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    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-03-01
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    • 作者: [美]大卫·p.威廉姆森(davidp.williamson)著| [美]大卫·p.威廉姆森(davidp.williamson)编| [美]大卫·p.威廉姆森(davidp.williamson)译| [美]大卫·p.威廉姆森(davidp.williamson)绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:322千字
    • 页数:240
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111701071
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: [美]大卫·p.威廉姆森(davidp.williamson)
  • 著: [美]大卫·p.威廉姆森(davidp.williamson)
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 99
  • ISBN: 9787111701071
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2022-03-01
  • 页数: 240
  • 外部编号: 五三B62161
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 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章优选流算法

    2.1很优化条件

    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优选改进增广路径算法

    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

    3.1Hao-Orlin算法

    3.2MA序算法

    3.3随机合并算法

    3.4Gomory-Hu树

    练习

    章节后记

    第4章其他优选流算法

    4.1阻塞流算法

    4.2单位容量图的阻塞流

    4.3Goldberg-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很优化条件

    5.2Wallacher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:带时限的优选流问题

    练习

    章节后记

    第6章广义流算法

    6.1很优化条件

    6.2Wallacher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很优化条件

    7.2双物流问题

    7.3预备知识:乘权算法

    7.4Garg-Konemann算法

    7.5Awerbuch-Leighton算法

    练习

    章节后记

    第8章电流算法

    8.1很优化条件

    8.2无向图的优选流问题

    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

    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。


    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。


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