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快递物流资源整合与优化调度方法

快递物流资源整合与优化调度方法

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图文详情
  • ISBN:9787115625038
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:23cm
  • 页数:220页
  • 出版时间:2024-02-01
  • 条形码:9787115625038 ; 978-7-115-62503-8

本书特色

1.系统梳理快递物流调度领域的算法和前沿研究成果。 2.作者来自哈工大软件工程系,长期从事智能优化方法、智慧物流等领域的研究。 3.集合作者近年来的研究成果,适合相关专业本科生和研究生学习。

内容简介

本书详细介绍介绍基于智能优化算法的快件物流资源整合与优化调度方法,主要包括:基于模拟退火算法的快递网点优化整合方法、基于蚁群-遗传混合算法的协同运输服务组合方法、基于变邻域搜索算法的共配车辆优化调度方法、基于混合遗传模拟退火算法的共配路径规划方法、基于变邻域搜索算法的众包配送任务分配与路径规划方法发。本书的研究问题均来源快件物流领域的实际业务场景,属于快件物流中的“卡脖子”问题。本书所提出的各种智能优化方法为解决这些问题提出了一套行之有效的方案,因此,具有重要的应用价值。

目录

第 1 章 快递的概述 . 001 1.1 快递的定义 . 001 1.2 快递业务的分类.002 1.3 快递的特征.004 1.4 快递与物流的差异.006 1.5 快递企业的分类.007 1.6 快递物流资源的分类. 008 1.7 快递的服务环节..010 1.7.1 收寄. 011 1.7.2 内部处理 013 1.7.3 投递. 015 1.8 快递网络. 016 1.8.1 快递网络的定义 . 016 1.8.2 快递网络的构成 . 017 1.8.3 快递网络的结构 . 019 1.8.4 快递网络的层次 . 021 1.9 快递业发展现状与趋势 024 1.10 本章小结 . 026 参考文献. 027 第 2 章 快递物流资源整合 ..028 2.1 快递物流资源整合的概念 028 2.2 基于快递物流资源整合的共享快递网络 .029 2.3 共同配送 031 2.3.1 共同配送的概念. 031 2.3.2 共同配送的商业模式 032 2.3.3 共同配送的优势. 033 2.3.4 共同配送需要解决的问题.. 034 2.4 众包配送 035 2.4.1 众包配送的概念. 036 2.4.2 众包配送的运营模式 037 2.4.3 众包配送的优势. 038 2.4.4 众包配送存在的风险 039 2.5 第四方物流 040 2.5.1 第四方物流的概念 041 2.5.2 第四方物流的运作模式 .. 042 2.5.3 第四方物流平台. 043 2.6 本章小结 045 参考文献. 045 第 3 章 面向共同配送的快递末端网点优化整合 047 3.1 概述 047 3.2 网点优化整合问题建模.051 3.3 基于 SA 算法的求解 053 3.3.1 SA 算法简介 053 3.3.2 解的编码 054 3.3.3 解的初始化 .. 055 3.3.4 邻域操作 056 3.3.5 算法流程 063 3.4 基于 IGA 的求解 ..064 3.4.1 算法流程 064 3.4.2 UIGA 与 DIGA 的区别 . 065 3.5 实验分析 066 3.5.1 测试实例 066 3.5.2 SA 算法的参数设置.. 067 3.5.3 对比实验及结果 . 071 3.6 本章小结 077 参考文献 .077 第 4 章 面向共同配送的车辆优化调度.081 4.1 概述 081 4.2 TDVSPRD 建模. 087 4.3 基于 VNS 的求解算法 092 4.3.1 VNS 简介.. 093 4.3.2 解的表示 095 4.3.3 初始解构造 .. 096 4.3.4 邻域操作 099 4.3.5 GVNS . 107 4.3.6 GVNSBM.. 110 4.4 实验分析. 112 4.4.1 测试实例集 .. 113 4.4.2 算法的参数设置与分析 .. 114 4.4.3 对比实验 116 4.4.4 实例分析 120 4.5 本章小结.123 参考文献..124 第 5 章 派单模式下众包配送订单的优化调度 129 5.1 概述.129 5.2 相关工作.132 5.3 问题建模.136 5.4 解的编码.140 5.5 众包配送路径规划. 141 5.5.1 堆 . 142 5.5.2 基于 BBM 的众包配送路径规划 . 150 5.6 众包配送订单优化分配. 158 5.6.1 HA 158 5.6.2 VNS 算法 .. 160 5.6.3 SA 算法 . 165 5.6.4 GA 167 5.7 实验分析 168 5.7.1 测试实例 169 5.7.2 算法的参数设置 . 170 5.7.3 对比实验 176 5.8 本章小结 178 参考文献 . 179 第 6 章 第四方物流模式下的协同运输优化 调度 182 6.1 概述 182 6.2 协同运输优化调度问题建模. 185 6.3 基于 BBM 的精确求解算法 190 6.4 基于 ACO 算法的求解. 193 6.4.1 ACO 算法简介 194 6.4.2 ACO 算法设计 197 6.4.3 ACO 算法流程 199 6.5 基于 GA 的求解 .. 200 6.5.1 染色体编码 .. 200 6.5.2 染色体初始化 . 201 6.5.3 适应度函数与选择策略 .. 202 6.5.4 交叉操作 203 6.5.5 变异操作 204 6.5.6 GA 的流程 205 6.6 实验分析 206 6.6.1 测试实例 206 6.6.2 算法的参数设置. 208 6.6.3 实验结果对比 . 209 6.6.4 实例分析 213 6.7 本章小结.217 参考文献..217
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作者简介

孟凡超,博士,副教授,CCF高级会员,哈尔滨工业大学(威海)软件工程系主任。主要研究方向为智能优化方法、智慧物流、云计算、软件工程等。承担国家和省部级项目10余项,在国内外会议和学术期刊发表论文40余篇,其中,SCI/EI检索30余篇,申请发明专利2项、软件著作权7项,获省科技进步二等奖1次、三等奖1次。 纪青然,博士研究生。主要研究方向为智能优化方法、智慧物流、智能制造等。发表学术论文2篇,其中,SCI检索1篇,获得哈尔滨工业大学优秀硕士论文奖。 闵小川,硕士。主要研究方向为智能优化方法、智慧物流等,发表学术论文2篇,获得哈尔滨工业大学优秀硕士论文奖。

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