Local Search in Combinatorial Optimization

出版者:Princeton Univ Pr

作者:Aarts, Emile/ Aarts, Emile (EDT)/ Lenstra, J. K. (EDT)

页数:536

出版时间:2003-7

价格:$ 79.10

装帧:Pap

isbn号码:9780691115221

具体描述

In the past three decades, local search has grown from a simple heuristic idea into a mature field of research in combinatorial optimization that is attracting ever-increasing attention. Local search is still the method of choice for NP-hard problems as it provides a robust approach for obtaining high-quality solutions to problems of a realistic size in reasonable time. Local Search in Combinatorial Optimization covers local search and its variants from both a theoretical and practical point of view, each topic discussed by a leading authority. This book is an important reference and invaluable source of inspiration for students and researchers in discrete mathematics, computer science, operations research, industrial engineering, and management science. In addition to the editors, the contributors are Mihalis Yannakakis, Craig A. Tovey, Jan H. M. Korst, Peter J. M. van Laarhoven, Alain Hertz, Eric Taillard, Dominique de Werra, Heinz Mhlenbein, Carsten Peterson, Bo Sderberg, David S. Johnson, Lyle A. McGeoch, Michel Gendreau, Gilbert Laporte, Jean-Yves Potvin, Gerard A. P. Kindervater, Martin W. P. Savelsbergh, Edward J. Anderson, Celia A. Glass, Chris N. Potts, C. L. Liu, Peichen Pan, Iiro Honkala, and Patric R. J. stergrd.

用户评价

从学术史的角度来看，这本书为组合优化领域提供了一个扎实的参考点，它清晰地勾勒出了局部搜索算法在经典问题求解谱系中的地位。作者的写作风格非常克制，几乎没有使用任何夸张或鼓吹性的词汇，一切都以事实和数学逻辑为依据，这对于严谨的科研人员来说是极大的福音。但是，这种过度的克制也带来了一个问题：全书的情感温度非常低。阅读过程如同在精密仪器房内操作，效率很高，但缺乏激励人心的叙事感。对于需要向本科生介绍这个领域、并希望激发他们兴趣的教师而言，本书可能略显枯燥。它缺乏那种能将抽象概念与现实世界中惊心动魄的调度或设计难题联系起来的生动案例。比如，如何将这些搜索策略应用于基因组学的数据比对，或者在供应链中断的实时决策中，这些算法是如何被“驯服”和部署的——书中鲜有此类引人入胜的宏大叙事。

这本书的封面设计颇具匠心，那种深沉的蓝色调，配上金色的字体，立刻给人一种专业、严谨又不失经典的学术气息。我最初拿起它，是冲着这个领域里它相对较新的出版时间去的，期待能看到一些前沿的、与时俱进的优化算法的阐述。然而，实际阅读下来，我发现它在内容组织上的逻辑性虽然清晰，但深度上似乎有所保留。章节间的衔接处理得比较平滑，这一点值得称赞，它没有那种生硬的、为了凑字数而强行拉扯的过渡感。但是，对于像我这样已经在这个领域摸爬滚打了一段时间的读者来说，很多基础概念的介绍显得有些冗长，似乎是为了照顾初学者而特意放慢了节奏。我期待能看到更多关于复杂约束处理的创新性方法，或者至少是对当前主流元启发式算法在特定工业场景下效率瓶颈的深入剖析，但书中大多停留在理论框架的构建和基础算例的演示上。整本书读下来，感觉像是走过一条铺设精良的康庄大道，虽然平稳舒适，却少了那么一点探索未知的惊险与刺激，对寻求突破性见解的人来说，可能需要自己再挖掘更深层次的内容。

这本书的参考文献列表非常详尽，这使得它在追溯特定理论的源头时变得非常有用。我可以轻易地根据书中的引用，找到特定算法提出者的一手资料。这体现了作者深厚的文献功底。但有趣的是，在讨论到近年来非常热门的、结合了机器学习（特别是强化学习）来指导搜索过程的“学习型优化器”这一交叉领域时，本书的论述显得犹豫且简略，仿佛这是作者不愿深入涉足的“灰色地带”。当前优化领域的发展趋势已经不可逆转地指向人机协同，而本书似乎在刻意保持一种对“纯粹”算法的固守。我个人认为，如果一本聚焦于“搜索”的书籍不能对如何利用数据和预测模型来动态优化搜索路径这一核心议题给出至少一个深入的章节探讨，那么它在定义“当前”的局部搜索前沿时，就显得有些滞后了。它更像是一部关于上个十年优化的权威总结，而非面向未来的路线图。

这本书的排版和印刷质量无疑是教科书级别的典范。纸张的质感厚实，墨迹清晰锐利，即便是长时间盯着那些复杂的数学公式和伪代码，眼睛的疲劳感也比阅读某些廉价影印本要轻得多。这种对细节的关注，体现了出版方对学术严肃性的尊重。不过，这种精美包装下隐藏的内容，却让我有些困惑。作者似乎花费了大量的笔墨去回顾和重申那些已经被学界广泛接受的经典模型——比如旅行商问题（TSP）或背包问题（Knapsack）的几种经典变体——的建立过程。我原以为这会是一部聚焦于“局部搜索”这一具体范畴的深度指南，但读完相关章节后，我发现其中对全局优化策略的讨论被稀释了，甚至感觉更像是一本广谱的组合优化导论，只是在后半部分才勉强聚焦到局部搜索的几个核心思想上。这使得本书的定位有些模糊：它想成为一本入门读物，却又用了过于高阶的语言；想成为一本前沿综述，却又重复了太多基础知识。对于想直接深入了解次梯度方法或高级邻域结构设计的读者来说，他们需要做的“信息过滤”工作量相当大。

我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“思考题”部分，它们往往不只是简单的数值计算，更要求读者对算法的收敛性质和时间复杂度进行定性分析。这无疑是检验学习效果的绝佳工具。然而，当我尝试去验证某些高级搜索策略（比如某种特定的禁忌搜索变体）的实际运行效果时，发现书中提供的所有示例代码——即便是伪代码——在处理大规模、高维度问题时，其性能评估的篇幅明显不足。这种“知其然不知其所以然”的感觉，是阅读专业技术书籍时最令人沮丧的体验之一。例如，书中提到了一种基于解质量的动态阈值调整机制，理论描述得十分巧妙，但缺乏一个关于何时该“激进探索”何时该“保守利用”的实际案例对比。我希望作者能提供更具挑战性的基准测试集，并详细对比几种不同局部搜索策略在资源受限环境下的表现差异，这样这本书的实践价值才能得到最大程度的提升。