Integer Programming and Combinatorial Optimization 自动时间表生成的实践与理论III

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出版者:1 edition (2001年6月1日)
作者:Karen Aardal
出品人:
页数:421
译者:
出版时间:2001-6
价格:110.0
装帧:平装
isbn号码:9783540422259
丛书系列:
图书标签:
  • Integer Programming
  • Combinatorial Optimization
  • Scheduling
  • Algorithms
  • Theory
  • Practice
  • Optimization
  • Automated Timetabling
  • Computer Science
  • Operations Research
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This book constitutes the reviewed proceedings of the 8th International Conference on Integer Programming and Combinatorial Optimization, IPCO 2001, held in Utrecht, The Netherlands in June 2001. The 32 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 108 submissions. The proceedings reflect most current directions in integer programming and optimization research. Among the topics covered are approximation algorithms, branch and bound algorithms, computational biology, computational complexity, algorithmic geometry, cutting plane algorithms, diophantine equations, geometry of members, graph and network algorithms, online algorithms, polyhedral combinatorics, scheduling theory and algorithms, and semidefinite programs.

整数规划与组合优化:自动排程的实践与理论 III 内容摘要 《整数规划与组合优化:自动排程的实践与理论 III》深入探讨了利用整数规划(IP)和组合优化(CO)技术解决复杂自动排程问题的理论基础与实际应用。本书是该系列中的第三卷,在前两卷的基础上,进一步拓展了排程领域的深度与广度,聚焦于当前研究热点和前沿技术,旨在为读者提供一套系统、全面的自动排程理论框架及实操指南。 本书从排程问题的本质出发,详细阐述了如何将各类实际的排程挑战,如生产线调度、交通流量控制、人员排班、项目管理、物流配送以及能源分配等,转化为精确的数学模型。其中,整数规划以其强大的表达能力,能够灵活地处理离散决策变量、逻辑约束和目标函数,成为建模的核心工具。本书将引导读者掌握如何构建不同类型的整数规划模型,包括0-1整数规划、混合整数规划(MIP)等,以精确地描述排程中的各种约束条件,例如资源可用性、时间窗口、优先级、依赖关系以及人员能力等。 在理论层面,本书系统性地介绍了求解IP和CO问题的经典算法与现代技术。这包括但不限于: 分支定界法(Branch and Bound):深入解析其核心思想、分支策略、定界技术以及如何在实际中优化算法性能。 割平面法(Cutting Plane Methods):详细讲解不同类型的割平面(如Gomory割、Chvátal割)的构造原理及其在加速IP求解中的作用。 列生成法(Column Generation):重点阐述其在处理大规模IP问题时的优势,如何通过生成有用的变量(列)来逐步构建问题的最优解。 启发式算法与元启发式算法(Heuristics and Metaheuristics):在无法获得全局最优解的情况下,本书将介绍一系列高效的近似算法,如遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、禁忌搜索(TS)、粒子群优化(PSO)等。这些算法能够快速找到高质量的近似解,对于处理NP-hard的排程问题尤为重要。 约束规划(Constraint Programming, CP):探讨CP在某些类型排程问题中的独特性和优势,特别是其在处理复杂逻辑约束方面的能力,以及与IP结合的混合方法。 图论方法:介绍如何利用图论工具,如网络流、匹配算法、最短路径算法等,来解决具有图结构的排程问题,例如车间调度中的关键路径分析。 本书不仅停留在理论介绍,更强调实践应用。每一章都配备了精心设计的案例研究,涵盖了从简单到复杂的多种排程场景。这些案例将引导读者: 问题建模:分析实际排程问题,识别关键要素,并将其转化为数学模型。 算法选择:根据问题的规模、复杂度和对解质量的要求,选择最合适的求解算法或算法组合。 软件工具应用:介绍如何使用主流的IP/CO求解器,如Gurobi、CPLEX、SCIP等,以及其他专门的排程软件库,实现模型的求解和结果分析。 结果解读与优化:指导读者如何理解和解释求解器输出的结果,如何对排程方案进行后处理和优化,以满足实际业务需求。 《整数规划与组合优化:自动排程的实践与理论 III》 的内容设计旨在满足以下读者群体: 学术研究人员:为排程领域的研究者提供前沿的理论知识、新的模型构建思路和算法创新方向。 研究生与高年级本科生:作为深入学习整数规划、组合优化及自动排程技术的教材或参考书。 工程师与领域专家:为在工业界从事生产调度、物流管理、项目规划、资源分配等工作的专业人士提供解决实际问题的理论工具和方法论。 数据科学家与算法工程师:为致力于开发智能决策支持系统和自动化优化解决方案的专业人士提供坚实的理论基础和实践指导。 本书的独到之处在于其理论与实践的紧密结合。作者力求以清晰易懂的语言,阐释抽象的数学概念,并通过丰富的案例,展示如何将这些概念转化为解决现实世界排程问题的有效方案。此外,本书也探讨了排程中的一些高级主题,例如: 不确定性下的排程(Stochastic Scheduling):如何处理因需求波动、设备故障等不确定因素导致的排程问题。 鲁棒排程(Robust Scheduling):设计能够抵御一定程度扰动的排程方案。 多目标排程(Multi-objective Scheduling):在同时考虑成本、时间、质量等多个相互冲突的目标时,如何寻找最优或近优的折衷方案。 动态排程(Dynamic Scheduling):随着新任务的出现或系统状态的变化,如何实时更新和调整排程。 分布式排程(Distributed Scheduling):在多个相互独立的系统或部门之间协调排程。 通过本书的学习,读者将能够: 深刻理解整数规划和组合优化在自动排程中的核心作用。 熟练掌握构建各类排程问题的数学模型。 熟悉各种重要的求解算法及其适用场景。 能够运用专业的软件工具解决实际的排程难题。 具备分析和评估排程方案的能力,并能提出改进建议。 紧跟排程领域最新的研究动态和技术进展。 《整数规划与组合优化:自动排程的实践与理论 III》是您在该领域迈向精深、解决复杂挑战的必备参考。

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这本书的装帧设计,尤其是书脊的处理,透出一种经久耐用的质感,仿佛它不是一本短时间内会被淘汰的参考书,而是可以作为案头工具长期参考的经典。从内容布局的宏观把握来看,它似乎成功地构建了一个完整的知识地图,将那些分散在不同期刊和会议论文中的精华理论进行了系统性的整合与提炼。我期待看到它如何处理那些在实际调度中经常出现的非线性和随机性因素,并将其巧妙地融入到框架之中。优秀的优化书籍不应该仅仅停留在静态的模型建立上,更应该展现出动态决策和不确定性处理的能力。如果这本书能够在这些高阶议题上给出独到的见解和可行的建模方案,那么它无疑将成为该领域内一本不可或缺的参考宝典,其价值远超其标价。

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这本书的封面设计简洁有力,色彩搭配沉稳中带着一丝前沿科技的冷峻感,让人一眼就能感受到其专业性和深度。我拿到手后,首先被其厚实的质感所吸引,这通常意味着内容量的丰富和扎实。尽管我尚未深入阅读,但仅凭目录和前言部分流露出的专业气息,便能推断出这是一部在理论基础和实际应用之间架起了坚实桥梁的力作。作者显然对离散数学、图论以及运筹学有着极为深刻的理解,并试图将这些复杂的数学工具应用于解决现实世界中那些看似无解的优化难题。这本书的结构布局似乎非常严谨,从基础概念的铺陈到高级算法的剖析,层层递进,旨在引导读者构建起一个完整的知识体系。我期待着它能在复杂调度、资源分配等领域提供真正具有操作性的解决方案,而不是停留在纯粹的数学推导层面。

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这本书的写作风格显得非常沉稳、克制,没有过多的煽情或夸张的宣传口吻,完全依靠内容的厚度来赢得读者的尊重。这种“老派”的学术态度,反而更让人觉得可靠。我注意到在一些关键定理的推导过程中,作者似乎花费了大量的笔墨来论证其收敛性和最优性,这表明了作者对于数学严谨性的执着追求。对于那些习惯了快速、表层学习的读者来说,这本书可能需要投入相当的耐心去啃读,但一旦跨越了初期的理解障碍,我深信其所蕴含的底层逻辑和思维框架将对读者的学术视野产生深远的影响。它似乎在教导我们如何“思考”优化问题,而不仅仅是“套用”公式。

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这本书的排版和印刷质量着实令人称赞,纸张触感舒适,字体清晰易读,这对于需要长时间面对复杂公式和证明的读者来说,无疑是一种巨大的福音。在初步翻阅时,我注意到作者在引入新概念时,通常会先辅以直观的例子,这极大地降低了理解抽象理论的门槛。特别是那些关于约束条件的构建和松弛化技术的讨论,虽然是偏理论的部分,但作者似乎非常注重如何将这些抽象的数学语言转化为可以被计算机高效处理的逻辑框架。这种对实践可操作性的强调,让我对它在工业界的应用前景充满了好奇。我猜想,这本书可能不仅仅是一本学术专著,更像是一本为高级工程师和算法设计师量身定制的“工具手册”,指导我们如何将数学的美感转化为生产力上的效率提升。

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作为一名长期在计算科学领域摸爬滚打的研究者,我对于那些旨在弥合理论与实践鸿沟的著作抱有极高的期望。从这本书的标题所暗示的方向来看,它似乎触及了现代优化领域最炙手可热的几个焦点。我特别留意到其中关于“组合优化”的表述,这往往意味着对NP难问题的巧妙处理。我希望书中能深入探讨诸如分支定界、割平面法以及启发式搜索策略的最新进展,尤其是如何结合现代计算资源(如并行处理)来加速求解过程。如果作者能够详尽阐述各种求解器(Solver)背后的核心算法思想,并对比不同方法在处理大规模实例时的性能差异,那么这本书的价值将是无可估量的。它不仅仅是知识的传递,更像是一次前沿思想的交锋和技术路线的选择指南。

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