dschlueter/operations_research
Watch
1
0
Fork
You've already forked operations_research
 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity
operations_research/OR_HTML_04/programme.html
dschlueter dd4acda129 Phase 6.2: Constraint Attribution und Managementbericht 
Neuer Abschnitt im Kapitel Praxisfallen plus Constraint_Attribution.py (75.
Programm). Setzt den fehlenden Teil von Paket 3 aus Verbesserungen_02.md um.

Die Luecke, die es schliesst: Erklaerbarkeit.py beantwortet "warum DIESE
Zuweisung?", Konfliktsuche.py "warum geht es GAR NICHT?". Der haeufigste Fall
der Praxis lag dazwischen und hatte kein Werkzeug - das Modell rechnet, der
Plan ist zulaessig, und trotzdem enttaeuschend, nur weiss niemand woran es
liegt.

Gerechnet wird auf derselben Fabrik wie die Konfliktsuche, nach der
Reparatur: Dort war die Lackierkapazitaet von 150 Stunden der Kern des
Widerspruchs (2*40 + 3*30 = 170 > 150), eine zweite Schicht bringt sie auf
210. Damit laesst sich dieselbe Instanz ueber zwei Kapitel verfolgen - erst
"warum nicht?", dann "was kostet was?".

Drei gemessene Befunde:

* Bindend heisst nicht teuer: Fuenf Bedingungen binden, "Lackierbudget
  Schicht 2" mit einem Schattenpreis von 0,00 EUR.
* Der Schattenpreis ist eine Momentaufnahme: Fuer die Lackiererei verspricht
  die Hochrechnung 4,00 * 30 = 120 EUR, gemessen kommen 60 EUR; der Preis
  gilt exakt bis +15 Stunden. Die Ranglisten drehen sich dabei um - nach
  Schattenpreis fuehrt der Traegervertrag (18 EUR/Stueck), nach
  tatsaechlicher Wirkung die Montage-Sonderschicht (450 EUR).
* Ein Wunsch kann unmoeglich statt teuer sein: "mindestens 55 Rahmen" ist
  INFEASIBLE, blockiert von drei Bedingungen gemeinsam. Mit +15 Stunden
  Lackierkapazitaet wird er erfuellbar und kostet dann nichts - der Plan
  waehlt diese Menge von sich aus. Der Konflikt bestand nie zwischen
  Vertrieb und Produktion.

Der Managementbericht entsteht aus genau diesen Zahlen; kein Satz enthaelt
eine Zahl, die nicht vorher gerechnet wurde. Voraussetzung ist der
sprechende Name jeder Bedingung - aus A_ub[7] wird kein Satz.

Dazu die Grenze, als Warnkasten und als Uebungsaufgabe: Der Bericht erklaert
das Modell, nicht die Wirklichkeit. Steigt der Deckungsbeitrag von Deckel
von 9 auf 20 EUR, kippt der Plan (Rahmen auf das Vertragsminimum 40, Deckel
auf die Marktgrenze 120), "Kapazitaet Lackieren" hoert auf zu binden,
"Liefervertrag Rahmen" faengt damit an - und der Satz "Teuerste Bindung ist
Liefervertrag Traeger" steht woertlich unveraendert im Bericht, waehrend die
Zahl dahinter von 18 auf 58 EUR springt.

Die Zaehlprobe aus 6.1a hat sich sofort bewaehrt: Nach dem Einbau der
Uebungsaufgabe meldete --check "6 Loesungen, das Kapitel aber 7 Aufgaben",
bevor die Loesung geschrieben war.

Mitgezogen: Kapitelkopf, Lernziele, Selbsttest, Zusammenfassung,
Vorwort-Programmverzeichnis, Vorwaertsverweis aus Falle 2, Uebungsaufgabe
und Loesung in Anhang A.

Stand: 294 Abschnitte, 725 Querverweise, 328 Indexmarken, 75 Programme,
139 Aufgaben mit 139 Loesungen, 33 pytest-Tests, PDF 737 Seiten, 68
netzfreie Programme fehlerfrei.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 10:30:33 +02:00

116 lines
35 KiB
HTML
Raw Blame History

<!doctype html>
<html lang="de">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<title>Beispielprogramme · Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</title>
<script>
(function () {
try {
var t = localStorage.getItem("or-theme");
if (t) document.documentElement.setAttribute("data-theme", t);
} catch (e) {}
})();
</script>
<link rel="stylesheet" href="assets/highlight.css" />
<link rel="stylesheet" href="katex/katex.min.css" />
<script defer="" src="katex/katex.min.js"></script>
<script>document.addEventListener("DOMContentLoaded", function () {
var mathElements = document.getElementsByClassName("math");
var macros = [];
for (var i = 0; i < mathElements.length; i++) {
var texText = mathElements[i].firstChild;
if (mathElements[i].tagName == "SPAN") {
katex.render(texText.data, mathElements[i], {
displayMode: mathElements[i].classList.contains('display'),
throwOnError: false,
macros: macros,
fleqn: false
});
}}
// Der Browser springt zu einem #anker in der URL schon beim ersten Rendern
// an, BEVOR die KaTeX-Formeln oben im Text ihre finale Hoehe bekommen -
// durch den Reflow landet der Anker danach zu weit unten. Nach dem
// Formel-Rendering hier erneut zum Anker springen, das behebt es.
if (location.hash) {
var ziel = document.getElementById(decodeURIComponent(location.hash.slice(1)));
if (ziel) ziel.scrollIntoView({behavior: "instant", block: "start"});
}
});
</script>
<link rel="stylesheet" href="assets/site.css" />
</head>
<body>
<svg style="display:none" aria-hidden="true"><symbol id="icon-menu" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
<line x1="3" y1="6" x2="21" y2="6"/><line x1="3" y1="12" x2="21" y2="12"/><line x1="3" y1="18" x2="21" y2="18"/>
</symbol>
<symbol id="icon-search" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
<circle cx="11" cy="11" r="7"/><line x1="21" y1="21" x2="16.2" y2="16.2"/>
</symbol>
<symbol id="icon-sun" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round">
<circle cx="12" cy="12" r="4.5"/>
<line x1="12" y1="1.5" x2="12" y2="4"/><line x1="12" y1="20" x2="12" y2="22.5"/>
<line x1="1.5" y1="12" x2="4" y2="12"/><line x1="20" y1="12" x2="22.5" y2="12"/>
<line x1="4.5" y1="4.5" x2="6.2" y2="6.2"/><line x1="17.8" y1="17.8" x2="19.5" y2="19.5"/>
<line x1="19.5" y1="4.5" x2="17.8" y2="6.2"/><line x1="6.2" y1="17.8" x2="4.5" y2="19.5"/>
</symbol>
<symbol id="icon-moon" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<path d="M20 14.5A8.5 8.5 0 1 1 9.5 4a6.8 6.8 0 0 0 10.5 10.5z"/>
</symbol>
<symbol id="icon-chevron-left" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<polyline points="15 4 7 12 15 20"/>
</symbol>
<symbol id="icon-chevron-right" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<polyline points="9 4 17 12 9 20"/>
</symbol>
<symbol id="icon-check" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<polyline points="4 13 9.5 18.5 20 6"/>
</symbol>
<symbol id="icon-external-link" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<path d="M18 13.5V19a1.5 1.5 0 0 1-1.5 1.5H5A1.5 1.5 0 0 1 3.5 19V7A1.5 1.5 0 0 1 5 5.5h5.5"/>
<polyline points="14.5 3.5 20.5 3.5 20.5 9.5"/><line x1="11" y1="13" x2="20" y2="4"/>
</symbol>
<symbol id="icon-book" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<path d="M4 5.5A2 2 0 0 1 6 4h6v16H6a2 2 0 0 0-2 1.5z"/>
<path d="M20 5.5A2 2 0 0 0 18 4h-6v16h6a2 2 0 0 1 2 1.5z"/>
</symbol>
<symbol id="icon-copy" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<rect x="9" y="9" width="13" height="13" rx="2"/><path d="M5 15H4a2 2 0 0 1-2-2V4a2 2 0 0 1 2-2h9a2 2 0 0 1 2 2v1"/>
</symbol>
<symbol id="icon-download" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<path d="M12 3v12"/><polyline points="7 10 12 15 17 10"/><path d="M4 19.5h16"/>
</symbol></svg>
<header class="site-header">
<button type="button" class="icon-btn" id="sidebar-toggle" aria-label="Menü öffnen"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-menu"></use></svg></button>
<a class="brand" href="index.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> <span>Optimierte Entscheidungsfindung mit Python</span></a>
<div class="site-search">
<input id="suche-eingabe" type="search" placeholder="Suchen …" aria-label="Suche" autocomplete="off" />
<svg class="icon such-icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-search"></use></svg>
<div id="suche-ergebnisse" class="suche-ergebnisse" hidden></div>
</div>
<button type="button" class="icon-btn" id="theme-toggle" aria-label="Darstellung umschalten">
<svg class="icon icon-sun" aria-hidden="true"><use href="#icon-sun"></use></svg><svg class="icon icon-moon" aria-hidden="true"><use href="#icon-moon"></use></svg>
</button>
</header>
<div class="site-body">
<div class="sidebar-overlay" id="sidebar-overlay" hidden></div>
<nav class="sidebar" id="sidebar" aria-label="Kapitelnavigation"><div class="sidebar-inhalt"><details class="sidebar-gruppe"><summary>Einstieg</summary><ul><li data-kapitel="vorwort.html"><a href="vorwort.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Vorwort & Lesehilfe</span></a></li><li data-kapitel="notation.html"><a href="notation.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Notation & Abkürzungen</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil I: Grundlagen des Operations Research</summary><ul><li data-kapitel="einfuehrung.html"><a href="einfuehrung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</span></a></li><li data-kapitel="fundament.html"><a href="fundament.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="oekosystem.html"><a href="oekosystem.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</span></a></li><li data-kapitel="modellierung.html"><a href="modellierung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil II: Die Kernverfahren der deterministischen Optimierung</summary><ul><li data-kapitel="lp.html"><a href="lp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</span></a></li><li data-kapitel="milp.html"><a href="milp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound</span></a></li><li data-kapitel="cpsat.html"><a href="cpsat.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung</span></a></li><li data-kapitel="graphen.html"><a href="graphen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP</span></a></li><li data-kapitel="metaheuristiken.html"><a href="metaheuristiken.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt</span></a></li><li data-kapitel="dekomposition.html"><a href="dekomposition.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil III: Nichtlinearität, Unsicherheit und mehrperiodige Dynamik</summary><ul><li data-kapitel="qp-nlp.html"><a href="qp-nlp.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität</span></a></li><li data-kapitel="unsicherheit.html"><a href="unsicherheit.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit</span></a></li><li data-kapitel="dynamische-programmierung.html"><a href="dynamische-programmierung.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution</span></a></li><li data-kapitel="mehrziel.html"><a href="mehrziel.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte</span></a></li><li data-kapitel="prognose.html"><a href="prognose.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil IV: Anwendungen — Energiewirtschaft und Finanzmärkte</summary><ul><li data-kapitel="bruecke.html"><a href="bruecke.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 16: Die Strukturbrücke — dieselbe Mathematik, zwei Welten</span></a></li><li data-kapitel="supplychain.html"><a href="supplychain.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 17: Supply-Chain und Energieeinsatz unter Unsicherheit</span></a></li><li data-kapitel="finanzdaten.html"><a href="finanzdaten.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage</span></a></li><li data-kapitel="markowitz.html"><a href="markowitz.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz</span></a></li><li data-kapitel="cvar.html"><a href="cvar.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten</span></a></li><li data-kapitel="handelsmaschine.html"><a href="handelsmaschine.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Teil V: Praxis</summary><ul><li data-kapitel="praxisfallen.html"><a href="praxisfallen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz</span></a></li><li data-kapitel="testing.html"><a href="testing.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Kapitel 23: Testen, Messen, Ausliefern</span></a></li><li data-kapitel="projektwerkstatt.html"><a href="projektwerkstatt.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Projektwerkstatt</span></a></li></ul></details><details class="sidebar-gruppe"><summary>Anhänge</summary><ul><li data-kapitel="anhang-loesungen.html"><a href="anhang-loesungen.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben</span></a></li><li data-kapitel="anhang-modellierungsmuster.html"><a href="anhang-modellierungsmuster.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster</span></a></li><li data-kapitel="anhang-fehlerdiagnose.html"><a href="anhang-fehlerdiagnose.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch</span></a></li><li data-kapitel="anhang-spickzettel.html"><a href="anhang-spickzettel.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang D: Spickzettel der Solver</span></a></li><li data-kapitel="anhang-glossar-literatur.html"><a href="anhang-glossar-literatur.html"><span class="fortschritt-haken"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-check"></use></svg></span><span>Anhang E: Glossar und Literatur</span></a></li></ul></details><ul class="sidebar-extra"><li><a href="programme.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-book"></use></svg> Beispielprogramme</a></li><li><a href="stichwortverzeichnis.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-search"></use></svg> Stichwortverzeichnis</a></li><li><a href="gesamtdokument.html"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-external-link"></use></svg> Gesamtdokument (eine Seite)</a></li><li><a href="Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Download als PDF</a></li></ul></div></nav>
<main class="content">
<nav class="prev-next"><span class="prev-next-leer"></span><span class="prev-next-leer"></span></nav>
<article>
<h1>Beispielprogramme</h1><p>Alle 75 im Buch abgedruckten Programme, gruppiert nach Kapitel, zum direkten Herunterladen.</p><section class="programmgruppe"><h2><a href="einfuehrung.html">Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Bot_Allokation.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bot_Allokation.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Brute_Force_Vergleich.py</code> <a class="download-link" href="programme/Brute_Force_Vergleich.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Bausteine_Vorlage.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bausteine_Vorlage.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Excel_Bruecke.py</code> <a class="download-link" href="programme/Excel_Bruecke.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="fundament.html">Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Matrixform.py</code> <a class="download-link" href="programme/Matrixform.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Visualisierung_Loesungsraum.py</code> <a class="download-link" href="programme/Visualisierung_Loesungsraum.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Konvexitaet_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Konvexitaet_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Skalierung_Kondition.py</code> <a class="download-link" href="programme/Skalierung_Kondition.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="oekosystem.html">Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Ein_System_Vier_Ansaetze.py</code> <a class="download-link" href="programme/Ein_System_Vier_Ansaetze.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Solver_Wahl.py</code> <a class="download-link" href="programme/Solver_Wahl.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Modellierungsschichten.py</code> <a class="download-link" href="programme/Modellierungsschichten.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Vektorisierte_Modellgenerierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Vektorisierte_Modellgenerierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="modellierung.html">Kapitel 4: Vom Management-Wunsch zum Modell</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Vom_Wunsch_zum_Modell.py</code> <a class="download-link" href="programme/Vom_Wunsch_zum_Modell.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="lp.html">Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Simplex_Tableau_LP.py</code> <a class="download-link" href="programme/Simplex_Tableau_LP.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Sensitivitaetsanalyse.py</code> <a class="download-link" href="programme/Sensitivitaetsanalyse.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Dualitaet_Nachweis.py</code> <a class="download-link" href="programme/Dualitaet_Nachweis.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Toleranzen_und_Entartung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Toleranzen_und_Entartung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="milp.html">Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Runden_Gegenbeispiel.py</code> <a class="download-link" href="programme/Runden_Gegenbeispiel.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Rucksack.py</code> <a class="download-link" href="programme/Rucksack.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>MILP_Portfolio_Fixgebuehren.py</code> <a class="download-link" href="programme/MILP_Portfolio_Fixgebuehren.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Solverstatus_und_Gap.py</code> <a class="download-link" href="programme/Solverstatus_und_Gap.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Warmstart_Effekt.py</code> <a class="download-link" href="programme/Warmstart_Effekt.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Big_M_Falle.py</code> <a class="download-link" href="programme/Big_M_Falle.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="cpsat.html">Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Propagation_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Propagation_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>CP_SAT_Vertretungssystem.py</code> <a class="download-link" href="programme/CP_SAT_Vertretungssystem.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>JobShop_Intervalle.py</code> <a class="download-link" href="programme/JobShop_Intervalle.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>CP_SAT_Statusfaelle.py</code> <a class="download-link" href="programme/CP_SAT_Statusfaelle.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Strafgewichte.py</code> <a class="download-link" href="programme/Strafgewichte.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="graphen.html">Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Min_Cost_Flow.py</code> <a class="download-link" href="programme/Min_Cost_Flow.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Zuordnung_Ungarisch.py</code> <a class="download-link" href="programme/Zuordnung_Ungarisch.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>VRP_Flotten_Routing.py</code> <a class="download-link" href="programme/VRP_Flotten_Routing.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>VRP_Kapazitaetsfalle.py</code> <a class="download-link" href="programme/VRP_Kapazitaetsfalle.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="metaheuristiken.html">Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Simulated_Annealing.py</code> <a class="download-link" href="programme/Simulated_Annealing.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Metaheuristik_vs_Exakt.py</code> <a class="download-link" href="programme/Metaheuristik_vs_Exakt.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Large_Neighborhood_Search.py</code> <a class="download-link" href="programme/Large_Neighborhood_Search.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="dekomposition.html">Kapitel 10: Spaltengenerierung — das Modell umbauen statt die Lösung raten</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Spaltengenerierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Spaltengenerierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="qp-nlp.html">Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>QP_Grundlagen.py</code> <a class="download-link" href="programme/QP_Grundlagen.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>KKT_Nachweis.py</code> <a class="download-link" href="programme/KKT_Nachweis.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Entropie_Maximierte_Allokation.py</code> <a class="download-link" href="programme/Entropie_Maximierte_Allokation.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Lokale_Optima_Multistart.py</code> <a class="download-link" href="programme/Lokale_Optima_Multistart.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="unsicherheit.html">Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Fluch_des_Durchschnitts.py</code> <a class="download-link" href="programme/Fluch_des_Durchschnitts.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Monte_Carlo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Monte_Carlo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Stochastische_Optimierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Stochastische_Optimierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Robuste_Optimierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Robuste_Optimierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Chance_Constraints.py</code> <a class="download-link" href="programme/Chance_Constraints.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="dynamische-programmierung.html">Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Bellman_Minimalbeispiel.py</code> <a class="download-link" href="programme/Bellman_Minimalbeispiel.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Mehrperiodige_Order_Execution.py</code> <a class="download-link" href="programme/Mehrperiodige_Order_Execution.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="mehrziel.html">Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Mehrziel_Pareto.py</code> <a class="download-link" href="programme/Mehrziel_Pareto.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="prognose.html">Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Predict_then_Optimize.py</code> <a class="download-link" href="programme/Predict_then_Optimize.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="bruecke.html">Kapitel 16: Die Strukturbrücke — dieselbe Mathematik, zwei Welten</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Strukturbruecke.py</code> <a class="download-link" href="programme/Strukturbruecke.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="supplychain.html">Kapitel 17: Supply-Chain und Energieeinsatz unter Unsicherheit</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Kraftwerkseinsatz.py</code> <a class="download-link" href="programme/Kraftwerkseinsatz.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="finanzdaten.html">Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Renditen_Vergleich.py</code> <a class="download-link" href="programme/Renditen_Vergleich.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Schaetzrauschen_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Schaetzrauschen_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Finanzdaten_Ledoit_Wolf.py</code> <a class="download-link" href="programme/Finanzdaten_Ledoit_Wolf.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Kovarianz_Falle.py</code> <a class="download-link" href="programme/Kovarianz_Falle.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="markowitz.html">Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Diversifikation_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/Diversifikation_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Markowitz_CVXPY.py</code> <a class="download-link" href="programme/Markowitz_CVXPY.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Renditeschaetzung_Falle.py</code> <a class="download-link" href="programme/Renditeschaetzung_Falle.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="cvar.html">Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>VaR_CVaR_Demo.py</code> <a class="download-link" href="programme/VaR_CVaR_Demo.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>CVaR_Portfolio.py</code> <a class="download-link" href="programme/CVaR_Portfolio.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="handelsmaschine.html">Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>QuantitativeTradingEngine.py</code> <a class="download-link" href="programme/QuantitativeTradingEngine.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Backtest_Fallen.py</code> <a class="download-link" href="programme/Backtest_Fallen.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Data_Snooping.py</code> <a class="download-link" href="programme/Data_Snooping.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="praxisfallen.html">Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>Infeasibility_Diagnose.py</code> <a class="download-link" href="programme/Infeasibility_Diagnose.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Erklaerbarkeit.py</code> <a class="download-link" href="programme/Erklaerbarkeit.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Constraint_Attribution.py</code> <a class="download-link" href="programme/Constraint_Attribution.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Betriebsueberwachung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Betriebsueberwachung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>or_kern.py</code> <a class="download-link" href="programme/or_kern.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Solverwechsel_CPSAT_HiGHS.py</code> <a class="download-link" href="programme/Solverwechsel_CPSAT_HiGHS.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section><section class="programmgruppe"><h2><a href="testing.html">Kapitel 23: Testen, Messen, Ausliefern</a></h2><ul class="programmliste"><li><code>test_or_kern.py</code> <a class="download-link" href="programme/test_or_kern.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Mutationstest.py</code> <a class="download-link" href="programme/Mutationstest.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Benchmark_Skalierung.py</code> <a class="download-link" href="programme/Benchmark_Skalierung.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li><li><code>Optimierungsdienst.py</code> <a class="download-link" href="programme/Optimierungsdienst.py" download><svg class="icon" aria-hidden="true"><use href="#icon-download"></use></svg> Herunterladen</a></li></ul></section>
</article>
<nav class="prev-next"><span class="prev-next-leer"></span><span class="prev-next-leer"></span></nav>
</main>
</div>
<footer class="site-footer">
<p>© Dieter Schlüter · <a href="gesamtdokument.html">Gesamtdokument</a> ·
<a href="programme.html">Beispielprogramme</a></p>
</footer>
<script defer src="assets/search-index.js"></script>
<script defer src="assets/programme.js"></script>
<script defer src="assets/site.js"></script>
</body>
</html>
Reference in a new issue View git blame Copy permalink