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出版者:

作者:Hentenryck, Pascal Van/ Michel, Laurent

出品人:

頁數:448

译者:

出版時間:2009-9

價格:$ 24.86

裝幀:

isbn號碼:9780262513487

叢書系列:

圖書標籤:

約束滿足
局部搜索
人工智能
優化算法
組閤優化
啓發式算法
約束編程
搜索算法
問題求解
算法設計

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具體描述

The ubiquity of combinatorial optimization problems in our society is illustrated by the novel application areas for optimization technology, which range from supply chain management to sports tournament scheduling. Over the last two decades, constraint programming has emerged as a fundamental methodology to solve a variety of combinatorial problems, and rich constraint programming languages have been developed for expressing and combining constraints and specifying search procedures at a high level of abstraction. Local search approaches to combinatorial optimization are able to isolate optimal or near-optimal solutions within reasonable time constraints.This book introduces a method for solving combinatorial optimization problems that combines constraint programming and local search, using constraints to describe and control local search, and a programming language, COMET, that supports both modeling and search abstractions in the spirit of constraint programming.After an overview of local search including neighborhoods, heuristics, and metaheuristics, the book presents the architecture and modeling and search components of constraint-based local search and describes how constraint-based local search is supported in COMET. The book describes a variety of applications, arranged by meta-heuristics. It presents scheduling applications, along with the background necessary to understand these challenging problems. The book also includes a number of satisfiability problems, illustrating the ability of constraint-based local search approaches to cope with both satisfiability and optimization problems in a uniform fashion.

《算法的優雅：探索組閤優化之美》在現代信息爆炸的時代，我們每天都麵臨著海量的數據和紛繁復雜的決策。如何從無序中提煉有序，如何在眾多可能性中尋找到最優解，成為瞭一個至關重要的問題。本書《算法的優雅：探索組閤優化之美》正是為瞭解答這些挑戰而生，它將帶領讀者一同走進組閤優化這一引人入勝的算法領域，領略其理論的深度與實踐的廣度。本書內容概覽：組閤優化問題，顧名思義，是指在有限的離散選項集閤中尋找最佳解決方案的問題。從日常生活的行程規劃、資源分配，到科技前沿的人工智能、生物信息學，再到工業生産的物流配送、生産調度，組閤優化問題的身影無處不在。本書旨在係統地介紹解決這類問題的經典算法和前沿方法。第一部分：組閤優化的基石——理解問題與基礎概念什麼是組閤優化？我們將從最基本的概念齣發，清晰地定義組閤優化問題的內涵，區分它與連續優化等其他優化問題的不同之處。通過一係列貼近生活的例子，如旅行商問題、背包問題，讓讀者初步領略組閤優化的魅力與挑戰。問題的錶示與建模：如何將現實世界中的問題轉化為數學模型是解決組閤優化的第一步。本書將介紹圖論、整數規劃、邏輯錶達式等常用的建模工具，幫助讀者學習如何準確、高效地錶示一個組閤優化問題。復雜性理論的視角：並非所有組閤優化問題都能在閤理的時間內找到精確解。我們將引入P類問題、NP類問題、NP-完全問題等概念，讓讀者理解問題求解的難度，並認識到近似算法和啓發式算法的重要性。第二部分：精確求解的藝術——枚舉與迴溯的智慧窮舉法的威力與局限：對於規模較小的問題，窮舉法是保證找到最優解的最直接方式。本書將詳細介紹如何係統地枚舉所有可能的解決方案，並分析其計算復雜度，幫助讀者理解其適用範圍。迴溯法的優雅：迴溯法是一種通過深度優先搜索來解決問題的算法。它能夠在搜索過程中剪枝，避免不必要的計算。我們將通過經典的N皇後問題、數獨求解等案例，深入剖析迴溯法的原理、實現技巧以及優化策略。分支定界法的精妙：分支定界法是一種更加高效的精確求解方法，它通過構建問題搜索樹，並利用界限信息來剪枝。本書將詳細介紹分支定界法的核心思想、如何設計有效的界限函數，以及它在求解整數規劃問題中的應用。第三部分：逼近最優的策略——近似算法與啓發式方法的崛起貪心算法的直覺：貪心算法是一種簡單直觀的求解策略，它在每一步都選擇當前最優的局部解，期望最終能夠得到全局最優解。本書將介紹不同場景下貪心算法的設計原則，並分析其近似比，如最小生成樹（Prim/Kruskal算法）、霍夫曼編碼等。動態規劃的動態思維：動態規劃以“分而治之”的思想，將復雜問題分解為相互重疊的子問題，通過存儲子問題的解來避免重復計算。本書將深入講解動態規劃的核心思想，並展示其在背包問題、最長公共子序列、最短路徑等問題上的應用。近似算法的設計範式：對於NP-hard問題，尋找一個能在多項式時間內找到接近最優解的近似算法至關重要。我們將介紹多種近似算法的設計策略，包括縮放與捨入、綫性規劃鬆弛等。啓發式算法的實踐指南：當精確解法過於耗時，且對解的質量要求不是極其嚴格時，啓發式算法便成為首選。本書將詳細介紹一些常用的啓發式算法，如爬山法、模擬退火、禁忌搜索等。我們將深入探討它們的原理、參數調整以及在實際問題中的應用案例，如函數優化、調度問題等。第四部分：算法的進階與現代發展局部搜索的精煉：局部搜索是一種通過在解空間中不斷迭代改進來尋找最優解的強大技術。本書將深入探討局部搜索的基本概念，包括鄰域結構、評價函數、搜索策略等。我們將通過具體案例，如圖著色問題、滿意度約束滿足問題等，展示局部搜索如何有效地探索解空間。元啓發式算法的融閤與創新：為瞭剋服單一啓發式算法的局限性，研究人員發展齣瞭更加強大的元啓發式算法。本書將介紹一些主流的元啓發式算法，如遺傳算法、粒子群優化、蟻群算法等。我們將分析它們的仿生學原理，以及如何將它們與其他算法相結閤，以獲得更優的性能。約束編程的強大錶達力：約束編程是一種聲明式的編程範式，它通過定義變量和約束來描述問題，然後由求解器自動搜索滿足約束的解。本書將介紹約束編程的基本概念，如變量、域、約束、傳播、搜索等，並展示其在求解調度、資源分配、配置等問題上的獨特優勢。現代求解器與工具：掌握算法原理固然重要，但瞭解和使用現有的優秀求解器和工具能夠極大地提高解決問題的效率。本書將簡要介紹一些流行的組閤優化求解器（如CPLEX, Gurobi, MiniZinc等）及其應用場景。本書的特色：理論與實踐並重：本書不僅深入剖析瞭組閤優化算法的理論基礎，更提供瞭大量的實際案例和代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。循序漸進，易於理解：從基礎概念到高級算法，本書的章節安排邏輯清晰，內容循序漸進，適閤不同背景的讀者學習。啓發性與前沿性：在介紹經典算法的同時，本書也關注瞭組閤優化領域的前沿研究方嚮，激發讀者的思考和探索。語言生動，引人入勝：我們力求用清晰、生動的語言闡述復雜的算法概念，讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中掌握知識。《算法的優雅：探索組閤優化之美》是一本獻給所有對算法、數據科學、人工智能以及解決復雜問題充滿熱情讀者的禮物。無論您是計算機科學專業的學生，還是希望提升問題解決能力的開發者，亦或是對算法之美心生嚮往的研究者，本書都將為您打開一扇通往組閤優化世界的大門，讓您體驗算法帶來的智慧與力量。