网络流算法/计算机科学丛书9787111701071
正版图书,可开发票,请放心购买。
¥
74.25
7.5折
¥
99
全新
库存2件
作者(美)大卫·P.威廉姆森
出版社机械工业出版社
ISBN9787111701071
出版时间2021-09
装帧平装
开本16开
定价99元
货号11517144
上书时间2024-08-19
商品详情
- 品相描述:全新
- 商品描述
-
作者简介
大卫·P.威廉姆森(David P.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David B.Shmoys合著的The Design of Approximation Algorithms(Cambridge, 2011)获得了2013年的INFORMS Lanchester奖。他在多个编委会任职,曾任SIAM Journal on Discrete Mathematics的主编。, 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
前言
致谢
第1章 预备知识:最短路径算法
1.1 无负权边:Dijkstra算法
1.2 有负权边:Bellman-Ford算法
1.3 负权回路的检测算法
练习
章节后记
第2章 最大流算法
2.1 最优化条件
2.2 应用:汽车共享问题
2.3 应用:棒球队淘汰问题
2.4 应用:最密子图问题
2.5 最大改进增广路径算法
2.6 容量度量算法
2.7 最短增广路径算法
2.8 推送–重标算法
练习
章节后记
第3章 全局最小割集算法
3.1 Hao-Orlin算法
3.2 MA序算法
3.3 随机合并算法
3.4 Gomory-Hu树
练习
章节后记
第4章 其他最大流算法
4.1 阻塞流算法
4.2 单位容量图的阻塞流
4.3 Goldberg-Rao算法
练习
章节后记
版权声明
第5章 最小代价环流算法
5.1 最优化条件
5.2 Wallacher算法
5.3 最小均值回路消去算法
5.4 容量度量算法
5.5 逐次逼近
5.6 网络单纯形
5.7 应用:带时限的最大流问题
练习
章节后记
第6章 广义流算法
6.1 最优化条件
6.2 Wallacher式GAP消去算法
6.3 负代价GAP检测
6.4 有损图、Truemper算法和收益度量
6.5 误差度量
练习
章节后记
第7章 多物流算法
7.1 最优化条件
7.2 双物流问题
7.3 预备知识:乘权算法
7.4 Garg-Konemann算法
7.5 Awerbuch-Leighton算法
练习
章节后记
第8章 电流算法
8.1 最优化条件
8.2 无向图的最大流问题
8.3 图的稀疏化
8.4 简易Laplacian求解器
练习
章节后记
版权声明
第9章 开放问题
参考文献
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,涵盖优选流、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。
精彩内容
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。
媒体评论
基于康奈尔大学课程讲义,采用简洁统一的视点讨论组合算法、多项式算法及其分析,涵盖新研究成果
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价