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Book Description
This tutorial contains written versions of seven lectures on Computational Combinatorial Optimization given by leading members of the optimization community. The lectures introduce modern combinatorial optimization techniques, with an emphasis on branch and cut algorithms and Lagrangian relaxation approaches. Polyhedral combinatorics as the mathematical backbone of successful algorithms are covered from many perspectives, in particular, polyhedral projection and lifting techniques and the importance of modeling are extensively discussed. Applications to prominent combinatorial optimization problems, e.g., in production and transport planning, are treated in many places; in particular, the book contains a state-of-the-art account of the most successful techniques for solving the traveling salesman problem to optimality.
Book Dimension
length: (cm)23.3 width:(cm)15.4
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用户评价
这本书，说实话，刚拿到手的时候，我对它抱有相当大的期待。我一直对数学建模和复杂问题的求解抱有浓厚的兴趣，总觉得那些看似无解的难题背后，一定有某种优雅的结构可以被发掘。这本书的装帧设计很专业，封面给人的感觉是严谨又不失深度的。我翻阅了一下目录，发现它涵盖了图论、整数规划、启发式算法等多个前沿领域，这正是我一直在寻找的综合性参考书。我尤其关注了其中关于大规模稀疏矩阵优化的章节，内容详实，推导过程清晰明了，对于理解背后的数学原理非常有帮助。作者显然是下了大功夫的，不仅引用了最新的研究成果，还对一些经典算法进行了深入的剖析，比如遗传算法和模拟退火，并结合实际的工程案例进行了说明。读完前几章后，我感觉自己的理论基础得到了极大的夯实，对于如何将抽象的数学模型转化为可计算的解决方案有了更清晰的认识。这本书的深度和广度都令人印象深刻，绝对是领域内一本不可多得的宝藏。
评分这本书的行文风格我个人不太适应，感觉它更像是为那些已经深谙此道的专家准备的“内部读物”，而不是面向广大初学者或入门者的指南。它在阐述核心概念时，常常默认读者已经具备了扎实的背景知识，直接跳到了复杂的证明和推导环节。很多地方的符号定义非常晦涩，需要反复查阅前文或者借助其他参考资料才能勉强跟上思路。举个例子，在讨论约束满足问题时，它引入了大量高深的范畴论概念，虽然这可能从理论上是完备的，但对于我这种更偏向应用实践的读者来说，简直是云里雾里。我希望作者能在关键步骤多一些直观的图示或类比，而不是一味地堆砌公式。说实话，读起来很吃力，像是在啃一块非常硬的骨头，需要极大的耐心和毅力才能有所收获。它更像是专业人员用来提升自己理论深度的工具书，而不是轻松愉快的学习伴侣。
评分坦率地说，这本书的排版和印刷质量让我非常失望，完全配不上它高昂的价格和内容的专业性。纸张泛着廉价的光泽，字体间距和行距设置得非常局促，导致阅读体验极差。更糟糕的是，书中一些关键的数学符号出现了模糊甚至错印的情况，这在严谨的数学著作中是绝对不能容忍的。我不得不拿着笔，对照着网上的标准定义，去修正书中的错误符号，这极大地打断了我的阅读流畅性。作为一本涉及大量公式和复杂结构的著作，清晰的视觉呈现是至关重要的，但这本书在这方面做得非常不到位。我建议出版商在再版时，必须彻底改进排版工艺，否则会严重影响读者对内容的理解和吸收，这是对知识的一种不尊重。
评分这本书的叙事结构非常流畅，它不像一本冷冰冰的教材，更像是一位经验丰富的导师在与学生进行深入的对话。作者巧妙地在每一章的开头设置了“历史背景回顾”和“当前研究挑战”两个板块，这使得我们不仅学习了算法本身，还能理解这些算法诞生的时代背景和它们试图解决的核心矛盾。这种宏观视野的构建，极大地激发了我对该领域进行深入探索的兴趣。例如，在讨论近似算法时，作者不仅给出了误差界限的证明，还探讨了为什么在某些情况下，一个“足够好”的解比一个“绝对最优”的解更有价值，这种哲学层面的思考穿插在严谨的数学推导中，让阅读过程充满了启发性。总而言之，这本书成功地在学术深度和人文关怀之间找到了一个绝佳的平衡点，是一本值得反复研读的经典之作。
评分我之所以购买这本书，是冲着它在“现实世界问题求解”这方面的承诺去的。市面上很多优化书籍都停留在纯理论的层面，但这本书声称能将理论与实际应用紧密结合。实际阅读后，我发现它的案例分析确实非常精彩。它没有拘泥于教科书式的简单例子，而是选取了物流路径规划、资源调度、电路设计优化等多个具有挑战性的工业难题。作者非常细致地描述了如何将这些实际问题建模为数学形式，并对比了不同算法（如线性规划、混合整数规划）在求解效率和解的质量上的差异。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我的解决问题的信心。特别是其中关于并行计算在求解大规模优化问题中的应用那一部分，提供了很多实用的编程技巧和性能调优的建议，这对于我目前的工作领域来说，具有直接的指导意义。
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