物流配送路径优化调度建模与实务

目录
第1章 绪论
1．1 研究的背景与意义
1．2 研究的主要内容和主要研究成果
1．2．1 研究的主要内容
1．2．2 本书的主要研究成果
第2章 定位—运输路线安排问题优化算法研究综述
2．1 定位—运输路线安排问题研究综述
2．1．1 LRP的含义
2．1．2 LRP的发展历程
2．1．3 LRP与LA和VRP的比较
2．1．4 定位、分配、路线三者的相互关系
2．1．5 LRP的分类
2．2 智能优化算法概述
2．2．1 优化方法的数学表达式
2．2．2 常用最优化方法的种类和机制
2．2．2．1 常见的三种启发式算法
2．2．2．2 混沌随机搜索算法
2．3 遗传算法
2．3．1 遗传算法(GA)
2．3．1．1 遗传算法(GA)的基本原理
2．3．1．2 遗传算法(GA)的特点及应用
2．3．1．3 遗传算法(GA)的要素及实现步骤
2．3．1．4 遗传算法的缺陷
2．3．2 多目标遗传算法综述
2．3．2．1 多目标遗传算法的基本理论
2．3．2．2 基于Pareto的多目标优化方法
2．3．3 基于遗传算法的调度概述
2．4 定位—运输路线安排问题优化算法研究综述
2．4．1 LRP求解算法的发展
2．4．2 LRP实际问题的求解算法的发展
2．4．3 常用的解决LRP问题的算法
2．4．4 LRP三类不同问题(LRP，LA，VRP)求解算法分析
2．5 本章小结
第3章 定位—运输路线安排问题优化调度模型研究
3．1 定位—配给问题的描述
3．1．1 定位—配给问题的描述
3．1．2 定位—配给问题模型的建立
3．1．2．1 模型中的决策变量
3．1．2．2 模型中的参数含义
3．1．2．3 模型的建立
3．2 集成化物流中的运输—车辆路线安排问题的模型
3．2．1 集成化物流中的运输—车辆路线安排问题的描述
3．2．2 集成化物流中的运输—车辆路线安排问题的数学模型
3．2．2．1 模型中的决策变量
3．2．2．2 模型中的参数含义
3．2．2．3 多目标VRP模型的建立
3．3 集成化物流中的定位—运输路线安排问题的模型
3．3．1 集成化物流中的定位—运输路线安排问题的描述
3．3．1．1 单目标LRP的问题的描述
3．3．1．2 多目标LRP的问题的描述
3．3．2 单目标定位—运输路线安排问题(LRP)的数学模型
3．3．2．1 模型中的决策变量
3．3．2．2 模型中的参数含义
3．3．2．3 模型的建立
3．3．3 多目标定位—运输路线安排问题(LRP)的数学模型
3．3．3．1 模型中的决策变量
3．3．3．2 模型中的参数含义
3．3．3．3 模型的建立
3．4 本章小结
第4章 集成化物流中的定位—配给问题的启发式算法
4．1 定位—配给问题的数据处理——小波分析
4．1．1 小波分析原理简介
4．1．2 基于小波分析的LA的数据处理
4．2 启发式算法的基本原理
4．2．1 LA的启发式算法的基本思想
4．2．2 基于启发式算法的LA问题分析
4．3 启发式算法的实现步骤
4．4 定位—配给问题的仿真分析
4．5 本章小结
第5章 集成化物流中的车辆—运输路线安排问题的聚类—遗传混合算法
5．1 集成化物流中的车辆—运输路线安排问题的优先级综合聚类分析
5．1．1 聚类分析及综合优先级聚类分析的含义、功能与作用
5．1．2 VRP综合优先级聚类分析
5．2 VRP聚类—遗传混合算法的实现步骤
5．3 仿真实例
5．4 本章小结
第6章 一类单目标定位—运输路线安排问题的算法研究
6．1 两阶段启发式算法求解单目标LRP问题
6．1．1 两阶段启发式算法的实现
6．1．1．1 LRP第一阶段启发式算法
6．1．1．2 第二阶段遗传算法求解LRP问题
6．1．1．3 两阶段启发式算法的实现步骤
6．1．2 仿真实例分析
6．2 聚类—混沌搜索混合算法求解单目标LRP问题
6．2．1 算法的实现
6．2．2 仿真实例
6．3 本章小结
第7章 多目标定位—运输路线安排问题的优化算法研究
7．1 多目标LRP的复杂性及其算法研究
7．1．1 多目标定位—运输路线安排问题建模和求解的复杂性
7．1．1．1 LRP的含义
7．1．1．2 多目标LRP问题建模和求解的复杂性
7．1．1．3 多目标LRP模型的表示方法
7．1．1．4 多目标LRP模型的求解方法
7．1．2 两目标LRP问题优化模型及其求解方法
7．2 一类多目标LRP的求解算法
7．2．1 混合优化算法求解MLRP问题
7．2．1．1 实现步骤
7．2．1．2 仿真实例
7．2．2 多目标LRP的模糊优化求解方法
7．2．2．1 模糊数学和模糊优化
7．2．2．2 基于模糊优化的遗传算法基本原理
7．2．2．3 实现步骤
7．3 本章小结
第8章 多目标定位—运输路线安排问题的优化调度仿真系统设计
8．1 系统仿真与仿真调度
8．1．1 系统仿真综述
8．1．2 计算机仿真的发展方向
8．1．3 仿真调度的含义
8．2 多目标LRP问题优化调度系统设计目标
8．3 城市物流配送优化调度系统分析
8．3．1 城市物流配送系统构成
8．3．1．1 城市物流配送系统概述
8．3．1．2 城市物流配送系统的构成
8．3．2 城市物流配送系统分析
8．4 城市物流配送系统仿真调度的总体设计
8．4．1 系统功能设计
8．4．2 系统操作流程
8．4．3 城市物流配送系统中的信息流程
8．4．4 城市物流配送系统的系统设计的核心：LRP
8．4．5 物流配送仿真调度系统运行机制
8．5 本章小结
第9章 未来扩充的LRP问题
9．1 本书的主要结论
9．2 未来扩充研究的LRP问题
9．2．1 随机性LRP问题的研究
9．2．2 多目标性LRP问题的研究
9．2．3 时间限制LRP问题的研究
9．2．4 空间性LRP问题的研究
9．2．5 动态性LRP问题的研究
9．2．6 实时调控LRP问题的研究
第10章 实例分析
10．1 基于博弈论的区域物流发展战略研究
10．1．1 引言
10．1．2 区域物流业发展现状分析
10．1．3 区域物流发展战略的博弈分析
10．1．4 结束语
10．2 海峡西岸经济区港口物流发展对策研究
10．2．1 引言
10．2．2 海峡西岸经济区发展港口物流的环境分析
10．2．2．1 海峡西岸经济区与两大经济圈的比较分析
10．2．2．2 海峡西岸经济区发展港口物流的优势
10．2．2．3 福建省港口物流业发展存在问题
10．2．3 区域港口物流协同发展策略分析
10．2．3．1 港口物流中心的功能
10．2．3．2 区域港口物流协同发展策略
10．2．4 结束语
10．3 区域港口物流信息平台规划研究
10．3．1 引言
10．3．2 福建省港口物流信息化现状分析
10．3．2．1 福建省具有发展港口物流系统的优势
10．3．2．2 福建省港口物流系统发展中存在的问题
10．3．2．3 福建省建设港口物流信息平台的必要性与可行性
10．3．2．4 区域港口物流信息平台的规划与建设原则
10．3．3 区域港口物流信息平台的框架结构
10．3．3．1 物流基础设施系统
10．3．3．2 物流信息系统
10．3．3．3 物流政策平台系统
10．3．3．4 区域港口物流信息系统的建立
10．3．4 区域港口建设信息平台的措施与建议
10．4 基于权系数的区域物流园区规划研究
10．4．1 引言
10．4．2 区域物流园区规划系统分析
10．4．3 区域物流园区优化模型的建立
10．4．3．1 判断矩阵的建立
10．4．3．2 各层次各个功能评价指标相对权重的计算
10．4．3．3 一致性检验
10．4．3．4 区域物流园区规划的权系数优化模型
10．4．4 模型应用举例
10．4．5 结束语
10．5 福州物流业发展状况的探析
10．5．1 物流基础设施不断完善
10．5．2 区位优势
10．5．3 经贸优势
10．5．4 CEPA的实施为福州现代物流业发展注入了新活力
10．5．5 福州发展现代物流业建议与对策
10．5．5．1 指导思想和发展目标
10．5．5．2 主要工作措施和相关政策
10．6 厦门市社会公用物流信息平台的探讨
10．6．1 厦门市社会公用物流信息平台的意义
10．6．2 物流信息平台的现状分析
10．6．3 社会公用物流信息平台建设的取向
10．6．4 社会公用物流信息平台的构建方案
10．6．4．1 数据层
10．6．4．2 服务层
10．6．4．3 用户层
10．6．5 厦门市社会公用物流信息平台的构建方案
10．6．6 结束语
10．7 泉州运输系统现状及优化措施探析
10．7．1 公路运输
10．7．2 铁路运输
10．7．3 海洋运输
10．7．4 航空运输
10．7．5 管道运输
10．8 浅谈跨国物流企业经营的宽容文化
10．8．1 引言
10．8．2 跨国物流企业经营的跨文化管理的含义
10．8．3 科学宽容的企业文化的特征
10．8．4 跨国企业物流运作实施跨文化管理的策略
10．9 港口物流的协同效应研究
10．9．1 港口物流及其发展史
10．9．1．1 基本概念
10．9．1．2 港口物流的发展史
10．9．2 港口物流的分析
10．9．2．1 协同效应
10．9．2．2 港口物流的发展现状分析
10．9．2．3 港口物流的协同效应研究
10．9．3 结论和建议
参考文献