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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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