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书名:计算机数学——计算复杂性理论与NPC、NP难问题的求解
作者:林鹏 杨波
译者:
出版社:科学出版社
价格:28元


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简介
  本书全面、系统地介绍了计算复杂性理论的基本内容与各种NPC问题、NP难问题等复杂问题的计算机求解方法。前四章分别简要介绍了线性规划、多面体理论、网络规划与动态规划等预备知识。第五至九章具体介绍了计算复杂性理论。包括复杂性的定义与分类,证明一个问题为P类或NPC类的基本方法,NPC记理论在分析、求解问题中的应用与近似算法的性能度量等。第十至十六章则主要以整数规划为框架,详细论述求解NPC及NP难问题各种不同形式的精确算法与近似算法。 本书可作为信息与计算科学、应用数学、计算机、管理科学等专业的研究生教材或本科生的选修课教材,也可供有关的科研人员参考。
目录

目      录  第一章    线性规划               1.  1    线性规划的基本概念               1.  2    单纯形算法               1.  3    字典序单纯形算法               1.  4    对偶理论               1.  5    内点算法               第二章    多面体理论               2.  1    多面体的定义及其维数               2.  2    用有效不等式与边界面来描述多面体               2.  3    用极点和极射向表示多面体               第三章    图与网络规划               3.  1    图的基本知识               3.  1.  1    图               3.  1.  2    有向图               3.  1.  3    图的表示               3.  2    几类重要的图               3.  3    最短路间题               3.  4    最小权支撑树问题               3.  5    最大流问题               第四章    动态规划方法               4.  1    多阶段决策问题与动态规划的基本概念               4.  2    动态规划方法的基本思想与最优性定理               4.  3    最小权问题               4.  4    背包问题               4.  4.  1    O-1背包问题               4.  4.  2    整数背包问题               4.  5    旅行商问题               第五章    算法复杂性概论               5.  1    引言               5.  2    基本概念               5.  3    多项式时间算法与指数时间算法               第六章    问题复奈性的分类               6.  1    判定问题与语言               6.  2    算法的严格定义与P类问题               6.  3    NP类问题               6.  4    多项式变换与MD完全问题               6.  5    Co-MD完全问题               6.  6    Co-NP类问题               6.  7    NP困难问题               6.  8    空间复杂性简介               第七章    证明问题为NP完全的或P的方法               7.  1    证明问题为NPC的一般步骤               7.  2    限制法  Restriction                 7.  3    局部置换法  Local  Replacement                 7.  4    分量设计法  Component  Design                 7.  5    证明问题属于P类的方法               第八章    NP完全理论在分析.  求解新问题中的应用               8.  1    分析新问题复杂性的双向研究方法               8.  2    子问题分析法               8.  3    求解NPC问题的算法类型               第九章    近似算法的性能度量与NP完全理论的应用               9.  1    近似算法的性能度量               9.  2    NP完全理论在限定问题可近似程度中的应用               第十章    一般整数规划的基本性质               10.  1    一般整数规划问题               10.  2    整数规划与线性规划之间的关系               10.  3    整数规划问题解的有界性               10.  4    整数规划问题的计算复杂性               第十一章    割平面算法               11.  1    分数割平面算法               11.  2    整数割平面算法               11.  3    导出有效不等式的方法               11.  3.  1    取整方法               11.  3.  2    同余方法               11.  3.  3    合并方法               11.  3.  4    超加函数法               11.  4    混合整数规划问题的求解               11.  5    覆盖问题的割平面算法               11.  5.  1    覆盖问题的描述               11.  5.  2    覆盖问题的割平面算法               第十二章    分解算法               12.  1    拉格朗日松弛法               12.  2    Benders分解               12.  3    一般分解方法               12.  4    选址问题的分解算法               第十三章    分枝定界法               13.  1    一般分枝定界法               13.  2    使用线性规划松弛的分枝定界算法               13.  2.  1    剪枝准则               13.  2.  2    分枝方法               13.  2.  3    结节选取方法               13.  2.  4    分枝变量选择方法               13.  3    0-1背包问题的分枝定界算法.                 第十四章    匹配问题               14.  1    匹配问题简介               14.  2    最大匹配问题               14.  2.  1    二部图的匹配算法               14.  2.  2    非二部图的匹配算法               14.  3    加权匹配问题               14.  3.  1    指派问题的求解               14.  3.  2    一般加权匹配问题               14.  4    b匹配问题与其他相关论题               14.  4.  1    b匹配问题               14.  4.  2    匹配理论与算法的应用               第十五章    近似算法的设计与分类               15.  1    近似算法概述               15.  2    贪婪算法  Greedy  Algorithms                 15.  3    局部搜索法  Local  Search  Heuristics                 15.  4    原始-对偶法               15.  5    近似算法的其他设计方法               15.  6    近似算法的分类               15.  6.  1    定常近似比算法               15.  6.  2    近似策略               15.  6.  3    最好可能近似比算法               15.  6.  4    比最好还要好的近似算法               15.  6.  5    与真正最优值仅一步之遥的近似               第十六章    对称旅行商问题               16.  1    有效不等式的构造               16.  2    松弛问题的构造               16.  3    近似算法               16.  3.  1    最近邻法               16.  3.  2    最近插人法               16.  3.  3    贪婪可行法               16.  3.  4    k边交换法               16.  3.  5    三角不等式与贪婪型算法的性能               16.  3.  6    支撑树加倍法               16.  3.  7    支撑树加完美匹配法               16.  4    精确算法               16.  4.  1    指派问题加分枝定界算法               16.  4.  2    拉格朗日松弛加分枝定界算法               16.  4.  3    分数割平面加分枝定界算法               参考文献
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