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迷茫的旅行商(英文原版清晰带书签)

本书概述了旅行商问题的起源和历史,并阐述了其许多重要的应用范围,如基因组测序、计算机处理器设计、音乐整理、行星寻找,等等。此外还探讨了人类如何在不借助计算机的情况下解决这个令人着迷的数学问题。
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迷茫的旅行商:一个无处不在的计算机算法问题 PDF

作者: [美] William J. Cook 出版社: 人民邮电出版社 副标题: 一个无处不在的计算机算法问题 原作名: In pursuit of the traveling salesman:Mathematics at the limits of computation 译者: 隋春宁 内容简介 · · · · · · 假设一名旅行商打算拜访一张城市列表中的所有城市,每座城市只去一次,最后回到出发地。要怎么走才能让路线最短呢?这就是旅行商问题,乍一听很简单,在应用数学界却是一道研究极其热烈的难题,时至今日仍无人能解。本书中,William J. Cook将带领读者踏上一场数学之旅,跟随旅行商的脚步,从19世纪初爱尔兰数学家W. R. Hamilton最初定义该问题开始,一路奔向当今最前沿、最顶尖的解题尝试。 作者追根溯源,回顾了旅行商问题的历史,探索了它的种种重要应用,比如基因组测序、设计计算机处理器、整理音乐乃至搜寻行星等。他分析了计算机如何抗衡规模宏大的旅行商问题,探讨了人类如何在不借助计算机的情况下独立破解难题。他一路穿越神经科学、心理学与艺术的王国,向读者下了战书:试试解决这道难题吧!旅行商问题价值百万美元——这是克雷数学研究所的悬赏金额,只要解出该题或证明该题不可解,就能得到这笔奖金。 《迷茫的旅行商》介绍了人类对于复杂性本质的理解与局限,将激励读者从此踏上求解这道迷人难题的漫漫征程。 作者简介 · · · · · · William J. Cook 加拿大滑铁卢大学教授,美国国家工程院院士,美国数学学会、美国工业与应用数学学会以及美国运筹学和管理学研究协会会员。主要研究领域为整数规划与组合优化,曾出版多部研究旅行商问题的专著,其中与人合著的The Taveling Salesman Problem:A Computational Study获2007年Lanchester奖。 目录 · · · · · · 目 录 第 1 章 难题大挑战  1 1.1  环游美国之旅  2 1.2  不可能的任务吗  7 1.2.1  好算法,坏算法  8 1.2.2  复杂度类P与NP  10 1.2.3  终极问题  11 1.3  循序渐进,各个击破  12 1.3.1  从49到85 900  12 1.3.2  世界旅行商问题  15 1.3.3 《蒙娜丽莎》一笔画  17 1.4  本书路线一览  18 第 2 章 历史渊源  21 2.1  数学家出场之前  21 2.1.1  商人  21 2.1.2  律师  27 2.1.3  牧师  28 2.2  欧拉和哈密顿  30 2.2.1  图论与哥尼斯堡七桥问题  30 2.2.2  骑士周游问题  33 2.2.3  Icosian图  34 2.2.4  哈密顿回路  37 2.2.5  数学谱系  39 2.3  维也纳—哈佛—普林斯顿  40 2.4  兰德公司  43 2.5  统计学观点  45 2.5.1  孟加拉黄麻农田  45 2.5.2  证实路线估计值  47 2.5.3  TSP常数  47 第 3 章 旅行商的用武之地  50 3.1  公路旅行  50 3.1.1  数字化时代的推销员  50 3.1.2  取货与送货  51 3.1.3  送餐到家  52 3.1.4  农场、油田、蓝蟹  53 3.1.5  巡回售书  53 3.1.6 “多走一里路”  54 3.1.7  摩托车拉力赛  54 3.1.8  飞行时间  55 3.2  绘制基因组图谱  56 3.3  望远镜、X射线、激光方向瞄准  57 3.3.1  搜寻行星  58 3.3.2  X射线晶体学  59 3.3.3  激光雕刻水晶工艺品  60 3.4  操控工业机械  61 3.4.1  印制电路板钻孔  61 3.4.2  印制电路板焊锡  62 3.4.3  黄铜雕刻  62 3.4.4  定制计算机芯片  62 3.4.5  清理硅晶片缺陷  63 3.5  组织数据  63 3.5.1  音乐之旅  64 3.5.2  电子游戏速度优化  66 3.6  微处理器测试  67 3.7  安排生产作业任务  68 3.8  其他应用  68 第 4 章 探寻路线  70 4.1  周游48州问题  70 4.2  扩充构造树与路线  73 4.2.1  最近邻算法  73 4.2.2  贪心算法  75 4.2.3  插入算法  77 4.2.4  数学概念:树  79 4.2.5  Christofides算法  82 4.2.6  新思路  84 4.3  改进路线?立等可取!  85 4.3.1  边交换算法  86 4.3.2  Lin-Kernighan算法  89 4.3.3  Lin-Kernighan-Helsgaun算法  92 4.3.4  翻煎饼、比尔·盖茨和大步搜索的LKH算法  93 4.4  借鉴物理和生物思想  95 4.4.1  局部搜索与爬山算法  95 4.4.2  模拟退火算法  97 4.4.3  链式局部最优化  97 4.4.4  遗传算法  99 4.4.5  蚁群算法  101 4.4.6  其他  102 4.5  DIMACS挑战赛  103 4.6  路线之王  104 第 5 章 线性规划  106 5.1  通用模型  106 5.1.1  线性规划  107 5.1.2  引入产品  109 5.1.3  线性的世界  110 5.1.4  应用  111 5.2  单纯形算法  112 5.2.1  主元法求解  113 5.2.2  多项式时间的选主元规则  116 5.2.3  百万倍大提速  117 5.2.4  名字背后的故事  118 5.3  买一赠一:线性规划的对偶性  119 5.4  TSP对应的度约束线性规划的松弛  122 5.4.1  度约束条件  124 5.4.2  控制区  125 5.5  消去子回路  127 5.5.1  子回路不等式  129 5.5.2  “4/3猜想”  131 5.5.3  变量取值的上界  132 5.6  完美松弛  133 5.6.1  线性规划的几何本质  133 5.6.2  闵可夫斯基定理  135 5.6.3  TSP多面体  137 5.7  整数规划  137 5.7.1  TSP的整数规划模型  139 5.7.2  整数规划的求解程序  140 5.8  运筹学  140 第 6 章 割平面法  143 6.1  割平面法  143 6.2  TSP不等式一览  148 6.2.1  梳子不等式  149 6.2.2  TSP多面体的小平面定义不等式  152 6.3  TSP不等式的分离问题  155 6.3.1  最大流与最小割  155 6.3.2  梳子分离问题  157 6.3.3  不自交的线性规划解  159 6.4  Edmonds的“天堂之光”  161 6.5  整数规划的割平面  163 第 7 章 分支  165 7.1  拆分  165 7.2  搜索队  168 7.2.1  分支切割法  168 7.2.2  强分支  170 7.3  整数规划的分支定界法  171 第 8 章 大计算  173 8.1  世界纪录  173 8.1.1  随机选取的64个地点  174 8.1.2  随机选取的80个地点  175 8.1.3  德国的120座城市  177 8.1.4  电路板上的318个孔洞  178 8.1.5  全世界的666个地点  179 8.1.6  电路板上的2392个孔洞  180 8.1.7  电路板上的3038个孔洞  181 8.1.8  美国的13 509座城市  183 8.1.9  计算机芯片上的85 900个门电路  183 8.2  规模宏大的TSP  185 8.2.1  Bosch的艺术收藏品  186 8.2.2  世界  187 8.2.3  恒星  188 第 9 章 复杂性  190 9.1  计算模型  191 9.2  Jack Edmonds的奋战  193 9.3  Cook定理和Karp问题列表  196 9.3.1  复杂性类  196 9.3.2  问题归约  198 9.3.3  21个NP完全问题  199 9.3.4  百万美金  200 9.4  TSP研究现状  200 9.4.1  哈密顿回路  201 9.4.2  几何问题  202 9.4.3  Held-Karp纪录  203 9.4.4  割平面  205 9.4.5  近优路线  206 9.4.6  Arora定理  207 9.5  非计算机不可吗  208 9.5.1  DNA计算TSP  208 9.5.2  细菌  210 9.5.3  变形虫计算  211 9.5.4  光学  212 9.5.5  量子计算机  213 9.5.6  闭合类时曲线  214 9.5.7  绳子和钉子  215 第 10 章 谋事在人  216 10.1  人机对战  216 10.2  寻找路线的策略  217 10.2.1  路线之格式塔  218 10.2.2  儿童找到的路线  218 10.2.3  凸包假说  219 10.2.4  实地TSP题目  220 10.3  神经科学中的TSP  221 10.4  动物解题高手  223 第 11 章 错综之美  225 11.1  Julian Lethbridge  225 11.2  若尔当曲线  228 11.3  连续曲线一笔画  231 11.4  艺术与数学  234 第 12 章  超越极限  238 参考文献  240

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迷茫的旅行商_一个无处不在的计算机算法问题

TSP问题总结,能够帮助理解TSP问题的前身及发展,对于初学者帮助较大

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迷茫的旅行商:一个无处不在的计算机算法问题.

《迷茫的旅行商: 一个无处不在的计算机算法问题》概述了旅行商问题的起源和历史,并阐述了其许多重要的应用范围,如基因组测序、计算机处理器设计、音乐整理、行星寻找,等等。此外还探讨了人类如何在不借助计算机的情况下解决这个令人着迷的数学问题。 《迷茫的旅行商: 一个无处不在的计算机算法问题》图文并茂,生动有趣,适合所有对旅行商和数学感兴趣的读者。

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迷茫的旅行商 一个无处不在的计算机算法问题

假设一名旅行商打算拜访一张城市列表中的所有城市,每座城市只去一次,最后回到出发地。要怎么走才能让路线最短呢?这就是旅行商问题,乍一听很简单,在应用数学界却是一道研究极其热烈的难题,时至今日仍无人能解。本书中,William J. Cook将带领读者踏上一场数学之旅,跟随旅行商的脚步,从19世纪初爱尔兰数学家W. R. Hamilton最初定义该问题开始,一路奔向当今最前沿、最顶尖的解题尝试。 作者追根溯源,回顾了旅行商问题的历史,探索了它的种种重要应用,比如基因组测序、设计计算机处理器、整理音乐乃至搜寻行星等。他分析了计算机如何抗衡规模宏大的旅行商问题,探讨了人类如何在不借助计算机的情况下独立破解难题。他一路穿越神经科学、心理学与艺术的王国,向读者下了战书:试试解决这道难题吧!旅行商问题价值百万美元——这是克雷数学研究所的悬赏金额,只要解出该题或证明该题不可解,就能得到这笔奖金。 《迷茫的旅行商》介绍了人类对于复杂性本质的理解与局限,将激励读者从此踏上求解这道迷人难题的漫漫征程。

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Matlab多旅行商TSP-5种算法

遗传算法解决5种多旅行商问题(mtsp)的matlab程序 分别为以下5中情况: 1.从不同起点出发回到起点(固定旅行商数量) 2.从不同起点出发回到起点(旅行商数量根据计算可变) 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点(与起点不同)

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遗传算法解决5种多旅行商问题MTSP(matlab实现)

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遗传算法求解10城市的旅行商问题的c语言

遗传算法求解10城市的旅行商问题的c语言

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求解多旅行商(MTSP)的遗传算法的MATLAB程序(中文注释)

本算法可以求得从一个城市出发的多路旅行商问题,而且通过参数设定,可使各路均衡,望对大家有所帮助。

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迷茫的旅行商 一个无处不在的计算机算法问题-高清-完整目录-2013年10月

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是旅行商要到若干个城市旅行,各城市之间的费用是已知的,为了节省费用,旅行商决定从所在城市出发,到每个城市旅行一次后返回初始城市,问他应选择什么样的路线才能使所走的总费用最短?旅行商问题

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Matlab多旅行商实验

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MATLAB多旅行商的遗传算法

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粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题

粒子群优化算法解决旅行商(TSP)问题,求解全国31个省会城市的一次历遍的最短距离。代码可运行

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基于差分进化算法的多旅行商问题优化

基于差分进化算法的多旅行商问题优化

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行商问题的数学规划模型

TSP问题是NP-hard问题,即不存在多项式时间算法. 也就是说,对于大型网络(赋权图),目前还没有一个精确求解.TSP问题的有效算法,因此只能找能求出相当好(不一定最优)的解的算法.

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5种多旅行商问题(MTSP)的遗传算法

5种多旅行商问题(MTSP)的遗传算法 5种多旅行商问题(MTSP)的遗传算法

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行商问题(TSP)三种解决算法 基于C++的编程

旅行商问题是一个经典的问题,此代码用三种方法(枚举法,回溯法,贪心法),并可以对这三种方法进行比较

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行商问题matlab程序

使用matlab编程实现的遗传算法,解决旅行商问题。。。。

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行商问题的数据

数据格式(每行): 横坐标 纵坐标 序号

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人工智能 蚁群算法 旅行商问题 java 报告+代码+详细注释

包括了图形用户界面的 蚁群算法解决旅行商问题 语言:java 内容:附录中包括了完整代码和详细注释; 运行测试情况; 详细阐述了各段代码的输入输出数据的格式要求; 各个类的定义和功能的说明

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