《物流配送路徑最佳化與配送區域劃分》是2015年10月由雷洪濤、劉亞傑、張濤等編輯出版的圖書。
基本介紹
- 書名：物流配送路徑最佳化與配送區域劃分
- 作者：雷洪濤、劉亞傑、張濤等
- ISBN：978-7-118-10516-2
- 出版時間：2015年10月
基本信息,內容簡介,目錄,
基本信息
書名物流配送路徑最佳化與配送區域劃分
書號978-7-118-10516-2
作者雷洪濤、劉亞傑、張濤等
出版時間2015年10月
譯者
版次1版1次
開本16
裝幀平裝
出版基金國防科技大學學術著作專項經費資助出版
頁數139
字數180
中圖分類F252.2
叢書名
定價36.00
內容簡介
本書從物流系統最佳化的理論研究意義和實際需求出發，重點考慮隨機條件下和動態條件下的物流配送路徑最佳化和物流配送區域劃分相關問題研究，介紹了相關物流系統最佳化基本理論模型和方法，分別建立了相關研究問題的數學模型，討論了相關模型計算方法，設計了求解算法，並進行了實驗驗證與分析。全書共分7章。第1章闡述了隨機與動態環境下的物流配送路徑最佳化與區域劃分研究的背景、意義和國內外研究現狀；第2章介紹了與本書研究問題相關的基本理論及方法；第3章介紹了隨機需求下的帶時間窗物流配送路徑最佳化問題研究；第4章介紹了隨機需求下可拆分服務的物流配送路徑最佳化問題研究；
目錄
第1章 緒論
1.1 背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 物流配送路徑最佳化問題國內外研究現狀
1.2.2 物流配送區域劃分問題國內外研究現狀
1.2.3 存在的問題
1.3 主要內容及貢獻
1.4 本書結構安排
第2章 物流系統最佳化基本理論及相關方法
2.1 物流配送路徑最佳化模型
2.1.1 帶時間窗的配送路徑最佳化模型
2.1.2 需求可拆分服務的配送路徑最佳化模型
2.1.3 隨機配送路徑最佳化模型
2.2 物流配送區域劃分模型與方法
2.2.1 基於離散點選址的區域劃分模型
2.2.2 基於Voronoi圖的區域劃分方法
2.2.3 基於最小生成樹的區域劃分方法
2.2.4 基於聚類分析的區域劃分方法
2.3 求解算法
2.3.1 精確算法
2.3.2 啟發式算法
第3章 隨機需求下帶時間窗的物流配送路徑最佳化
3.1 問題描述
3.2 數學模型
3.2.1 符號
3.2.2 模型
3.3 期望額外總費用計算
3.3.1 服務失敗機率計算
3.3.2 期望費用計算
3.4 自適應大鄰域啟發式搜尋算法
3.4.1 大鄰域搜尋及懲罰性目標函式
3.4.2 初始解獲得
3.4.3 啟發式刪除型和插入型子算法
3.4.4 自適應搜尋
3.4.5 解接受標準及算法搜尋終止標準
3.4.6 算法最佳化框架
3.5 實驗
3.5.1 示例構造
3.5.2 計算結果及分析
第4章 隨機需求下可拆分服務的物流配送路徑最佳化
4.1 研究概述
4.1.1 問題描述
4.1.2 需求可拆分服務的配對車輛回歸策略
4.1.3 研究界定
4.2 數學模型
4.2.1 符號
4.2.2 模型
4.3 期望回歸費用計算
4.3.1 無協作回歸策略下期望回歸費用計算
4.3.2 協作回歸策略下期望回歸費用計算
4.4 大鄰域啟發式搜尋算法
4.4.1 啟發式初始解構造算法
4.4.2 刪除及插入啟發式子算法
4.4.3 子算法選擇機制
4.4.4 解接受及算法終止標準
4.4.5 算法總結
4.5 實驗
4.5.1 示例構造
4.5.2 計算結果及分析
第5章 隨機服務時間下的物流配送路徑最佳化
5.1 問題描述
5.2 數學模型
5.2.1 符號
5.2.2 模型
5.3 解的期望費用計算
5.4 G型變鄰域啟發式搜尋算法
5.4.1 初始解構造
5.4.2 鄰域結構
5.4.3 抖動機制
5.4.4 局域搜尋
5.4.5 小粒度搜尋
5.4.6 接受及終止標準
5.4.7 算法搜尋過程
5.5 實驗
5.5.1 示例構造
5.5.2 計算結果及分析
第6章 考慮隨機客戶的物流配送區域劃分
6.1 問題描述
6.2 數學模型
6.3 區域路徑費用近似
6.4 區域稠密度度量
6.5 大鄰域搜尋算法
6.5.1 目標函式
6.5.2 基本單元定義
6.5.3 初始解構建
6.5.4 插入與刪除操作運算元
6.5.5 接受與停止準則
6.5.6 求解算法總結
6.6 實驗
6.6.1 在修改Solomon示例集上的實驗
6.6.2 在修改Gehring & Homberger示例集上的實驗
6.6.3 不同參數下的實驗
第7章 考慮動態客戶的物流配送區域劃分
7.1 問題描述
7.2 數學模型
7.3 子區域稠密度度量
7.4 周期間區域劃分近似度
7.5 旅行商收益平衡度量
7.6 子區域配送路徑費用近似
7.7 元啟發式求解算法
7.7.1 基本單元定義
7.7.2 初始解構造
7.7.3 刪除與插入運算元
7.7.4 自適應運算元選擇機制
7.7.5 禁忌占用期
7.7.6 多周期動態區域設計
7.7.7 接受與停止準則
7.7.8 ALNS元啟發式算法總結
7.8 實驗
7.8.1 實驗設計
7.8.2 實驗結果
7.8.3 不同參數下的實驗
參考文獻
結束語"
1.1 背景及意義
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 物流配送路徑最佳化問題國內外研究現狀
1.2.2 物流配送區域劃分問題國內外研究現狀
1.2.3 存在的問題
1.3 主要內容及貢獻
1.4 本書結構安排
第2章 物流系統最佳化基本理論及相關方法
2.1 物流配送路徑最佳化模型
2.1.1 帶時間窗的配送路徑最佳化模型
2.1.2 需求可拆分服務的配送路徑最佳化模型
2.1.3 隨機配送路徑最佳化模型
2.2 物流配送區域劃分模型與方法
2.2.1 基於離散點選址的區域劃分模型
2.2.2 基於Voronoi圖的區域劃分方法
2.2.3 基於最小生成樹的區域劃分方法
2.2.4 基於聚類分析的區域劃分方法
2.3 求解算法
2.3.1 精確算法
2.3.2 啟發式算法
第3章 隨機需求下帶時間窗的物流配送路徑最佳化
3.1 問題描述
3.2 數學模型
3.2.1 符號
3.2.2 模型
3.3 期望額外總費用計算
3.3.1 服務失敗機率計算
3.3.2 期望費用計算
3.4 自適應大鄰域啟發式搜尋算法
3.4.1 大鄰域搜尋及懲罰性目標函式
3.4.2 初始解獲得
3.4.3 啟發式刪除型和插入型子算法
3.4.4 自適應搜尋
3.4.5 解接受標準及算法搜尋終止標準
3.4.6 算法最佳化框架
3.5 實驗
3.5.1 示例構造
3.5.2 計算結果及分析
第4章 隨機需求下可拆分服務的物流配送路徑最佳化
4.1 研究概述
4.1.1 問題描述
4.1.2 需求可拆分服務的配對車輛回歸策略
4.1.3 研究界定
4.2 數學模型
4.2.1 符號
4.2.2 模型
4.3 期望回歸費用計算
4.3.1 無協作回歸策略下期望回歸費用計算
4.3.2 協作回歸策略下期望回歸費用計算
4.4 大鄰域啟發式搜尋算法
4.4.1 啟發式初始解構造算法
4.4.2 刪除及插入啟發式子算法
4.4.3 子算法選擇機制
4.4.4 解接受及算法終止標準
4.4.5 算法總結
4.5 實驗
4.5.1 示例構造
4.5.2 計算結果及分析
第5章 隨機服務時間下的物流配送路徑最佳化
5.1 問題描述
5.2 數學模型
5.2.1 符號
5.2.2 模型
5.3 解的期望費用計算
5.4 G型變鄰域啟發式搜尋算法
5.4.1 初始解構造
5.4.2 鄰域結構
5.4.3 抖動機制
5.4.4 局域搜尋
5.4.5 小粒度搜尋
5.4.6 接受及終止標準
5.4.7 算法搜尋過程
5.5 實驗
5.5.1 示例構造
5.5.2 計算結果及分析
第6章 考慮隨機客戶的物流配送區域劃分
6.1 問題描述
6.2 數學模型
6.3 區域路徑費用近似
6.4 區域稠密度度量
6.5 大鄰域搜尋算法
6.5.1 目標函式
6.5.2 基本單元定義
6.5.3 初始解構建
6.5.4 插入與刪除操作運算元
6.5.5 接受與停止準則
6.5.6 求解算法總結
6.6 實驗
6.6.1 在修改Solomon示例集上的實驗
6.6.2 在修改Gehring & Homberger示例集上的實驗
6.6.3 不同參數下的實驗
第7章 考慮動態客戶的物流配送區域劃分
7.1 問題描述
7.2 數學模型
7.3 子區域稠密度度量
7.4 周期間區域劃分近似度
7.5 旅行商收益平衡度量
7.6 子區域配送路徑費用近似
7.7 元啟發式求解算法
7.7.1 基本單元定義
7.7.2 初始解構造
7.7.3 刪除與插入運算元
7.7.4 自適應運算元選擇機制
7.7.5 禁忌占用期
7.7.6 多周期動態區域設計
7.7.7 接受與停止準則
7.7.8 ALNS元啟發式算法總結
7.8 實驗
7.8.1 實驗設計
7.8.2 實驗結果
7.8.3 不同參數下的實驗
參考文獻
結束語"
