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網絡流:理論、算法與應用 英文版

網絡流:理論、算法與應用 英文版

定 價:¥108.00

作 者: 拉文德拉K.阿胡亞(Ravindra K.Ahuja)等著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項: 經典原版書庫
標 簽: 計算機數學

ISBN: 9787111159193 出版時間: 2005-05-01 包裝: 平裝
開本: 24cm 頁數: 845 字數:  

內容簡介

  本書全面介紹了經典的和現代的網絡流技術,包括綜合的理論、算法與應用。主要內容包括:路徑、樹與周期,算法設計與分析,最大流與最小流算法,分派與匹配,最小生成樹,拉格朗日松弛與網絡優(yōu)化等。書中包含大量練習題,拓展了本書的內容,便于教學。本書特點■深入介紹功能強大的算法策略和分析工具,如數據縮放和勢函數變量?!鲇懻撚嘘P網絡優(yōu)化的重要主題及實際解決方案,如拉格朗日松弛法?!霭◤V泛的文獻注解,提供寶貴的歷史背景和指導。■包含800多道難度不一的練習題。

作者簡介

  RavindraK.Ahuja:印度理工學院坎普爾分校工業(yè)與管理工程系副教授。1986年至1988年,他曾在麻省理工學院斯隆管理學院做訪問學者,與沃林教授合作研究若干網絡流問題的快速算法,這期間的工作促成了本書的面世。他的研究方向為網絡流、組合優(yōu)化、算法的計算測試。ThomasL.Magnanti:麻省理工學院斯隆管理學院管理科學系教授。他曾任美國運籌學會的會長和《OperationsResearch》雜志的主編。他是美國國家工程院院士。他的研究方向為大規(guī)模優(yōu)化,包括網絡設計、整數規(guī)劃及其在通信、制造和交通中的應用。JamesB.Orlin:麻省理工學院斯隆管理學院運籌學教授。從1985年至1990年,他榮膺美國國家自然科學基金會頒發(fā)的總統(tǒng)青年學者獎。目前,他的研究方向為網絡流、組合優(yōu)化及物流學。

圖書目錄

1  INTRODUCTION, 1
 1.1  Introduction,  1
 1.2  Network Flow Problems, 4
 1.3  Applications, 9
 1.4  Summary,  18
 Reference Notes,  19
 Exercises,  20
 2  PATHS, TREES, AND CYCLES, 28
 2.1  Introduction, 23
 2.2  Notation and Definitions,  24
 2.3  Network Representations,  31
 2.4  Network Transformations, 38
 2.5  Summary, 46
 Reference Notes,  47
 Exercises, 47
 3  ALGORITHM DESIGN AND ANALYSIS,  58
 3.1  Introduction, 53
 3.2  Complexity Analysis, 56
 3.3  Developing Polynomial-Time Algorithms,  66
 3.4  Search Algorithms,  73
 3.5  Flow Decomposition Algorithms,  79
 3.6  Summary,  84
 Reference Notes,  85
 Exercises,  86
 4  SHORTEST PATIO: LABEL-SETTING ALG-ORITHMS, 93
 4.1  Introduction,  93
 4.2  Applications, 97
 4.3  Tree of Shortest Paths,  106
 4.4  Shortest Path Problems in Acyclic Networks,  107
 4.5  Dijkstra's Algorithm,  108
 4.6  Dial's Implementation,  113
 4.7  Heap Implementations,  115
 4.8  Radix Heap Implementation,  116
 4.9  Summary,  121
 Reference Notes,  122
 Exercises,  124
 5 SHORTEST PATHS:LABEL-CORRECTING ALGORITHM,133
 5.1  Introduction,  133
 5.2  Optimality Conditions, 135
 5.3  Generic Label-Correcting Algorithms,  136
 5.4  Special Implementations of the Modified Label-Correcting Algorithm, 141
 5.5  Detecting Negative Cycles,  143
 5.6  All-Pairs Shortest Path Problem,  144
 5.7  Minimum Cost-to-Time Ratio Cycle Problem,  150
 5.8  Summary,  154
 Reference Notes,  156
 Exercises,  157
 6  MAXIMUM FLOWS:BASICC IDEAS, 168
 6.1  Introduction,  166
 6.2  Applications,  169
 6.3  Flows and Cuts,  177
 6.4  Generic Augmenting Path Algorithm,  180
 6.5  Labeling Algorithm and the Max-Flow Min-Cut Theorem,  184
 6.6  Combinatorial Implications of the Max-Flow Min-Cut Theorem,  188
 6.7  Flows with Lower Bounds,  191
 6.8  Summary, 196
 Reference Notes,  197
 Exercises,  198
 7 MAXIMUM FLOWS:POLYNOMIAL ALG-ORITHMS,2O7
 7.1  Introduction, 207
 7.2  Distance Labels, 209
 7.3  Capacity Scaling Algorithm, 210
 7.4  Shortest Augmenting Path Algorithm, 213
 7.5  Distance Labels and Layered Networks, 221
 7.6  Generic Prefiow-Push Algorithm, 223
 7.7  FIFO Prefiow-Push Algorithm, 231
 7.8  Highest-Label Prefiow-Push Algorithm, 233
 7.9  Excess Scaling Algorithm, 237
 7.10  Summary, 241
 Reference Notes, 241
 Exercises, 243
 8  MAXIMUM FLOWS:ADDITIONAL TOPICS,25O
 8.1  Introduction, 250
 8.2  Flows in Unit Capacity Networks, 252
 8.3  Flows in Bipartite Networks, 255
 8.4  Flows in Planar Undirected Networks, 260
 8.5  Dynamic Tree Implementations,  265
 8.6  Network Connectivity, 273
 8.7  All-Pairs Minimum Value Cut Problem, 277
 8.8  Summary, 285
 Reference Notes,  287
 Exercises,  288
 9 MINLMUM COST FLOWS:BASIC ALGORITHMS,294
 9.1  Introduction, 294
 9.2  Applications, 298
 9.3  Optimality Conditions, 306
 9.4  Minimum Cost Flow Duality, 310
 9.5  Relating Optimal Flows to Optimal Node Potentials, 315
 9.6  Cycle-Canceling Algorithm and the Integrality Property, 317
 9.7  Successive Shortest Path Algorithm,  320
 9.8  Primal-Dual Algorithm, 324
 9.9  Out-of-Kilter Algorithm, 326
 9.10  Relaxation Algorithm, 332
 9.11  Sensitivity Analysis, 337
 9.12  Summary, 339
 Reference Notes,  341
 Exercises, 344
 10  MINIMUM COST FLOWS:POLYNOMIAL ALGORITHMS,357
 10.1  Introduction, 357
 10.2  Capacity Scaling Algorithm, 360
 10.3  Cost Scaling Algorithm, 362
 10.4  Double Scaling Algorithm, 373
 10.5  Minimum Mean Cycle-Canceling Algorithm, 376
 10.6  Repeated Capacity Scaling Algorithm, 382
 10.7  Enhanced Capacity Scaling Algorithm,  387
 10.8  Summary, 395
 Reference Notes,  396
 Exercises, 397
 11  MINIMUM COST FLOWS: NETWORK SIMPLEX ALGORITHMS, 402
 11.1  Introduction,  402
 11.2  Cycle Free and Spanning Tree Solutions,  405
 11.3  Maintaining a Spanning Tree Structure,  409
 11.4  Computing Node Potentials and Flows, 411
 11.5  Network Simplex Algorithm, 415
 11.6  Strongly Feasible Spanning Trees,  421
 11.7  Network Simplex Algorithm for the Shortest Path Problem,  425
 11.8  Network Simplex Algorithm for the Maximum Flow Problem,  430
 11.9  Related Network Simplex Algorithms,  433
 11.10  Sensitivity Analysis, 439
 11.11  Relationship to Simplex Method, 441
 11.12  Unimodularity Property, 447
 11.13  Summary, 450
 Reference Notes, 451
 Exercises, 453
 12 ASSIGNMENTS AND MATCHINGS, 461
 12.1  Introduction, 461
 12.2  Applications, 463
 12.3  Bipartite Cardinality Matching Problem, 469
 12.4  Bipartite Weighted Matching Problem, 470
 12.5  Stable Marriage Problem, 473
 12.6  Nonbipartite Cardinality Matching Problem, 475
 12.7  Matchings and Paths, 494
 12.8  Summary, 498
 Reference Notes, 499
 Exercises,  501
 13 MINIMUM SPANNING TREES, 510
 13.1  Introduction, 510
 13.2  Applications, 512
 13.3  Optimality Conditions, 516
 13.4  Kruskai's Algorithm, 520
 13.5  Prim's Algorithm, 523
 13.6  Sollin's Algorithm, 526
 13.7  Minimum Spanning Trees and Matroids,  528
 13.8  Minimum Spanning Trees and Linear Programming,  530
 13.9  Summary, 533
 Reference Notes,  535
 Exercises,  536
 14 CONVEX COST FLOWS, 543
 14.1  Introduction, 543
 14.2  Applications, 546
 14.3  Transformation to a Minimum Cost Flow Problem,  551
 14.4  Pseudopolynomial-Time Algorithms, 554
 14.5  Polynomial-Time Algorithm, 556
 14.6  Summary, 560
 Reference Notes,  561
 Exercises,  562
 15  GENERALIXED FLOWS, 568
 15.1  Introduction, 566
 15.2  Applications, 568
 15.3  Augmented Forest Structures, 572
 15.4  Determining Potentials and Flows for an Augmented Forest Structure,  577
 15.5  Good Augmented Forests and Linear Programming Bases, 582
 15.6  Generalized Network Simplex Algorithm, 583
 15.7  Summary, 591
 Reference Notes, 591
 Exercises,  593
 16  LAGRANGIAN RELAXATION AND NETWORK OPTLMIZATION, 598
 16.1  Introduction, 598
 16.2  Problem Relaxations and Branch and Bound, 602
 16.3  Lagrangian Relaxation Technique,  605
 16.4  Lagrangian Relaxation and Linear Programming, 615
 16.5  Applications of Lagrangian Relaxation, 620
 16.6  Summary, 635
 Reference Notes,  637
 Exercises,  638
 17  MULTICOMMODITY FLOWS, 649
 17.1  Introduction, 649
 17.2  Applications, 653
 17.3  Optimality Conditions, 657
 17.4  Lagrangian Relaxation, 660
 17.5  Column Generation Approach,  665
 17.6  Dantzig-Woffe Decomposition, 671
 17.7  Resource-Directive Decomposition,  674
 17.8  Basis Partitioning, 678
 17.9  Summary, 682
 Reference Notes,  684
 Exercises,  686
 18 COMPUTATIONAL TESTING OF ALGORITHMS, 695
 18.1  Introduction, 695
 18.2  Representative Operation Counts,  698
 18.3  Application to Network Simplex Algorithm,  702
 18.4  Summary,  713
 Reference Notes,  713
 Exercises,  715
 19  ADDITIONAL APPLICATIONS, 717
 19.1  Introduction,  717
 19.2  Maximum Weight Closure of a Graph,  719
 19.3  Data Scaling, 725
 19.4  Science Applications,  728
 19.5  Project Management,  732
 19.6  Dynamic Flows,  737
 19.7  Arc Routing Problems, 740
 19.8  Facility Layout and Location, 744
 19.9  Production and Inventory Planning,  748
 19.10  Summary,  755
 Reference Notes,  759
 Exercises,  760
 APPENDIX A DATA STRUCTURES,  765
 A.1  Introduction,  765
 A.2  Elementary Data Structures,  766
 A.3  d-Heaps,  773
 A.4  Fibonacci Heaps,  779
 Reference Notes, 787
 APPENDIX B N9-COMPLETENESS, 788
 B.1  Introduction,  788
 B.2  Problem Reductions and Transformations,  790
 B.3  Problem Classes 9,N9, N9-Complete, and N9-Hard,  792
 B.4  Proving N9-Completeness Results,  796
 B.5  Concluding Remarks, 800
 Reference Notes, 801
 APPENDIX C  LINEAR PROGRAMMING,  802
 C.1  Introduction, 802
 C.2  Graphical Solution Procedure,  804
 C.3  Basic Feasible Solutions,  805
 C.4  Simplex Method, 810
 C.5  Bounded Variable Simplex Method, 814
 C.6  Linear Programming Duality, 816
 Reference Notes,  820
 REFERENCES, 821
 INDEX, 84O
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