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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Talbi, El-Ghazali 编

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2006-11

价格:867.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471721017

丛书系列:

图书标签:

• 组合优化
• 并行计算
• 启发式算法
• 元启发式算法
• 图论
• 算法设计
• 优化算法
• 计算机科学
• 运筹学
• 人工智能

《并行组合优化》是一部深入探讨如何利用并行计算技术解决复杂组合优化问题的著作。本书旨在为读者提供一套系统性的理论框架和实用的算法设计方法，以应对实际应用中日益增长的计算挑战。 组合优化问题，因其在生产调度、物流配送、资源分配、网络设计、生物信息学等众多领域的核心地位，一直吸引着学术界和工业界的广泛关注。然而，许多经典的组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、背包问题（Knapsack Problem）、图着色问题（Graph Coloring）等，在规模增大时，其计算复杂度呈指数级增长，传统的串行计算方法难以在合理时间内找到最优解或高质量的近似解。并行计算的出现，为突破这一瓶颈提供了强有力的工具。 本书并非简单罗列并行算法，而是着重于建立理论与实践之间的桥梁。在理论层面，作者首先回顾了组合优化的基本概念和经典算法，为读者打下坚实的基础。随后，详细阐述了并行计算的基本原理，包括并行模型（如共享内存模型、分布式内存模型）、并行体系结构、并行算法设计原则（如划分、映射、通信、同步）以及性能分析方法（如加速比、效率）。在此基础上，本书将重点放在如何将这些并行计算的思想巧妙地应用于组合优化问题。 本书的核心内容之一在于系统性地介绍和分析了各种并行优化算法。这包括： 并行搜索算法： 针对像旅行商问题、车间调度等NP-hard问题，本书将深入探讨如何设计和实现并行版本的深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、分支定界（Branch and Bound）等搜索算法。例如，在并行分支定界中，如何有效地划分搜索空间、分配任务给不同的处理器、以及在搜索过程中进行高效的通信和剪枝，都将是本书讨论的重点。 并行元启发式算法： 对于那些难以找到精确最优解的超大规模问题，元启发式算法（如遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、粒子群优化）提供了有效的近似求解途径。本书将详细阐述如何将这些算法进行并行化，以加速其收敛速度并扩大其搜索范围。例如，在并行遗传算法中，可以并行计算适应度函数、并行执行交叉和变异操作，或者采用一种“多岛”模型，将种群分散到不同的处理器上进行演化，并通过定期的“移民”来促进信息交流和避免早熟收敛。 并行图算法： 图论是组合优化的基石。本书将介绍在并行环境中解决图相关的优化问题，例如并行最短路径算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall的并行化）、并行最小生成树算法、并行最大流算法等。这些算法在网络流、网络分析等领域有着广泛应用。 并行线性规划与整数规划： 虽然线性规划和整数规划通常有高效的串行求解器，但在面对非常大规模或高度退化的实例时，并行化仍然是必要的。本书将探讨并行内点法、并行割平面法等方法，以及如何利用并行技术加速这些求解器的迭代过程。 除了算法本身，本书还非常重视实际实现和性能优化。作者将详细讨论在不同并行计算平台（如多核CPU、GPU、高性能计算集群）上的实现细节和注意事项。这包括： 并行编程模型与工具： 介绍MPI（Message Passing Interface）、OpenMP（Open Multi-Processing）、CUDA（Compute Unified Device Architecture）等主流的并行编程模型和相关的开发工具。 数据划分与负载均衡： 探讨如何将问题实例有效地划分为多个子问题，并将这些子问题公平地分配给不同的处理器，以避免资源浪费和提高并行效率。 通信开销的优化： 分析并行计算中通信开销的影响，并介绍各种降低通信延迟和带宽占用的技术，例如延迟隐藏、异步通信、数据压缩等。 并行算法的性能评估： 提供一套系统的方法来评估并行算法的性能，包括测量运行时间、加速比、效率、可扩展性等指标，并指导读者如何根据这些指标来改进算法设计。 此外，本书还包含若干实际应用的案例研究，通过具体的例子展示并行组合优化方法在解决现实世界问题中的强大能力。这些案例可能涵盖： 供应链与物流优化： 如并行车辆路径问题（VRP）、仓库选址与库存管理。 生产调度与资源分配： 如并行作业车间调度、并行项目调度。 网络设计与通信： 如并行网络流优化、并行拓扑设计。 生物信息学： 如并行序列比对、并行蛋白质折叠模拟。 本书的读者群主要包括： 计算机科学与工程专业的学生： 为他们提供组合优化和并行计算的全面知识。 研究人员： 为他们提供最新的研究思路和算法设计框架。 工程师与开发者： 为他们提供解决实际问题所需的实用技术和方法。 《并行组合优化》是一部理论扎实、内容丰富、实践导向的著作。它将帮助读者理解并行计算如何赋能组合优化，掌握设计和实现高效并行优化算法的技巧，并最终能够应对更具挑战性的现实世界问题。通过本书的学习，读者将能够更有效地利用计算资源，更快速地找到高质量的解决方案，从而在各自的研究和工程领域取得更大的突破。

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这本书的深度和广度，对于研究生阶段的学生来说，无疑是一笔宝贵的财富。我正在攻读运筹学方向，这本书在处理非凸优化问题时的处理方式尤其吸引我。作者并没有回避现实世界中数据不完美或模型近似带来的挑战，而是将其纳入了优化的框架内进行探讨。例如，在讨论鲁棒优化时，它不仅介绍了经典的“最坏情况”设计，还深入探讨了基于场景的模型以及如何量化模型不确定性对最终解的影响。这种与现实世界不确定性接轨的处理方式，在许多纯理论书籍中是很难看到的。此外，书中对约束编程（CP）和混合整数线性规划（MILP）的比较分析也极为精彩，它清晰地指出了在不同问题结构下，哪种方法更具优势，以及如何结合两者构建混合求解器。阅读过程中，我发现自己对“问题建模”的理解上升到了一个新的高度，不再是简单地套用公式，而是真正理解了模型选择背后的计算复杂性和实际性能的权衡。

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坦率地说，这本书的阅读门槛不低，但其回报是巨大的。我是在一个跨学科研究项目中接触到这本书的，当时我们需要解决一个涉及资源调度和时间窗口限制的复杂问题。这本书中关于约束传播机制和剪枝策略的详细讲解，直接为我们解决那个棘手的问题提供了蓝图。作者在阐述算法时，非常注重数学严谨性，几乎每一个优化步骤都有清晰的定理或引理支撑，这对于需要向同行解释方法论的科研人员来说至关重要。我印象最深的是对“界限构造”艺术的探讨，如何设计出既紧凑又易于计算的上下界，是区分平庸算法和卓越算法的关键。书中不仅提供了标准方法，还展示了一些鲜为人知但极为高效的技巧，这些技巧往往是需要多年经验积累才能获得的洞察。这本书的价值在于它提供了一种看待复杂优化问题的“深度视角”，让你能够超越表面现象，直达问题的本质结构，并设计出具有数学优雅性的解决方案。

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这本书简直是为我这种理论物理背景，但又对实际算法设计充满好奇的人量身定做的。我一直觉得在处理复杂系统建模时，优化问题是绕不开的核心。这本书的行文风格非常扎实，它不像某些教科书那样只停留在抽象的数学推导上，而是非常巧妙地将前沿的组合优化理论与实际的计算挑战紧密地结合起来。尤其是关于大规模图论问题（比如大规模网络路由和资源分配）的处理章节，作者采用了多层次的视角，从精确算法的局限性出发，逐步过渡到启发式和近似算法的设计哲学。我特别欣赏作者对于“可接受误差界限”和“计算复杂度权衡”的讨论，这不仅仅是理论上的探讨，更是指导我在实际工程项目中做出明智选择的关键。它让我深刻理解了为什么在某些情况下，一个巧妙的局部搜索策略远比一个耗时耗力的全局最优求解器更具实用价值。读完后，我感觉我对设计高效、可扩展的优化框架有了全新的认识，特别是那些关于随机化方法在约束满足问题中的应用，真是令人耳目一新。

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我是一名专注于金融风险建模的量化分析师，通常我们的优化问题都具有极高的维度和复杂的依赖关系。这本书的章节中关于高维空间搜索和稀疏性处理的讨论，对我日常工作有着直接的指导意义。我特别喜欢作者在介绍启发式算法时，对于“探索-利用”这一核心矛盾的精辟论述。它不是简单地罗列算法，而是深入剖析了算法设计者是如何平衡全局搜索的广度和局部收敛的速度的。书中对遗传算法和粒子群优化等群智能算法的批判性分析，避免了对这些方法过度美化的倾向，而是着重强调了其参数调优的敏感性和在特定问题上的局限性。这让我更加清醒地认识到，即使是看起来很“智能”的算法，也需要基于对底层数据结构和目标函数特性的深刻理解才能发挥最大效能。总而言之，这本书在理论的严谨性和实践的敏锐性之间找到了一个极佳的平衡点，是我案头必备的参考书之一。

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对于一个资深软件工程师来说，这本书的价值在于它提供了一个清晰的“工具箱”和“思维框架”，而非仅仅是知识的堆砌。我最感兴趣的是它在软件实现层面的隐性指导。例如，书中对特定数据结构如何影响迭代算法性能的分析，以及如何利用现代并行计算架构（比如GPU或多核CPU）来加速诸如分支定界或模拟退火这类过程。虽然书名听起来很学术化，但它的章节安排非常具有逻辑性，从基础概念的建立，到对NP-难问题的深度剖析，再到各种先进的元启发式算法的对比评估，整个路径设计得非常流畅。我注意到作者在讨论Lagrangian松弛和对偶方法时，非常注重计算效率的考量，这对于需要嵌入实时系统的优化模块来说至关重要。这本书让我重新审视了我们过去在项目中采用的那些“现成”的优化库，开始思考如何根据我们特定的目标函数和约束集，定制更优的求解策略。它激发了我去探究如何将这些高级优化技术，更有效地“翻译”成高性能的生产代码。

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