中國物流專傢專著係列 不確定因素下物流配送車輛路徑規劃問題的建模及優化方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王君 著

圖書標籤:

• 物流
• 車輛路徑規劃
• 不確定性
• 優化方法
• 建模
• 供應鏈
• 運籌學
• 專著
• 中國物流
• 配送

齣版社： 中國財富齣版社

ISBN：9787504754370

版次：1

商品編碼：11856058

包裝：平裝

叢書名： 中國物流專傢專著係列

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

內容簡介

本著作研究瞭不確定因素下物流配送的車輛路徑規劃問題以及配送與生産的協同計劃問題，考慮瞭模糊需求量、模糊預約時間、模糊時間窗、模糊生産時間、模糊隨機車輛旅行時間、隨機車輛服務時間、客戶訂單動態到達等不確定因素。主要采用數學規劃分析具體的優化問題，並改進瞭求解問題的多種智能優化算法。

本著作研究思路明確，可作為物流管理、電子商務、計算機應用相關專業的高年級本科生、研究生的參考書，也可作為物流配送管理科技工作者的參考資料。

作者簡介

王君，管理學博士，天津財經大學商學院講師，畢業於天津大學管理與經濟學部，管理科學與工程專業。從事物流管理和電子商務的教學與研究，在國內核心期刊發錶論文十餘篇，主持、參與國傢及省部級課題十餘項。

目錄

1物流管理概述

1．1物流的基本概念

1．2物流管理

1．3物流管理的分類

1．4物流管理的階段

1．5物流管理的基本內容

1．6電子商務物流

1．7物流行業的發展狀況

2物流配送相關優化問題

2．1物流配送的概念

2．2物流配送網絡規劃問題

2．3物流配送中心規劃與設計

2．4車間設施布局問題

2．5物流運輸優化問題

2．6配送與生産庫存的集成優化問題

3不確定因素下車輛路徑問題及研究方法評析

……

不確定性物流配送車輛路徑規劃：理論、模型與算法 引言 在現代經濟活動中，高效、可靠的物流配送是企業保持競爭優勢、滿足客戶需求的關鍵。然而，現實世界的物流配送環境充滿瞭各種不確定性，如交通擁堵、天氣變化、客戶需求波動、車輛故障等。這些不確定性因素極大地增加瞭車輛路徑規劃（Vehicle Routing Problem, VRP）的難度，傳統的確定性模型在應對這些動態和隨機變化時往往顯得力不從心，導緻配送延誤、成本增加、客戶滿意度下降等一係列問題。因此，研究不確定性下物流配送車輛路徑規劃問題，構建更具魯棒性和適應性的模型，並開發有效的優化方法，已成為物流領域的重要研究方嚮。 本書旨在係統地梳理和探討不確定性因素對物流配送車輛路徑規劃的影響，從理論層麵、模型構建和算法設計等多個維度，深入研究解決這一復雜問題的關鍵技術與方法。我們力求為讀者提供一個全麵、深入的視角，以理解和應對物流配送過程中所麵臨的挑戰，並探索切實可行的優化策略。 第一章：不確定性因素對車輛路徑規劃的影響 本章將首先界定“不確定性”在物流配送領域的核心含義，並深入分析常見的導緻不確定性的主要來源。這些來源可以概括為以下幾個方麵： 時間相關的不確定性： 交通狀況的波動： 城市交通流量受高峰時段、交通事故、道路施工等多種因素影響，實時變化且難以精確預測。這種不確定性直接影響車輛的行駛時間和到達時間。 客戶等待時間的變異： 客戶的收貨時間可能受其自身安排、現場收貨人員效率等影響，導緻裝卸貨時間存在不確定性。 作業完成時間的隨機性： 除瞭裝卸貨，車輛在配送過程中可能還需要處理其他臨時事務，如取件、送迴空箱等，這些作業所需的時間也具有隨機性。 需求相關的不確定性： 客戶需求量的波動： 尤其是在零售、生鮮配送等領域，客戶訂單量可能在短時間內發生劇烈變化，提前預測的準確性受到挑戰。 訂單的臨時性與取消： 客戶可能在配送計劃製定後臨時增加、減少訂單，甚至取消訂單，這要求路徑規劃具備一定的靈活性。 産品特性的變化： 某些商品（如易腐品）有保質期限製，其配送時間窗口會更嚴格，而其需求量和銷售情況也可能存在不確定性。 車輛及操作相關的不確定性： 車輛故障與維護： 車輛在運行過程中可能發生機械故障，導緻延誤甚至無法繼續執行任務。 司機操作的變異： 司機的駕駛習慣、熟悉程度、對突發狀況的處理能力等都會影響配送效率。 貨物損壞與丟失： 盡管有嚴格的管理，但貨物在裝卸、運輸過程中仍存在一定程度的損壞或丟失風險，可能需要額外的時間進行處理。 環境與外部因素的不確定性： 天氣條件的變化： 惡劣天氣（如暴雨、大雪、大霧）會嚴重影響交通安全和通行效率，甚至導緻道路封閉。 政策法規的調整： 交通限行政策、環保規定等外部政策的變化，也可能對既定的配送路徑産生影響。 突發事件： 區域性停電、自然災害、公共安全事件等，都可能打亂原有的配送計劃。 我們將係統分析這些不確定性因素對傳統VRP模型的核心假設（如已知所有參數、需求確定、旅行時間固定等）的衝擊，並初步探討不確定性對路徑規劃目標（如總成本、總時間、客戶滿意度等）可能産生的負麵影響，從而引齣研究不確定性下VRP的必要性和重要性。 第二章：不確定性下車輛路徑規劃的建模方法 本章將聚焦於如何針對上述不確定性因素，構建適用於現實場景的車輛路徑規劃數學模型。我們將介紹幾種主流的建模思路，並詳細闡述其核心思想、數學錶達和適用範圍。 概率模型與隨機規劃： 場景法（Scenario-based approach）： 針對不確定性因素，構建若乾個可能發生的未來場景（例如，樂觀、中性、悲觀的交通情況）。在每個場景下，求解相應的確定性VRP，然後通過加權平均或優化場景之間的選擇來得到一個魯棒的路徑規劃方案。我們將介紹如何構建有效的場景集，以及基於場景的模型優化方法。 隨機變量與期望值優化： 將不確定性參數（如旅行時間、需求量）建模為隨機變量，並以期望值為目標函數進行優化。例如，最小化期望總成本或期望總行駛時間。我們將詳細推導在此類模型下的數學錶達式，並討論其可能麵臨的挑戰，如對隨機變量分布的假設。 機會約束規劃（Chance-constrained Programming, CCP）： 引入概率約束，要求在一定概率下滿足各項約束條件（例如，客戶的需求在95%的概率下能夠被滿足）。我們將介紹CCP模型的基本框架，以及其在VRP中的具體應用。 魯棒優化（Robust Optimization, RO）： 區間不確定性模型： 將不確定參數建模為在一個給定的區間內取值，而無需知道其具體的概率分布。魯棒優化旨在找到一個最優解，該解在所有可能的不確定參數組閤下都能保證可行性，或者使最壞情況下的目標函數值最小。我們將介紹區間不確定性集（如Boxy uncertainty set, Ellipsoidal uncertainty set）的構建，以及基於魯棒優化的VRP模型。 最小化最壞情況成本： 魯棒優化的核心思想是“在最壞的情況下也要可行”。我們將闡述如何通過引入“worst-case”指標來構建魯棒VRP模型，以應對各種不確定因素。 動態與在綫VRP（Dynamic and Online VRP）： 實時信息更新與再優化： 隨著車輛在執行過程中，新的信息（如新的訂單、交通擁堵、客戶取消）不斷湧現。動態VRP研究如何及時地根據這些更新後的信息，對原有的路徑進行調整和優化。我們將介紹不同程度的動態性（如一次性更新 vs. 滾動優化），以及在綫決策的策略。 預測與適應性規劃： 結閤曆史數據和實時觀測，對未來的不確定性進行預測，並製定具有一定適應性的初始路徑。當預測與實際情況不符時，再進行調整。 多目標優化： 考慮多種不確定性因素下的權衡： 在不確定性環境下，往往需要平衡多個目標，例如，在盡量減少成本的同時，也要保證服務水平的可靠性。我們將介紹如何構建多目標VRP模型，並討論不同的多目標優化方法（如加權求和法、帕纍托最優法）。 本章將通過具體的數學公式和圖示，清晰地展示不同建模方法的優劣，以及它們在應對不同類型不確定性時的適用性，為後續的算法設計打下堅實的基礎。 第三章：不確定性下車輛路徑規劃的優化方法 在構建瞭針對不確定性的VRP模型之後，本章將重點介紹求解這些復雜模型的有效算法與技術。考慮到不確定性模型的計算復雜性，傳統的精確求解方法往往難以在可接受的時間內得到結果，因此，啓發式算法、元啓發式算法以及混閤方法將是研究的重點。 啓發式與貪婪算法： 改進的插入法與交換法： 介紹如何在不確定性環境下，動態地調整插入和交換操作，以適應實時變化。 基於規則的啓發式： 例如，優先滿足緊急訂單、選擇具有較高可靠性路徑的策略。 元啓發式算法（Metaheuristics）： 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）： 介紹如何設計適用於不確定性VRP的染色體錶示、交叉、變異和適應度函數。特彆關注如何將魯棒性或期望值作為適應度評估的一部分。 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）： 討論如何設計降溫策略和接受準則，以在探索解空間的同時，考慮不確定性帶來的影響。 蟻群優化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 闡述如何通過信息素的動態更新來引導“螞蟻”在不確定環境下尋找魯棒的路徑。 禁忌搜索（Tabu Search, TS）： 介紹如何設計禁忌列錶和鄰域搜索策略，以避免陷入局部最優，並同時兼顧魯棒性。 情景規劃下的優化： 兩階段隨機規劃的求解： 對於基於場景法構建的模型，介紹如何利用成熟的優化器（如CPLEX, Gurobi）求解兩階段隨機規劃問題。 基於場景的近似算法： 當場景數量龐大時，介紹如何采用近似算法來加速求解。 魯棒優化下的算法： 近似算法與迭代法： 介紹如何將復雜的魯棒優化問題轉化為一係列可以求解的子問題，並利用迭代的方式逼近最優解。 多項式時間近似方案（PTAS）： 討論是否存在能夠保證近似比的算法。 基於機器學習的預測與優化： 交通狀況預測： 利用機器學習模型（如LSTM, ARIMA）預測未來的交通流量，為路徑規劃提供更準確的輸入。 需求預測： 應用機器學習技術預測客戶需求，降低需求不確定性。 在綫學習與自適應路徑： 結閤機器學習的在綫學習能力，使車輛路徑規劃係統能夠不斷從經驗中學習，並自適應地調整策略。 混閤算法與集成方法： 結閤精確算法與啓發式算法： 利用精確算法處理規模較小的子問題，再用啓發式算法求解大規模問題。 多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）： 將配送任務分配給多個獨立的智能體，每個智能體負責一個區域的路徑規劃，並通過信息交換協同工作。 本章將深入剖析各種算法的核心思想、僞代碼和性能分析，並結閤實際案例，演示如何選擇和應用最適閤特定不確定性場景的優化方法。 第四章：案例研究與應用實踐 為瞭更好地展示本書的理論和方法在實際物流配送中的應用，本章將通過具體的案例研究，來檢驗所提齣的模型和算法的有效性。 不同行業場景的案例分析： 電商“最後一公裏”配送： 分析電商配送中的需求波動、交通擁堵等不確定性，以及如何應用所學方法來優化配送效率和客戶滿意度。 生鮮冷鏈配送： 關注生鮮産品對時效和溫度的要求，以及天氣變化、客戶預約時間不確定性等問題，並探討相應的解決方案。 城市共同配送： 研究多貨主、多品類、多終端的共同配送模式下，如何應對不確定性，實現資源共享和成本優化。 工業品與零部件配送： 考慮生産計劃變更、緊急維修需求等不確定性，對配送路徑的實時調整需求。 模型的參數選擇與敏感性分析： 在實際應用中，如何根據業務需求和數據情況，閤理選擇模型的參數，例如，不確定性參數的分布範圍、場景的數量、概率約束的閾值等。 通過敏感性分析，評估不同參數對優化結果的影響，從而更好地理解模型的魯棒性和局限性。 算法的性能評估與比較： 在實際數據集上，對不同的優化算法進行性能比較，包括求解時間、解的質量（例如，總成本、總時間、服務水平）、魯棒性指標等。 可視化展示算法的運行過程和結果，以便於理解。 係統實現與軟件工具： 介紹如何將開發的模型和算法集成到實際的物流管理係統（如TMS, WMS）中。 提及或展示一些常用的優化求解器和相關的開發工具。 未來發展趨勢與挑戰： 展望不確定性下車輛路徑規劃領域未來的研究方嚮，例如，人工智能與運籌學更深入的融閤、大數據在路徑規劃中的應用、實時動態優化能力的提升、綠色物流路徑規劃等。 討論在實際推廣應用過程中可能麵臨的技術、管理和成本等方麵的挑戰。 結論 本書通過對不確定性因素的深入剖析，從建模到算法，再到案例研究，係統地構建瞭一個解決不確定性下物流配送車輛路徑規劃問題的理論框架和實踐指南。我們相信，通過對本書內容的學習和應用，廣大物流從業者、研究者和決策者能夠更有效地應對物流配送過程中的各種挑戰，提升物流係統的整體效率、可靠性和經濟效益，最終實現可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《中國物流專傢專著係列 不確定因素下物流配送車輛路徑規劃問題的建模及優化方法》聽起來就充滿瞭學術的深度和實踐的價值。我本人並非物流行業的直接從業者，但我對供應鏈管理和運營優化一直抱有濃厚的興趣。在現代經濟中，物流扮演著至關重要的角色，而車輛路徑規劃又是物流體係中最核心、最復雜的部分之一。 我尤其被“不確定因素”和“建模及優化方法”這兩個關鍵詞所吸引。我理解，在實際的物流配送過程中，會麵臨各種難以預測的情況，比如突發的交通擁堵、車輛故障、客戶臨時修改訂單、甚至天氣災害等。如何將這些“不確定性”有效地納入到路徑規劃的數學模型中，並且能夠在此基礎上找到最優的配送方案，這無疑是一個巨大的挑戰。我非常期待書中能夠詳細闡述構建這些模型的理論基礎，以及采用哪些先進的算法和技術來解決路徑規劃問題。書中是否會探討動態規劃、機器學習、或者一些啓發式算法在應對不確定性方麵的優勢和局限性？我希望這本書能為我打開一扇瞭解物流科學前沿研究的大門，讓我能夠更深入地理解現代物流運作背後的智慧。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對現代城市運作和技術進步感到好奇的普通讀者，這本書的標題——《中國物流專傢專著係列 不確定因素下物流配送車輛路徑規劃問題的建模及優化方法》——讓我眼前一亮。我一直覺得，我們日常生活中隨處可見的快遞小哥，背後隱藏著一套極其復雜和精密的係統。每次想到他們如何在最短的時間內，完成如此多的配送任務，就覺得非常神奇。 這個標題中的“不確定因素”最讓我感到好奇。我想象中的物流配送，就像是一場精心設計的演齣，但現實生活中總會有各種“意外”。比如，我曾經遇到過快遞員因為小區臨時封鎖而無法進入，不得不繞遠路的情況；也聽說過因為交通管製，導緻很多車輛被堵在路上。這些都是“不確定因素”。那麼，這本書是如何將這些“不確定性”量化，並且放入數學模型中進行分析的呢？是使用概率論，還是其他更先進的方法？我特彆想瞭解，這些“優化方法”具體是如何操作的，是否能像玩一個策略遊戲一樣，通過調整參數來找到最佳的配送路綫？我希望這本書能用一種清晰易懂的語言，為我揭示物流路徑規劃的奧秘，讓我對這個默默支撐我們便利生活的行業，有更深層次的理解和敬意。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的書名《不確定因素下物流配送車輛路徑規劃問題的建模及優化方法》感到非常好奇，並且充滿瞭期待。作為一名非專業但對物流行業發展頗感興趣的讀者，我常常會在新聞中看到關於物流效率提升、智慧物流等話題，也時常會思考背後的技術支持。當看到“不確定因素”這個詞時，我立刻聯想到瞭生活中遇到的種種情況：例如，在高峰期齣行的道路擁堵，或者遇到突發天氣導緻交通中斷，亦或是收貨地址臨時更改等等。這些“不確定因素”無疑是影響物流配送效率的關鍵。 我非常希望能從這本書中瞭解到，專傢們是如何將這些看似隨機、難以預測的因素，通過科學的“建模”方法，轉化為可以被分析和處理的數據。更重要的是，我希望能看到書中提供的“優化方法”是如何幫助物流企業在這些不確定的環境下，找到最優的配送路徑，從而降低成本、提高時效，最終提升客戶滿意度。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，講解復雜的數學模型和算法，並且最好能有一些圖錶或流程圖來輔助說明，讓我這樣的非專業讀者也能領略到物流科學的魅力，並對中國物流行業的科技發展有一個更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在物流一綫工作的從業者，我深知“路徑規劃”這個詞背後所蘊含的巨大潛力和挑戰。尤其是在當前中國物流行業飛速發展的背景下，如何更高效、更經濟地將商品送達消費者手中，是每一個物流企業都在絞盡腦汁解決的問題。這本書的標題“不確定因素下物流配送車輛路徑規劃問題的建模及優化方法”立刻吸引瞭我，因為它直接觸及瞭我們在日常工作中遇到的最大難題。 我相信，這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會深入探討如何將復雜的數學模型轉化為可行的、能夠指導實踐的優化方案。我特彆期待書中關於“優化方法”的部分，是否會介紹一些前沿的算法，例如模擬退火、遺傳算法，或者更先進的深度學習在路徑規劃中的應用？同時，我也很好奇書中是否會提供一些實際的案例研究，展示這些方法是如何被成功應用於不同規模和類型的物流配送場景中的。瞭解這些真實世界的解決方案，對於我們優化自身的運營流程、提升配送效率具有非常重要的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題聽起來確實非常專業，直擊物流行業的核心痛點。我本人就職於一傢大型電商平颱的倉儲物流部門，每天都在與配送效率、車輛調度這些問題打交道。我們團隊也曾多次嘗試解決“不確定因素下”的路徑規劃難題，比如突發的交通擁堵、客戶臨時修改收貨地址、甚至天氣原因導緻的運力波動。每次遇到這些狀況，都感覺像是在玩一場復雜的策略遊戲，稍有不慎就會影響整個配送網絡的效率，導緻延誤，最終損害客戶滿意度和企業利潤。 我尤其關注書中對於“不確定因素”的具體建模方法。我們現在主要依靠經驗和一些基礎的算法模型，但這種方式在麵對日益復雜的現實場景時顯得力不從心。比如，如何在模型中量化突發事件的概率？如何設計一種能夠實時響應和動態調整路徑的算法？是基於概率圖模型，還是強化學習？書中是否提供瞭具體的案例分析，展示瞭這些模型在實際中的應用效果？例如，書中是否會涉及一些針對特定不確定性（如節假日高峰期、極端天氣）的優化策略，以及如何權衡成本、時效和服務質量這幾個關鍵指標。如果能有詳細的算法推導和數學公式，並且配以圖示說明，那將是再好不過瞭，能幫助我們更深入地理解其精髓。