物流配送路徑優化調度建模與實務（簡體書）

本書所研究的定位一運輸路線安排問題（LRP）是集成化物流系統中路徑優化問題的一個重要分支，是任何一個大型物流配送企業必須要面臨的問題。文中重點要解決的是物流配送路徑問題（LRP，VRP）的多目標優化求解算法和優化調度控制方法；采用智能優化算法（遺傳算法等啟發式搜索技術）同時結合聚類分析理論，求解物流配送優化路徑問題。 本書研究工作的主要內容可以概括如下： 1.完成了物流配送路徑問題研究綜述，提出了基于運籌學基礎的LRP問題模型的表示方法，建立了單目標LRP問題和多目標LRP問題的O—l混合整數規劃模型。 2.根據集成化物流中的定位一配給問題的特點，提出了基于小波分析的啟發式算法，仿真實例證明此算法能夠有效地解決中、小規模的實際問題。 3.提出了解決集成化物流中的運輸一車輛路線安排問題的聚類一改進遺傳算法。此算法提出一種首先用優先級綜合聚類分析法將客戶分類，然后用帶有控制開關系統的改進遺傳算法求解多目標VRP的優化方法。該方法構造了一種隨機開關，以此控制遺傳算法中的變異運算，增加了群體的多樣性，從一定程度上避免了遺傳算法中的“局部最優現象”的發生。通過計算機仿真實驗，證明了該算法的有效性和準確性。 4.分別設計了求解單目標定位一運輸路線安排問題（LRP）的兩階段啟發式算法和聚類一混沌搜索混合算法。仿真實驗證明了兩階段啟發式算法可在一定程度上避免“局部最優解”的出現；而聚類一混沌搜索混合算法有利于快速尋找最優解。這兩種方法有效地解決中、小規模的LRP問題，并為大規模解決實際問題提供思路。 5.針對多目標LRP的復雜性，分別設計了嵌入混沌搜索的遺傳算法和嵌入模糊規則的遺傳算法求解多目標LRP問題。這兩種算法有利于解決實際物流配送多目標LRP問題。 6.構建了多目標LRP問題優化調度系統設計模型，為進一步建立物流配送路徑優化仿真調度系統奠定基礎。

張潛（張源麟），女，副教授，博士，碩士生導師，2004年于東北大學獲得工學博士學位，在信息科學與工程學院攻讀博士學位期間，一直從事基于遺傳算法的物流配送路徑優化調度問題的研究工作，查閱了大量的國內外的研究成果和有關資料，2001年以來，已在國內、外一級學報和核心期刊上、重要會議上發表及錄用論文二十余篇；其中，被美國工程EI檢索6篇，被ISTP檢索2篇，被，國際聯邦自動控制會議IFAc收錄2篇。主持和參與省級以上課題8項。2004年進入華僑大學商學院繼續開展教學科研工作，現為華僑大學商學院副教授，碩士生導師，物流系統工程研究所所長，中國物流學會理事，福建省自動化協會會員。主要研究方向是復雜系統的建模與控制、智能優化、物流運輸調度。研究興趣為集成化物流中優化調度及其優化算法等。

第1章 緒論
　1.1 研究的背景與意義
　1.2 研究的主要內容和主要研究成果
1.2.1 研究的主要內容
1.2.2 本書的主要研究成果
第2章 定位—運輸路線安排問題優化算法研究綜述
　2.1 定位—運輸路線安排問題研究綜述
2.1.1 LRP的含義
2.1.2 LRP的發展歷程
2.1.3 LRP與LA和VRP的比較
2.1.4 定位、分配、路線三者的相互關系
2.1.5 LRP的分類
　2.2 智能優化算法概述
2.2.1 優化方法的數學表達式
2.2.2 常用最優化方法的種類和機制
2.2.2.1 常見的三種啟發式算法
2.2.2.2 混沌隨機搜索算法
　2.3 遺傳算法
2.3.1 遺傳算法（GA）
2.3.1.1 遺傳算法（GA）的基本原理
2.3.1.2 遺傳算法（GA）的特點及應用
2.3.1.3 遺傳算法（GA）的要素及實現步驟
2.3.1.4 遺傳算法的缺陷
2.3.2 多目標遺傳算法綜述
2.3.2.1 多目標遺傳算法的基本理論
2.3.2.2 基于Paret0的多目標優化方法
2.3.3 基于遺傳算法的調度概述
　2.4 定位—運輸路線安排問題優化算法研究綜述
2.4.1 LRP求解算法的發展
2.4.2 LRP實際問題的求解算法的發展
2.4.3 常用的解決LRP問題的算法
2.4.4 LRP三類不同問題（LRP，LA，VRP）求解算法分析
　2.5 本章小結
第3章 定位—運輸路線安排問題優化調度模型研究
　3.1 定位—配給問題的描述
3.1.1 定位—配給問題的描述
3.1.2 定位—配給問題模型的建立
3.1.2.1 模型中的決策變量
3.1.2.2 模型中的參數含義
3.1.2.3 模型的建立
3.2 集成化物流中的運輸—車輛路線安排問題的模型
3.2.1 集成化物流中的運輸—車輛路線安排問題的描述
3.2.2 集成化物流中的運輸—車輛路線安排問題的數學模型
3.2.2.1 模型中的決策變量
3.2.2.2 模型中的參數含義
3.2.2.3 多目標VRP模型的建立
3.3 集成化物流中的定位—運輸路線安排問題的模型
3.3.1 集成化物流中的定位—運輸路線安排問題的描述
3.3.1.1 單目標LRP的問題的描述
3.3.1.2 多目標LRP的問題的描述
3.3.2 單目標定位—運輸路線安排問題（LRP）的數學模型
3.3.2.1 模型中的決策變量
3.3.2.2 模型中的參數含義
3.3.2.3 模型的建立
3.3.3 多目標定位—運輸路線安排問題（LRP）的數學模型
3.3.3.1 模型中的決策變量
3.3.3.2 模型中的參數含義
3.3.3.3 模型的建立
3.4 本章小結
第4章 集成化物流中的定位—配給問題的啟發式算法
4.1 定位—配給問題的數據處理——小波分析
4.1.1 小波分析原理簡介
4.1.2 基于小波分析的LA的數據處理
4.2 啟發式算法的基本原理
4.2.1 LA的啟發式算法的基本思想
4.2.2 基于啟發式算法的LA問題分析
4.3 啟發式算法的實現步驟
4.4 定位一配給問題的仿真分析
4.5 本章小結
第5章 集成化物流中的車輛—運輸路線安排問題的聚類—遺傳混合算法
5.1 集成化物流中的車輛—運輸路線安排問題的優先級綜合聚類分析
　……
第6章 一類單目標定位——運輸路線安排問題的算法研究
第7章 多目標定位——運輸路線安排問題的優化算法研究
第8章 多目標定位——運輸路線安排問題的優化調度仿真系統設計
第9章 未來擴充的LRP問題
第10章 實例分析
參考文獻