Cuốn sách truy cập mở này trình bày tất cả các bước cần thiết để thiết kế các thuật toán heuristic cho những tối ưu hóa khó khăn. Vấn đề kinh điển về người bán hàng du lịch được sử dụng như một chủ đề chung để minh họa cho tất cả các kỹ thuật được thảo luận. Bài toán này lý tưởng để giới thiệu cho người đọc về chủ đề này vì nó rất trực quan và lời giải của nó có thể được biểu diễn bằng đồ họa. Cuốn sách có rất nhiều hình ảnh minh họa giúp bạn có thể hiểu nhanh các khái niệm trong nháy mắt. Cuốn sách tiếp cận các siêu hình học chính từ một góc độ mới, chia chúng thành một số khái niệm chính được trình bày trong các chương riêng biệt: xây dựng, cải tiến, phân rã, ngẫu nhiên hóa và các phương pháp học tập. Mỗi siêu dữ liệu sau đó có thể được trình bày dưới dạng đơn giản hóa như là sự kết hợp của các khái niệm này. Cách tiếp cận này tránh gây ấn tượng rằng siêu hình học là một môn học không chính thức, một kiểu điêu khắc trên đám mây. Hơn nữa, nó cung cấp các ứng dụng cụ thể của bài toán người bán hàng du lịch, minh họa chỉ bằng một vài dòng mã về cách thiết kế một phương pháp phỏng đoán mới và loại bỏ tất cả sự mơ hồ còn sót lại của một khuôn khổ chung. Hai chương xem xét các vấn đề cơ bản của tối ưu hóa tổ hợp và lý thuyết phức tạp làm cho cuốn sách trở nên khép kín. Như vậy, ngay cả những độc giả có kiến ​​thức nền tảng rất hạn chế về lĩnh vực này cũng có thể theo dõi được toàn bộ nội dung.

Abstract:

This open access book demonstrates all the steps required to design heuristic algorithms for difficult optimization. The classic problem of the travelling salesman is used as a common thread to illustrate all the techniques discussed. This problem is ideal for introducing readers to the subject because it is very intuitive and its solutions can be graphically represented. The book features a wealth of illustrations that allow the concepts to be understood at a glance. The book approaches the main metaheuristics from a new angle, deconstructing them into a few key concepts presented in separate chapters: construction, improvement, decomposition, randomization and learning methods. Each metaheuristic can then be presented in simplified form as a combination of these concepts. This approach avoids giving the impression that metaheuristics is a non-formal discipline, a kind of cloud sculpture. Moreover, it provides concrete applications of the travelling salesman problem, which illustrate in just a few lines of code how to design a new heuristic and remove all ambiguities left by a general framework. Two chapters reviewing the basics of combinatorial optimization and complexity theory make the book self-contained. As such, even readers with a very limited background in the field will be able to follow all the content.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Taillard, Éric D
Thông tin nhan đề:	Design of Heuristic Algorithms for Hard Optimization With Python Codes for the Travelling Salesman Problem
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/share-your-work/use-remix/cc-licenses/#by
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/59365
Mô tả vật lý:	287p.
Năm xuất bản:	2023