中国物流专家专著系列 不确定因素下物流配送车辆路径规划问题的建模及优化方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王君 著

图书标签:

• 物流
• 车辆路径规划
• 不确定性
• 优化方法
• 建模
• 供应链
• 运筹学
• 专著
• 中国物流
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出版社： 中国财富出版社

ISBN：9787504754370

版次：1

商品编码：11856058

包装：平装

丛书名： 中国物流专家专著系列

开本：16开

出版时间：2014-12-01

内容简介

本著作研究了不确定因素下物流配送的车辆路径规划问题以及配送与生产的协同计划问题，考虑了模糊需求量、模糊预约时间、模糊时间窗、模糊生产时间、模糊随机车辆旅行时间、随机车辆服务时间、客户订单动态到达等不确定因素。主要采用数学规划分析具体的优化问题，并改进了求解问题的多种智能优化算法。

本著作研究思路明确，可作为物流管理、电子商务、计算机应用相关专业的高年级本科生、研究生的参考书，也可作为物流配送管理科技工作者的参考资料。

作者简介

王君，管理学博士，天津财经大学商学院讲师，毕业于天津大学管理与经济学部，管理科学与工程专业。从事物流管理和电子商务的教学与研究，在国内核心期刊发表论文十余篇，主持、参与国家及省部级课题十余项。

目录

1物流管理概述

1．1物流的基本概念

1．2物流管理

1．3物流管理的分类

1．4物流管理的阶段

1．5物流管理的基本内容

1．6电子商务物流

1．7物流行业的发展状况

2物流配送相关优化问题

2．1物流配送的概念

2．2物流配送网络规划问题

2．3物流配送中心规划与设计

2．4车间设施布局问题

2．5物流运输优化问题

2．6配送与生产库存的集成优化问题

3不确定因素下车辆路径问题及研究方法评析

……

不确定性物流配送车辆路径规划：理论、模型与算法 引言 在现代经济活动中，高效、可靠的物流配送是企业保持竞争优势、满足客户需求的关键。然而，现实世界的物流配送环境充满了各种不确定性，如交通拥堵、天气变化、客户需求波动、车辆故障等。这些不确定性因素极大地增加了车辆路径规划（Vehicle Routing Problem, VRP）的难度，传统的确定性模型在应对这些动态和随机变化时往往显得力不从心，导致配送延误、成本增加、客户满意度下降等一系列问题。因此，研究不确定性下物流配送车辆路径规划问题，构建更具鲁棒性和适应性的模型，并开发有效的优化方法，已成为物流领域的重要研究方向。 本书旨在系统地梳理和探讨不确定性因素对物流配送车辆路径规划的影响，从理论层面、模型构建和算法设计等多个维度，深入研究解决这一复杂问题的关键技术与方法。我们力求为读者提供一个全面、深入的视角，以理解和应对物流配送过程中所面临的挑战，并探索切实可行的优化策略。 第一章：不确定性因素对车辆路径规划的影响 本章将首先界定“不确定性”在物流配送领域的核心含义，并深入分析常见的导致不确定性的主要来源。这些来源可以概括为以下几个方面： 时间相关的不确定性： 交通状况的波动： 城市交通流量受高峰时段、交通事故、道路施工等多种因素影响，实时变化且难以精确预测。这种不确定性直接影响车辆的行驶时间和到达时间。 客户等待时间的变异： 客户的收货时间可能受其自身安排、现场收货人员效率等影响，导致装卸货时间存在不确定性。 作业完成时间的随机性： 除了装卸货，车辆在配送过程中可能还需要处理其他临时事务，如取件、送回空箱等，这些作业所需的时间也具有随机性。 需求相关的不确定性： 客户需求量的波动： 尤其是在零售、生鲜配送等领域，客户订单量可能在短时间内发生剧烈变化，提前预测的准确性受到挑战。 订单的临时性与取消： 客户可能在配送计划制定后临时增加、减少订单，甚至取消订单，这要求路径规划具备一定的灵活性。 产品特性的变化： 某些商品（如易腐品）有保质期限制，其配送时间窗口会更严格，而其需求量和销售情况也可能存在不确定性。 车辆及操作相关的不确定性： 车辆故障与维护： 车辆在运行过程中可能发生机械故障，导致延误甚至无法继续执行任务。 司机操作的变异： 司机的驾驶习惯、熟悉程度、对突发状况的处理能力等都会影响配送效率。 货物损坏与丢失： 尽管有严格的管理，但货物在装卸、运输过程中仍存在一定程度的损坏或丢失风险，可能需要额外的时间进行处理。 环境与外部因素的不确定性： 天气条件的变化： 恶劣天气（如暴雨、大雪、大雾）会严重影响交通安全和通行效率，甚至导致道路封闭。 政策法规的调整： 交通限行政策、环保规定等外部政策的变化，也可能对既定的配送路径产生影响。 突发事件： 区域性停电、自然灾害、公共安全事件等，都可能打乱原有的配送计划。 我们将系统分析这些不确定性因素对传统VRP模型的核心假设（如已知所有参数、需求确定、旅行时间固定等）的冲击，并初步探讨不确定性对路径规划目标（如总成本、总时间、客户满意度等）可能产生的负面影响，从而引出研究不确定性下VRP的必要性和重要性。 第二章：不确定性下车辆路径规划的建模方法 本章将聚焦于如何针对上述不确定性因素，构建适用于现实场景的车辆路径规划数学模型。我们将介绍几种主流的建模思路，并详细阐述其核心思想、数学表达和适用范围。 概率模型与随机规划： 场景法（Scenario-based approach）： 针对不确定性因素，构建若干个可能发生的未来场景（例如，乐观、中性、悲观的交通情况）。在每个场景下，求解相应的确定性VRP，然后通过加权平均或优化场景之间的选择来得到一个鲁棒的路径规划方案。我们将介绍如何构建有效的场景集，以及基于场景的模型优化方法。 随机变量与期望值优化： 将不确定性参数（如旅行时间、需求量）建模为随机变量，并以期望值为目标函数进行优化。例如，最小化期望总成本或期望总行驶时间。我们将详细推导在此类模型下的数学表达式，并讨论其可能面临的挑战，如对随机变量分布的假设。 机会约束规划（Chance-constrained Programming, CCP）： 引入概率约束，要求在一定概率下满足各项约束条件（例如，客户的需求在95%的概率下能够被满足）。我们将介绍CCP模型的基本框架，以及其在VRP中的具体应用。 鲁棒优化（Robust Optimization, RO）： 区间不确定性模型： 将不确定参数建模为在一个给定的区间内取值，而无需知道其具体的概率分布。鲁棒优化旨在找到一个最优解，该解在所有可能的不确定参数组合下都能保证可行性，或者使最坏情况下的目标函数值最小。我们将介绍区间不确定性集（如Boxy uncertainty set, Ellipsoidal uncertainty set）的构建，以及基于鲁棒优化的VRP模型。 最小化最坏情况成本： 鲁棒优化的核心思想是“在最坏的情况下也要可行”。我们将阐述如何通过引入“worst-case”指标来构建鲁棒VRP模型，以应对各种不确定因素。 动态与在线VRP（Dynamic and Online VRP）： 实时信息更新与再优化： 随着车辆在执行过程中，新的信息（如新的订单、交通拥堵、客户取消）不断涌现。动态VRP研究如何及时地根据这些更新后的信息，对原有的路径进行调整和优化。我们将介绍不同程度的动态性（如一次性更新 vs. 滚动优化），以及在线决策的策略。 预测与适应性规划： 结合历史数据和实时观测，对未来的不确定性进行预测，并制定具有一定适应性的初始路径。当预测与实际情况不符时，再进行调整。 多目标优化： 考虑多种不确定性因素下的权衡： 在不确定性环境下，往往需要平衡多个目标，例如，在尽量减少成本的同时，也要保证服务水平的可靠性。我们将介绍如何构建多目标VRP模型，并讨论不同的多目标优化方法（如加权求和法、帕累托最优法）。 本章将通过具体的数学公式和图示，清晰地展示不同建模方法的优劣，以及它们在应对不同类型不确定性时的适用性，为后续的算法设计打下坚实的基础。 第三章：不确定性下车辆路径规划的优化方法 在构建了针对不确定性的VRP模型之后，本章将重点介绍求解这些复杂模型的有效算法与技术。考虑到不确定性模型的计算复杂性，传统的精确求解方法往往难以在可接受的时间内得到结果，因此，启发式算法、元启发式算法以及混合方法将是研究的重点。 启发式与贪婪算法： 改进的插入法与交换法： 介绍如何在不确定性环境下，动态地调整插入和交换操作，以适应实时变化。 基于规则的启发式： 例如，优先满足紧急订单、选择具有较高可靠性路径的策略。 元启发式算法（Metaheuristics）： 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 介绍如何设计适用于不确定性VRP的染色体表示、交叉、变异和适应度函数。特别关注如何将鲁棒性或期望值作为适应度评估的一部分。 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）： 讨论如何设计降温策略和接受准则，以在探索解空间的同时，考虑不确定性带来的影响。 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 阐述如何通过信息素的动态更新来引导“蚂蚁”在不确定环境下寻找鲁棒的路径。 禁忌搜索（Tabu Search, TS）： 介绍如何设计禁忌列表和邻域搜索策略，以避免陷入局部最优，并同时兼顾鲁棒性。 情景规划下的优化： 两阶段随机规划的求解： 对于基于场景法构建的模型，介绍如何利用成熟的优化器（如CPLEX, Gurobi）求解两阶段随机规划问题。 基于场景的近似算法： 当场景数量庞大时，介绍如何采用近似算法来加速求解。 鲁棒优化下的算法： 近似算法与迭代法： 介绍如何将复杂的鲁棒优化问题转化为一系列可以求解的子问题，并利用迭代的方式逼近最优解。 多项式时间近似方案（PTAS）： 讨论是否存在能够保证近似比的算法。 基于机器学习的预测与优化： 交通状况预测： 利用机器学习模型（如LSTM, ARIMA）预测未来的交通流量，为路径规划提供更准确的输入。 需求预测： 应用机器学习技术预测客户需求，降低需求不确定性。 在线学习与自适应路径： 结合机器学习的在线学习能力，使车辆路径规划系统能够不断从经验中学习，并自适应地调整策略。 混合算法与集成方法： 结合精确算法与启发式算法： 利用精确算法处理规模较小的子问题，再用启发式算法求解大规模问题。 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）： 将配送任务分配给多个独立的智能体，每个智能体负责一个区域的路径规划，并通过信息交换协同工作。 本章将深入剖析各种算法的核心思想、伪代码和性能分析，并结合实际案例，演示如何选择和应用最适合特定不确定性场景的优化方法。 第四章：案例研究与应用实践 为了更好地展示本书的理论和方法在实际物流配送中的应用，本章将通过具体的案例研究，来检验所提出的模型和算法的有效性。 不同行业场景的案例分析： 电商“最后一公里”配送： 分析电商配送中的需求波动、交通拥堵等不确定性，以及如何应用所学方法来优化配送效率和客户满意度。 生鲜冷链配送： 关注生鲜产品对时效和温度的要求，以及天气变化、客户预约时间不确定性等问题，并探讨相应的解决方案。 城市共同配送： 研究多货主、多品类、多终端的共同配送模式下，如何应对不确定性，实现资源共享和成本优化。 工业品与零部件配送： 考虑生产计划变更、紧急维修需求等不确定性，对配送路径的实时调整需求。 模型的参数选择与敏感性分析： 在实际应用中，如何根据业务需求和数据情况，合理选择模型的参数，例如，不确定性参数的分布范围、场景的数量、概率约束的阈值等。 通过敏感性分析，评估不同参数对优化结果的影响，从而更好地理解模型的鲁棒性和局限性。 算法的性能评估与比较： 在实际数据集上，对不同的优化算法进行性能比较，包括求解时间、解的质量（例如，总成本、总时间、服务水平）、鲁棒性指标等。 可视化展示算法的运行过程和结果，以便于理解。 系统实现与软件工具： 介绍如何将开发的模型和算法集成到实际的物流管理系统（如TMS, WMS）中。 提及或展示一些常用的优化求解器和相关的开发工具。 未来发展趋势与挑战： 展望不确定性下车辆路径规划领域未来的研究方向，例如，人工智能与运筹学更深入的融合、大数据在路径规划中的应用、实时动态优化能力的提升、绿色物流路径规划等。 讨论在实际推广应用过程中可能面临的技术、管理和成本等方面的挑战。 结论 本书通过对不确定性因素的深入剖析，从建模到算法，再到案例研究，系统地构建了一个解决不确定性下物流配送车辆路径规划问题的理论框架和实践指南。我们相信，通过对本书内容的学习和应用，广大物流从业者、研究者和决策者能够更有效地应对物流配送过程中的各种挑战，提升物流系统的整体效率、可靠性和经济效益，最终实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的书名《不确定因素下物流配送车辆路径规划问题的建模及优化方法》感到非常好奇，并且充满了期待。作为一名非专业但对物流行业发展颇感兴趣的读者，我常常会在新闻中看到关于物流效率提升、智慧物流等话题，也时常会思考背后的技术支持。当看到“不确定因素”这个词时，我立刻联想到了生活中遇到的种种情况：例如，在高峰期出行的道路拥堵，或者遇到突发天气导致交通中断，亦或是收货地址临时更改等等。这些“不确定因素”无疑是影响物流配送效率的关键。 我非常希望能从这本书中了解到，专家们是如何将这些看似随机、难以预测的因素，通过科学的“建模”方法，转化为可以被分析和处理的数据。更重要的是，我希望能看到书中提供的“优化方法”是如何帮助物流企业在这些不确定的环境下，找到最优的配送路径，从而降低成本、提高时效，最终提升客户满意度。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，讲解复杂的数学模型和算法，并且最好能有一些图表或流程图来辅助说明，让我这样的非专业读者也能领略到物流科学的魅力，并对中国物流行业的科技发展有一个更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对现代城市运作和技术进步感到好奇的普通读者，这本书的标题——《中国物流专家专著系列 不确定因素下物流配送车辆路径规划问题的建模及优化方法》——让我眼前一亮。我一直觉得，我们日常生活中随处可见的快递小哥，背后隐藏着一套极其复杂和精密的系统。每次想到他们如何在最短的时间内，完成如此多的配送任务，就觉得非常神奇。 这个标题中的“不确定因素”最让我感到好奇。我想象中的物流配送，就像是一场精心设计的演出，但现实生活中总会有各种“意外”。比如，我曾经遇到过快递员因为小区临时封锁而无法进入，不得不绕远路的情况；也听说过因为交通管制，导致很多车辆被堵在路上。这些都是“不确定因素”。那么，这本书是如何将这些“不确定性”量化，并且放入数学模型中进行分析的呢？是使用概率论，还是其他更先进的方法？我特别想了解，这些“优化方法”具体是如何操作的，是否能像玩一个策略游戏一样，通过调整参数来找到最佳的配送路线？我希望这本书能用一种清晰易懂的语言，为我揭示物流路径规划的奥秘，让我对这个默默支撑我们便利生活的行业，有更深层次的理解和敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题听起来确实非常专业，直击物流行业的核心痛点。我本人就职于一家大型电商平台的仓储物流部门，每天都在与配送效率、车辆调度这些问题打交道。我们团队也曾多次尝试解决“不确定因素下”的路径规划难题，比如突发的交通拥堵、客户临时修改收货地址、甚至天气原因导致的运力波动。每次遇到这些状况，都感觉像是在玩一场复杂的策略游戏，稍有不慎就会影响整个配送网络的效率，导致延误，最终损害客户满意度和企业利润。 我尤其关注书中对于“不确定因素”的具体建模方法。我们现在主要依靠经验和一些基础的算法模型，但这种方式在面对日益复杂的现实场景时显得力不从心。比如，如何在模型中量化突发事件的概率？如何设计一种能够实时响应和动态调整路径的算法？是基于概率图模型，还是强化学习？书中是否提供了具体的案例分析，展示了这些模型在实际中的应用效果？例如，书中是否会涉及一些针对特定不确定性（如节假日高峰期、极端天气）的优化策略，以及如何权衡成本、时效和服务质量这几个关键指标。如果能有详细的算法推导和数学公式，并且配以图示说明，那将是再好不过了，能帮助我们更深入地理解其精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《中国物流专家专著系列 不确定因素下物流配送车辆路径规划问题的建模及优化方法》听起来就充满了学术的深度和实践的价值。我本人并非物流行业的直接从业者，但我对供应链管理和运营优化一直抱有浓厚的兴趣。在现代经济中，物流扮演着至关重要的角色，而车辆路径规划又是物流体系中最核心、最复杂的部分之一。 我尤其被“不确定因素”和“建模及优化方法”这两个关键词所吸引。我理解，在实际的物流配送过程中，会面临各种难以预测的情况，比如突发的交通拥堵、车辆故障、客户临时修改订单、甚至天气灾害等。如何将这些“不确定性”有效地纳入到路径规划的数学模型中，并且能够在此基础上找到最优的配送方案，这无疑是一个巨大的挑战。我非常期待书中能够详细阐述构建这些模型的理论基础，以及采用哪些先进的算法和技术来解决路径规划问题。书中是否会探讨动态规划、机器学习、或者一些启发式算法在应对不确定性方面的优势和局限性？我希望这本书能为我打开一扇了解物流科学前沿研究的大门，让我能够更深入地理解现代物流运作背后的智慧。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在物流一线工作的从业者，我深知“路径规划”这个词背后所蕴含的巨大潜力和挑战。尤其是在当前中国物流行业飞速发展的背景下，如何更高效、更经济地将商品送达消费者手中，是每一个物流企业都在绞尽脑汁解决的问题。这本书的标题“不确定因素下物流配送车辆路径规划问题的建模及优化方法”立刻吸引了我，因为它直接触及了我们在日常工作中遇到的最大难题。 我相信，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会深入探讨如何将复杂的数学模型转化为可行的、能够指导实践的优化方案。我特别期待书中关于“优化方法”的部分，是否会介绍一些前沿的算法，例如模拟退火、遗传算法，或者更先进的深度学习在路径规划中的应用？同时，我也很好奇书中是否会提供一些实际的案例研究，展示这些方法是如何被成功应用于不同规模和类型的物流配送场景中的。了解这些真实世界的解决方案，对于我们优化自身的运营流程、提升配送效率具有非常重要的参考价值。