雷洪濤、劉亞杰、張濤、郭波編*的《物流配送路徑優(yōu)化與配送區(qū)域劃分》從物流系統(tǒng)優(yōu)化的理論研究意義和實際需求出發(fā)，重點考慮隨機條件下和動態(tài)條件下的物流配送路徑優(yōu)化和物流配送區(qū)域劃分相關問題研究，介紹了相關物流系統(tǒng)優(yōu)化基本理論模型和方法，分別建立了相關研究問題的數(shù)學模型，討論了相關模型計算方法，設計了求解算法，并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(tài)環(huán)境下的物流配送路徑優(yōu)化與區(qū)域劃分研究的背景、意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)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優(yōu)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優(yōu)化問題研究；第5章介紹了隨機服務時間下的物流配送路徑優(yōu)化問題研究；第6章介紹了考慮隨機客戶的物流配送區(qū)域劃分問題研究；第7章介紹了考慮動態(tài)客戶的物流配送區(qū)域劃分問題研究。
本書可供物流企業(yè)、科研機構、軍事裝備后勤管理部門的管理與技術人員參考使用，也可作為高等院校和科研機構相關科學研究或教學培訓的參考用書。
第1章 緒論
1.1 背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 物流配送路徑優(yōu)化問題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 物流配送區(qū)域劃分問題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.3 存在的問題
1.3 主要內(nèi)容及貢獻
1.4 本書結構安排
第2章 物流系統(tǒng)優(yōu)化基本理論及相關方法
2.1 物流配送路徑優(yōu)化模型
2.1.1 帶時間窗的配送路徑優(yōu)化模型
2.1.2 需求可拆分服務的配送路徑優(yōu)化模型
2.1.3 隨機配送路徑優(yōu)化模型
2.2 物流配送區(qū)域劃分模型與方法
2.2.1 基于離散點選址的區(qū)域劃分模型
2.2.2 基于Voronoi圖的區(qū)域劃分方法
2.2.3 基于最小生成樹的區(qū)域劃分方法
2.2.4 基于聚類分析的區(qū)域劃分方法
2.3 求解算法
2.3.1 精確算法
2.3.2 啟發(fā)式算法
第3章 隨機需求下帶時間窗的物流配送路徑優(yōu)化
3.1 問題描述
3.2 數(shù)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 服務失敗概率計算
3。3.2 期望費用計算
3.4 自適應大鄰域啟發(fā)式搜索算法
3.4.1 大鄰域搜索及懲罰性目標函數(shù)
3.4.2 初始解獲得
3.4.3 啟發(fā)式刪除型和插入型子算法
3.4.4 自適應搜索
3.4.5 解接受標準及算法搜索終止標準
3.4.6 算法優(yōu)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優(yōu)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(shù)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(xié)作回歸策略下期望回歸費用計算
4.3.2 協(xié)作回歸策略下期望回歸費用計算
4.4 大鄰域啟發(fā)式搜索算法
4.4.1 啟發(fā)式初始解構造算法
4.4.2 刪除及插入啟發(fā)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優(yōu)化
5.1 問題描述
5.2 數(shù)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(fā)式搜索算法
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 局域搜索
5.4.5 小粒度搜索
5.4.6 接受及終止標準
5.4.7 算法搜索過程
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(qū)域劃分
6.1 問題描述
6.2 數(shù)學模型
6.3 區(qū)域路徑費用近似
6.4 區(qū)域稠密度度量
6.5 大鄰域搜索算法
6.5.1 目標函數(shù)
6.5.2 基本單元定義
6.5.3 初始解構建
6.5.4 插入與刪除操作算子
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(shù)下的實驗
第7章 考慮動態(tài)客戶的物流配送區(qū)域劃分
7.1 問題描述
7.2 數(shù)學模型
7.3 子區(qū)域稠密度度量
7.4 周期間區(qū)域劃分近似度
7.5 旅行商收益平衡度量
7.6 子區(qū)域配送路徑費用近似
7.7 元啟發(fā)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 刪除與插入算子
7.7.4 自適應算子選擇機制
7.7.5 禁忌占用期
7.7.6 多周期動態(tài)區(qū)域設計
7.7.7 接受與停止準則
7.7.8 ALNS元啟發(fā)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(shù)下的實驗
參考文獻
結束語
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