml mit Abhaengigkeitsgruppen finance, large-scale, api, figures, dev, empfehlungen. Die abgedruckte requirements.txt bleibt unveraendert daneben bestehen. ortools steht in der Grundausstattung, highspy erst in [large-scale] - so kann der HiGHS-Symbolkonflikt bei der schlanken Installation gar nicht erst auftreten. * Dabei zwei Funde: graphviz wird von erzeuge_architektur_diagramme.py importiert, fehlt aber in requirements.txt (jetzt in [figures]); pymoo steht in requirements.txt, wird aber von keinem Programm importiert, sondern nur im Kapitel Metaheuristiken empfohlen (jetzt in [empfehlungen]). * NEUER_TITEL.md nach Kritik_und_Verbesserungsvorschlaege/ verschoben - es ist die Vorlage des Titelblatts, kein Bestandteil des Werks. Die beiden Fundstellen in PROGRESS.md und erzeuge_titelseite.py nachgezogen. * PROGRESS.md nannte noch den Untertitel der ersten Fassung; auf den tatsaechlichen aus erzeuge_titelseite.py korrigiert. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Python
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Python
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#!/usr/bin/env python3
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# Propagation_Demo.py
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"""
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Kapitel CP-SAT: Propagation sichtbar machen.
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Vergleicht die Zahl der geprueften Kombinationen bei roher Aufzaehlung
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mit der Zahl der Verzweigungen, die CP-SAT tatsaechlich braucht.
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"""
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import itertools
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from ortools.sat.python import cp_model
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def rohe_aufzaehlung(n: int, obergrenze: int) -> tuple[int, int]:
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"""Zaehlt ALLE Kombinationen und prueft jede einzeln (Brute Force)."""
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geprueft = 0
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loesungen = 0
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for kombination in itertools.product(range(1, obergrenze + 1), repeat=n):
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geprueft += 1
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if len(set(kombination)) == n and sum(kombination) == 3 * n:
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loesungen += 1
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return geprueft, loesungen
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def mit_cp_sat(n: int, obergrenze: int) -> tuple[int, int, float]:
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"""Dasselbe Problem deklarativ: alle verschieden, Summe = 3n."""
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modell = cp_model.CpModel()
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x = [modell.NewIntVar(1, obergrenze, f"x{i}") for i in range(n)]
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modell.AddAllDifferent(x) # globales Constraint
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modell.Add(sum(x) == 3 * n)
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loeser = cp_model.CpSolver()
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loeser.parameters.enumerate_all_solutions = True
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class Zaehler(cp_model.CpSolverSolutionCallback):
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def __init__(self):
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super().__init__()
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self.anzahl = 0
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def on_solution_callback(self):
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self.anzahl += 1
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zaehler = Zaehler()
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loeser.Solve(modell, zaehler)
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return zaehler.anzahl, loeser.NumBranches(), loeser.WallTime()
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if __name__ == "__main__":
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print("=" * 84)
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print(" PROPAGATION: WIE VIEL ARBEIT SPART SICH DER SOLVER?")
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print(" Aufgabe: n Zahlen aus 1..G, alle verschieden, Summe = 3n")
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print("=" * 84)
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print(f"{'n':>3} {'G':>4} | {'Brute Force':>14} | {'CP-SAT':>10} | "
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f"{'Ersparnis':>11} | {'Loesungen':>10}")
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print("-" * 84)
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for n, grenze in [(4, 8), (5, 10), (6, 12), (7, 14)]:
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kombis, treffer_bf = rohe_aufzaehlung(n, grenze)
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treffer_cp, verzweigungen, dauer = mit_cp_sat(n, grenze)
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assert treffer_bf == treffer_cp, "Beide Verfahren muessen gleich viele finden!"
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ersparnis = kombis / max(verzweigungen, 1)
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print(f"{n:>3} {grenze:>4} | {kombis:>14,} | {verzweigungen:>10,} | "
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f"{ersparnis:>10.0f}x | {treffer_cp:>10,}")
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print("-" * 84)
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print("'Brute Force' = alle Kombinationen. 'CP-SAT' = tatsaechliche Verzweigungen.")
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print("Der Rest wurde durch Propagation ausgeschlossen, ohne ihn anzusehen.")
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print("=" * 84)
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