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出版者:Wiley-ISTE

作者:Benhamou, Frederic (EDT)/ Jussien, Narendra/ O'Sullivan, Barry

出品人:

頁數:408

译者:

出版時間:2007-05-25

價格:USD 199.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781905209972

叢書系列:

圖書標籤:

• 約束編程
• CP
• 人工智能
• 算法
• 優化
• 搜索
• SAT
• 建模
• 求解器
• 組閤優化

《約束編程趨勢》 書籍簡介 《約束編程趨勢》深入探討瞭約束編程（Constraint Programming，CP）領域令人振奮的最新發展和未來方嚮。本書匯集瞭來自世界各地頂尖研究人員和實踐者的貢獻，為讀者提供瞭一個全麵且深入的視角，審視這一強大且日益重要的計算範式如何應對復雜問題的挑戰。本書旨在吸引廣泛的讀者群體，包括但不限於計算機科學、運籌學、人工智能、工程學以及任何對開發高效求解算法感興趣的領域的研究人員、學生和從業者。 核心內容概述 本書並非簡單地羅列現有技術，而是聚焦於推動約束編程嚮前發展的核心趨勢，並預測其未來可能的發展軌跡。我們將從約束編程的基本概念入手，快速迴顧其關鍵思想，為後續內容的深入展開奠定基礎。本書的核心將圍繞以下幾個主要篇章展開： 第一部分：現代約束編程求解器的新範式 混閤求解範式（Hybrid Solvers）： 盡管專門的約束求解器在處理特定問題上錶現齣色，但越來越多的研究和實踐錶明，將約束編程與整數綫性規劃（ILP）、SAT求解器、甚至是圖搜索算法等其他強大求解技術相結閤，能夠顯著提升求解性能和覆蓋的問題範圍。本書將詳細介紹各種混閤求解策略，包括如何有效地集成不同求解器，如何設計接口來促進它們之間的信息交換，以及在哪些類型的實際問題中，混閤方法能夠帶來突破性的進展。我們將探討基於模型轉換（model translation）的集成方法、基於交替搜索（alternating search）的技術，以及如何利用約束編程的全局約束能力來增強其他求解器的能力。 並行與分布式約束編程（Parallel and Distributed CP）： 隨著計算能力的爆炸式增長，如何有效地利用多核處理器和分布式計算環境來加速約束編程求解是研究的熱點。本書將深入探討用於並行和分布式約束編程的各種技術，包括並行搜索策略（如工作竊取、同步並行）、並行化約束傳播算法，以及在分布式環境中管理和同步求解過程的挑戰與解決方案。我們將分析不同並行架構（共享內存、分布式內存）下CP算法的設計考量，並介紹相關的開源框架和庫。 大規模問題求解（Solving Large-Scale Problems）： 約束編程在處理傳統上難以解決的大規模組閤優化問題方麵展現齣巨大潛力。本書將重點關注應對大規模約束模型的技術，包括有效的模型約簡技術、分而治之（divide-and-conquer）的策略、層次化約束分解以及用於學習求解策略的機器學習技術。我們將討論如何設計能夠擴展到數百萬甚至數十億變量和約束的問題模型，以及如何在計算資源有限的情況下實現可接受的求解時間。 第二部分：約束編程在新興領域的應用與擴展 機器學習與約束編程的協同（Synergy between Machine Learning and CP）： 機器學習和約束編程是人工智能領域的兩大基石，它們的結閤正日益成為研究的焦點。本書將探討如何利用機器學習來增強約束編程求解器（例如，通過學習啓發式規則、預測約束傳播的有效性、自動選擇模型變量和值），以及如何將約束編程的強大建模和求解能力應用於機器學習問題（例如，在模型解釋性、公平性約束、可驗證的AI方麵）。我們將介紹監督學習、強化學習與CP集成的最新進展。 概率約束編程（Probabilistic CP）： 現實世界的問題往往充滿瞭不確定性。概率約束編程（PCP）將概率推理與約束編程相結閤，為處理不確定性問題提供瞭一個強大的框架。本書將深入介紹PCP的基本模型、推理技術（如概率推理、期望約束）、以及在風險管理、資源分配、可靠性工程等領域的應用。我們將探討如何結閤貝葉斯網絡、馬爾可夫鏈等概率模型與CP的建模能力。 可解釋與可信賴的約束編程（Explainable and Trustworthy CP）： 隨著AI係統在關鍵決策中的作用日益增強，確保其可解釋性和可信賴性至關重要。本書將探討如何開發具有可解釋性的約束模型和求解器，以及如何保證約束編程解決方案的公平性、魯棒性和安全性。我們將討論生成模型解釋的技術、證明模型屬性的驗證方法，以及如何構建能夠抵禦對抗性攻擊的CP係統。 動態與在綫約束編程（Dynamic and Online CP）： 許多實際問題需要在時間流逝或信息不斷更新的情況下進行決策。動態約束編程（DCP）和在綫約束編程（Online CP）關注的是在問題發生變化時能夠快速適應和重新規劃。本書將介紹處理動態環境下的建模方法、增量式求解技術、以及在實時決策場景中的應用，如交通控製、調度係統和機器人導航。 第三部分：約束編程建模與理論的進步 高級建模技術與全局約束（Advanced Modeling Techniques and Global Constraints）： 約束編程的錶達能力很大程度上依賴於其建模語言和提供的全局約束。本書將深入介紹用於構建復雜約束模型的高級技術，例如，如何有效地建模集閤、序列、圖等抽象結構。我們將詳細介紹一係列新型和高效的全局約束，分析它們的傳播算法和性能特點，以及如何在實際問題中選擇和應用最適閤的全局約束。 對現有算法的理論分析與改進（Theoretical Analysis and Improvement of Existing Algorithms）： 盡管約束編程在實踐中取得瞭巨大成功，但對其算法的理論分析和進一步改進仍然是學術研究的重要方嚮。本書將迴顧和分析現有的核心算法，包括傳播算法、搜索算法、啓發式算法的理論性能界限，並介紹最新的理論研究成果，旨在提升算法的效率和可擴展性。 麵嚮特定領域的建模語言與工具（Domain-Specific Modeling Languages and Tools）： 為瞭簡化特定領域問題的建模過程，開發領域特定的建模語言（DSMLs）和工具變得越來越重要。本書將介紹如何設計和實現DSMLs，以提高約束編程在特定行業（如物流、能源、製造）的應用效率和易用性。我們將探討DSMLs與通用CP求解器的集成方式。 約束學習與自動建模（Constraint Learning and Automatic Modeling）： 自動構建約束模型是約束編程領域的一大挑戰。本書將探討約束學習技術，即如何從數據中學習約束（例如，學習不變量、學習預定義約束模闆的參數），以及如何利用機器學習技術輔助甚至自動完成問題的建模過程。 本書的價值與讀者受益 《約束編程趨勢》不僅為經驗豐富的約束編程專傢提供瞭對前沿研究的深入瞭解，也為希望進入該領域的學生和從業者提供瞭一個清晰的學習路徑。本書的貢獻者們以清晰的語言和翔實的例子，將復雜的概念分解為易於理解的部分。讀者將能夠： 掌握最新的技術和算法： 瞭解最先進的約束求解器設計、並行計算技術以及與機器學習的融閤方法。 識彆和應用前沿研究： 能夠識彆當前研究中最具潛力的方嚮，並將其應用於自己的研究或實際問題中。 理解新興領域的機遇： 洞察約束編程在不確定性、可解釋性、動態環境等新興領域的應用前景。 提升建模與求解能力： 學習更高級的建模技巧，理解不同全局約束的特性，並掌握更有效的求解策略。 構建跨學科的知識體係： 瞭解約束編程與其他計算範式（如ML、ILP）的協同作用，為解決復雜的多學科問題打下基礎。 本書的篇幅和深度將確保它成為約束編程研究人員、高年級本科生、研究生以及尋求通過強大建模和求解技術來解決復雜實際問題的行業專傢的寶貴參考資料。它將激勵新一代的研究和應用，進一步擴展約束編程在解決人類麵臨的挑戰中的作用。

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