Principles and Practice of Constraint Programming - CP 2009 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gent, Ian P. 编

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页数:844

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价格:$ 161.59

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isbn号码:9783642042430

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图书标签:

• 约束编程
• CP
• 人工智能
• 算法
• 优化
• 搜索
• 建模
• 问题求解
• 计算机科学
• 约束满足问题

约束规划：理论与实践的深度探索 本书旨在为读者提供一个关于约束规划（Constraint Programming, CP）领域的全面而深入的视角，涵盖其核心理论、关键技术、实际应用以及前沿发展。我们致力于揭示约束规划作为一种强大而灵活的计算范式，如何在解决复杂组合优化问题时展现出卓越的效能。通过本书，读者将能够理解约束规划的本质，掌握其构建模型和求解问题的基本方法，并探索其在各个领域广泛的应用潜力。 第一部分：约束规划的理论基石 本部分将深入剖析约束规划的理论根基，为读者构建坚实的知识框架。 引言与问题建模： 我们将从介绍约束规划是什么、它能解决什么类型的问题出发，阐述其在人工智能、运筹学和计算机科学中的独特地位。重点在于讲解如何将现实世界中的复杂问题转化为约束规划模型，这通常涉及到识别决策变量、定义变量的取值域，以及最关键的，为这些变量设定一系列约束条件。我们将通过一系列精心设计的示例，例如经典的谜题（如数独、N皇后问题）以及更具实际意义的调度和资源分配问题，来演示有效的模型构建过程。读者将学习如何从问题的描述中提炼出核心的逻辑关系，并用数学语言精确地表达出来。 约束的表达与推理： 约束是约束规划的灵魂。本章将详细介绍各种常见的约束类型，从基础的等式、不等式，到更复杂的全局约束，如 all_different (所有变量取值互不相同)、cumulative (资源容量约束)、sequence (序列约束) 等。我们将深入探讨这些约束的语义，以及它们如何有效地区分可行解和不可行解。在此基础上，我们将重点讲解约束传播（constraint propagation）这一约束规划的核心推理机制。读者将了解到，约束传播通过不断地应用局部约束来减少变量的取值域，从而排除不可能的赋值组合，加速搜索过程。我们将介绍几种主要的约束传播算法，如 arc-consistency (弧一致性)、bound-consistency (界一致性) 等，并分析它们的推理能力和效率。 搜索策略与回溯： 当约束传播不足以找到唯一解或证明无解时，我们就需要依赖搜索策略。本章将系统地介绍约束规划中的各种搜索技术。我们将从最基本的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）开始，然后深入探讨各种启发式搜索策略，例如： 变量选择启发式： 如何选择下一个需要进行赋值的变量，例如最小剩余值（min-remaining-values, MRV）和最受约束的变量（most-constrained-variable）。 值选择启发式： 如何选择当前变量的下一个尝试值，例如最小冲突（min-conflicts）和中位数（median）。 回溯（backtracking）与回溯的增强： 解释回溯如何通过试探性地为变量赋值，并在遇到冲突时撤销赋值并尝试其他可能。我们将介绍增强型回溯技术，如冲突导向学习（conflict-directed learning）和不一致子句学习（inconsistent clause learning），这些技术能够从失败中学习，避免重复犯错，极大地提高搜索效率。 全局约束的威力： 全局约束是约束规划区别于传统数学规划的重要特征之一。本章将聚焦于几种具有代表性的全局约束，并深入分析其内部的传播算法和应用场景。我们将详细介绍： all_different 约束： 这是约束规划中最常用也最强大的约束之一，保证所有变量取值互不相同。我们将探讨其高效的传播算法，例如基于匹配（matching-based）的算法，以及它在各种组合问题中的应用。 cumulative 约束： 用于建模资源约束问题，例如在生产调度中，确保同一时间点被同一资源消耗的总量不超过该资源的总容量。我们将分析其传播机制，以及如何在复杂的生产线和项目调度中应用。 sequence 约束： 用于对变量的出现顺序进行约束，例如在排班问题中，要求某些任务必须在其他任务之后完成。我们将探讨其建模灵活性和求解效率。 其他重要全局约束： 如 count、table、regular 等，并提供相应的应用示例。 第二部分：约束规划的实践方法 在理解了理论基础之后，本部分将着重于如何将约束规划的理论付诸实践。 现代约束求解器概览： 本章将介绍当前主流的约束规划求解器。我们将概述这些求解器的架构，以及它们如何集成各种搜索算法、约束传播技术和全局约束。我们将重点介绍一些在学术界和工业界广泛应用的开源和商业求解器，例如 Gecode, Choco, OR-Tools, MiniZinc 等。读者将了解不同求解器的特点、优势和适用场景，并学习如何根据具体问题选择合适的求解器。 利用建模语言构建模型： 高效的建模语言是约束规划得以广泛应用的关键。本章将介绍一种或多种流行的约束规划建模语言，如 MiniZinc。我们将从基本语法入手，逐步引导读者学习如何使用这些语言来清晰、简洁地表达复杂的约束规划模型。通过大量的代码示例，读者将学会如何定义变量、约束、目标函数，以及如何调用求解器来找到问题的解。我们将重点强调模型的可读性、可维护性和可扩展性，以及如何根据问题规模和特点对模型进行优化。 与混合整数规划（MIP）的比较与结合： 约束规划和混合整数规划（MIP）是解决优化问题的两种主要技术。本章将对这两种方法进行深入比较，阐述它们的异同、优势和劣势。我们将分析在哪些类型的问题中，CP 表现出更优越的性能，而在哪些问题中，MIP 更为适合。更重要的是，我们将介绍如何将 CP 和 MIP 相结合，构建混合求解器。这种混合方法往往能够克服单一方法的局限性，通过 CP 的强大建模能力和 MIP 的成熟求解算法，共同解决更广泛、更复杂的问题。我们将探讨常见的混合建模策略，例如将 CP 用于解决某些困难的子问题，然后将结果传递给 MIP 求解器，反之亦然。 调试与性能调优： 实际应用约束规划时，模型的调试和性能调优是不可避免的挑战。本章将提供一套系统的调试和调优策略。我们将介绍如何识别模型中的错误，如何分析求解器的运行日志，以及如何通过可视化工具来理解搜索过程。在性能调优方面，我们将探讨： 模型重构： 如何优化变量的定义、约束的表达，以及是否可以通过引入新的全局约束来简化模型。 启发式策略调整： 如何通过调整变量和值的选择启发式来加速搜索。 参数调优： 如何调整求解器的各种内置参数以获得更好的性能。 分解技术： 对于大规模问题，如何将问题分解成更小的子问题，然后分别求解。 第三部分：约束规划的应用领域 本部分将展示约束规划在众多领域的成功应用，激励读者探索其潜力。 生产与排程： 约束规划在生产制造领域的应用极其广泛，包括但不限于： 生产线调度： 如何高效地安排机器、工人和物料，以最小化生产周期、最大化产量。 项目调度： 如何根据资源限制、任务依赖关系来规划项目执行顺序。 车辆路径问题（VRP）： 如何规划车辆的行驶路线，以最小化总行驶距离或时间。 库存管理： 如何优化库存水平，以满足需求并最小化仓储成本。 资源分配与配置： 约束规划在解决资源分配问题方面表现出色： 电信网络优化： 如何分配频段、基站资源，以最大化网络覆盖和服务质量。 人员调度： 如何为员工分配班次、任务，以满足运营需求并兼顾员工偏好。 能源系统优化： 如何分配发电能力、输电能力，以满足电力需求并降低成本。 计算资源分配： 如何在集群环境中分配计算任务和内存资源。 组合优化与人工智能： 约束规划本身就是一种强大的组合优化工具，并与其他人工智能领域紧密结合： 游戏AI： 如何在复杂的策略游戏中设计智能的AI对手。 问题求解器： 构建通用的问题求解器，能够自动解决特定类别的组合问题。 逻辑推理： 用于处理和推理具有复杂逻辑关系的知识库。 自然语言处理： 在某些需要组合式推理的任务中，如语义解析。 特定领域案例分析： 本章将选取几个具有代表性的实际应用案例，对它们进行详细的分析。我们将深入了解问题的背景、如何构建约束规划模型、选择的求解器和建模语言，以及最终获得的解决方案和业务价值。这些案例将涵盖从航空公司的排班优化，到高科技行业的芯片设计布局，再到物流行业的仓储配送优化等，力求展示约束规划的普适性和强大影响力。 结论与未来展望 本书的最后一章将对约束规划的现状进行总结，并展望其未来的发展趋势。我们将讨论在可扩展性、全局优化、不确定性建模以及与机器学习等新兴技术的融合方面，约束规划所面临的机遇和挑战。本书的目标是为读者提供一个坚实的基础，使其能够理解、应用并进一步探索约束规划的无限可能。无论是初学者还是有经验的从业者，本书都将是他们深入了解和掌握约束规划的宝贵资源。

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