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出版者:

作者:Hentenryck, Pascal Van/ Bent, Russell

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2009-9

价格:$ 20.34

装帧:

isbn号码:9780262513470

丛书系列:

图书标签:

Stochastic Optimization
Combinatorial Optimization
Online Algorithms
Randomized Algorithms
Machine Learning
Theoretical Computer Science
Algorithm Design
Optimization Algorithms
Probability
Game Theory

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具体描述

Online decision making under uncertainty and time constraints represents one of the most challenging problems for robust intelligent agents. In an increasingly dynamic, interconnected, and real-time world, intelligent systems must adapt dynamically to uncertainties, update existing plans to accommodate new requests and events, and produce high-quality decisions under severe time constraints. Such online decision-making applications are becoming increasingly common: ambulance dispatching and emergency city-evacuation routing, for example, are inherently online decision-making problems; other applications include packet scheduling for Internet communications and reservation systems. This book presents a novel framework, online stochastic optimization, to address this challenge.This framework assumes that the distribution of future requests, or an approximation thereof, is available for sampling, as is the case in many applications that make either historical data or predictive models available. It assumes additionally that the distribution of future requests is independent of current decisions, which is also the case in a variety of applications and holds significant computational advantages. The book presents several online stochastic algorithms implementing the framework, provides performance guarantees, and demonstrates a variety of applications. It discusses how to relax some of the assumptions in using historical sampling and machine learning and analyzes different underlying algorithmic problems. And finally, the book discusses the framework's possible limitations and suggests directions for future research.

《在线随机组合优化：算法、理论与应用》本书深入探讨了在线随机组合优化这一引人入胜且具有挑战性的研究领域。在现实世界中，许多决策问题并非静态可知，而是面临着不确定性和随时间动态变化的信息。这类问题，如在线资源分配、动态调度、网络路由以及机器学习中的在线学习，都要求我们在信息不完整或不断更新的情况下，做出最优或近乎最优的决策。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的理解，涵盖了该领域的核心理论、关键算法设计技术以及广泛的应用场景。核心概念与理论基础：本书首先会建立坚实的理论基础，从组合优化的基本概念出发，逐步引入随机性和在线性的影响。我们将详细介绍概率模型、随机过程、大数定律、中心极限定理等在建模不确定性方面的关键工具。随后，我们将深入探讨在线学习的框架，包括但不限于 regret 最小化、平均最优性（average optimality）和渐进最优性（asymptotic optimality）等衡量在线算法性能的核心指标。在算法设计方面，本书将着重介绍用于解决在线随机组合优化问题的各种技术。我们会从经典的在线算法，如贪婪算法（greedy algorithms）、在线调度算法（online scheduling algorithms）和在线匹配算法（online matching algorithms）讲起，分析它们在随机环境下的性能边界。在此基础上，我们将进一步探讨更先进的算法，如基于动态规划（dynamic programming）的在线算法、基于强化学习（reinforcement learning）的在线优化方法、以及利用统计推断（statistical inference）来估计未知参数并优化决策的策略。关键算法设计技术：本书将花费大量篇幅来详细阐述解决在线随机组合优化问题的关键算法设计技术。我们将深入分析以下几个核心方面：在线贪婪策略与随机贪婪（Stochastic Greedy）：探讨如何设计能够快速响应新信息的贪婪型算法，并分析引入随机性以打破局部最优陷阱的可能性。基于信息更新与预测的算法：讨论如何利用已有的信息和对未来趋势的预测来优化当前决策，包括预测模型的设计与集成。在线动态规划与近似动态规划：介绍如何在状态空间巨大且信息不确定的情况下，设计有效的在线动态规划算法，以及近似动态规划技术在其中的作用。强化学习在在线优化中的应用：深入研究如何将强化学习框架应用于复杂的在线随机组合优化问题，包括状态表示、奖励函数设计、以及各种强化学习算法（如 Q-learning, Policy Gradients）的适用性。随机近似（Stochastic Approximation）方法：阐述如何利用随机近似技术来处理模型参数未知或难以精确计算的情况，并分析其收敛性。基于概率界限的算法分析：介绍如何利用概率界限（如 Chernoff bound, Hoeffding's inequality）来分析在线算法在随机环境下的期望性能和概率性能。在线算法的竞争比（Competitive Ratio）分析：详细介绍竞争比这一衡量在线算法相对于离线最优解的性能指标，以及计算和优化竞争比的常用技术。流式算法（Streaming Algorithms）与在线算法的联系：探讨在数据流式到来的场景下，如何设计高效的在线算法，并处理有限内存和单遍扫描的限制。应用领域：本书将通过丰富的实际案例，展示在线随机组合优化在各个领域的广泛应用。我们将重点关注以下几个方面：在线资源分配与调度：在云计算、数据中心、通信网络等场景下，如何动态地分配计算资源、带宽或调度任务，以最大化系统吞吐量或最小化响应时间。动态网络路由：随着网络流量和拓扑结构的变化，如何实时调整路由策略，以保证网络的连通性和效率。在线广告投放与推荐系统：在用户行为和广告信息不断更新的情况下，如何实时优化广告投放策略，以提高点击率或转化率，以及如何基于用户实时反馈进行商品推荐。库存管理与供应链优化：在需求不确定且供应商响应时间可变的情况下，如何动态地管理库存水平，以最小化成本并满足客户需求。机器学习中的在线学习与模型更新：如何在数据不断产生的情况下，实时更新机器学习模型，以适应数据分布的变化，并做出更准确的预测。自动驾驶与机器人路径规划：在动态且不可预测的环境中，如何实时规划和调整车辆或机器人的路径，以规避障碍物并高效到达目的地。能源系统优化：在可再生能源发电波动和电力需求变化的情况下，如何实时调度电力生产和分配，以保证电网的稳定运行。本书特色：理论与实践并重：本书不仅提供了扎实的理论基础，还通过大量的算法设计和实例分析，帮助读者掌握解决实际问题的能力。系统性与深度：从基础概念到前沿技术，本书力求全面覆盖在线随机组合优化领域的关键知识点，并深入剖析其内在机理。清晰的逻辑结构：本书的章节安排逻辑清晰，循序渐进，便于读者理解和学习。丰富的参考文献：本书将引用该领域的经典论文和最新研究成果，为读者提供进一步深入学习的线索。本书适合于计算机科学、运筹学、管理科学、应用数学、人工智能等相关领域的学生、研究人员和工程师。无论您是希望深入理解在线随机组合优化理论的研究者，还是希望将其应用于实际问题的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。通过阅读本书，您将能够更有效地应对现实世界中普遍存在的复杂动态决策问题，并设计出更智能、更具适应性的优化解决方案。