Iterative Methods in Combinatorial Optimization (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2011
Serie: Libro 27 de 44 - Cambridge Texts in Applied Mathematics
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. With the advent of approximation algorithms for NP-hard combinatorial optimization problems, several techniques from exact optimization such as the primal-dual method have proven their staying power and versatility. This book describes a simple and powerful method that is iterative in essence and similarly useful in a variety of settings for exact and approximate optimization. The authors highlight the commonality and uses of this method to prove a variety of classical polyhedral results on matchings, trees, matroids and flows. The presentation style is elementary enough to be accessible to anyone with exposure to basic linear algebra and graph theory, making the book suitable for introductory courses in combinatorial optimization at the upper undergraduate and beginning graduate levels. Discussions of advanced applications illustrate their potential for future application in research in approximation algorithms. This book describes a simple and powerful method that is iterative in essence and similarly useful in a variety of settings for exact and approximate optimization. The authors highlight the commonality and uses of this method to prove a variety of classical polyhedral results on matchings, trees, matroids and flows. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781107007512
- Título
- Iterative Methods in Combinatorial Optimization (Hardcover)
- Autor
- R. Ravi
- Editorial
- Cambridge University Press, Cambridge
- Año de publicación
- 2011
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1107007518
- ISBN 13
- 9781107007512
- Serie
- Libro 27 de 44: Cambridge Texts in Applied Mathematics
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Acerca del autor
R. Ravi is Carnegie Bosch Professor of Operations Research and Computer Science at Carnegie Mellon University. Ravi's main research interests are in combinatorial optimization (particularly in approximation algorithms), computational molecular biology and electronic commerce. He is currently on the editorial boards of Management Science and the ACM Transactions on Algorithms.
Mohit Singh is an Assistant Professor in the School of Computer Science, McGill University. He completed his Ph.D. in 2008 at the Tepper School of Business, Carnegie Mellon University, where his advisor was Professor R. Ravi. His thesis was awarded the Tucker prize by the Mathematical Programming Society. His research interests include approximation algorithms, combinatorial optimization and studying models that deal with uncertainty in data.
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