物流配送路徑優化與物流跟蹤實訓 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周曉光，楊萌柯，方亮 著

圖書標籤:

• 物流配送
• 路徑優化
• 物流跟蹤
• 實訓
• 供應鏈管理
• 優化算法
• 數據分析
• GIS
• 智能物流
• 案例分析

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301287637

版次：1

商品編碼：12278724

包裝：平裝

叢書名： 電子商務與快遞物流綜閤信息技術實訓係列教材

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：272

字數：411000

編輯推薦

　　《物流配送路徑優化與物流跟蹤實訓》共9章，包括概述篇、基礎知識篇和實訓篇三大部分，在講述理論知識的基礎上以完整案例加深對物流配送路徑優化與物流跟蹤相關知識的理解。本書作為電子商務與快遞物流綜閤實訓係列教材的實訓教材，以理論與實踐相結閤，根據課程教學的實際需要，進行相關算法的編程，突齣培養實踐技能，著眼於提高讀者的理論知識以及將理論知識應用到實際應用中的能力，具有較強的實用價值。

內容簡介

　　《物流配送路徑優化與物流跟蹤實訓》共計9章，包括概述篇、基礎知識篇和實訓篇。概述篇介紹瞭物流配送與跟蹤的基礎知識。基礎知識篇介紹瞭車輛路徑優化問題和物流跟蹤技術。實訓篇介紹瞭Matlab編程基礎、地圖短路徑算法，單配送中心單車輛多算法求解實例，並提供兩個用相關算法求解的案例，使讀者熟練地掌握路徑優化算法。最後提供瞭物流配送路徑優化GIS係統實訓操作，使讀者在獲得理論知識的基礎上，通過實訓加深對物流配送路徑優化與物流跟蹤相關知識的理解，掌握物流配送路徑優化和物流跟蹤。

作者簡介

　　周曉光，北京郵電大學自動化學院，教授，博士生導師，教育部信息網絡工程研究中心副主任，國傢“物流中心自動化裝備及係統産業技術創新戰略聯盟”專傢委員會特聘專傢。

目錄

概述篇（第1章物流配送與跟蹤概述）；基礎知識篇（第2章配送路徑優化問題，第3章物流跟蹤技術）；實訓篇（第4章MATLAB編程基礎，第5章，地圖最短路徑算法，第6章單配送中心單車輛多算法求解實例，第7章物流公司A配送方案分析，第8章北京市某區域共同配送中心案例分析，第9章，快遞物流配送路徑優化和監控係統案例分析）

《智慧物流：數據驅動的協同網絡構建與效能提升》 內容簡介 在當今飛速發展的全球化經濟浪潮中，物流業已不再是簡單的貨物搬運，而是成為連接生産與消費、驅動商業運轉的核心樞紐。隨著技術的日新月異，特彆是大數據、人工智能、物聯網等前沿技術的深度融閤，傳統的物流模式正經曆著一場深刻的變革。本書《智慧物流：數據驅動的協同網絡構建與效能提升》正是應運而生，旨在係統性地闡述如何利用數據驅動的理念，構建更加智能、高效、協同的物流網絡，並最終實現整體效能的顯著提升。 本書內容聚焦於智慧物流的核心構成要素，從宏觀的網絡設計到微觀的操作執行，再到支撐技術與管理策略，力求為讀者提供一個全麵、深入的理解框架。我們摒棄瞭孤立的視角，強調物流係統各環節的聯動與協同，並著重於如何通過數據的采集、分析與應用，為決策提供科學依據，為運營注入智能化動力。 第一部分：智慧物流的網絡基石——數據驅動的協同設計 這一部分將深入探討如何構建一個數據驅動的協同物流網絡。我們首先會分析當前物流網絡在效率、成本、彈性等方麵存在的痛點，並引齣構建智慧物流網絡的必要性。 數據采集與整閤： 詳細闡述物聯網傳感器、GPS、RFID、EDI（電子數據交換）、API接口等多種數據采集技術在物流場景的應用。重點分析如何從分散的、異構的數據源中提取有價值的信息，並將其整閤到一個統一的數據平颱中，為後續分析奠定堅實基礎。我們將討論數據清洗、校驗、標準化等關鍵步驟，確保數據質量。 智能倉儲網絡規劃： 探討如何利用曆史訂單數據、銷售預測、地理信息等，通過數據分析和優化算法，科學規劃倉庫的選址、規模、布局及數量。這包括對區域中心庫、前置倉、最後一公裏配送站等不同類型倉儲節點的閤理配置，以最大限度地縮短配送半徑、降低運輸成本、提高響應速度。 多式聯運與網絡協同： 分析如何通過信息共享和技術協同，實現公路、鐵路、水運、航空等多種運輸方式的無縫銜接。重點關注如何利用數據優化運輸資源的調度，例如集裝箱的滿載率、車輛的往返率、不同運力之間的匹配等，從而提高整體運輸效率，降低能耗。 需求預測與動態響應： 介紹基於時間序列分析、機器學習模型（如LSTM、Prophet等）的銷售需求預測技術，以及如何將預測結果應用於庫存管理、運輸計劃製定和運力調配。強調動態響應能力，即在麵對突發事件（如節假日高峰、自然災害、疫情影響等）時，能夠快速調整網絡布局和運營策略。 第二部分：智慧物流的運營引擎——數據賦能的精細化管理 在構建瞭堅實網絡基礎之後，本部分將聚焦於如何通過數據驅動實現物流運營的精細化管理，從而提升運營效率和客戶滿意度。 智能路徑規劃與實時調度： 詳細介紹基於數學模型（如旅行商問題、車輛路徑問題變種）和AI算法（如遺傳算法、模擬退火、強化學習）的智能路徑規劃技術。重點分析如何在考慮時間窗口、載貨量、交通狀況、天氣變化等多種約束條件下，生成最優的配送路徑。同時，探討實時調度係統如何根據突發情況（如客戶臨時修改訂單、交通擁堵、車輛故障等）動態調整配送計劃。 倉儲自動化與智能化： 介紹自動化立體倉庫（AS/RS）、穿梭車係統、AGV（自動導引車）、AMR（自主移動機器人）等倉儲自動化設備的應用，以及如何通過WMS（倉庫管理係統）與這些設備聯動，實現貨物的自動入庫、揀選、包裝和齣庫。分析如何利用數據優化庫內作業流程，例如揀貨路徑優化、庫存補貨策略等。 智能包裝與裝載優化： 探討如何根據貨物的特性、運輸方式和目的地，利用數據分析進行智能包裝設計，以減少包裝材料浪費，提高貨物安全。同時，介紹裝載優化算法，如何將貨物在運輸工具（如集裝箱、貨車）上進行最優擺放，最大化空間利用率，降低運輸成本。 運力管理與協同調度： 分析如何通過數據監控和分析，對自有車隊和外部承運商的運力進行有效管理。重點在於如何利用平颱化的方式，實現多方運力的協同調度，優化資源配置，提高車輛利用率，降低空駛率。 績效評估與持續改進： 介紹構建智慧物流績效評估體係的關鍵指標（KPIs），如準時交貨率、訂單完成準確率、每件商品運輸成本、車輛利用率、倉庫周轉率等。強調如何利用數據分析這些KPIs，識彆運營瓶頸，發現改進機會，形成持續優化的閉環。 第三部分：智慧物流的支撐技術與發展趨勢 本部分將深入剖析支撐智慧物流發展的關鍵技術，並展望未來的發展趨勢。 大數據分析與人工智能： 詳細闡述如何運用大數據分析技術（如數據挖掘、機器學習、深度學習）來理解物流數據中的模式和關聯，從而為預測、優化和決策提供支持。重點介紹AI在路徑規劃、需求預測、風險管理、客戶服務等領域的具體應用。 物聯網（IoT）與傳感器技術： 深入探討IoT技術在物流領域的應用，包括貨物狀態監控（溫度、濕度、震動）、車輛實時追蹤、倉儲環境感知等。分析IoT如何為物流全程可視化提供基礎。 區塊鏈在供應鏈金融與追溯中的應用： 探討區塊鏈技術如何為物流信息提供去中心化、不可篡改的信任基礎，特彆是在供應鏈金融（如融資、保險）和産品追溯（如食品安全、藥品溯源）方麵的應用。 5G與邊緣計算： 分析5G技術的高帶寬、低延遲特性如何賦能實時數據傳輸和遠程控製，以及邊緣計算如何將數據處理能力部署在更接近數據源的節點，從而提升響應速度和效率。 綠色物流與可持續發展： 探討如何利用智慧物流技術推動綠色物流的發展，例如優化運輸路綫以減少碳排放、推廣新能源車輛、優化包裝以減少浪費、構建循環物流體係等。 未來展望： 展望智慧物流的未來發展趨勢，包括無人配送、自動化倉儲的普及、AI驅動的自主決策、個性化與定製化物流服務的興起，以及物流與電商、製造等行業的深度融閤。 本書特色 體係化與前瞻性： 本書構建瞭一個完整的智慧物流理論體係，從戰略設計到技術落地，再到未來趨勢，為讀者提供瞭一個全局觀。 數據驅動與案例導嚮： 強調數據在物流決策中的核心作用，並結閤豐富的行業案例，將理論知識與實際應用緊密結閤，便於讀者理解和藉鑒。 技術與管理並重： 兼顧瞭支撐智慧物流的關鍵技術介紹，以及在實際運營中如何運用這些技術進行管理和優化。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是物流行業的從業者、管理者、技術研發人員，還是相關專業的學生，都能從本書中獲得有益的啓示和實踐指導。 本書旨在成為一本關於智慧物流的權威參考書，幫助讀者理解和掌握數據驅動的物流協同網絡構建與效能提升之道，從而在日益激烈的市場競爭中占據優勢地位。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最先想到的是它是否能夠幫助我理解在復雜多變的物流環境中，如何做齣最優的決策。我原本期待書中會討論到諸如配送網絡的規劃、倉儲選址、庫存管理等宏觀層麵的問題，以及它們如何與具體的路徑優化和跟蹤環節相互影響。我也希望它能對一些新興的物流模式，比如無人機配送、共享倉儲、眾包物流等，有所涉及，並探討其在路徑優化和跟蹤方麵的特點和挑戰。在物流跟蹤方麵，我設想會看到關於物聯網（IoT）在物流中的應用，如何通過各種傳感器收集更豐富的數據，比如溫度、濕度、振動等，以確保貨物的品質。同時，我也希望能瞭解如何利用大數據和人工智能技術，對海量的物流數據進行深度挖掘，從而預測需求、優化庫存、提前預警異常情況，並為未來的路徑規劃提供更智能的決策支持。這本書如果能描繪齣一幅智慧物流的藍圖，並給齣實現路徑，那就太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我聯想到瞭一係列非常具體的技術性問題，我原本以為它會深入探討像車輛路徑問題（VRP）及其各種變體，比如時間窗約束下的VRP（VRPTW）、容量約束下的VRP（CVRP）等等。我期望書中能夠提供詳細的算法介紹，比如蟻群算法（ACO）、遺傳算法（GA）、模擬退火算法（SA），或者更現代的如強化學習在路徑規劃中的應用。我特彆好奇它是否會涉及一些在實際物流中非常關鍵的優化目標，比如最小化總行駛距離、最小化運輸成本、最大化配送準時率，甚至是考慮交通擁堵、天氣狀況等動態因素。而且，在“物流跟蹤”方麵，我本來設想會看到關於RFID、GPS、條形碼、二維碼等技術的應用，以及如何利用這些技術進行實時貨物定位、狀態監控，甚至是如何構建一個完整的物流信息係統，包括數據采集、傳輸、存儲、分析以及可視化呈現。我希望能看到一些案例分析，說明如何在實際的物流運營中應用這些理論和技術，解決諸如“最後一公裏”配送的難題，或者如何通過優化配送路徑來降低企業的運營成本，提高客戶滿意度。

評分☆☆☆☆☆

我之所以購買這本書，很大程度上是希望它能夠提供一些實用的工具和方法，能夠直接應用於我目前在物流行業的工作中。我期待書中能夠詳細介紹一些業界常用的物流管理軟件或平颱，比如SAP Extended Warehouse Management (EWM)、Manhattan Associates WMS、Oracle Transportation Management (OTM)等，並說明如何在實際操作中利用它們來實現路徑優化和貨物跟蹤。我希望能看到一些關於如何建立和維護物流數據庫的指導，以及如何利用這些數據來生成報錶、進行績效評估。在“實訓”部分，我設想的是一些具體的練習題或者項目，比如讓我去設計一個小型配送中心的流程，包括訂單處理、車輛調度、路徑規劃、在途跟蹤以及末端簽收等全過程。如果書中能夠提供一些數據包，讓我能夠模擬運行這些練習，那就更能鍛煉我的實際操作能力瞭。

評分☆☆☆☆☆

我帶著對“實訓”二字的強烈期待翻開瞭這本書，希望它能提供一套切實可行的操作指南，讓我能夠親手實踐書中的知識。我設想書中會包含大量的案例研究，並且這些案例都是貼近現實、具有代錶性的。比如，它可能會模擬一傢小型電商企業如何規劃每日的配送路綫，或者一傢大型零售商如何管理其跨區域的物流網絡。我期待書中能夠詳細講解如何使用一些專業的物流優化軟件，或者至少提供一些基於Excel、Python等通用工具的模擬計算方法，讓我能夠一步步地學習如何輸入數據、設置參數、運行算法，並解讀結果。而且，在物流跟蹤方麵，我希望能看到如何設計和搭建一個簡單的跟蹤係統，比如如何利用公開的API接口獲取地圖信息，如何編寫簡單的腳本來模擬貨物的位置更新，甚至是如何分析跟蹤數據來識彆潛在的配送瓶頸或欺詐行為。這本書如果能讓我通過動手實踐，真正理解路徑優化的邏輯和物流跟蹤的原理，那將是非常有價值的。

評分☆☆☆☆☆

我抱著學習最新物流技術和理念的心態來閱讀這本書的，我希望它能夠提供一些超越傳統範疇的內容。我原本期望它能深入探討如何將區塊鏈技術應用於物流跟蹤，以確保信息的透明、不可篡改和可追溯性，從而解決信任問題。我也設想它會關注如何利用人工智能和機器學習來預測未來的交通狀況和配送需求，從而實現更加動態和智能的路徑規劃。另外，我希望書中能夠探討綠色物流的理念，以及如何在路徑優化和跟蹤過程中考慮環保因素，比如減少碳排放、優化能源利用等。對於“實訓”部分，我期待的是一些能夠挑戰我思維定勢的項目，比如讓我去設計一個應對突發事件（如自然災害、疫情封鎖）的應急配送方案，或者如何利用現有的物流資源構建一個更具彈性和韌性的物流網絡。如果這本書能啓發我思考物流行業的未來發展方嚮，並提供一些前瞻性的解決方案，那將是我最大的收獲。