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出版者:Springer Verlag

作者:Klamroth, Kathrin

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2002-10

价格:$ 117.52

装帧:HRD

isbn号码:9780387954981

丛书系列:Springer Series in Operations Research

图书标签:

• 计算机理论
• Location Problems
• Facility Location
• Barrier Problems
• Optimization
• Integer Programming
• Combinatorial Optimization
• Logistics
• Supply Chain
• Network Design
• Mathematical Programming

复杂网络系统中的鲁棒性设计与优化 本书聚焦于现代复杂网络系统在面临不确定性和扰动时的设计、分析与优化问题。 随着信息技术、交通运输、能源供应等关键基础设施日益依赖于高度互联的网络结构，确保这些系统在外部冲击下依然能维持基本功能（即鲁棒性）成为一个至关重要的工程与科学挑战。本书旨在提供一个全面且深入的视角，探讨如何通过结构设计、动态控制以及资源分配策略来增强网络系统的韧性与可靠性。 本书的叙事线索围绕“建模、分析、优化”三大核心支柱展开，从理论基础出发，逐步深入到实际工程应用中的具体问题。我们首先建立严谨的数学框架来描述和量化复杂网络，随后分析其在不同类型扰动下的脆弱性指标，最后提出切实可行的鲁棒性增强策略。 第一部分：复杂网络的数学建模与特性分析 本部分奠定了全书的理论基础，侧重于如何用精确的数学语言来刻画具有大量相互作用节点的网络系统。 第一章：网络拓扑的几何与代数表示 本章详细阐述了复杂网络结构的不同表示方法。我们超越了传统的图论范畴，引入了更高维度的拓扑结构描述，例如超图（Hypergraphs）和张量网络（Tensor Networks），以更好地捕获多方交互关系。重点讨论了邻接矩阵、拉普拉斯矩阵的谱特性如何揭示网络的连通性、扩散速度和模态分离特性。特别关注了基于度分布的异质性建模，及其对级联失效模式的影响。此外，引入了随机几何模型（如Rényi图、Scale-Free网络）和基于模型（如Preferential Attachment）的生成过程，用以模拟真实世界网络的演化规律。 第二章：动态系统在网络上的耦合与传播 复杂网络系统的核心在于其节点上的动态行为如何通过连接相互影响。本章分析了不同类型的耦合机制（如同步耦合、线性耦合、非线性耦合）对全局动力学的影响。我们深入探讨了同步理论在网络系统中的应用，包括完全同步、部分同步以及振荡器的相位锁定现象。针对信息传播和疾病扩散模型（如SIS, SIR模型），本章结合网络结构分析了疾病或信息传播的临界阈值，以及如何利用网络结构控制传播的范围和速度。 第三章：网络鲁棒性的定量度量与脆弱性分析 如何量化一个网络的“强弱”是本部分的关键。鲁棒性并非单一指标，而是多维度的概念。本章首先定义了不同层面的鲁棒性指标：结构鲁棒性（抵抗节点或边的随机/蓄意移除）、功能鲁棒性（抵抗节点功能退化或信息流中断）、以及时间鲁棒性（系统在扰动后恢复的速度）。我们详细分析了攻击策略对系统性能的影响，例如针对高连接度节点（Hubs）的攻击和针对高介数节点的攻击所产生的不同级联效应。通过引入熵、信息冗余度和有效性指标，构建了一个多层次的脆弱性评估框架。 第二部分：不确定性下的系统性能优化 本部分将分析视角从描述转向干预，探讨在面对已知或未知的外部干扰时，如何设计最优的控制和资源配置策略。 第四章：随机过程与不确定性下的网络分析 现实中的网络总是受到随机噪声和不确定性事件的影响。本章引入随机微分方程（SDEs）和马尔可夫链模型来描述具有随机特性的网络动态。重点分析了具有随机拓扑结构的变化，例如网络动态重构（Self-healing Networks）和随机故障的累积效应。针对随机优化问题，我们探讨了如蒙特卡洛模拟和随机逼近法在评估系统长期性能方面的应用。 第五章：网络控制理论与最小干预策略 本章聚焦于如何通过对网络中的少数关键节点施加控制输入，以实现期望的全局目标（如全局同步、特定信息流的抑制）。我们引入了图拉普拉斯矩阵的零空间理论，分析了实现完全控制所需的最小控制集。针对大型系统，我们探讨了分布式控制和局部反馈策略的有效性，并将其与集中式最优控制方法（如LQR）在计算复杂度和性能之间进行权衡。特别讨论了最优控制在网络资源分配问题中的应用，例如如何最优地分配带宽或能源以最大化系统吞吐量。 第六章：容错与冗余机制的设计 容错性是提高系统鲁棒性的核心手段。本章深入研究了主动容错（Active Fault Tolerance）和被动容错（Passive Fault Tolerance）的设计原则。在结构层面，我们分析了增加冗余连接（如小世界网络中的环状连接）对抵抗随机故障的边际效益。在功能层面，我们探讨了异构节点备份策略——即用不同性能的备用单元替换故障单元的最优方案。此外，本章还讨论了网络化系统中的状态估计与故障检测技术，如卡尔曼滤波在估计网络状态和隔离故障源方面的应用。 第三部分：面向实际应用的优化与应用案例 本部分将理论模型应用于具体的工程领域，展示如何利用前述工具解决实际中的复杂问题。 第七章：交通流网络中的拥堵控制与弹性规划 交通网络是典型的复杂动态系统。本章分析了OD需求变化和随机交通事故对路网性能的影响。我们建立基于流量守恒的宏观交通模型，并将其嵌入到鲁棒性分析框架中。提出的优化问题包括：在面对突发事件时，如何实时动态地调整信号配时和路径引导策略以最小化平均延误；以及如何进行长期的基础设施投资规划，以提高系统对极端天气或大规模事故的抵抗能力。重点讨论了基于边缘计算和分布式决策的实时拥堵缓解方案。 第八章：电网与能源系统的韧性规划 现代电力系统正朝着智能电网方向发展，其互联性使其极易受到级联停电的影响。本章以直流潮流模型为基础，分析了关键输电线路故障（如物理攻击或自然灾害）引发的电压崩溃风险。我们提出了基于最优潮流（OPF）的动态恢复策略，目标是在扰动后迅速隔离故障区域并重新平衡负荷。此外，本章还探讨了分布式能源（如微电网）的集成如何通过解耦网络结构来增强整体系统的抗击打能力。 第九章：信息安全与网络防御策略 在信息战和网络攻击日益复杂的背景下，信息网络的安全性是鲁棒性的重要体现。本章将网络攻击视为一种蓄意的、针对性的扰动。我们分析了DDoS攻击、僵尸网络控制等常见攻击模式对网络服务质量（QoS）的影响。重点探讨了基于博弈论的防御策略建模，即攻击者和防御者之间的动态互动。提出的优化问题包括：如何最优地部署防火墙、入侵检测系统（IDS）以及蜜罐网络，以最小的成本实现对网络资源的保护和对攻击者的有效诱捕。 本书的深度和广度旨在为研究生、研究人员及高级工程师提供一个分析和设计高鲁棒性复杂网络系统的综合工具箱，强调理论的严谨性与工程实践的有效结合。

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我是一名风险管理领域的专业人士，尤其关注企业在面对不确定性和潜在风险时的决策过程。对于设施选址，风险管理是我工作中的重中之重。而“障碍”，在我看来，正是风险最直接的体现。“障碍”可能是政治不稳定、经济波动、自然灾害、甚至是供应链中断。我迫切地想知道，《Single-facility Location Problems with Barriers》这本书，是如何将这些风险因素转化为可量化的“障碍”并纳入到设施选址模型中的？它是否会提供一些量化评估不同“障碍”对设施运营风险的框架？例如，一个设在地震带上的设施，其“障碍”等级如何评估？一个位于贸易摩擦频发地区的设施，其“障碍”又该如何计算？我尤其关注书中关于鲁棒性优化和韧性设计的内容。在充满不确定性的环境中，找到一个“最优”的选址可能并不足够，更重要的是找到一个能够应对各种“障碍”和风险的“稳健”的选址。我希望书中能提供一些关于如何设计具有高韧性的设施网络，以及如何通过多目标优化来平衡成本、效率和风险的理论和方法。如果书中能包含一些关于灾后重建和应急响应设施选址的案例分析，那将对我非常有启发。总之，这本书在我看来，是帮助企业在复杂多变的商业环境中做出更明智、更安全的设施选址决策的有力工具。

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我是一名对房地产开发和城市扩张规律感兴趣的业余历史爱好者。在研究城市发展史的过程中，我常常惊叹于地理环境和历史因素是如何塑造城市形态的。而“障碍”，在我看来，正是塑造城市形态最重要的因素之一。从古老的河流、山脉，到后来的交通网络、工业区，再到今天的自然保护区、基础设施限制，这些“障碍”无时无刻不在影响着人们选择居住和进行商业活动的位置。我非常想知道，《Single-facility Location Problems with Barriers》这本书，是否能从一个更宏观、更历史的视角来分析这些“障碍”如何影响设施的选址？它是否会探讨不同历史时期，“障碍”的定义和影响是如何变化的？例如，在工业革命时期，河流可能是一个重要的“连接障碍”，但也是一个“能源障碍”；而在现代，城市规划中的绿地和公园，则成为了重要的“居住障碍”，但也可能成为“宜居性障碍”。我期待书中能包含一些历史案例的分析，比如某个城市是如何在克服了地理障碍后实现扩张的，或者某个区域又是如何因为未能有效应对“障碍”而发展受阻的。我更希望的是，这本书能提供一种分析框架，帮助我们理解不同类型的“障碍”对长期城市发展和经济活动的空间布局所产生的深远影响，从而让我们能更深刻地理解城市演变的内在逻辑。

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我对这本书的兴趣，更多地源于我对城市规划和公共服务设施布局的好奇心。我是一名城市研究的爱好者，经常思考如何才能让城市资源更有效地分配，从而提升居民的生活质量。在城市规划中，设施选址是一个至关重要的环节，而“障碍”的存在，往往是现实中最具挑战性的部分。想象一下，我们要在一个城市中规划一个新的医院、消防站或者公交枢纽。河流、高架桥、历史保护区、甚至是噪音敏感区域，都可能成为理想选址的“障碍”。这本书的名字，立刻引起了我的共鸣。我希望它能深入探讨如何在城市规划的框架下，有效地识别、建模和处理这些障碍。例如，对于那些需要快速响应的紧急服务设施，如何考虑时间障碍和可达性障碍？对于那些需要考虑长期可持续性的设施，又如何考虑环境障碍和社区接受度障碍？我更关注的是书中提供的决策支持工具。在城市规划中，决策往往需要平衡多个利益相关者的需求，并且需要考虑长远的社会效益。我希望这本书能提供一些模型和方法，能够帮助规划者量化不同选址方案在克服障碍方面的优势，并从中选出最符合城市发展战略的方案。如果书中能包含关于公共设施选址的案例研究，比如如何在一个复杂的城市环境中规划一个跨区域的医疗中心，那将对我非常有启发。我期待书中能够解释清楚，这些“障碍”是如何影响到最优解的，以及如何通过调整模型参数来应对不同的障碍组合。

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我是一名对人工智能在复杂系统建模中的应用充满好奇的研究者，特别是在机器学习和运筹学的交叉领域。当读到《Single-facility Location Problems with Barriers》这本书时，我 immediately 联想到，这些“障碍”是否可以通过机器学习的方法来识别和量化？传统的运筹学模型往往需要预先定义好障碍的类型和参数，但在现实世界中，很多障碍可能是动态变化的，或者是难以明确定义的。我非常想知道，书中是如何处理这些“模糊”和“动态”的障碍的？它是否会利用数据驱动的方法来学习障碍的影响？例如，是否会使用历史交通数据来预测拥堵的障碍，或者使用天气数据来预测自然灾害的障碍？我特别关注书中在算法设计上的创新。引入障碍，尤其是动态障碍，无疑会增加问题的计算难度。我期待书中能提供一些结合了机器学习和传统优化技术的算法，例如，利用强化学习来动态调整设施的布局策略，或者利用图神经网络来学习复杂地形下的可达性。如果书中能包含一些关于如何处理大规模、高维度障碍数据的讨论，那将对我非常有价值。我也希望书中能对不同障碍组合对设施选址结果的影响进行深入分析，从而帮助我们理解不同策略的优劣。总之，这本书在我看来，是探索人工智能在解决实际复杂问题方面潜力的一个重要方向。

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我是一名对经济学和地理学交叉领域颇感兴趣的业余研究者，尤其关注区域经济发展中的空间配置问题。设施选址，在我看来，是区域经济发展的关键驱动力之一。当我在书店看到《Single-facility Location Problems with Barriers》这本书时，我的眼睛立刻亮了起来。我一直认为，传统的设施选址模型忽略了经济活动中普遍存在的“摩擦”和“阻碍”。这些“障碍”可能来自于自然地理条件，如地形、气候，也可能来自于社会经济因素，如基础设施不完善、信息不对称、甚至是市场分割。我非常想知道，这本书是如何将这些经济学和地理学上的“障碍”进行量化和建模的？它是否会考虑不同类型障碍对经济辐射、市场可达性以及资源流动的影响？我特别关注书中对“负外部性”的考虑，例如，一个设施的选址可能会因为周围存在某些“障碍”（如污染源）而导致其经济效益下降。如果书中能提供一些关于如何评估和权衡不同障碍对设施经济绩效影响的分析，那将极具价值。我也希望书中能包含一些跨区域的设施选址案例，以分析不同区域的“障碍”特征如何影响最优的设施布局，从而为区域经济一体化或协同发展提供理论支持。最终，我希望这本书能够提供一种更具现实意义的工具，帮助我们理解和优化生产要素在空间上的配置，从而促进更均衡和可持续的区域经济发展。

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作为一名物流行业的初学者，我一直在努力理解如何才能构建最优化、最经济的物流网络。我接触的第一个关于设施选址的理论，让我觉得有些过于理想化，仿佛世界是平坦且没有阻碍的。直到我看到了《Single-facility Location Problems with Barriers》这本书，我才意识到，现实中的物流网络布局充满了各种各样的“障碍”。想想看，一个仓库的选址，不仅要考虑离客户的距离，还要考虑道路的限制、运输工具的限制、甚至可能存在的海关或边境检查站。这本书的出现，正是我所需要的。我非常期待书中能够详细地阐述，不同类型的“障碍”是如何影响物流成本和配送效率的。例如，一个拥堵的交通枢纽，它对运输时间的影响该如何量化？一个季节性的自然灾害，它又会在多大程度上影响设施的可用性？我希望书中不仅能提供理论上的模型，更能提供一些实用的算法和工具，帮助我计算出最优的仓库位置，最大限度地降低运输时间和成本，同时又能应对潜在的风险。如果书中能包含一些关于最后一公里配送的案例分析，以及如何在这个过程中克服“障碍”，那将对我非常有帮助。我更希望的是，这本书能够帮助我建立一种全局观，理解设施选址不仅仅是简单的几何问题，更是对复杂现实因素的综合考量。

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这本书的名字听起来就很专业，但当我拿到它时，还是被它厚重的体量和密集的公式吓了一跳。我是一名对运筹学领域略有涉猎的工程师，一直对设施选址问题抱有浓厚的兴趣，尤其是那些更贴近现实复杂度的变种。想象一下，在城市规划、物流网络设计，甚至灾害响应这样的场景中，我们不仅仅是简单地选择一个最优位置，还需要考虑各种各样的“障碍”。这些障碍可能是一些物理性的，比如河流、山脉、禁区，也可能是功能性的，比如交通拥堵点、成本高昂的地带，甚至是时间上的限制。这本书，顾名思义，似乎就致力于解决这类问题。我尤其好奇的是，它将如何建模这些“障碍”？是通过增加成本函数、引入距离的非线性关系，还是通过更复杂的图论结构？书中的案例研究是否能覆盖到我实际工作中会遇到的各种棘手情况？我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能提供切实可行的算法和求解策略。毕竟，理论再优美，如果无法落地，也只是空中楼阁。我对书中的章节安排充满期待，特别是关于障碍类型分类、不同障碍组合下的模型构建，以及针对这些模型的求解算法的讨论。我希望能从中学习到如何将抽象的数学模型转化为能够指导实际决策的工具，并且希望作者能够用清晰的语言解释复杂的概念，即使对于非数学背景的读者也能有所启发。如果书中的算法能够提供在计算效率上的优化，或者在处理大规模问题时的鲁棒性，那就更完美了。总而言之，我带着一种既敬畏又充满期待的心情翻开了这本书，希望它能成为我解决复杂设施选址问题的得力助手。

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我是一名计算机科学专业的学生，对优化算法和计算复杂度有着浓厚的兴趣。在我的课程中，我接触过一些基础的设施选址问题，比如K-median和K-center问题。然而，我一直觉得这些模型过于简化，未能反映出真实世界中的复杂性。这本书的书名，"Single-facility Location Problems with Barriers"，听起来就像是为解决这类复杂性而生。我尤其好奇的是，书中是如何将“障碍”这个概念融入到数学模型中的？是因为引入了特殊的图论结构，还是通过修改目标函数或约束条件？我期待书中能够详细介绍不同的障碍类型，以及它们在数学模型中的具体表示方式。例如，如果障碍是“不可通行区域”，那么它会如何影响距离的计算？如果障碍是“高成本区域”，那么它又会如何体现在目标函数中？我更关注的是书中的算法部分。我知道，引入障碍会使得问题变得更加困难，可能需要开发新的求解算法。我希望书中能够提供一些高效的求解算法，特别是那些能够在大规模问题上表现良好的算法。我也会对书中关于算法的理论分析感兴趣，比如算法的收敛性、最优性保证以及计算复杂度。如果书中还包含一些关于并行计算或分布式计算的技巧，那对我来说将是锦上添花。总之，我希望这本书能够为我提供一个深入了解复杂设施选址问题及其求解算法的平台，让我能够将理论知识与实际问题相结合。

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我是一名对自然科学和工程技术交叉应用充满热情的学生，对那些能够将抽象理论应用于解决实际工程问题的学科尤为着迷。当我在书目中看到《Single-facility Location Problems with Barriers》时，我立刻联想到，在工程建设中，无处不在的“障碍”对项目可行性和效率的影响。无论是勘探、采矿、还是建造大型基础设施，比如桥梁、隧道或水电站，都必须面对各种各样的自然障碍，如地质条件、地形起伏、水文状况，以及人为障碍，如土地征用、环境限制、甚至施工安全规定。我非常想知道，这本书是如何将这些工程上的“障碍”进行数学建模的？它是否会涉及到如有限元分析、数值模拟等技术，来评估不同地质条件下对设施稳定性的影响？它又将如何考虑施工进度的“时间障碍”以及资源有限性的“成本障碍”？我特别关注书中是否提供了在复杂工程环境下，如何进行最优设备部署和资源分配的算法。例如，在山区修建道路，如何选择最佳的爆破点和土方运输路线，就涉及到克服“地形障碍”的问题。我希望书中能包含一些与具体工程项目相关的案例研究，比如如何在一个复杂的地质环境中规划一个大型矿山的选址，或者如何在河流复杂的水文条件下设计一座跨江大桥的桥墩位置。这些案例将极大地帮助我理解理论的实际应用价值。

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作为一名在供应链管理领域摸爬滚打多年的老兵，我一直在寻找能够帮助我突破瓶颈的理论工具。传统的设施选址模型，虽然经典，但在面对日益复杂的全球化供应链时，显得有些力不从心。我的工作涉及到如何在高成本、高风险的环境中建立高效的仓储网络，而“障碍”这个概念，对我来说太熟悉不过了。可能是某个国家的贸易壁垒，可能是某个地区突发的政治动荡，也可能是某个海港的长期拥堵。这本书的标题，“Single-facility Location Problems with Barriers”，恰好击中了我的痛点。我迫切想知道，作者是如何将这些模糊、动态且难以量化的“障碍”纳入数学模型的？书中是否存在一套系统性的方法来评估和量化这些障碍的影响？例如，对于政治风险，如何将其转化为模型中的约束或成本？对于基础设施不足，如何将其体现在运输时间或成本的增加上？我非常关注书中提供的求解方法。对于这类问题，往往不存在解析解，需要依赖启发式算法或元启发式算法。我希望书中的算法不仅能够找到近似最优解，而且能在实际应用中具有可解释性，并且能够在合理的时间内给出结果。另外，我也希望看到一些实际案例的分析，能够让我看到这些理论是如何在真实世界中应用的，以及这些模型在解决实际问题时可能遇到的局限性和挑战。如果书中有关于模型灵敏度分析的内容，比如不同障碍参数变化对最优选址结果的影响，那将非常有价值，能帮助我更好地理解模型的稳健性。总而言之，这本书在我眼中，是一次解决实际问题的新机遇。

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