Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis

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出版者:
作者:Leung, Joseph Y-T; Leung, Joseph Y-T;
出品人:
页数:1224
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价格:0
装帧:
isbn号码:9781584883975
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  • library
  • Scheduling
  • Academic
  • 2010
  • Scheduling
  • Algorithms
  • Operations Research
  • Optimization
  • Performance Analysis
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  • Queueing Theory
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具体描述

现代运筹学与组合优化:理论、算法与前沿应用 本书深入探讨了运筹学和组合优化领域的核心理论、经典算法及其在现代工业、管理和信息技术中的前沿应用。 作为一个独立于特定“调度手册”之外的综合性著作,本书旨在为研究人员、高级学生和领域专业人士提供一个全面、严谨且富有洞察力的知识框架,以应对复杂决策问题。 全书结构紧凑,内容层次分明,共分为六大部分,共二十章,系统地覆盖了从基础数学模型到尖端计算方法的演变路径。 --- 第一部分:优化问题的数学基础与建模范式 (Foundations and Modeling Paradigms) 本部分奠定了整个优化领域所需的数学基础,并确立了解决复杂问题的通用建模语言。 第一章:线性规划的几何与代数基础。 本章详细回顾了凸集、多面体、可行域的性质。重点讨论了标准型、对偶理论的几何解释,以及如何利用这些概念理解最优解的存在性与唯一性。我们不局限于教科书式的推导,而是着重于如何识别和构建现实世界中约束的紧凑表示。 第二章:非线性规划与凸优化。 引入了梯度、Hessian矩阵的概念,并深入分析了KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的必要性和充分性。凸优化作为非线性规划的“甜点”,将获得详尽的介绍,包括强对偶性、对偶间隙的消除,以及在机器学习(如支持向量机)中的应用实例。 第三章:整数规划与混合整数规划建模。 整数变量的引入极大地增强了模型的表达能力,但同时也带来了计算上的巨大挑战。本章聚焦于如何精确地将逻辑约束(如“二选一”、“固定成本”、“最小起订量”)转化为有效的线性不等式,并讨论了割平面法(Cutting Plane Methods)的初步思想。 第四章:网络流理论的高级应用。 尽管网络流是组合优化的基石,本章侧重于其在更复杂结构中的应用,如多商品流问题、最小费用最大流的改进算法,以及如何利用网络流模型解决资源分配和通信路由中的流量限制问题。 --- 第二部分:经典算法的深入剖析 (In-Depth Analysis of Classical Algorithms) 本部分对指导优化实践的核心算法进行了细致的解构和性能分析。 第五章:单纯形法的高效实现与现代改进。 除了标准的Bland’s rule和Dancing Simplex之外,本章重点分析了基于价格因子(Pricing)的改进版本,如Dantzig的修正单纯形法,以及如何通过选择合适的基变量来加速收敛,特别是在大规模稀疏矩阵环境下的优化策略。 第六章:内点法(Interior-Point Methods)的原理与实践。 本章详细阐述了对数障碍函数(Logarithmic Barrier Function)的构造,以及如何利用牛顿法求解障碍子问题。重点讨论了基于对偶路径跟踪的算法,并比较了其在处理大规模稀疏线性规划问题时与单纯形法的性能差异。 第七章:分支定界法(Branch and Bound)的策略优化。 深入探讨了构建高效分支定界树的关键策略:如何选择最佳分支变量、如何设计高效的定界松弛(例如,利用拉格朗日松弛)以及如何应用子问题预求解技术(Pre-solving)。 第八章:割平面法的理论与构造。 本章专注于如何从不可行解中“割除”无效区域。将详细介绍Gomory割、割平面法在求解最大团问题(Maximal Clique)中的应用,并阐述了如何利用“分离超平面”(Separation Oracle)来动态地增强松弛线性规划模型。 --- 第三部分:组合优化的高级主题 (Advanced Topics in Combinatorial Optimization) 本部分转向了具有复杂结构和高难度的组合优化问题,并引入了更精细的理论工具。 第九章:匹配理论与网络流的统一。 详细考察了二分图匹配、最大权重匹配(如使用匈牙利算法的变体)以及一般图中的完美匹配问题。强调了线性代数方法(如Tutte矩阵)在解决非二分匹配问题中的作用。 第十-十章:组合几何与拓扑优化。 探讨了计算几何问题在优化中的角色,例如最小生成树(MST)的快速算法,Voronoi图的构建与应用,以及在基础设施设计中如何利用这些几何结构来最小化成本或距离。 第十一章:近似算法与不可约问题。 面对NP-hard问题,本章侧重于设计保证解质量的算法。介绍经典的概念,如近似比(Approximation Ratio)、PTAS(Polynomial-Time Approximation Scheme)以及如何利用线性规划松弛和随机化技术来构造有界性能的解决方案。 --- 第四部分:启发式方法与元启发式 (Heuristics and Metaheuristics) 本部分关注当精确算法因规模过大而失效时,如何利用高质量的启发式方法来寻找接近最优的解。 第十二章:局部搜索与邻域设计。 深入研究了局部搜索策略的有效性,包括林搜索(Lin Search)的变体、禁忌搜索(Tabu Search)中的记忆机制设计,以及如何针对特定问题构建信息丰富的邻域结构。 第十三章:进化计算与群体智能。 详细介绍了遗传算法(Genetic Algorithms)的机制,包括编码、交叉和变异操作的策略选择。同时,探讨了粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)在解决连续和离散搜索空间问题中的适用性。 第十四章:模拟退火(Simulated Annealing)的理论基础。 侧重于金属学退火过程的数学模拟,分析了冷却时间表(Cooling Schedule)对收敛速度和解质量的关键影响,并讨论了如何选择合适的Metropolis准则。 --- 第五部分:随机优化与鲁棒性分析 (Stochastic Optimization and Robustness) 随着决策环境的不确定性增加,本部分着重于如何将概率模型融入优化框架。 第十五章:随机规划的两阶段与多阶段模型。 详细阐述了机会约束规划(Chance-Constrained Programming)和两阶段随机规划(Two-Stage Stochastic Programming)的建模方法,重点分析了场景生成(Scenario Generation)的必要性和技术。 第十六章:鲁棒优化(Robust Optimization)框架。 介绍如何通过定义不确定性集(Uncertainty Sets)来设计对数据波动不敏感的优化模型,并讨论了对偶理论在鲁棒优化中的应用,以将复杂的鲁棒问题转化为可解的(通常是凸的)形式。 --- 第六部分:计算平台的挑战与前沿研究方向 (Computational Challenges and Future Directions) 本部分将理论与大规模实践相结合,展望了该领域未来的发展趋势。 第十七章:大规模优化问题的并行化与分布式求解。 讨论了如何利用多核架构和集群环境来加速分支定界和割平面法的执行,包括数据分配策略和同步机制的优化。 第十八章:优化求解器的内部工作原理。 剖析现代商业和开源求解器(如CPLEX, Gurobi, GLPK)中关键组件的实现细节,包括高效稀疏矩阵处理、预处理技术(如约束和变量缩减)以及启发式求解器嵌入。 第十九章:优化与机器学习的交叉前沿。 探讨如何使用优化技术来设计更强大的机器学习模型(如训练约束神经网络或优化损失函数),以及如何利用梯度下降的加速方法(如动量法、自适应学习率)来解决大规模优化问题。 第二十章:后最优分析与决策敏感性。 讨论了如何利用影子价格、最优值的一阶变化(Sensitivity Analysis)来评估模型参数微小变动对最终决策的影响,这对于实际的商业决策至关重要。 本书内容全面,逻辑严谨,旨在为读者提供超越基础知识的深度理解,并为他们在高度复杂、多变的应用场景中应用优化科学工具奠定坚实的基础。

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读后感

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当这本书《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》来到我手中时,我几乎立刻就被它所蕴含的知识能量所吸引。我一直觉得,在任何需要协调和优化的领域,调度都是一个不可或缺的关键环节。在我个人的工作和学习经历中,我常常遇到需要在有限的时间和资源下,最大化产出或最小化成本的问题,而这些都与调度息息相关。这本书的标题清晰地表明了它的核心内容:算法、模型和性能分析。我尤其期待在“算法”这一章节,能够深入学习到各种经典的调度算法,了解它们的设计思路和适用范围,比如,在面对实时性要求极高的场景下,有哪些高效的算法?在“模型”部分,我渴望学习如何将现实世界的复杂调度场景进行抽象和建模,以便能够用数学工具进行分析和求解。我希望能理解不同调度模型的特点,以及如何根据具体问题的特性来选择合适的模型。而“性能分析”则是我非常看重的一部分,我希望这本书能够提供一套系统的方法论,来评估不同调度策略的实际效果,比如,吞吐量、响应时间、资源利用率等指标,并教我如何利用这些指标来不断优化调度方案。总而言之,这本书在我眼中,是一座等待我去挖掘的宝藏,它将帮助我更深刻地理解效率的本质,并为我提供解决实际问题的强大工具。

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这本书的名字《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》就像是一道邀请函,邀请所有对效率、优化和决策科学感兴趣的人,踏入调度这个迷人而严谨的领域。我不是科班出身的计算机科学家,也不是数学家,但我一直对如何更聪明地利用有限的资源来完成更多任务充满热情。在我看来,调度问题无处不在,从工厂生产线的流水线优化,到航空公司航班的排班,再到计算机操作系统的任务管理,甚至我们日常生活中安排日程,都牵涉到调度。这本书的出现,对我来说,就像是为我打开了一扇通往“科学调度”的大门。我非常期待它能系统地梳理调度领域的核心概念,让我能够理解不同调度问题的复杂性和挑战性。同时,我渴望学习书中介绍的各种算法,希望它们能帮助我找到解决实际问题的有效途径。我尤其对“performance analysis”这一块充满期待,因为理论再好,如果无法量化其效果,那么它的价值也会大打折扣。我希望这本书能够教我如何衡量调度策略的优劣,如何进行性能评估,并最终指导我做出更明智的决策。我相信,掌握了这些知识,我不仅能在我的工作领域有所突破,也能在个人生活中变得更加有条理和高效。这绝对是一本值得我投入时间和精力去深入钻研的书。

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这本书《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》对我而言,就像是一座知识的金矿,而我,正准备拿着我的“矿镐”,去发掘那些隐藏在其中的珍宝。在我平时的工作中,我经常会遇到资源分配不均、任务延误等问题,而这些问题的根源,往往在于缺乏科学的调度方法。这本书的标题就如同一个清晰的路线图,指引我走向调度世界的深处。我尤其期待在“算法”部分,能够学习到如何设计和应用各种调度算法,解决现实世界中的各种复杂调度难题。我设想,书中可能会介绍一些我从未接触过的、但却极其有效的算法,这对我来说无疑是一次巨大的知识冲击。同时,“模型”这一块也让我非常好奇。我希望能够学习到如何将现实世界的调度问题,转化为可以用数学语言描述的模型,从而能够通过分析模型来找到最优的解决方案。而“性能分析”则是衡量一切努力成果的关键。我渴望了解如何利用科学的方法和量化的指标,来评估不同调度策略的效率和效果,并最终指导我做出更明智的决策。这本书在我看来,不仅是一本技术指南,更是一次深入理解系统运作和优化效率的绝佳机会。

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说实话,我一开始对这本书是有点“敬畏”的,毕竟“Handbook”这个词本身就带着一种权威感和深度。我平时接触的调度问题,更多是停留在Excel表格和一些简单的排班软件层面,离书里可能涉及的那些复杂算法和模型还有一段距离。但是,正是这种距离感,激起了我强烈的好奇心。我非常想知道,那些我们认为“自动化”完成的工作,背后到底蕴含着怎样精妙的数学原理?这本书的出现,就像是一扇窗户,让我得以窥视那个更加精密、更加高效的调度世界。我特别希望能从这本书中学习到不同调度问题的分类方法,比如,有哪些主要的调度模型?它们各自适用于哪些场景?然后,关于算法的部分,我希望能够理解其背后的逻辑,而不只是死记硬背。我设想,如果我能掌握一些经典的调度算法,比如像SPT(Shortest Processing Time)、EDD(Earliest Due Date)等等,并理解它们各自的优劣势,那么在面对实际问题时,我就可以更有针对性地选择和应用。更重要的是,性能分析这个部分,我希望它能提供一些量化的指标和方法,让我能够科学地评估不同调度策略的效果,找出最优解。我敢肯定,这本书绝对会是一个挑战,但我相信,克服这个挑战所带来的知识和技能提升,将是极其丰厚的。它不仅仅是一本书,更像是一次深度学习的机会,一次重塑我思维方式的契机。

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这本书的厚重感,在拿到手的那一刻就让我感受到它的分量。作为一名长期在数据处理和系统优化领域摸爬滚打的人,我深知“调度”这个概念在实际应用中的重要性。很多时候,系统的瓶颈并非是计算能力不足,而是调度策略的不合理。这本书的出现,正好填补了我知识体系中关于调度理论的部分。我尤其期待它在“算法”这一块能够提供详尽的介绍,不仅仅是列出各种算法的名字,更希望能够深入剖析其原理、复杂度,以及在不同应用场景下的优缺点。我猜想,书中可能会涉及一些经典的 NP-hard 问题相关的调度算法,这对我来说将是一次非常宝贵的学习机会。同时,“模型”的部分也让我充满期待。我希望能够从中学习到如何建立各种调度模型,比如,如何将任务的依赖关系、资源约束、时间限制等因素纳入模型之中。对我而言,能够用数学模型来精确描述和分析一个复杂的调度问题,本身就是一种巨大的进步。而“性能分析”更是我关心的重点,我希望这本书能够提供一套系统的性能评估框架,让我能够量化地衡量不同调度算法的效果,比如,延迟、吞吐量、资源利用率等等,并学会如何利用这些指标来指导实际的调度决策。这本书对我来说,无疑是一次系统性提升调度理解和实践能力的绝佳机会。

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当《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》这款沉甸甸的书籍出现在我面前时,我心中涌起的是一种对知识的渴望和对未知的探索欲。我一直相信,在任何需要精妙协调和高效运作的领域,调度都扮演着至关重要的角色。它就像是连接各个环节的“纽带”,是确保整个系统平稳运行的“心脏”。这本书的名字,直接点明了它的核心内容——算法、模型和性能分析,这三个关键词组合在一起,对我来说,简直就是效率优化的“核心三要素”。我非常期待书中关于“算法”的部分,希望能够深入学习到各种经典的调度算法,理解它们的逻辑原理,掌握它们的适用范围,并且能够学习到如何根据不同的问题场景,选择最合适的算法。同时,“模型”的介绍也让我充满兴趣。我希望能够通过阅读,理解如何将现实世界中的复杂调度问题,用数学模型来抽象和表示,从而为算法的设计和分析提供理论基础。而“性能分析”更是我关注的重中之重,我希望能够学习到如何量化地评估调度策略的优劣,理解各种性能指标的含义,并学会如何利用这些指标来指导实际的优化工作。这本书对我而言,不仅仅是一本技术书籍,更是一次深入了解效率本质、提升问题解决能力的宝贵机会。

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收到这本《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》的时候,我脑海里立刻浮现出无数个需要“调度”的场景。从我个人的经验来看,很多时候,我们之所以会觉得事情效率低下,或者资源紧张,很大程度上是因为调度出现了问题。这本书的名字就非常直观地告诉我,它将深入探讨调度背后的“算法”、“模型”和“性能分析”,这三个关键词组合在一起,简直就是效率提升的“黄金三角”。我个人目前对于算法的了解还比较有限,更多是基于一些基础的计算机科学知识。因此,我特别期待这本书能够深入浅出地介绍各种调度算法,让我能够理解它们的设计思想,以及它们在不同问题场景下的适用性。比如,我很好奇,在面对一些具有不确定性的调度问题时,书中是否会介绍一些鲁棒性强的算法?另外,“模型”这个部分也让我非常感兴趣。我希望能够通过学习书中的模型,来更好地理解调度问题的本质,以及如何将现实世界的复杂问题抽象成可以被算法解决的模型。最后,“性能分析”则是检验所有理论和实践成果的关键。我希望这本书能够提供一些行之有效的性能评估方法和指标,让我能够客观地评价不同的调度策略,并最终找到最优的解决方案。这本书在我看来,不仅仅是一本技术手册,更像是一份开启高效工作和生活方式的“指南”。

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哇,拿到这本《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》的时候,我的心就扑通扑通地跳。虽然我还没来得及细读,但我已经迫不及待地想跟你们分享我的初步印象和对这本书未来潜力的无限遐想了。首先,这本书的装帧就让我觉得非常“硬核”和专业,厚实得像块砖头,封面设计简洁而有力,直接点出了主题——调度!我想,这绝对不是一本随便翻翻就能掌握的书,它承载的是整个调度领域的精华。我个人在工作中经常会遇到各种各样的资源分配和任务排序问题,虽然目前还没有深入到理论层面,但直觉告诉我,这本书绝对是我的“救星”。我特别期待它能为我揭示那些隐藏在日常混乱背后的数学模型和算法原理,让我从“拍脑袋”决定变成“有理有据”地优化。想象一下,如果我能理解了那些复杂的算法,并且能将其应用到我实际工作中,哪怕只是解决其中一小部分低效问题,那都会是巨大的进步。而且,这本书的副标题“algorithms, models, and performance analysis”也暗示了它的全面性,算法肯定是最核心的部分,但我更期待的是模型的部分,因为模型能帮助我理解问题的本质;而性能分析,则能让我知道我的优化到底有没有效果,以及效果好到什么程度。我感觉这本书就像一个宝藏地图,指引着我通往调度优化世界的深邃之处。我迫不及待地想开始我的探索之旅,相信它会彻底改变我对问题解决的认知方式。

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拿到《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》这本书,我脑海里闪过无数个“为什么”和“怎么办”。我经常会思考,为什么有时候明明资源充足,但工作进度却异常缓慢?为什么有时候看似简单的任务分配,却会引发连锁反应的混乱?这些问题,在我看来,都指向了“调度”这个核心。这本书的名字就如同一个精准的定位,直接告诉我它将深入探讨调度问题的“算法”、“模型”和“性能分析”。我非常期待它能够为我解答这些困惑。我希望从书中能够了解到各种先进的调度算法,它们是如何在复杂的约束条件下,寻找到最优的执行顺序的。我猜想,书中可能会涉及一些我从未听说过的、但却极其有效的算法,这对我来说将是极大的知识拓展。同时,“模型”的部分也让我充满兴趣。我渴望学习如何将现实世界中的调度问题,用严谨的数学语言进行建模,从而更好地理解问题的本质,并为算法的选择提供理论基础。而“性能分析”则是这一切的落脚点。我希望这本书能够提供清晰的性能评估标准和方法,让我能够量化地衡量不同调度策略的优劣,并最终指导我做出更科学、更高效的决策。这本书在我看来,不仅仅是一本技术书,更是一次深入洞察系统运作机制的旅程,一次重塑我解决问题思维方式的契机。

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光是看到《Handbook of scheduling: algorithms, models, and performance analysis》这个书名,就让我心潮澎湃。在我看来,任何一个高效运作的系统,背后都离不开精妙的调度。无论是工业生产、信息技术,还是物流运输,调度都是串联起所有环节的“幕后英雄”。我非常期待这本书能为我揭示调度领域的“奥秘”。我尤其想深入了解书中关于“算法”的部分。我希望能够学习到那些能够解决复杂调度问题的算法,理解它们的数学原理和计算过程,并能够将其应用到我遇到的实际问题中。同时,“模型”这个词也让我充满好奇。我希望能学习到如何建立不同类型的调度模型,比如,如何处理任务之间的依赖关系,如何考虑资源的限制,如何优化目标函数等等。我相信,通过建立合适的模型,我能够更清晰地认识到问题的本质,并为算法的选择提供理论依据。而“性能分析”则是我检验一切理论和实践成果的关键。我希望这本书能够提供一套严谨的性能评估体系,让我能够客观地衡量不同调度策略的优劣,并找到最优的解决方案。这本书在我看来,是一本不可多得的关于效率和优化的“百科全书”,我迫不及待地想开始我的阅读之旅。

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