区域物流系统建模与实务 内容简介

本书所研究的定位——运输路线安排问题（LRP）是集成化物流系统中路径优化问题的一个重要分支，是任何一个大型物流配送企业必须要面临的问题。书中重点要解决的是物流配送路径问题（LRP，VRP）的多目标优化求解算法和优化调度控制方法；采用智能优化算法（遗传算法等启发式搜索技术）同时结合聚类分析理论，求解物流配送优化路径问题。*后结合海峡西岸港口物流规划布局现状做了实证分析，重点阐述了港口物流优化系统和服装供应链的优化方案及茶叶物流中心的构建。
　　本书作为霍英东教育基金会优选资助课题（No.104009）——物流网络规划与布局优化技术研究；福建省自然科学基金项目（No.A0510019）——物流配送路径优化调度的软计算研究和福建省科学计划重点资助项目 （No.2005R032）——海峡西岸经济区港口物流信息平台构建研究；泉州市 2005—2006年度社会科学研究规划课题项目（No.2005A—YZ01）——合理优化物流网络布局，推动泉州现代物流业的发展；辽宁省教育厅青年基金项目（No.2004FOl3）——物流配送路径优化调度研究课题的重要组成部分，以实际生产物流企业，路径优化问题为背景，围绕集成化物流中LRP优化调度进行了研究，语言通俗易懂、行文流畅、模型和求解算法具有创新性。

区域物流系统建模与实务 目录

1 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
2 定位一运输路线安排问题优化算法研究综述
　2.1 定位一运输路线安排问题研究综述
　2.2 智能优化算法概述
　2.3 遗传算法
　2.4 定位一运输路线安排问题优化算法研究综述
　2.5 本章小结
3 定位一运输路线安排问题优化调度模型研究
　3.1 定位一配给问题的描述
　3.2 集成化物流中的运输一车辆路线安排问题的模型
　3.3 集成化物流中的定位一运输路线安排问题的模型
　3.4 本章小结
4 集成化物流中的定位一配给问题的启发式算法
　4.1 定位一配给问题的数据处理——小波分析
　4.2 启发式算法的基本原理
　4.3 启发式算法的实现步骤
　4.4 定位一配给问题的仿真分析
　4.5 本章小结
5 集成化物流中的车辆一运输路线安排问题的聚类一遗传混合算法
　5.1 集成化物流中的车辆一运输路线安排问题的优先级综合聚类分析
　5.2 VRP聚类一遗传混合算法的实现步骤
　5.3 仿真实例
　5.4 本章小结
6 一类单目标定位一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
　6.2 聚类一混沌搜索混合算法求解单目标LRP问题
　6.3 本章小结
7 多目标定位一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
　7.2 一类多目标LRP的求解算法
　7.3 本章小结
8 多目标定位一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
　8.2 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
　8.4 城市物流配送系统仿真调度的总体设计
　8.5 本章小结
9 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
10 实例分析（一）
　10.1 基于博弈论的区域物流发展战略研究
　10.2 海峡西岸经济区港口物流发展对策研究
　10.3 区域港口物流信息平台规划研究
　10.4 基于权系数的区域物流园区规划研究
　10.5 福州物流业发展状况的探析
　10.6 厦门市社会物流信息平台的探讨
　10.7 泉州运输系统现状及优化措施探析
　10.8 浅谈跨国物流企业经营的“宽容文化”
　10.9 港口物流的协同效应研究
11 实例分析（二）
　11.1 电子商务环境下的物流配送优化
　11.2 基于物流KPI应用理论下的物流数据挖掘
　11.3 公路运输优化简析
12 实例分析（三）
　12.1 闽南港口物流网络系统优化分析
　12.2 厦门港物流的优化系统分析
　12.3 从集装箱运输简析厦门临港产业的发展与对策
　12.4 泉州港港口物流发展系统分析
13 实例分析（四）
　13.1 2006年服装物流现状分析与展望
　13.2 泉州服装制造业供应链网络的系统设计
　13.3 泉州构建区域专业茶叶物流中心分析
14 实例分析（五）
　14.1 江西九江的物流网络规划分析
　14.2 透析长三角区域物流发展战略
　14.3 黑龙江农产品物流现状及发展分析
参考文献

区域物流系统建模与实务 节选

1　绪论
　　1.1　研究的背景与意义
当今的物流环境已经解决了区域限制。由于缺乏管制和全球化的限制，许多物流管理者面临位置一分配运输上的困难。许多管理学家开始用集成化物流系统技术去解决相关的问题。这些技术的核心是综合定位一运输模型。通常条件下，综合定位一运输模型能够解决关联的优化数目、容量、设施位置等优化问题。其主要目标是实现协调的、有效的配送，并且实现货物的完整移动。

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