批調度與網絡問題的組閤算法 李曙光,於立萍,宋英傑,張斌 人民郵電齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李曙光，於立萍，宋英傑，張斌 著

圖書標籤:

• 批調度
• 網絡優化
• 組閤算法
• 啓發式算法
• 運籌學
• 優化算法
• 人工智能
• 計算機科學
• 工業工程
• 排程問題

店鋪： 煜城弘毅圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115455956

商品編碼：30049572024

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-06-01

圖書基本信息
圖書名稱	批調度與網絡問題的組閤算法	作者	李曙光,於立萍,宋英傑,張斌
定價	39.00元	齣版社	人民郵電齣版社
ISBN	9787115455956	齣版日期	2017-06-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	大32開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書以作者在算法設計領域的研究成果為基礎，給齣瞭求解批調度問題的一係列組閤算法，以及求解網絡優化問題的若乾組閤算法。主要研究瞭極小化加權完工時間和、*延遲和*完工時間3種調度目標函數，以及網絡中的呼叫接納、利潤極大化和t區間的k染色問題等。本書可作為從事調度理論、組閤*化、算法設計與應用科技人員的參考書。

作者簡介

山東工商學院計算機學院副教授。1993年大本畢業於山東師範大學數學係；2001年7月碩士研究生畢業於山東大學數學與係統科學學院並獲運籌學專業碩士學位；2007年7月博士研究生畢業於山東大學數學與係統科學學院並獲運籌學專業博士學位；2011年12月山東大學計算機學院博士後齣站。2012年4月至10月在美國佐治亞大學做訪問學者。研究方嚮為組閤*化與理論計算機科學。研究領域包括圖論和調度理論。

目錄

章 緒論 第二章 極小化加權完工時間和的批機器並行調度 章 緒論1 1.1 背景知識1 1.2 算法復雜性的若乾基礎概念4 第2章 極小化加權完工時間和的批機器並行調度6 2.1 引言6 2.2 預備知識8 2.3 小工件10 2.4 一般問題13 2.4.1 動態規劃框架13 2.4.2 工件子集的壓縮錶示14 2.4.3 在一個塊中調度工件19 2.5 結語22 第3章 極小化加權完工時間和的無界批機器並行調度23 3.1 引言23 3.2 預備知識24 3.3 動態規劃26 3.4 工件子集的壓縮錶示27 3.5 在一個塊中調度工件29 3.6 結語32 第4章 極小化大延遲的批機器並行調度33 4.1 引言33 4.2 預備知識35 4.3 小工件分批38 4.4 調度工件42 4.5 結語46 第5章 工件具有尺寸的極小化大完工時間的單機批調度48 5.1 引言48 5.2 預備知識50 5.3 SBPP問題的多項式時間近似方案50 5.3.1 簡化輸入51 5.3.2 短工件52 5.3.3 一般情形55 5.4 問題BPP的一個 ( )-近似算法59 第6章 環形網呼叫接納控製61 6.1 引言61 6.2 預備知識62 6.3 無嚮環形網63 6.4 有嚮環形網69 6.5 結語70 第7章 多縴網利潤極大化71 7.1 引言71 7.2 多縴鏈網73 7.3 多縴環形網76 7.4 均勻多縴環形網77 7.5 結語79 第8章 圈上t-區間的k-染色80 8.1 引言80 8.2 預備知識81 8.3 一個3.042-近似算法82 8.4 結語84 附錄A 符號說明85 參考文獻87

編輯推薦

1.本書不單單研究市麵書籍中的調度問題更研究分析瞭批調度問題，更加貼近實際應用。2.批調度産生於大規模的生産流水作業綫，有很好的應用前景。3.優質、快速地求解調度問題，有重要的理論和應用意義。

文摘

序言

《現代運籌學與優化方法導論》 內容簡介： 本書全麵係統地介紹瞭現代運籌學和優化方法的核心理論、關鍵技術與前沿應用，旨在為讀者提供一個深入理解和掌握運籌學復雜問題的堅實基礎。本書並非針對特定領域或單一類問題的算法集閤，而是著眼於構建一種普適性的思維框架和解決問題的通用工具箱。內容涵蓋從經典的數學規劃到新興的智能優化算法，旨在揭示不同方法之間的內在聯係，以及它們在解決現實世界中的各類優化挑戰時的適用性與局限性。 第一部分：運籌學基礎理論與建模 本部分奠定瞭讀者理解後續章節的基礎，深入剖析瞭運籌學問題的本質，並指導讀者如何將實際問題轉化為數學模型。 第一章：運籌學概述與建模基礎 1.1 運籌學是什麼？ 本章將從曆史淵源、學科內涵、研究範疇以及其在現代社會中的重要作用等方麵，全麵介紹運籌學。我們將探討運籌學如何作為一門跨學科的科學，運用科學方法和數學工具來解決復雜的決策問題，優化資源配置，提高效率和效益。 1.2 決策問題與優化思想 深入闡述“決策”與“優化”的核心概念，分析不同類型決策問題的特徵，如確定性決策、不確定性決策、競爭性決策等。重點強調優化思想在運籌學中的核心地位，包括目標函數、約束條件、可行域、最優解等基本要素。 1.3 數學建模的基本原則與步驟 本節將詳細介紹將現實世界中的復雜問題抽象成數學模型的過程。我們將分解建模的四個關鍵步驟：理解問題、識彆變量、設定目標函數、構建約束條件。並強調模型簡化、假設閤理性、以及模型驗證的重要性。 1.4 常見優化模型的分類與特點 介紹不同類型的數學模型，如綫性規劃模型、整數規劃模型、非綫性規劃模型、動態規劃模型、隨機規劃模型等。對每種模型的結構、適用場景、以及其所反映的現實問題特徵進行清晰的界定。 1.5 模型應用案例入門 通過一係列簡單但典型的實際案例，如生産計劃、庫存管理、路徑選擇等，演示如何應用運籌學思維和初步的建模技術來分析和解決問題，幫助讀者建立直觀的理解。 第二章：綫性規劃及其基礎 2.1 綫性規劃模型構建 深入探討綫性規劃（LP）模型的標準形式、一般形式以及如何根據實際問題構建LP模型。重點在於如何將目標函數和約束條件錶示為綫性的代數錶達式。 2.2 圖解法與基本概念 對於隻有兩個變量的LP問題，介紹直觀的圖解法，幫助理解可行域、頂點、最優解等基本概念。 2.3 單純形法原理與操作 詳細講解求解綫性規劃問題的經典算法——單純形法。包括算法的幾何意義、代數構造、錶上作業法、以及如何處理退化、無界解和無可行解的情況。 2.4 對偶理論及其經濟解釋 介紹對偶理論，包括對偶問題、弱對偶定理、強對偶定理。闡述對偶變量的經濟意義，如影子價格，以及對偶理論在敏感性分析和問題理解方麵的作用。 2.5 靈敏度分析 講解如何進行靈敏度分析，研究模型參數（目標函數係數、約束右端值）變化對最優解的影響。這對實際應用中的決策調整至關重要。 第三章：整數規劃與混閤整數規劃 3.1 整數規劃模型 介紹當決策變量必須取整數時的整數規劃（IP）模型。討論純整數規劃、0-1整數規劃、混閤整數規劃（MIP）等變體。 3.2 分枝定界法 詳細講解求解整數規劃問題的經典算法——分枝定界法（Branch and Bound）。闡述其分枝策略、定界方法（通常利用LP鬆弛），以及剪枝規則。 3.3Cutting Plane方法 介紹另一種求解整數規劃的方法——割平麵法（Cutting Plane）。解釋如何通過增加割平麵來逐步收斂到整數最優解。 3.4 混閤整數規劃的應用 聚焦於混閤整數規劃在實際問題中的廣泛應用，如選址、調度、排班、網絡設計等，展示其強大的建模能力。 第二部分：網絡流理論與應用 本部分將深入研究在網絡結構中存在的優化問題，這些問題在交通、通信、物流等領域具有極其重要的應用價值。 第四章：網絡流模型基礎 4.1 網絡的基本概念 定義圖、有嚮圖、無嚮圖、路徑、迴路、連通性等基本圖論概念，為後續網絡流問題的討論打下基礎。 4.2 最大流問題 介紹最大流問題，即在網絡中找到一條或多條路徑，使得從源點到匯點的總流量最大。 4.3 最小割問題 介紹與最大流問題密切相關的最小割問題，並闡述其與最大流問題之間的重要關係（最大流最小割定理）。 4.4 最小費用最大流問題 引入成本概念，討論在滿足最大流量要求的同時，如何最小化總成本。 4.5 傳遞問題 介紹傳遞問題，如任務分配、資源調度等，它們可以通過網絡流模型來解決。 第五章：經典網絡流算法 5.1 Ford-Fulkerson算法族 介紹Ford-Fulkerson方法的基本思想，並深入講解其兩個著名的實現算法：Edmonds-Karp算法（基於BFS尋找增廣路徑）和Dinic算法（基於分層圖）。 5.2 最小費用流算法 介紹解決最小費用流問題的算法，如Successive Shortest Path算法（基於Bellman-Ford或SPFA，以及Dijkstra與勢能）和Cycle Canceling算法。 5.3 判定性算法示例 討論一些用於判定網絡性質的算法，如判斷網絡是否連通、是否存在特定路徑等。 第三部分：組閤優化與啓發式算法 本部分將關注那些解的取值是離散的、可能難以用傳統數學規劃方法高效求解的問題，並介紹各種啓發式和元啓發式算法。 第六章：組閤優化問題概述 6.1 組閤優化的特點與挑戰 闡述組閤優化問題的本質，即在有限的、離散的選項集閤中尋找最優解。討論其NP-hard性質以及帶來的求解睏難。 6.2 經典組閤優化問題 介紹一係列經典的組閤優化問題，如旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP）、背包問題（Knapsack Problem）、集閤覆蓋問題（Set Cover Problem）、圖著色問題（Graph Coloring Problem）等。 6.3 組閤優化的建模技巧 探討如何將組閤優化問題轉化為整數規劃模型，以及其潛在的建模挑戰。 第七章：貪婪算法與精確算法 7.1 貪婪算法的設計原則 介紹貪婪算法的設計思想，即在每一步都做齣局部最優的選擇，以期達到全局最優。 7.2 貪婪算法的應用與局限性 演示貪婪算法在某些問題（如活動選擇、霍夫曼編碼）上的成功應用，並討論其不能保證全局最優的情況。 7.3 精確算法的局限性 進一步強調對於NP-hard問題，精確算法（如窮舉搜索、迴溯法、分枝定界法）的計算復雜度隨著問題規模的增長呈指數級增長，其在大型實例上變得不可行。 第八章：啓發式與元啓發式算法 8.1 啓發式算法的理念 介紹啓發式算法的核心思想：通過經驗法則、直觀判斷或簡化的搜索策略，快速找到一個“足夠好”的解，而非嚴格的最優解。 8.2 局部搜索算法 詳細介紹局部搜索算法，包括其基本框架、鄰域結構的設計、以及何時停止搜索。 8.3 元啓發式算法 深入講解各類元啓發式算法，如： 模擬退火算法（Simulated Annealing）： 藉鑒物理退火過程，允許算法在搜索過程中以一定概率接受較差的解，以跳齣局部最優。 禁忌搜索算法（Tabu Search）： 利用禁忌列錶記憶和避免重復訪問已搜索過的區域，引導搜索方嚮。 遺傳算法（Genetic Algorithm）： 模擬生物進化過程，通過選擇、交叉、變異等操作産生下一代種群，並逐步優化。 蟻群優化算法（Ant Colony Optimization）： 模仿螞蟻覓食行為，通過信息素的積纍和揮發來引導搜索。 粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization）： 藉鑒鳥群或魚群覓食行為，通過粒子間的協作和信息共享來搜索最優解。 8.4 元啓發式算法的融閤與改進 討論如何結閤不同元啓發式算法的優點，以及如何針對具體問題設計和調優算法參數。 第四部分：高級主題與未來展望 本部分將進一步拓展讀者的視野，介紹一些更高級的優化技術，並展望運籌學和優化方法的未來發展方嚮。 第九章：約束規劃與多目標優化 9.1 約束規劃（Constraint Programming） 介紹約束規劃的基本概念，如變量、域、約束，以及其在解決組閤爆炸問題方麵的優勢，與數學規劃方法的互補性。 9.2 多目標優化理論 闡述多目標優化問題的特點，即存在多個相互衝突的目標需要同時優化。介紹Pareto最優性、Pareto前沿等概念。 9.3 多目標優化方法 介紹處理多目標優化問題的常用方法，如加權求和法、ε-約束法、以及適用於啓發式搜索的多目標進化算法。 第十章：魯棒優化與隨機優化 10.1 不確定性下的優化 討論在數據不確定或存在隨機性的情況下如何進行優化決策。 10.2 魯棒優化 介紹魯棒優化（Robust Optimization）的思想，即尋求在最壞情況下錶現良好的解，以應對參數的不確定性。 10.3 隨機規劃 介紹隨機規劃（Stochastic Programming）方法，如兩階段隨機規劃，以及如何利用概率分布來建模和求解問題。 第十一章：機器學習與運籌學的交叉 11.1 機器學習在優化中的應用 探討機器學習（如強化學習）如何用於學習優化策略、發現新的優化算法或對現有算法進行參數調優。 11.2 運籌學在機器學習中的應用 討論運籌學技術（如凸優化、組閤優化）如何應用於機器學習模型的訓練、特徵選擇、模型解釋等方麵。 11.3 深度學習與優化 介紹深度學習在解決復雜優化問題中的潛力，以及端到端可學習優化算法的興起。 第十二章：現代運籌學的挑戰與未來趨勢 12.1 大規模與高維問題 討論當前運籌學麵臨的大規模、高維度數據和復雜模型的挑戰。 12.2 動態與實時優化 展望對動態變化環境下的實時優化需求，以及相關技術的發展。 12.3 可解釋性與公平性 強調在智能優化係統中，對結果的可解釋性、算法的公平性以及倫理問題的關注。 12.4 跨領域應用與創新 展望運籌學在智慧城市、可持續發展、生物醫藥、金融科技等新興領域的應用前景。 本書內容豐富，理論嚴謹，並輔以大量的概念解釋和原理闡述。它提供瞭一個理解運籌學和優化方法體係的完整視角，適用於對定量分析、決策科學、算法設計與分析感興趣的本科生、研究生以及相關領域的專業研究人員和實踐者。通過學習本書，讀者將能夠係統地掌握求解各類優化問題的理論工具和實踐方法，從而在各自的研究和工作領域中提升決策效率與優化水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名雖然聽起來有些專業，但實際上它提供瞭一個非常有趣且實用的視角來理解和解決現實世界中的許多挑戰。我一直對如何高效地分配資源和規劃流程感到好奇，這本書正好解答瞭我許多睏惑。書中對於“批調度”的探討，讓我看到瞭在生産製造、項目管理等領域，如何通過優化調度策略來提高效率、降低成本。我尤其喜歡作者們在分析不同調度算法時所展現的嚴謹性，他們不僅闡述瞭算法的原理，還深入分析瞭其優缺點以及適用的範圍。而“網絡問題”的引入，更是為解決批調度問題提供瞭更廣闊的思路，讓我瞭解到如何利用網絡流、圖論等工具來構建更全麵的優化模型。書中通過豐富的案例，將這些復雜的理論轉化為易於理解的實踐方法，讓我深刻體會到理論與實踐相結閤的力量。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書的時候，我有些擔心它的深度和難度，畢竟“組閤算法”聽起來就不是一般人能輕易掌握的。但讀下來之後，我的顧慮完全打消瞭。作者們用一種非常友好的方式來介紹復雜的概念，而且邏輯清晰，循序漸進。雖然書中涉及瞭不少數學模型和算法推導，但並沒有讓人感到枯燥乏味。相反，通過大量的圖錶和實例，我能夠更直觀地理解每一個步驟的含義。尤其是書中對於“網絡問題的應用”的介紹，讓我看到瞭這些抽象的理論在現實生活中是如何發揮作用的，比如物流配送、通信網絡優化等等，這些都極大地拓寬瞭我的視野。我發現，原來很多我們習以為常的便利服務背後，都有如此精妙的算法在支撐。這本書不僅教會瞭我知識，更重要的是教會瞭我如何去思考問題，如何去解決問題，這是一種非常寶貴的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名雖然聽起來有些技術範兒，但讀起來卻意外地引人入勝。我一直對如何優化生産流程和資源分配有著濃厚的興趣，而這本書恰好能滿足我這方麵的求知欲。它並沒有僅僅停留在理論的堆砌，而是將抽象的概念通過生動形象的案例解釋清楚，讓我這個非專業人士也能理解其中的奧妙。特彆是關於“批調度”的部分，書中給齣的幾種算法，無論是橫嚮對比還是縱嚮分析，都顯得十分透徹。我尤其欣賞作者們對於現實世界中各種製約因素的考量，比如設備能力、交期要求、成本控製等等，這些細節的處理讓算法的實用性大大提升。而且，書中對於“網絡問題”的論述也相當精彩，它不僅僅是簡單的連通性問題，而是深入到瞭網絡流、路徑規劃等更復雜的層麵，並巧妙地與批調度問題結閤起來，提供瞭一個全新的視角。我感覺這不僅僅是一本學術著作，更像是一位經驗豐富的工程師在分享他的智慧結晶，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，好的技術書籍應該能夠激發讀者的思考，而不是簡單地傳遞信息。這本書在這方麵做得非常齣色。從目錄上看，它涵蓋瞭批調度和網絡問題這兩個看似獨立卻又相互關聯的領域，這本身就給我帶來瞭很大的好奇。閱讀過程中，我發現作者們不僅僅是羅列算法，更重要的是在探討不同算法的優劣、適用場景以及如何根據具體問題進行裁剪和組閤。這種深度的分析讓我能夠理解為什麼某種算法在這種情況下更有效，而另一種在彼種情況下更閤適。書中對於一些經典問題的講解，例如旅行商問題、最短路徑問題等等，都進行瞭細緻的推導和闡述，讓我能夠追溯到問題的本質。更讓我驚喜的是，作者們並沒有迴避一些實際應用中的難題，而是積極地探討如何剋服這些睏難，如何設計齣更魯棒、更高效的算法。這本書讓我對如何將理論知識轉化為實際的解決方案有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠將抽象數學理論與實際應用巧妙結閤的書籍情有獨鍾，而這本書無疑是其中的佼佼者。它以“批調度”和“網絡問題”為切入點，為我打開瞭一個全新的認知世界。書中對於批調度算法的解析，清晰而深入，讓我瞭解到在各種復雜的約束條件下，如何通過精密的計算來達到最優的資源分配。我特彆欣賞作者們在闡述算法時所使用的生動比喻和形象圖示，這使得一些看似晦澀難懂的概念變得觸手可及。而對於網絡問題的深入探討，更是讓我看到瞭這些理論如何在現實生活中大放異彩，例如城市交通網絡的優化、物流配送的路徑規劃等等。書中並非簡單地介紹算法，而是引導讀者去思考，去探索更優的解決方案，這種啓發式的學習方式讓我受益匪淺，感覺自己不僅是在閱讀一本書，更是在參與一場智慧的探索。