批调度与网络问题的组合算法 9787115455956 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李曙光，于立萍，宋英杰，张斌 著

图书标签:

• 组合优化
• 批调度
• 网络优化
• 算法设计
• 运筹学
• 离散数学
• 优化算法
• 图论
• 并行计算
• 启发式算法

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115455956

商品编码：29679877909

包装：平装-胶订

出版时间：2017-06-01

图书基本信息
图书名称	批调度与网络问题的组合算法	作者	李曙光,于立萍,宋英杰,张斌
定价	39.00元	出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115455956	出版日期	2017-06-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	大32开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书以作者在算法设计领域的研究成果为基础，给出了求解批调度问题的一系列组合算法，以及求解网络优化问题的若干组合算法。主要研究了极小化加权完工时间和、*延迟和*完工时间3种调度目标函数，以及网络中的呼叫接纳、利润极大化和t区间的k染色问题等。本书可作为从事调度理论、组合*化、算法设计与应用科技人员的参考书。

作者简介

山东工商学院计算机学院副教授。1993年大本毕业于山东师范大学数学系；2001年7月硕士研究生毕业于山东大学数学与系统科学学院并获运筹学专业硕士学位；2007年7月博士研究生毕业于山东大学数学与系统科学学院并获运筹学专业博士学位；2011年12月山东大学计算机学院博士后出站。2012年4月至10月在美国佐治亚大学做访问学者。研究方向为组合*化与理论计算机科学。研究领域包括图论和调度理论。

目录

章 绪论 第二章 极小化加权完工时间和的批机器并行调度 章 绪论1 1.1 背景知识1 1.2 算法复杂性的若干基础概念4 第2章 极小化加权完工时间和的批机器并行调度6 2.1 引言6 2.2 预备知识8 2.3 小工件10 2.4 一般问题13 2.4.1 动态规划框架13 2.4.2 工件子集的压缩表示14 2.4.3 在一个块中调度工件19 2.5 结语22 第3章 极小化加权完工时间和的无界批机器并行调度23 3.1 引言23 3.2 预备知识24 3.3 动态规划26 3.4 工件子集的压缩表示27 3.5 在一个块中调度工件29 3.6 结语32 第4章 极小化大延迟的批机器并行调度33 4.1 引言33 4.2 预备知识35 4.3 小工件分批38 4.4 调度工件42 4.5 结语46 第5章 工件具有尺寸的极小化大完工时间的单机批调度48 5.1 引言48 5.2 预备知识50 5.3 SBPP问题的多项式时间近似方案50 5.3.1 简化输入51 5.3.2 短工件52 5.3.3 一般情形55 5.4 问题BPP的一个 ( )-近似算法59 第6章 环形网呼叫接纳控制61 6.1 引言61 6.2 预备知识62 6.3 无向环形网63 6.4 有向环形网69 6.5 结语70 第7章 多纤网利润极大化71 7.1 引言71 7.2 多纤链网73 7.3 多纤环形网76 7.4 均匀多纤环形网77 7.5 结语79 第8章 圈上t-区间的k-染色80 8.1 引言80 8.2 预备知识81 8.3 一个3.042-近似算法82 8.4 结语84 附录A 符号说明85 参考文献87

编辑推荐

1.本书不单单研究市面书籍中的调度问题更研究分析了批调度问题，更加贴近实际应用。2.批调度产生于大规模的生产流水作业线，有很好的应用前景。3.优质、快速地求解调度问题，有重要的理论和应用意义。

文摘

序言

《优化决策的基石：算法赋能现代生产与物流》 本书深入探讨了在复杂多变的现代生产制造、物流配送以及资源配置等领域，如何通过强大的计算算法来解决那些看似棘手、实则至关重要的“调度”与“网络”难题。它并非局限于某一本具体著作的内容，而是聚焦于这一领域核心的理论方法、实际应用和未来发展趋势，旨在为读者构建一个关于如何运用算法优化决策的全面认知框架。 一、 核心挑战：调度与网络的交织困境 在信息爆炸、需求多样化的今天，企业面临着前所未有的效率与成本压力。生产线上，成百上千的工序、机器、原材料，如何高效编排，确保在最短时间内完成最高质量的生产，避免瓶颈和闲置？物流链条中，成千上万的订单、车辆、仓库、配送点，如何规划最优路径，降低运输成本，提升客户满意度？资源分配时，有限的能源、人力、设备，如何公平且有效地分配给不同的项目或用户，以实现整体效益最大化？这些问题，无一不指向“调度”——对时间、空间、资源进行有序安排的关键动作。 然而，调度问题往往与“网络”紧密相连。生产过程本身就是一系列相互依赖的工序组成的网络；物流配送更是横跨地理空间的复杂网络；甚至信息流、资金流，也都可以抽象为网络。网络的结构、节点间的关系、边的容量与成本，都直接影响着调度的可行性与优劣。例如，生产线上不同工序的依赖关系构成了一个工艺流程网络；仓库、配送中心、客户点构成了配送网络。一旦网络结构发生变化，原有的调度方案可能失效，需要重新设计。因此，理解和解决调度问题，必须同时考量其所处的网络环境。 二、 算法的力量：破局复杂性的钥匙 面对这些高度复杂、参数众多的问题，传统经验式的方法往往显得力不从心。计算科学和算法的发展，为我们提供了强大的工具。本书将重点剖析那些能够有效应对调度与网络问题的各类算法： 组合优化算法： 这是解决这类问题的核心。它关注的是从众多可能的组合中，寻找出最优或接近最优的解。我们将深入介绍诸如整数规划、混合整数规划、动态规划、分支定界等数学规划方法，它们如何将现实世界的调度和网络问题转化为数学模型，并通过严谨的求解过程，找到最优解。例如，如何用整数规划模型来描述生产任务的分配与排序，如何用动态规划来解决流水线上的瓶颈问题。 启发式与元启发式算法： 对于大规模、NP-hard（难解）的调度与网络问题，找到精确最优解可能需要天文数字般的时间。此时，启发式和元启发式算法就展现出其巨大的价值。我们将探讨如遗传算法、模拟退火、蚁群算法、禁忌搜索等方法，它们并非保证找到最优解，但能在可接受的时间内，快速找到质量相当高的近似解。例如，如何利用遗传算法来处理大规模的车辆路径问题，如何用模拟退火来优化生产排程。 图论算法： 网络本质上是图的抽象。因此，图论算法在处理网络相关的调度问题中不可或缺。本书将介绍最短路径算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（如Prim、Kruskal）、最大流最小割算法等，它们如何用于解决配送网络中的路径优化、资源分配中的连通性问题，以及如何在调度中识别和利用网络结构。 机器学习与数据驱动的算法： 随着大数据时代的到来，机器学习技术也为调度与网络问题带来了新的视角。如何利用历史数据学习最优调度策略？如何通过机器学习预测需求波动，从而动态调整生产或配送计划？本书将探讨监督学习、强化学习等在调度领域的应用，例如，如何用强化学习来训练一个能够自主学习最优配送策略的智能体。 三、 广泛的应用领域：算法的现实落地 算法的强大之处在于其普适性。本书将通过详实的案例，展示这些算法在不同行业中的实际应用： 制造业： 生产计划与排程（Job Shop Scheduling, Flow Shop Scheduling）、设备维护调度、工人排班、物料配送。 物流与供应链： 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）、仓库选址与库存管理、运输网络优化、最后一公里配送。 交通运输： 航班调度、列车时刻表优化、公共交通线路规划、交通信号灯配时。 能源与公用事业： 电力调度、管网优化、资源分配。 通信网络： 网络路由、资源分配、流量管理。 医疗保健： 手术室调度、医护人员排班、急救资源分配。 四、 未来展望：智能化与协同化 本书不仅回顾过去，更展望未来。我们将探讨当前研究的热点与前沿方向： 大规模并行计算与云计算： 如何利用强大的计算能力解决更大规模、更复杂的调度与网络问题。 实时调度与动态优化： 面对不断变化的环境（如突发事件、需求突变），如何实现即时响应与动态调整。 多目标优化： 现实问题往往涉及多个相互冲突的目标（如成本、时间、质量、公平性），如何找到兼顾各方的最优折衷方案。 人机协同： 算法并非要完全取代人类决策，而是与人类专家协同工作，发挥各自优势。 人工智能的深度融合： 进一步探索深度学习、强化学习等AI技术在解决复杂调度与网络问题中的潜力。 总而言之， 《优化决策的基石：算法赋能现代生产与物流》为读者提供了一个探索如何利用前沿算法来应对现代社会中最具挑战性的调度与网络问题的大门。它将理论与实践相结合，揭示了算法在提升效率、降低成本、优化资源配置、推动创新发展方面的无限可能，是从事生产管理、物流规划、运筹学、计算机科学等领域的研究者、工程师以及决策者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它在解决实际问题时的“落地性”。很多理论书籍往往过于抽象，难以转化为实际的应用。但这本书不同，作者在每一章节的阐述中，都尽可能地贴近实际应用场景。我是一名长期从事IT行业的技术人员，在阅读过程中，我能够清晰地看到书中提出的算法和模型是如何映射到我们日常工作中遇到的各种问题上的。比如，在云计算资源的调度分配，或者在大型互联网服务的流量管理等方面，书中提供的解决方案都具有很高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的知识密度非常高，每一页都充满了作者精炼的思考和深刻的洞察。对于我来说，这是一次非常充实的学习经历。我之前对批调度和网络问题都有一定的了解，但当我阅读这本书时，才发现原来这两个领域可以如此有机地融合，产生出如此强大的协同效应。书中对各种组合算法的分类和分析，让我对算法的设计思路有了更深层次的理解。我特别欣赏作者在讲解算法时，常常会追溯其思想的源头，然后再分析其发展和演变，这种历史的视角，让我对算法的认识更加全面和深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常清晰，结构也非常合理。从基础概念的引入，到复杂模型的构建，再到算法的分析和应用，整个过程循序渐进，逻辑性非常强。我尤其欣赏作者在解释一些复杂的概念时，常常会用一些形象的比喻，或者引用一些经典的案例，这极大地降低了阅读的门槛。虽然书中包含了很多数学公式和理论推导，但作者始终能够将这些抽象的知识与实际问题联系起来，让读者能够理解这些理论的实际意义。对我而言，这是一次非常高效且愉快的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

一本严谨的学术专著，读起来确实是一种挑战，尤其是在我对这些领域只有初步了解的情况下。书中对于“批调度”和“网络问题”这两个核心概念的定义和数学建模，可以说是做到了极致的细致。作者花费了大量的篇幅来梳理和解释各种经典和前沿的调度模型，从最早的单机、多机并行调度，到后来加入时间窗口、优先级、机器约束等复杂因素的模型。每一处数学公式的推导都严丝合缝，逻辑链条清晰可见，仿佛能听到作者在耳边循循善诱地讲解。我尤其欣赏的是，作者并没有止步于理论模型的构建，而是花了相当多的精力去探讨这些模型在实际应用中的可行性，以及如何将其转化为可执行的算法。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己打开了一个全新的视角来看待问题。在过去，我可能习惯于将批调度和网络问题视为两个相对独立的领域，分别寻找适合的解决方案。而这本书，则巧妙地将它们编织在一起，形成了一个更加宏观和系统性的解决方案框架。我尤其喜欢书中关于“动态调度”和“自适应网络”的章节，这让我看到了未来智能系统的发展方向。作者在这些前沿领域的研究，不仅具有理论上的突破性，更具有实际应用的前瞻性，让我对如何利用更先进的算法来应对复杂的现实挑战有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

《批调度与网络问题的组合算法》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的革新。我以前可能更倾向于将问题分解成独立的子问题，然后分别解决。而这本书，则教会我如何以一种整体的、系统的视角来看待问题，如何将看似不相关的概念巧妙地融合，从而找到更优的解决方案。在处理复杂的调度任务时，我开始尝试将网络优化的思想融入其中，反之亦然。这种跨领域的融合，让我看到了解决问题的无限可能。本书的价值，在于它提供了一个强大的思维工具，引导我去探索更深层次的优化方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本宝藏，每一次翻阅都能有新的发现。我最看重的是它在算法创新方面所展现出的深度和广度。作者并没有局限于已有的算法模型，而是积极探索新的组合方式和优化策略。在批调度方面，我学习到了如何将不同的调度策略融入到批处理流程中，以提高资源利用率和吞吐量。在网络问题方面，我看到了如何利用组合算法来解决复杂的路由选择、负载均衡和拥塞控制等难题。这本书为我提供了一个宝贵的平台，让我得以站在巨人的肩膀上，去探索更广阔的算法世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对网络优化和生产调度有着浓厚兴趣的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地阐述如何将这两个领域结合起来解决实际问题的书籍。这本书的出现，无疑填补了我的这一需求。《批调度与网络问题的组合算法》不仅仅是一本学术专著，更像是一本实用的工具书。作者以一种非常接地气的方式，将深奥的理论与实际应用场景紧密结合。在书中，我看到了如何利用批调度的思想来优化复杂的网络路由，如何通过组合算法来提高生产线的整体效率。尤其是在处理实时性要求高、资源受限的网络环境时，书中提出的解决方案让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是它对于“严谨”二字的极致追求。无论是理论推导的逻辑严密性，还是算法实现的精确性，都达到了令人惊叹的水平。我是一名初涉此领域的学习者，刚开始阅读时，一些章节的数学符号和概念确实让我感到有些吃力，需要反复查阅和思考。但正是这种“吃力”，让我逐渐体会到了作者在构建知识体系时的用心良苦。每一个定理的证明，每一个算法的描述，都仿佛是经过了无数次打磨的艺术品，充满了数学的美感和逻辑的力量。我特别喜欢书后附录中对一些重要算法的伪代码描述，这为我理解和实现算法提供了极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，我最先吸引我的是书名中“组合算法”这几个字。我一直觉得，当两个看似独立但又息息相关的领域（批调度和网络问题）被巧妙地“组合”起来，所产生的解决问题的方法必然是充满智慧和创新的。这本书恰恰满足了我的这种期待。在阅读的过程中，我深刻体会到了算法的迭代与演进，以及不同算法之间的内在联系。作者在介绍各种组合算法时，不仅阐述了它们的原理和优劣，更重要的是，他通过大量的实例分析，展示了这些算法在解决实际复杂问题时的强大威力。比如，在处理大规模网络流量调度时，如何将批调度的思想融入到路径选择和资源分配中，这让我眼前一亮。