第1章 绪论

1.1 背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 物流配送路径优化问题国内外研究现状

1.2.2 物流配送区域划分问题国内外研究现状

1.2.3 存在的问题

1.3 主要内容及贡献

1.4 本书结构安排

第2章 物流系统优化基本理论及相关方法

2.1 物流配送路径优化模型

2.1.1 带时间窗的配送路径优化模型

2.1.2 需求可拆分服务的配送路径优化模型

2.1.3 随机配送路径优化模型

2.2 物流配送区域划分模型与方法

2.2.1 基于离散点选址的区域划分模型

2.2.2 基于Voronoi图的区域划分方法

2.2.3 基于最小生成树的区域划分方法

2.2.4 基于聚类分析的区域划分方法

2.3 求解算法

2.3.1 精确算法

2.3.2 启发式算法

第3章 随机需求下带时间窗的物流配送路径优化

3.1 问题描述

3.2 数学模型

3.2.1 符号

3.2.2 模型

3.3 期望额外总费用计算

3.3.1 服务失败概率计算

3.3.2 期望费用计算

3.4 自适应大邻域启发式搜索算法

3.4.1 大邻域搜索及惩罚性目标函数

3.4.2 初始解获得

3.4.3 启发式删除型和插入型子算法

3.4.4 自适应搜索

3.4.5 解接受标准及算法搜索终止标准

3.4.6 算法优化框架

3.5 实验

3.5.1 示例构造

3.5.2 计算结果及分析

第4章 随机需求下可拆分服务的物流配送路径优化

4.1 研究概述

4.1.1 问题描述

4.1.2 需求可拆分服务的配对车辆回归策略

4.1.3 研究界定

4.2 数学模型

4.2.1 符号

4.2.2 模型

4.3 期望回归费用计算

4.3.1 无协作回归策略下期望回归费用计算

4.3.2 协作回归策略下期望回归费用计算

4.4 大邻域启发式搜索算法

4.4.1 启发式初始解构造算法

4.4.2 删除及插入启发式子算法

4.4.3 子算法选择机制

4.4.4 解接受及算法终止标准

4.4.5 算法总结

4.5 实验

4.5.1 示例构造

4.5.2 计算结果及分析

第5章 随机服务时间下的物流配送路径优化

5.1 问题描述

5.2 数学模型

5.2.1 符号

5.2.2 模型

5.3 解的期望费用计算

5.4 G型变邻域启发式搜索算法

5.4.1 初始解构造

5.4.2 邻域结构

5.4.3 抖动机制

5.4.4 局域搜索

5.4.5 小粒度搜索

5.4.6 接受及终止标准

5.4.7 算法搜索过程

5.5 实验

5.5.1 示例构造

5.5.2 计算结果及分析

第6章 考虑随机客户的物流配送区域划分

6.1 问题描述

6.2 数学模型

6.3 区域路径费用近似

6.4 区域稠密度度量

6.5 大邻域搜索算法

6.5.1 目标函数

6.5.2 基本单元定义

6.5.3 初始解构建

6.5.4 插入与删除操作算子

6.5.5 接受与停止准则

6.5.6 求解算法总结

6.6 实验

6.6.1 在修改Solomon示例集上的实验

6.6.2 在修改Gehring & Homberger示例集上的实验

6.6.3 不同参数下的实验

第7章 考虑动态客户的物流配送区域划分

7.1 问题描述

7.2 数学模型

7.3 子区域稠密度度量

7.4 周期间区域划分近似度

7.5 旅行商收益平衡度量

7.6 子区域配送路径费用近似

7.7 元启发式求解算法

7.7.1 基本单元定义

7.7.2 初始解构造

7.7.3 删除与插入算子

7.7.4 自适应算子选择机制

7.7.5 禁忌占用期

7.7.6 多周期动态区域设计

7.7.7 接受与停止准则

7.7.8 ALNS元启发式算法总结

7.8 实验

7.8.1 实验设计

7.8.2 实验结果

7.8.3 不同参数下的实验

参考文献

结束语"

2100433B

本书从物流系统优化的理论研究意义和实际需求出发，重点考虑随机条件下和动态条件下的物流配送路径优化和物流配送区域划分相关问题研究，介绍了相关物流系统优化基本理论模型和方法， 分别建立了相关研究问题的数学模型，讨论了相关模型计算方法，设计了求解算法，并进行了实验验证与分析。全书共分7章。第1章阐述了随机与动态环境下的物流配送路径优化与区域划分研究的背景、意义和国内外研究现状；第2章介绍了与本书研究问题相关的基本理论及方法；第3章介绍了随机需求下的带时间窗物流配送路径优化问题研究；第4章介绍了随机需求下可拆分服务的物流配送路径优化问题研究；

本书共计9章，包括概述篇、基础知识篇和实训篇。概述篇介绍了物流配送与跟踪的基础知识。基础知识篇介绍了车辆路径优化问题和物流跟踪技术。实训篇介绍了Matlab编程基础、地图最短路径算法，单配送中心单车辆多算法求解实例，并提供两个用相关算法求解的案例，使读者熟练地掌握路径优化算法。最后提供了物流配送路径优化GIS系统实训操作，使读者在获得理论知识的基础上，通过实训加深对物流配送路径优化与物流跟踪相关知识的理解，掌握物流配送路径优化和物流跟踪。

概述篇

第1章物流配送与跟踪概述

基础知识篇

第2章配送路径优化问题

第3章物流跟踪技术

实训篇

第4章MATLAB编程基础

第5章地图最短路径算法

第6章单配送中心单车辆多算法求解实例

第7章物流公司A配送方案分析

第8章北京市某区域共同配送中心案例分析

第9章快递物流配送路径优化和监控系统案例分析

图书目录

前言

第1章 绪论 1

1.1 物流配送中心选址和配送路径优化问题背景 1

1.2 物流配送中心选址和配送路径优化问题研究现状 2

1.3 本书的主要内容及结构安排 3

第2章 一般配送中心选址问题 4

2.1 单配送中心选址问题 4

2.2 双配送中心选址问题 9

2.3 多配送中心选址问题 15

2.4 本章小结 21

第3章 带限制条件的配送中心选址问题 22

3.1 带距离限制的多配送中心选址问题 22

3.2 带容量限制的多配送中心选址方法 25

3.3 带道路容量限制的配送中心选址问题 32

3.4 本章小结 41

第4章 应急服务设施选址问题 42

4.1 以应急反应时间最短为目标的应急服务设施选址问题 42

4.2 考虑人口因素的应急服务设施选址问题 45

4.3 考虑服务能力限制的应急服务设施选址问题 51

4.4 本章小结 55

第5章 应急服务设施多重覆盖选址问题 56

5.1 限定期下应急服务设施多重覆盖选址问题 57

5.2 考虑灾害损失的应急服务设施多重覆盖选址问题 60

5.3 本章小结 68

第6章 垃圾处理场选址问题 69

6.1 单目标垃圾处理场选址问题 70

6.2 双目标垃圾处理场选址问题 72

6.3 本章小结 77

第7章 竞争设施选址问题 78

7.1 连续区域上的竞争设施选址问题 78

7.2 考虑聚集效应的离散型竞争设施选址问题 84

7.3 本章小结 93

第8章 运输路径优化问题 94

8.1 最短时限运输问题的数学模型及算法 94

8.2 带时间限制的最小费用运输问题 101

8.3 带时间限制的最小费用运输问题的网络流解法 108

8.4 本章小结 113

第9章 配送车辆路径问题 114

9.1 多时间窗车辆路径问题 114

9.2 带时间限制的车辆路径问题 122

9.3 双需求集货"para" label-module="para">

9.4 本章小结 134

第10章 几类定向问题 135

10.1 带指定点集的定向问题 135

10.2 带指定点集和时间依赖型定向问题 145

10.3 带容量限制和时间窗的团队定向问题 153

10.4 本章小结 160

第11章 总结与展望 162

11.1 总结 162

11.2 未来的研究设想 162

参考文献 164 2100433B