Linear Programming and Extensions

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出版者:Princeton University Press
作者:George Dantzig
出品人:
页数:656
译者:
出版时间:1998-8-3
价格:USD 95.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780691059136
丛书系列:Princeton Landmarks in Mathematics and Physics
图书标签:
  • 数学
  • 最优化
  • Optimization
  • 线性规划
  • 运筹学
  • 最优化
  • 算法
  • 数学建模
  • 扩展理论
  • 组合优化
  • 网络优化
  • 整数规划
  • 对偶理论
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具体描述

In real-world problems related to finance, business, and management, mathematicians and economists frequently encounter optimization problems. In this classic book, George Dantzig looks at a wealth of examples and develops linear programming methods for their solutions. He begins by introducing the basic theory of linear inequalities and describes the powerful simplex method used to solve them. Treatments of the price concept, the transportation problem, and matrix methods are also given, and key mathematical concepts such as the properties of convex sets and linear vector spaces are covered.George Dantzig is properly acclaimed as the 'father of linear programming.' Linear programming is a mathematical technique used to optimize a situation. It can be used to minimize traffic congestion or to maximize the scheduling of airline flights. He formulated its basic theoretical model and discovered its underlying computational algorithm, the 'simplex method,' in a pathbreaking memorandum published by the United States Air Force in early 1948." Linear Programming and Extensions" provides an extraordinary account of the subsequent development of his subject, including research in mathematical theory, computation, economic analysis, and applications to industrial problems. Dantzig first achieved success as a statistics graduate student at the University of California, Berkeley. One day he arrived for a class after it had begun, and assumed the two problems on the board were assigned for homework. When he handed in the solutions, he apologized to his professor, Jerzy Neyman, for their being late but explained that he had found the problems harder than usual. About six weeks later, Neyman excitedly told Dantzig, 'I've just written an introduction to one of your papers. Read it so I can send it out right away for publication'. Dantzig had no idea what he was talking about. He later learned that the 'homework' problems had in fact been two famous unsolved problems in statistics.

好的,这是一本关于组合优化与图论在实际问题中应用的专著的详细简介,严格遵循您的要求,不涉及《线性规划与扩展》的内容,并且力求专业、深入,避免任何人工痕迹。 组合优化与图论:现代算法与实践应用 内容概述 本书深入探讨了组合优化(Combinatorial Optimization)和图论(Graph Theory)这两大数学分支在解决复杂离散决策问题中的核心理论、前沿算法及其工程实践。本书旨在为研究生、高级本科生以及在运筹学、计算机科学、工业工程和数据科学领域工作的专业人士,提供一个全面且严谨的知识体系,以应对现实世界中规模庞大且结构复杂的优化挑战。 全书内容组织围绕“建模—求解—分析”的闭环展开,重点聚焦于那些传统线性规划方法难以有效处理的、具有离散结构和强约束特点的问题。我们摒弃了对基础线性规划理论的冗余介绍,转而着重于超越单纯单纯形法和内点法的精确算法和启发式方法的精妙设计。 核心章节深度解析 第一部分:图论基础与网络流的深化 本部分从图论的现代视角出发,为后续的优化问题奠定坚实的结构化基础。 第一章:高级图结构与代数图论 本章超越了基础的连通性与遍历性,引入了代数图论的概念,包括图的拉普拉斯矩阵、谱分析及其在网络稳定性、社区划分和信息传播模型中的应用。重点讨论了平面图的对偶性以及拓扑不变量在复杂网络分析中的作用。我们详细探讨了具有特定拓扑结构(如超图、交错图)的优化建模挑战。 第二章:网络流的极限与扩展 在回顾最大流/最小割等经典算法的基础上,本章将重点放在多商品流问题(Multi-commodity Flow)的复杂性分析。我们深入研究了基于分解算法(如Benders分解在流问题中的应用)来处理大规模、分散决策网络的方法。此外,对动态网络流(流量随时间变化的建模)和随机网络流(考虑不确定性的流分配)进行了详尽的数学阐述和算法比较。 第二部分:精确组合优化算法 本部分是本书的核心,专注于解决“NP难”问题的有效求解技术。 第三章:分支定界与分支切割法的精细化 本章聚焦于如何高效地实现和优化分支定界(Branch and Bound)框架。我们详细分析了割平面(Cutting Planes)的生成技术,不仅仅局限于基本的割平面,而是深入探讨了Gomory切、Chvátal-Gomory复合切的生成过程,以及如何利用分离(Separation)算法高效地找到强边界。对于分支策略,我们比较了基于启发式变量选择(如基于局部最优性的启发式)和基于对偶松弛的敏感性分析的分支策略。 第四章:回溯搜索、约束规划与整数线性规划(ILP)的高级技术 本章探讨了如何将回溯搜索与约束传播技术相结合,形成约束规划(Constraint Programming, CP)。我们详细分析了弧一致性(Arc Consistency)算法和知识剪枝(Knowledge-based Pruning)在解决调度和资源分配问题中的优势。对于ILP求解器,本章聚焦于预处理(Preprocessing)技术,如行/列的压缩、支配关系的消除,以及如何通过剖分(Banch-and-Cut)框架,动态地将CP和LP技术融合,以应对混合整数问题。 第五章:精确算法在经典问题中的应用 本章通过对经典NP难问题的深度剖析,展示精确算法的威力。 旅行商问题(TSP)的精确求解:重点讨论了如何利用子环消除约束的有效生成,结合TSP的对偶理论(如1-树松弛),构建出能求解数千节点实例的求解器核心。 背包问题与集合覆盖/划分问题:分析了基于动态规划(用于伪多项式时间算法)与割平面相结合的混合方法,特别是针对稀疏约束矩阵的求解策略。 第三部分:启发式、元启发式与近似算法 当精确求解变得不切实际时,我们需要高质量的近似方案。本部分着重于快速、鲁棒的求解策略。 第六章:元启发式算法的设计与调优 本章深入研究了模拟退火(Simulated Annealing, SA)、禁忌搜索(Tabu Search, TS)以及遗传算法(Genetic Algorithms, GA)的数学基础和实现细节。我们强调了设计高效的邻域结构和自适应参数调整机制(如在SA中动态变化的温度调度,在TS中灵活的候选列表管理)对于算法性能的关键作用。此外,对粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)在路径规划和调度中的特定适用场景进行了分析。 第七章:近似算法与性能保证 本章关注具有数学保证的近似解法。我们将重点放在贪婪算法(Greedy Algorithms)的性能界限分析(如竞争比),以及如何通过随机化技术(如随机取样、概率分析)来提高近似解的质量。特别是对连通性问题(如最小生成树的概化)和覆盖问题的多项式时间近似方案(PTAS)的构造进行了严谨的讨论。 第四部分:现代应用与前沿研究方向 本部分探讨了将组合优化应用于当前热门技术领域的实践。 第八章:图嵌入与优化决策 本章探讨了将深度学习(如图神经网络 GNN)的表征学习能力与优化求解器相结合的前沿研究。我们分析了如何利用GNN学习复杂约束的结构信息,从而指导分支定界过程中的变量选择,或者用于预测最优解的局部结构,以加速启发式搜索的收敛速度。 第九章:大规模优化问题的分解与并行化 对于具有自然分解结构的超大规模问题(如电力系统优化、大规模物流网络),本章详细介绍了Benders分解、Lagrange松弛以及Cut Generation的并行框架。重点讨论了同步与异步的对偶价格计算机制,以及如何设计高效的消息传递接口来协调分布式求解过程。 本书特色 1. 理论的深度而非广度:本书聚焦于高级算法的内在机理和效率瓶颈,避免了对基础理论的复述。 2. 实践驱动的叙事:每个理论章节都紧密结合至少一个现实世界的复杂案例(如生产调度、供应链设计、网络设计),展示数学模型如何转化为可运行的、高性能的求解器组件。 3. 强调算法工程:书中包含了关于数据结构选择、内存管理和高并发环境下的求解器设计哲学讨论,旨在培养读者构建工业级优化引擎的能力。 本书是为那些已经掌握了离散数学和基础优化理论的读者量身定制的进阶读物,旨在将读者从“理解”优化问题提升到“设计和实现”先进优化工具的层次。

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