Theory of Scheduling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Conway, Richard W.

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 25.93

装帧:

isbn号码:9780486428178

丛书系列:

图书标签:

• 血刺
• Scheduling
• Operations Research
• Algorithms
• Optimization
• Queueing Theory
• Computer Science
• Discrete Mathematics
• Performance Analysis
• Manufacturing
• Project Management

《优化算法与调度策略：理论与实践》 本书深入探讨了现代计算和运营管理领域中至关重要的优化算法和调度策略。从理论基础到实际应用，本书为读者提供了一个全面而深入的理解框架，旨在帮助读者掌握设计、分析和实现高效调度系统的能力。 第一部分：优化算法基础 本部分将从最核心的优化算法入手，为后续的调度理论奠定坚实的基础。我们将从经典的组合优化问题开始，例如旅行商问题（TSP）、装箱问题（Bin Packing）以及调度中的关键问题如作业车间调度（Job Shop Scheduling）和流水车间调度（Flow Shop Scheduling）。 数学建模与问题定义： 详细阐述如何将实际问题转化为严谨的数学模型，包括目标函数、约束条件以及决策变量的定义。我们将涵盖线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）等多种建模技术。 经典优化算法： 深入介绍一系列经典且强大的优化算法，包括： 精确算法： 分枝定界法（Branch and Bound）、割平面法（Cutting Plane Methods）等，用于在有限时间内找到最优解。 启发式算法： 贪婪算法（Greedy Algorithms）、局部搜索（Local Search）等，它们虽然不保证最优解，但在大型问题上能够快速获得高质量的近似解。 元启发式算法： 遗传算法（Genetic Algorithms）、模拟退火（Simulated Annealing）、蚁群优化（Ant Colony Optimization）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等，这些算法通过模拟自然界的进化或群体行为，展现出强大的全局搜索能力，尤其适用于复杂且难以精确求解的问题。 算法复杂度与性能分析： 严格分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并探讨如何在实际应用中评估和选择合适的算法。我们将学习Big O符号，理解算法的 scalability。 约束规划： 介绍约束规划（Constraint Programming）的技术，它是一种强大的建模和求解技术，特别适用于处理具有复杂约束条件的问题，在调度领域有广泛应用。 第二部分：调度理论与模型 在掌握了优化算法的基石后，本部分将聚焦于调度领域的核心理论和模型。我们将探讨不同类型的调度问题，分析其内在的挑战，并介绍用于解决这些问题的数学模型和分析工具。 调度问题的分类： 基于机器类型： 单机调度（Single Machine Scheduling）、并行机调度（Parallel Machine Scheduling）、专用机调度（Dedicated Machine Scheduling）、无特定机器调度（Unrelated Parallel Machine Scheduling）。 基于作业特征： 批量调度（Batch Scheduling）、带有时间窗口的调度（Scheduling with Time Windows）、具有优先级约束的调度（Scheduling with Precedence Constraints）、可中断作业调度（Preemptive Job Scheduling）。 基于目标函数： 最小化总完成时间（Minimizing Makespan, Cmax）、最小化总延迟（Minimizing Total Tardiness, ΣTi）、最小化总拖期（Minimizing Total Lateness, ΣLi）、最大化资源利用率（Maximizing Resource Utilization）、最小化序列依赖设置时间（Minimizing Sequence-Dependent Setup Times）。 经典调度模型： 详细介绍各种经典调度模型的数学表述，包括各种目标函数和约束的定义。我们将深入研究Johnson's Rule（用于解决两台机器的流水车间调度问题）等经典定理。 动态调度： 探讨在系统中出现新的作业或事件发生变化时，如何进行实时或近实时调度。这包括在线调度（Online Scheduling）和抢占式调度（Preemptive Scheduling）等概念。 柔性制造系统（FMS）调度： 专门讨论在高度自动化的柔性制造系统中，如何处理机器选择、物料搬运以及作业排序等多重决策。 服务系统调度： 扩展到非制造领域的调度问题，例如呼叫中心排班、航班调度、医疗资源分配等，分析其独特性和挑战。 第三部分：先进调度技术与应用 本部分将超越基础理论，介绍更先进的调度技术，并展示它们在不同领域的实际应用。我们将结合最新的研究成果，为读者提供解决复杂调度难题的现代化方法。 约束规划与调度： 详细介绍如何利用约束规划技术来建模和求解复杂的调度问题，包括变量定义、约束建模以及求解器的使用。 混合整数规划与调度： 探讨如何使用混合整数规划来精确地对调度问题进行建模，并使用商业或开源的MIP求解器来获得最优解。 基于仿真的调度： 介绍离散事件仿真（Discrete-Event Simulation）在调度问题分析中的作用。通过构建仿真模型，我们可以测试不同的调度策略，评估其性能，并识别潜在瓶颈。 机器学习在调度中的应用： 探讨如何利用机器学习技术（如强化学习、监督学习）来学习最优调度策略，尤其是在动态和不确定的环境中。我们将讨论特征工程、模型选择和训练方法。 供应链与物流调度： 分析调度在优化整个供应链效率中的关键作用，包括生产调度、库存管理、运输路线规划等。 项目调度与资源分配： 介绍关键路径法（Critical Path Method, CPM）和项目评估与审查技术（Program Evaluation and Review Technique, PERT）等项目管理工具，以及如何在项目执行中进行资源优化和进度调度。 实际案例研究： 提供一系列不同行业的实际案例研究，涵盖制造业、航空业、交通运输、医疗保健、服务业等，展示书中介绍的算法和策略是如何被成功应用于解决现实世界中的调度挑战的。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导和理论证明，也有丰富的算法实现细节和实际应用案例。 由浅入深： 从基础概念逐步过渡到高级主题，适合不同层次的读者。 全面覆盖： 涵盖了调度领域的核心理论、主流算法以及前沿技术。 可操作性强： 提供具体的算法实现思路和模型构建方法，读者可以将其应用于自己的问题中。 无论您是计算机科学、运筹学、工业工程、管理科学还是其他相关领域的学生、研究人员或从业者，《优化算法与调度策略：理论与实践》都将是您深入理解并掌握高效调度技术的宝贵资源。本书将帮助您培养分析复杂系统、设计智能决策支持系统以及提升运营效率的关键能力。

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这本书的叙述方式实在是令人耳目一新，它没有采用那种教科书式的、干巴巴的理论堆砌，而是更像一位经验丰富的大师在跟你进行一场深入的、启发性的对话。作者在探讨诸如**作业调度算法的演进与权衡**时，着墨于历史背景和实际工业应用中的困境，而非仅仅停留在数学模型的证明上。例如，对于**实时系统中的截止期调度**，书中深入剖析了EDF（最早截止期优先）和RM（固定优先级）在资源受限环境下的性能差异，不仅仅是展示公式，更是结合了**嵌入式系统设计**中的具体案例——比如航空电子设备对时间敏感度的要求——来阐述为什么在特定约束下，一种算法会比另一种更具鲁棒性。此外，书中对**非确定性因素对调度策略的影响**的讨论尤其深刻，作者并没有回避现实世界中系统的不确定性，而是引入了随机过程和模糊逻辑的概念，试图在不完美的感知下寻求最优或次优的解决方案。这种将理论与工程实践紧密结合的叙事，让读者在学习复杂理论的同时，也能感受到其在现实世界中的“重量”和价值。读完后，感觉自己不仅仅是掌握了一套算法，更是理解了一套解决复杂资源分配问题的思维框架。

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这本书的结构设计，坦白地说，充满了挑战性，但这种挑战恰恰是其魅力所在。它不像很多入门读物那样循序渐进地从最简单的**单处理器调度**模型开始讲解，而是直接跳跃到**多处理器环境下的负载均衡与迁移策略**，这使得初次接触的读者可能会感到信息量过载。但是，一旦适应了这种“先入为主”的叙事节奏，你会发现作者实际上是在用一种更宏大的视角来构建知识体系。作者在阐述**公平性与效率的矛盾**时，采用了对比鲜明的案例：一个侧重于高性能计算集群中最大吞吐量的场景，另一个则聚焦于虚拟化环境中不同租户间的资源隔离与公平性保证。这种对比不仅增强了理论的层次感，也迫使读者必须跳出单一的优化目标去全面思考调度问题。尤其值得称赞的是，书中关于**现代云计算环境下的服务等级协议（SLA）保障**的讨论，它巧妙地将传统的离散事件模拟技术与现代的流量整形和拥塞控制理论结合起来，为理解大规模分布式系统的性能瓶颈提供了独特的视角。

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这本书的图表和数学推导部分，处理得极其精妙，它避免了那种为证明而证明的冗长，而是将复杂的数学工具视为理解直觉的桥梁。书中对**动态规划在序列决策问题中的应用**的阐述堪称典范。例如，在处理**批量处理系统中的成本最小化调度**时，作者没有直接给出繁琐的动态规划递推关系，而是通过一个可视化、逐步逼近最优解的“决策树”来引导读者理解状态转移的内在逻辑。这种**“可视化数学”**的风格，对于那些依赖直觉理解复杂算法的读者极其友好。此外，书中对**性能度量指标体系的建立**也下了很大功夫。它不仅仅罗列了等待时间、周转时间等标准指标，更是引入了如**感知延迟（Perceived Latency）**和**认知负荷指数**等更贴近用户体验的指标，并试图建立将这些“软性”指标量化到调度决策中的数学模型，这无疑是对经典调度理论的一次大胆的拓宽和修正。

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阅读此书的体验，更像是一次深入的哲学思辨，而非单纯的技术学习。作者在探讨**调度理论的局限性**时，展现出了一种罕见的批判性思维。他没有将任何已有的调度算法奉为圭臬，而是不断地追问：“在当前的系统模型假设下，我们是否真的找到了‘最优’？”比如，在讨论**优先级反转与死锁预防**的章节中，书中详尽分析了经典同步机制在超大规模并发系统中的性能瓶颈，并引入了**无锁数据结构**和**乐观并发控制**作为替代方案，这已经超越了传统操作系统课程的范畴，直抵并发理论的核心难题。更具启发性的是，作者对**未来计算范式**的展望，他并未过度沉迷于现有的冯·诺依曼架构下的调度难题，而是花笔墨探讨了量子计算的**量子比特分配与退相干时间优化**问题，虽然目前看来更具前瞻性，但这种对理论边界的探索，极大地拓宽了读者的视野，让人反思我们当前所面对的问题是否只是历史阶段性的挑战。

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这本书最让我感到震撼的是其对**特定行业调度需求**的细致刻画。它远非一本通用的算法概论，而是深入到了特定领域的核心挑战中去。比如，在讨论**物流与供应链中的车辆路径问题（VRP）**时，作者并没有仅仅停留在经典的旅行商问题（TSP）上，而是将**时间窗约束、车辆容量异构性、实时交通信息的动态反馈**等现实约束条件融入到了混合整数规划模型中，并详细对比了启发式算法（如遗传算法）与精确求解器在处理超大规模实例时的优劣势。这种深度挖掘，让读者认识到，同一个“调度”概念在不同领域，其复杂度模型和求解策略是天差地别的。特别是关于**制造车间调度（Job Shop Scheduling）**的部分，作者对基于约束编程的建模和回溯搜索的效率优化，提供了非常实用的技术细节，而不是浮于表面的概念介绍。这本书的实用性和广度，使得它不仅适用于理论研究者，更应该成为任何从事复杂系统资源分配的工程师案头必备的参考书。

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