• 全新正版 网络流算法 (美)大卫·P.威廉姆森|责编:曲熠|译者:吴向军 9787111701071 机械工业
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全新正版 网络流算法 (美)大卫·P.威廉姆森|责编:曲熠|译者:吴向军 9787111701071 机械工业

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作者(美)大卫·P.威廉姆森|责编:曲熠|译者:吴向军

出版社机械工业

ISBN9787111701071

出版时间2022-03

装帧平装

开本其他

定价99元

货号31410104

上书时间2023-07-04

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
前言

拾人花卉,系之一束;他供鲜花,我献彩带。 
——Montaigne 

网络流方面的任何新书似乎都应说明其存在的合理性,因为该领域的权威著作早已出版。我所参考的书籍《网络流:理论、算法和应用》(Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications) 已于 1993 年出版。该书作者为 Ahuja、Magnanti 和 Orlin[4],他们是网络流算法领域理论研究和实践应用的先驱。我用该书作者姓名的首字母 AMO 来代表此书。20 世纪 80 年代末至 90 年代初是研究网络流问题的组合算法和多项式算法的黄金时期。AMO 不仅讨论了当时已完成的大部分研究,还给出了网络流领域的广泛综述,其内容贯穿网络流理论研究和实际应用。既然如此,为何还需写此书?我有下面三方面的理由。 
:关注点问题。我在写另一领域的严谨性书籍 [206] 时意识到,书籍内容很难兼顾“准确严谨” 和 “简洁明了”。AMO 无疑是前者,本书的目标是后者。本书主要关注网络流问题的组合算法、多项式算法及其分析。在康奈尔大学运筹学和信息工程学院任教期间,我教过几次网络流算法方面的研究生课程,本书内容源于对这些课程内容的提炼。该课程主要面向运筹学和计算机科学系的学生,也有电气和土木工程系的部分学生。从教学观点来看,需做点取舍,以保证本书的大部分内容可在一学期内讲完。 
此外,由于本书是课堂教学的成果,其涵盖的知识点是一次授课所能讲完的内容。因此,太长或太复杂而无法在一次授课中讲完的知识点,本书都不涵盖。我不太关注网络流理论中的某些领域,比如没有多项式运行时间的网络流应用和算法等。对于本书未涉及的某些网络流理论部分,感兴趣的读者可参阅 AMO。 
第二:提供一些 AMO 没有涉及的知识。对流问题和小代价环流问题,虽然本书所提的算法 AMO 也有涉及,但本书给出了一些重要的特殊情形。如前所述,虽然 20 世纪 80 年代末至 90 年代初是研究网络流算法的黄金时代,但该领域在过去 25 年里的研究成果是 AMO 无法涵盖的。 
1998 年,Goldberg 和 Rao 所发表的论文 [98] 就是一个著名的研究成果。对流问题,他们给出了至今为止在理论上仍被认为快的算法。1991 年,Wallacher[201] 关于小代价环流问题的算法是另一个研究成果,该算法具有相当简单的分析。此外,AMO 出版时,针对某些流问题,一些多项式算法正好脱颖而出。显然,AMO 无法涵盖这些算法。 
我主要思考的是全局小割集、广义流和多物流等问题的算法。近年来,内点方法在网络流问题的特殊应用中产生了一些快速算法,但这些算法不是组合算法,因此,它们不在本书的选取范围内。本书还包含了一些与电流经典主题相关的成果。 
第三:情不自禁。我的主要研究兴趣是组合算法和多项式算法,但在网络流领域,除有一项研究成果外 [173],几乎一无所获。所以,作为一位公正的旁观者,我可以说,该领域是一个优美且存在一些有用算法思想的领域,这些算法思想以一种令人愉悦的方式相互支持着。 
用前面引述的 Montaigne 的话来说,写本书的目的就是做选择和重组,尽我所能地展现一些算法及其分析的美妙之处。希望读者和我一样欣赏这终呈现的花束。 

David P. Williamson 
纽约,伊萨卡 
2019 年 1 月



 
 
 
 

商品简介

网络流理论在理论计算机科学、运筹学和离散数学等学科中均有应用,可用于货物运输建模和计算机视觉图像分割等众多问题。本书主要源于康奈尔大学的网络流算法课程讲义,包含出版年代较早的经典书籍中未能涵盖的新研究成果。本书采用简洁且统一的视点,讨论解决网络流问题的多种组合算法、多项式算法及其分析,涵盖流、小代价流、广义流、多物流和全局小割集等,还介绍了关于计算电流的新研究成果及其在经典问题上的应用。本书可作为面向研究生的网络流算法教材,也适合该领域的研究人员参考。



作者简介
---作者简介---<br>大卫·P.威廉姆森(DavidP.Williamson)康奈尔大学运筹学和信息工程学院教授,ACM会士,SIAM会士。他在离散优化方面的研究获得了多个奖项,包括2000年由美国数学协会和数学规划协会赞助的Fulkerson奖。他与DavidB.Shmoys合著的<i>TheDesignofApproximationAlgorithms</i>(Cambridge,2011)获得了2013年的INFORMSLanchester奖。他在多个编委会任职,曾任<i>SIAMJournalonDiscreteMathematics</i>的主编。<br><br>---译者简介---<br>吴向军博士,中山大学副教授。主要研究方向为人工智能和算法设计等,近年来主要从事智能规划领域的研究和规划系统的设计与开发。

目录
译者序 <br/>前言 <br/>致谢 <br/>第 1 章 预备知识:最短路径算法          1 <br/>1.1 无负权边:Dijkstra 算法                2 <br/>1.2 有负权边:Bellman-Ford算法        5 <br/>1.3 负权回路的检测算法                      9 <br/>练习                                                 16 <br/>章节后记                                           17 <br/>第 2 章 最大流算法                             19 <br/>2.1 最优化条件                                   21 <br/>2.2 应用:汽车共享问题                      27 <br/>2.3 应用:棒球队淘汰问题                   28 <br/>2.4 应用:最密子图问题                      33 <br/>2.5 最大改进增广路径算法                   37 <br/>2.6 容量度量算法                                40 <br/>2.7 最短增广路径算法                         42 <br/>2.8 推送–重标算法                              44 <br/>练习                                                  54 <br/>章节后记                                            59 <br/>第 3 章 全局最小割集算法                    61 <br/>3.1 Hao-Orlin 算法                             62 <br/>3.2 MA 序算法                                    68 <br/>3.3 随机合并算法                                 72 <br/>3.4 Gomory-Hu 树                              76 <br/>练习                                                   83 <br/>章节后记                                             85 <br/>第 4 章 其他最大流算法                        88 <br/>4.1 阻塞流算法                                    88 <br/>4.2 单位容量图的阻塞流                       90 <br/>4.3 Goldberg-Rao 算法                       92 <br/>练习                                                   96 <br/>章节后记                                             97 <br/>版权声明                                             97 <br/>第 5 章 最小代价环流算法                     99 <br/>5.1 最优化条件                                    101 <br/>5.2 Wallacher 算法                              104 <br/>5.3 最小均值回路消去算法                    109 <br/>5.4 容量度量算法                                 115 <br/>5.5 逐次逼近                                        119 <br/>5.6 网络单纯形                                     124 <br/>5.7 应用: 带时限的最大流问题                126 <br/>练习                                                    130 <br/>章节后记                                              136 <br/>第 6 章 广义流算法                                139 <br/>6.1 最优化条件                                      141 <br/>6.2 Wallacher 式 GAP 消去算法             146 <br/>6.3 负代价 GAP 检测                             151 <br/>6.4 有损图、Truemper 算法和收益度量   155 <br/>6.5 误差度量                                         161 <br/>练习                                                     163 <br/>章节后记                                               164 <br/>第 7 章 多物流算法                                 166 <br/>7.1 最优化条件                                       166 <br/>7.2 双物流问题                                       168 <br/>7.3 预备知识:乘权算法                           171 <br/>7.4 Garg-K.nemann 算法                        175 <br/>7.5 Awerbuch-Leighton 算法                  178 <br/>练习                                                       184<br/>章节后记                                                 185 <br/>第 8 章 电流算法                                      187 <br/>8.1 最优化条件                                         187 <br/>8.2 无向图的最大流问题                            196 <br/>8.3 图的稀疏化                                         199 <br/>8.4 简易 Laplacian 求解器                         204 <br/>练习                                                        210 <br/>章节后记                                                  212 <br/>版权声明                                                  213 <br/>第 9 章 开放问题                                       214 <br/>参考文献                                                  216

内容摘要
网络流理论在理论计算机科学、运筹学和离散数学等学科中均有应用,可用于货物运输建模和计算机视觉图像分割等众多问题。本书主要源于康奈尔大学的网络流算法课程讲义,包含出版年代较早的经典书籍中未能涵盖的新研究成果。本书采用简洁且统一的视点,讨论解决网络流问题的多种组合算法、多项式算法及其分析,涵盖最大流、最小代价流、广义流、多物流和全局最小割集等,还介绍了关于计算电流的新研究成果及其在经典问题上的应用。本书可作为面向研究生的网络流算法教材,也适合该领域的研究人员参考。

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