迷茫的旅行商 2025 pdf epub mobi 电子书


迷茫的旅行商

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迷茫的旅行商 2025 pdf epub mobi 电子书 著者简介

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。


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发表于2025-01-24

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迷茫的旅行商 电子书 读后感

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作者William J. Cook在上世纪90年代曾参与过TSP求解器Concorde的开发。 2001年,Concorde因为高效地求解了CMG公司于1996年提出的15,112城市的车辆路径问题获得5000欧元奖励; 2005年,求解了电路板上的33,810城市的TSP; 2006年,作者和他的同事精确求解了在芯片布线中产生的8...

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1. 20世纪40年代,大统计学家Mahalanobis在印度开展农业调查时,为了估算随机取样的花费,研究过在(0,1)x(0,1)范围内随机均匀分布的点的TSP最佳tour长度的期望。马式凭借直觉指出,期望值与点的个数n的平方根成比例。1959年,有人证明了,当n足够大时,最佳tour长度分布的峰值...  

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关于经典的TSP问题的一切... TSP问题看似简单,特别是在问题规模较小时,最优解似乎是不言自明的,但当问题规模不断扩大,即使是人脑这样的“超大规模并行”的wetware也会立刻感到无所适从、进而“迷茫”。 那最终使我们走出黑暗的、不服输的智慧火花又一次在热烈的燃烧中接力...  

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作者William J. Cook在上世纪90年代曾参与过TSP求解器Concorde的开发。 2001年,Concorde因为高效地求解了CMG公司于1996年提出的15,112城市的车辆路径问题获得5000欧元奖励; 2005年,求解了电路板上的33,810城市的TSP; 2006年,作者和他的同事精确求解了在芯片布线中产生的8...

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关于经典的TSP问题的一切... TSP问题看似简单,特别是在问题规模较小时,最优解似乎是不言自明的,但当问题规模不断扩大,即使是人脑这样的“超大规模并行”的wetware也会立刻感到无所适从、进而“迷茫”。 那最终使我们走出黑暗的、不服输的智慧火花又一次在热烈的燃烧中接力...  

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出版者:人民邮电出版社
作者:[美] William J. Cook
出品人:
页数:256
译者:隋春宁
出版时间:2013-10-1
价格:49.00
装帧:平装
isbn号码:9787115327734
丛书系列:图灵新知

图书标签: 算法  数学  计算机科学  计算机  科普  编程  algorithms  TSP   


迷茫的旅行商 2025 pdf epub mobi 电子书 图书描述

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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其实我努力试图在算法中读出人生哲理:贪心算法的局部最优解并不能代表全局最优解,就像我们生活中,眼前利益你都得到了,并不意味着这是使你人生利益最大化的选择,所以人生往往应该使用动态规划,年轻时多吃点苦、吃点亏,来寻找全局最优解。但贪心算法却具有时间优势,牺牲了精度换回了时间可行性,于是,我们可以选择这样一个短视的算法,暂时求解当下的人生。

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科普大规模问题解法

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有点专业……

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其实我努力试图在算法中读出人生哲理:贪心算法的局部最优解并不能代表全局最优解,就像我们生活中,眼前利益你都得到了,并不意味着这是使你人生利益最大化的选择,所以人生往往应该使用动态规划,年轻时多吃点苦、吃点亏,来寻找全局最优解。但贪心算法却具有时间优势,牺牲了精度换回了时间可行性,于是,我们可以选择这样一个短视的算法,暂时求解当下的人生。

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