具体描述
The comprehensive introduction to the art and science of locating facilities to make your organization more efficient, effective, and profitable. For the professional siting facilities, the task of translating organizational goals and objectives into concrete facilities requires a working familiarity with the theoretical and practical fundamentals of facility location planning and modeling. The first hands-on guide to using and developing facility location models, Network and Discrete Location offers a practiceoriented introduction to model-building methods and solution algorithms, complete with software to solve classical problems of realistic size and end-of-chapter exercises to enhance the reader's understanding. The text introduces the reader to the key classical location problems (covering, center, median, and fixed charge) which form the nucleus of facility location modeling. It also discusses real-life extensions of the basic models used in locating: production and distribution facilities, interacting services and facilities, and undesirable facilities. The book outlines a host of methodological tools for solving location models and provides insights into when each approach is useful and what information it provides. Designed to give readers a working familiarity with the basic facility location model types as well as an intuitive knowledge of the uses and limits of modeling techniques, Network and Discrete Location brings students and professionals alike swiftly from basic theory to technical fluency.
作者简介
目录信息
读后感
离散选址问题的经典著作，权威教材，直到近几年还有很多人引这本书。 很喜欢这本书，对离散选址问题的介绍全面系统，举例详尽，思路清晰，很多对选址问题的认识有很强的参考价值。其中的精华是四类经典模型及拉格朗日松弛算法。
评分离散选址问题的经典著作，权威教材，直到近几年还有很多人引这本书。 很喜欢这本书，对离散选址问题的介绍全面系统，举例详尽，思路清晰，很多对选址问题的认识有很强的参考价值。其中的精华是四类经典模型及拉格朗日松弛算法。
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评分离散选址问题的经典著作，权威教材，直到近几年还有很多人引这本书。 很喜欢这本书，对离散选址问题的介绍全面系统，举例详尽，思路清晰，很多对选址问题的认识有很强的参考价值。其中的精华是四类经典模型及拉格朗日松弛算法。
用户评价
《Network and Discrete Location》这本书，对于我这样渴望理解问题本质的读者来说，它就像一本“学术解剖手册”，将网络和离散位置的各个“器官”进行了细致入微的分析。书中在图论基础上的讲解，从节点、边、路径到连通性，都构建得滴水不漏，尤其对一些重要图论概念，如欧拉路径、哈密顿路径的定义及其存在条件，都给出了严谨的数学证明。在网络优化领域，书中对最短路径、最小生成树、最大流等经典问题的讲解，不仅涵盖了算法的步骤，还对算法的正确性和效率进行了深入的讨论，例如，在讲解Prim算法和Kruskal算法解决最小生成树问题时，就详细分析了它们的贪心策略和证明了其最优性。在离散位置问题方面，这本书的重点在于其对设施选址问题的深入探讨。它从P-median和P-center等基本模型出发，逐步引入了更复杂的变体，如带容量的设施选址、设施位置与库存联合优化等。书中给出的数学模型构建非常规范，并且对求解这些模型的整数规划（Integer Programming）方法也进行了详尽的阐述。但是，作为一个更关注实际决策支持的读者，我有时会觉得书中提供的数学模型和算法，在转化为实际可执行的方案时，需要更多的“中间环节”。例如，如何将一个复杂的物流网络中的多种运输模式（海运、陆运、空运）统一纳入模型？如何处理客户的动态响应和实时需求变化？书中虽然提供了理论框架，但对于如何进行数据预处理、模型校准以及结果解释，还需要读者自己去摸索。我希望能看到书中增加更多关于现实世界中常见约束条件的建模技巧，或者一些关于如何使用可视化工具来辅助理解和分析网络结构及优化结果的内容。总而言之，《Network and Discrete Location》在提供对离散优化问题深刻理论洞察方面，仍然是一部值得深入研读的作品。
评分《Network and Discrete Location》这本书，对我而言，它是一扇通往复杂优化世界的大门，门后的世界由严谨的数学符号和精巧的算法构成。书中对图论的阐述，堪称教科书级别的详尽。从节点、边、度数的定义，到路径、环、连通性等基本概念的清晰界定，为读者搭建了一个坚实的理论基础。我特别欣赏书中在讲解图算法时，不仅仅停留在算法的步骤描述，而是深入到其背后的数学原理和时间复杂度分析，比如对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法在最短路径问题上的分析，就显得非常到位。在离散位置方面，这本书的亮点在于它对各种设施选址问题的系统性梳理。从最基础的K-median和K-center问题，到更复杂的带容量设施选址、多级设施选址，再到考虑不确定性的模型，书中都给出了详尽的数学建模和求解思路。它在介绍整数规划（Integer Programming）及其在解决这些问题上的应用时，也显得十分专业。然而，作为一个在实际工作场景中经常与“不确定性”和“动态变化”打交道的人，我总觉得书中对这些方面的覆盖可以更进一步。例如，在实际的供应链网络设计中，客户需求往往是波动的，运输成本也可能随时变化。书中虽然提及了部分不确定性下的模型，但更深入的随机优化（Stochastic Optimization）或鲁棒优化（Robust Optimization）技术，以及如何处理实时数据流的动态模型，在我看来还有提升的空间。我期望书中能增加更多关于机器学习技术如何辅助离散优化的问题，或者提供一些关于如何构建和求解大规模、动态优化问题的实际指导。尽管如此，《Network and Discrete Location》这本书在提供对离散优化问题理论框架的深度理解方面，依然是一部极具价值的著作。
评分《Network and Discrete Location》这本书，在我阅读的过程中，给我最深刻的感受是它在理论深度上的不懈追求。书中对于图论基本概念的阐述，从最基础的节点、边、度数，到更高级的连通性、匹配、覆盖等，都给予了严谨的数学定义和详细的解释。我尤其欣赏书中在讲解网络流问题时，对各种算法的精细分析，比如对Edmonds-Karp和Dinic算法的推导和比较，清晰地展示了不同算法的效率和适用范围。在离散位置问题的领域，这本书的重点在于其对各种设施选址问题的系统性梳理。它从经典的P-median和P-center问题出发，逐步引入了更复杂、更具现实意义的变体，如带容量的设施选址、多层设施选址、以及考虑不确定性的选址模型。书中给出的数学模型构建得非常严谨，并且对求解这些模型的整数规划（Integer Programming）方法也进行了详尽的阐述。然而，从一个更注重实践应用的角度来看，我总觉得书中在“模型实现”的细节上，还有提升的空间。例如，在实际的物流网络设计中，除了理论上的最优位置，还需要考虑土地可用性、当地政策、交通便利性等现实约束。书中虽然提供了数学模型，但如何将这些非数学化的约束条件纳入模型，并找到可行的最优解，这需要读者具备相当丰富的建模经验。我期望书中能增加更多关于如何处理现实世界中模糊约束和软约束的章节，或者提供一些关于如何利用元启发式算法（Metaheuristics）来求解大规模、复杂设施选址问题的具体指导。尽管如此，《Network and Discrete Location》这本书在为读者构建对离散优化问题深刻理论理解方面，无疑是一部极具价值的著作。
评分我最近翻阅了一本名为《Network and Discrete Location》的书，尽管书中对网络和离散位置的详尽论述给我留下了深刻的印象，但作为一名对运营研究领域颇感兴趣的读者，我不得不说，我在阅读过程中，也常常会将它与一些我先前接触过的、更侧重于实际应用层面的优化问题解决方案的书籍进行对比。这本书无疑是扎实地建立在理论基础之上，它深入浅出地解释了网络流、图论以及各种离散优化问题的数学模型构建和求解方法，比如，它在介绍设施选址模型时，不仅详述了经典的K-median和K-center问题，还花了大量的篇幅来阐述如何将这些模型扩展到具有不确定性的场景下，例如考虑需求波动、运输成本变化等，并提供了相应的鲁棒优化和随机优化框架。这种理论的深度是毋庸置疑的，它为读者构建了一个严谨的学术框架。然而，在某些章节，我总觉得少了那么一点“接地气”的感觉。比如，在讨论网络设计时，书中提供了一系列成熟的算法，例如霍普克罗夫特-卡普算法用于最大匹配，或者是各种整数规划求解器在设施选址问题上的应用。这些算法的推导和证明都非常严谨，但对于初学者或者那些更希望快速上手解决实际业务问题的读者来说，可能需要花费相当多的时间和精力去消化。我期望书中能有更多关于如何将这些理论模型转化为实际可执行的决策的案例分析，或者更详细地介绍一些常用的软件工具和库，例如Gurobi, CPLEX，或者Python中的PuLP、OR-Tools等，并给出一些简单的使用示例，这样可以极大地降低读者将理论知识应用于实践的门槛。尽管如此，这本书在理论上的严谨性和全面性仍然是值得称赞的，它无疑为深入理解网络和离散位置问题提供了坚实的基础。
评分《Network and Discrete Location》这本书，就我个人的阅读体验而言，它像是一座构建在坚实数学基石之上的知识殿堂，每一砖每一瓦都打磨得极其精细，尤其是在对图论及其在离散优化问题中的应用进行阐述时，展现出了令人惊叹的深度。书中对各种网络模型，诸如最短路径、最小生成树、最大流等经典问题的介绍，不仅提供了理论推导，还详细剖析了相关的算法复杂度，这对于理解算法的效率和适用性至关重要。例如，它在讲解最大流问题时，详细对比了Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法以及Dinic算法的原理和收敛性，并用数学语言严谨地证明了它们的正确性。我个人尤其欣赏书中对设施选址问题（Facility Location Problems）的细致刻画，它从最基本的P-median和P-center问题出发，逐步引入了更复杂的变体，如带容量的设施选址、多层设施选址以及带有不确定性的设施选址问题。这些模型的数学表述清晰而准确，并且书中也给出了一些求解这些模型的经典算法，例如匈牙利算法在指派问题中的应用，以及一些启发式算法在大型设施选址问题上的近似解法。然而，从一个希望将这些理论迅速应用到实际业务场景中的读者角度来看，我总觉得书中在“桥接”理论与实践方面可以做得更多。虽然它提供了算法的理论基础，但对于如何有效地使用现有的优化求解器来处理这些问题，或者如何将复杂的业务约束转化为可行的数学模型，书中给出的指导相对有限。例如，在实际的物流网络设计中，我们可能需要考虑卡车容量、配送时间窗口、客户满意度等一系列现实因素，这些在书中被抽象化为更通用的数学术语，但如何将其精细地映射到模型中，并找到最优解，仍然需要读者具备相当丰富的建模经验。尽管如此，这本书无疑为我们提供了解决这些复杂问题的理论框架和分析工具，它是一部不可多得的、深入探索网络和离散位置问题本质的学术著作。
评分《Network and Discrete Location》这本书，在我阅读的过程中，最让我印象深刻的是它对各种离散优化问题的严谨数学建模和理论分析。书中在图论基础的梳理上，从节点、边、路径到连通性，都给予了清晰而准确的定义，为理解后续的模型奠定了坚实的基础。我尤其欣赏书中对网络流问题的详尽阐述，例如，它在讲解最大流最小割定理时，不仅给出了定理的陈述，还提供了严谨的数学证明，并且详细讨论了多种求解最大流问题的算法，如Ford-Fulkerson及其变体，以及Dinic算法，清晰地展示了不同算法的效率和适用范围。在离散位置的领域，这本书的亮点在于其对各种设施选址问题的深入探讨。它从最基础的P-median和P-center问题出发，逐步引入了更复杂、更具现实意义的变体，如带容量的设施选址、多层设施选址、以及考虑不确定性的选址模型。书中给出的数学模型构建得非常严谨，并且对求解这些模型的整数规划（Integer Programming）方法也进行了详尽的阐述。但是，作为一个更侧重于实际应用和快速原型开发的读者，我总觉得书中在“工具化”和“实践指导”方面，还有进一步的空间。例如，书中虽然介绍了各种算法，但对于如何在实际中利用现有的优化求解器（如Gurobi, CPLEX）来高效地实现这些算法，或者如何使用Python等编程语言来构建和求解这些模型，这方面的具体代码示例和指导相对较少。我期望书中能增加更多关于如何将理论模型转化为可执行代码的章节，或者提供一些关于如何进行模型验证、敏感性分析以及如何处理大规模数据集的实际技巧。尽管如此，《Network and Discrete Location》这本书在为读者构建对离散优化问题深刻理论理解方面，无疑是一部极具价值的著作。
评分《Network and Discrete Location》这本书，从我一个寻求实战经验的角度来看，它更像是一本严谨的“理论宝典”，里面储藏着解决各种网络和离散位置问题的精妙数学工具。书中对图论的解析，从基础的概念如节点、边、路径、环，到更高级的如连通分量、强连通分量、二分图等，都给予了非常详尽的定义和数学描述。我尤其喜欢书中对网络流问题的深入剖析，例如如何构建网络模型来表示实际问题中的流量限制和容量约束，以及如何运用最大流最小割定理来分析网络的瓶颈。它在解释霍克斯（Hitchcock）运输问题和指派问题时，用到的线性规划模型非常直观，并且后续介绍了相关的求解算法，如单纯形法（Simplex Method）的变种。在离散位置方面，书中对设施选址模型的介绍是其亮点之一。它不仅仅停留在P-median和P-center等基础模型，还延伸到了更具挑战性的问题，比如需要考虑设施建设成本、固定成本、可变成本，以及客户满意度和市场份额等因素的综合性选址模型。这些模型的数学表达非常严谨，书中也提供了一些用于求解这些模型的整数规划（Integer Programming）方法。然而，作为一名需要快速解决实际生产问题的读者，我总觉得书中在“模型落地”方面还可以做得更出色。例如，当面对一个实际的物流配送网络规划问题时，我需要考虑的因素远不止书中列举的那些，还可能包括交通拥堵、车辆维护、司机疲劳度、动态需求变化等等。书中提供的理论模型和算法，在实际应用中往往需要大量的定制化和参数调整。我期待书中能有更多关于如何处理不确定性、如何进行模型验证和灵敏度分析的章节，或者能提供一些更贴近实际业务场景的案例研究，并指导读者如何利用现有的商业优化软件来解决这些问题。即便如此，这本书在构建对离散优化问题的深刻理论理解方面，无疑是功不可没的。
评分读完《Network and Discrete Location》这本书，我脑海中浮现出的第一个画面是它如同一幅详尽的地图，标记了网络和离散位置问题的各个角落，并且细致地绘制了探索这些区域的路径。书中对图论基本概念的梳理，包括节点、边、度、连通性等，都显得异常清晰和系统，这为后续更复杂的模型奠定了坚实的基础。我特别欣赏书中对“离散”这一概念的深入挖掘，它不仅仅局限于简单的整数选择，而是将其延伸到了各种离散优化问题的范畴，从最经典的旅行商问题（TSP）及其各种变体，到车辆路径问题（VRP），再到各种排序和调度问题。书中详细阐述了如何将这些问题转化为数学模型，并介绍了求解这些模型的一些经典算法，比如动态规划在TSP中的应用（虽然书中提到对于大规模问题其效率受限），以及一些分支定界（Branch and Bound）和割平面（Cutting Plane）方法的基本思想。在网络方面，书中对网络流问题的探讨也非常深入，从最大流最小割定理的证明，到各种实用算法如Edmonds-Karp和Dinic算法的讲解，都显得一丝不苟。但是，作为一个在实际工作中经常需要处理调度和路径规划的读者，我有时会觉得书中提供的算法，虽然在理论上是正确的，但在实际的计算效率和大规模应用方面，还有进一步的优化空间。例如，对于TSP这类NP-hard问题，书中介绍的精确算法在面对成百上千个节点时，其计算时间是难以承受的。我期望书中能更深入地探讨一些更实用的近似算法和启发式方法，例如遗传算法（Genetic Algorithms）、模拟退火（Simulated Annealing）或者蚁群优化（Ant Colony Optimization）等，并给出一些关于这些算法在不同问题类型上的性能表现的比较。此外，书中对约束规划（Constraint Programming）在离散优化中的应用提及较少，而这在实际的调度和资源分配问题中是一个非常强大且常用的技术。尽管如此，这本书为理解离散优化问题的理论内核提供了无与伦比的深度。
评分《Network and Discrete Location》这本书，对我而言，它如同一本精密设计的“工程手册”，详细地记载了如何构建、分析和优化与网络和离散位置相关的复杂系统。书中对图论基础的强调，从节点、边、权重到各种图的类型，都进行了系统而清晰的梳理，为后续的优化模型打下了坚实的基础。我特别欣赏书中对网络流问题的详尽分析，例如，它在介绍最大流最小割定理时，不仅给出了定理的陈述，还提供了严谨的数学证明，并且讨论了多种求解最大流问题的算法，如Ford-Fulkerson及其变体。在离散位置的领域，这本书的亮点在于其对各种设施选址问题的深入探讨。它从最基础的P-median和P-center问题出发，逐步引入了更具挑战性的模型，例如考虑设施成本、运输成本、客户需求以及服务水平等多个维度的综合性选址问题。书中给出的数学模型构建得非常严谨，并且详细介绍了求解这些模型的整数规划（Integer Programming）方法。但是，作为一个希望将这些理论快速应用于实际业务场景的读者，我总觉得书中在“建模的艺术”方面，还可以做得更充分。例如，在实际的供应链网络设计中，除了选址，还需要考虑库存策略、生产计划、运输调度等一系列相互关联的问题。书中虽然提供了离散位置的解决方案，但如何将这些解决方案与其他优化模块进行集成，以实现全局最优，这方面的指导相对较少。我期望书中能增加更多关于“多目标优化”和“集成优化”的章节，或者提供一些关于如何构建层次化优化模型和求解大规模、复杂系统的实际案例。尽管如此，《Network and Discrete Location》在提供对离散优化问题理论框架的深度和广度方面，仍然是一部极其宝贵的参考书。
评分《Network and Discrete Location》这本书，对我而言，它更像是一部“数学家的工具箱”，里面装满了用于解决网络和离散位置问题的精巧工具。书中对图论的梳理，从基本的节点、边、路径，到更复杂的图的连通性、匹配、覆盖等，都给予了严谨的数学定义和清晰的数学描述，为读者构建了一个坚实的理论基础。我特别欣赏书中在讲解网络流问题时，对各种算法的精细分析。例如，在介绍最大流最小割定理时，它不仅给出了定理的陈述，还提供了严谨的数学证明，并且详细讨论了多种求解最大流问题的算法，如Ford-Fulkerson及其变体，以及Dinic算法。在离散位置的领域，这本书的重点在于其对各种设施选址问题的深入探讨。它从最基础的P-median和P-center问题出发，逐步引入了更复杂、更具现实意义的变体，如带容量的设施选址、多层设施选址、以及考虑不确定性的选址模型。书中给出的数学模型构建得非常严谨，并且对求解这些模型的整数规划（Integer Programming）方法也进行了详尽的阐述。但是，作为一名希望将这些理论快速应用于实际业务场景的读者，我总觉得书中在“模型落地”的指导方面，还可以做得更充分。例如，在实际的物流网络设计中，除了理论上的最优位置，还需要考虑土地可用性、当地政策、交通便利性等现实约束。书中虽然提供了数学模型，但如何将这些非数学化的约束条件纳入模型，并找到可行的最优解，这需要读者具备相当丰富的建模经验。我期望书中能增加更多关于如何处理现实世界中模糊约束和软约束的章节，或者提供一些关于如何利用元启发式算法（Metaheuristics）来求解大规模、复杂设施选址问题的具体指导。总而言之，《Network and Discrete Location》在为读者构建对离散优化问题深刻理论理解方面，仍然是一部极具价值的参考书。
评分Great introduction to network location-allocation problems.
评分经典，facility location 必读书
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