Practice and Theory of Automated Timetabling III 自动时间表生成的实践与理论III pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:W. Erben

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2001年04月

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540424215

丛书系列:

图书标签:

• Automated Timetabling
• Scheduling
• Constraint Satisfaction
• Optimization
• Artificial Intelligence
• Educational Planning
• Resource Allocation
• Algorithms
• Computer Science
• Operations Research

《智能调度系统：方法、算法与应用》 概述 本书深入探讨了智能调度系统的理论基础、核心算法以及在各个领域的实际应用。随着信息技术的飞速发展和复杂系统规模的不断扩大，如何高效、优化地安排和分配资源，以满足各种约束条件并实现特定目标，成为一个至关重要的问题。本书聚焦于这一挑战，旨在为读者提供一个全面而深刻的理解框架，从而能够设计、实现和优化各类智能调度系统。 核心内容 本书将智能调度系统分解为几个关键组成部分，并对其进行逐一剖析： 第一部分：调度问题建模与分析 问题的本质与分类： 详细阐述调度问题的基本定义，包括任务、资源、时间、约束和目标等核心要素。我们将讨论不同类型的调度问题，例如单机调度、并行机调度、流水线调度、资源受限项目调度、动态调度等，并分析它们之间的内在联系和区别。 数学建模方法： 重点介绍将实际调度问题转化为数学模型的技术。我们将涵盖整数规划、约束规划、图论模型以及其他相关的数学框架，并讨论如何选择最适合特定问题的建模方法。 复杂度与可解性： 分析调度问题的计算复杂度，包括 NP-hard 问题的重要性，以及如何识别问题的难易程度。理解问题的计算界限对于选择合适的求解算法至关重要。 约束的表达与处理： 深入探讨各种常见的调度约束，例如时间窗口、依赖关系、资源可用性、能力限制、优先级等。介绍如何将这些约束有效地表达在数学模型中，以及处理硬约束和软约束的策略。 第二部分：调度算法与优化技术 精确算法： 介绍能够找到最优解的算法，例如分支定界法、动态规划、以及基于数学规划的求解器（如 Gurobi, CPLEX）。我们将分析这些算法的原理、优缺点以及在何种场景下适用。 启发式与元启发式算法： 针对大规模或 NP-hard 的调度问题，本书将详细介绍各种高效的近似算法。这包括： 贪婪算法： 如最早完成时间优先（EDD）、最短加工时间优先（SPT）等，及其在特定场景下的应用和局限性。 局部搜索算法： 如模拟退火、禁忌搜索、遗传算法、蚁群算法等，详细解析它们的原理、参数设置和搜索机制。 机器学习在调度中的应用： 探讨如何利用机器学习模型（如强化学习）来学习最优调度策略，以及特征工程和模型训练的相关技术。 多目标优化： 讨论在实际调度场景中，往往需要同时优化多个相互冲突的目标（如最小化总延迟、最大化资源利用率、最小化能耗等）。介绍帕累托最优、权重系数法、ε-约束法等处理多目标优化问题的技术。 动态调度与实时性： 重点关注在调度过程中，任务或资源状态发生变化的情况（如新任务的到来、设备故障等）。介绍如何设计能够快速响应和适应变化的动态调度算法，以及实时调度策略。 第三部分：智能调度系统的设计与实现 系统架构设计： 探讨构建一个完整的智能调度系统的关键要素，包括数据采集、模型管理、算法引擎、结果可视化以及用户交互等模块。 数据处理与集成： 分析如何有效地收集、清洗和整合来自不同源头的数据，为调度模型提供准确的输入。 可视化与用户界面： 介绍如何设计直观易懂的可视化界面，以便用户能够清晰地理解调度结果，并进行必要的干预和调整。 性能评估与验证： 讨论如何建立科学的评估指标体系，以衡量调度系统的性能，并对其进行有效的验证和测试。 案例研究与最佳实践： 通过一系列详细的实际案例，展示智能调度系统在不同领域的成功应用，并总结推广最佳实践经验。 应用领域 本书的内容将覆盖智能调度系统在多个领域的广泛应用，包括但不限于： 生产制造： 工厂车间生产计划、设备调度、物料配送。 交通运输： 航班时刻表、列车运行图、公交车路线优化、物流配送调度。 人力资源管理： 员工排班、值班表生成、项目团队分配。 能源领域： 发电厂机组调度、电网负荷分配。 医疗保健： 手术室安排、病患就诊预约、医护人员排班。 教育领域： 课程表生成、教室分配、考试安排。 信息技术： 服务器资源分配、任务调度、云计算调度。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 工业界专业人士： 需要设计、开发或应用调度系统的工程师、项目经理、运营分析师。 学术界研究人员： 从事运筹学、人工智能、计算机科学、管理科学等相关领域的研究者。 高等院校学生： 学习运筹优化、人工智能、系统工程等课程的学生，以及希望深入了解调度理论的计算机科学和工程专业的学生。 结论 《智能调度系统：方法、算法与应用》提供了一个关于调度问题解决的全面视角，融合了严谨的理论分析和实用的技术方法。本书不仅能帮助读者掌握解决复杂调度问题的理论工具，更能指导他们设计和实现高效、智能的调度系统，从而在日益竞争激烈的环境中获得竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我阅读了许多关于运筹学和优化算法的专著，但很少有能像这部作品一样，将一个看似枯燥的“排课问题”提升到如此高度的理论与实践结合的高度。最让我耳目一新的是作者对“时间表公平性”的探讨。在传统模型中，公平性往往被简化为对某一组特定约束的满足程度，但这本书深入挖掘了更深层次的社会公平性概念，例如在资源分配中的感知公平和机会公平。它不仅展示了如何使用数学工具去量化这些模糊的概念（例如，引入信息熵或基尼系数的变体来衡量分配的不均衡性），还探讨了在排课过程中嵌入这些社会考量对最终模型复杂度和计算时间的影响。这种跨学科的视角，让这本书超越了单纯的计算机科学范畴，触及到了决策科学的核心。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望了解下一代时间表生成技术如何从目前的局限中突破的读者来说，这本书提供了极具前瞻性的视角。它花了相当大的篇幅讨论了机器学习，特别是强化学习（RL）在时间表优化中的潜力。作者并没有盲目鼓吹RL是万能药，而是非常审慎地分析了RL在初始化策略学习和处理高维状态空间时的优势，同时指出了当前面临的样本效率低下和可解释性差的难题。通过对比RL与经典基于规则的专家系统的优劣，作者引导读者思考，在未来系统中，最有效的架构可能是两者的混合体——即利用RL发现传统方法难以触及的优化区域，再利用精确的优化求解器对结果进行精修和验证。这种务实而又充满前沿思考的态度，使得这本书的价值远远超出了其出版年份，它为未来十年的研究方向奠定了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的标题略显学术化，但内容却展现出极高的工程实用价值。我过去在尝试搭建一套针对大型会议活动的日程安排系统时，遇到的最大瓶颈就在于如何动态调整已完成的安排以适应突发事件。这本书的第三部分，关于动态调度和实时反馈机制的章节，简直是为我量身定做的。作者详尽地讨论了从一个初始可行解快速生成一组邻近解的方法，以及如何利用局部搜索策略在不破坏全局结构的前提下快速适应新出现的约束。此外，书中对不同时间表模型（例如，基于集合覆盖的模型与基于图论的模型）的优劣势分析，也帮助我决定放弃原本过于僵化的数学模型，转向更具弹性的混合方法。这本书的深度足以让研究人员感到满足，其广度又足够让资深工程师从中找到立即可用的技术点。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这个领域时，我常常感到无从下手，市面上很多教材要么过于偏重理论推导，让人望而却步，要么就是成了软件操作手册。然而，这部作品成功地找到了一个完美的平衡点。它并没有回避理论的艰深，但叙述方式却出奇地贴近实践操作中的痛点。我特别喜欢它在阐述算法收敛性时，使用的类比和图示，使得那些抽象的迭代过程变得可视化。例如，在讨论多目标优化时，作者没有仅仅罗列帕累托前沿的概念，而是结合了学校排课中“最小化教师奔波”与“最大化学生满意度”这两个实际目标，展示了决策者如何在两者之间进行有意义的权衡。这种将抽象数学工具与具体业务场景无缝连接的能力，是这本书最宝贵的财富。它不是教你如何记住公式，而是教你如何运用工具箱里的每一种工具去解决一个真实的、多维度的难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度令人印象深刻，它不仅仅停留在对现有调度系统的表面介绍，而是真正深入到自动化时间表生成背后的数学模型和算法逻辑。我尤其欣赏作者在处理现实世界复杂性时的细致入微。例如，在讨论约束处理时，书中并没有简单地抛出一个通用的约束编程框架，而是通过具体的案例展示了如何将复杂的教学资源限制、教师偏好、甚至教室声学特性等非标准约束有效地纳入模型。这种层层递进的讲解方式，使得即使是对优化理论有一定基础的读者，也能从中找到启发。书中对混合整数规划（MIP）和启发式算法（如禁忌搜索和遗传算法）在时间表问题上的应用进行了详尽的对比分析，不仅仅是描述了它们“能做什么”，更重要的是剖析了它们在求解大规模、高度耦合问题时的性能权衡和局限性。对于任何希望从“使用现有软件”升级到“理解和设计调度引擎”的人来说，这本书无疑是极佳的指南，它提供了一种从底层原理重构认知框架的视角。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆