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內(nèi)容簡介

　　物流是第三利潤源泉，配送的實質(zhì)是一個局部物流，是大物流在小范圍內(nèi)的整合。車輛路徑問題將運籌學(xué)理論與管理實踐緊密地結(jié)合在一起，是近半個世紀以來運籌學(xué)領(lǐng)域*成功的研究之一?！段锪髋渌蛙囕v路徑問題模型及算法研究》研究了物流配送過程中與同時送貨和取貨車輛路徑問題相關(guān)的幾類優(yōu)化模型，并提出幾種亞啟發(fā)式算法求解上述問題，使讀者對物流配送模型和求解算法有一個更深的了解?！段锪髋渌蛙囕v路徑問題模型及算法研究》給出了多種不確定性影響因素對物流配送的影響，提出了多種亞啟發(fā)式算法求解，主要包括：①提出了帶時間窗的同時送貨和取貨車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計了改進遺傳算法求解該問題。②提出車輛數(shù)目不確定的帶時間窗的車輛路徑問題的混合整數(shù)規(guī)劃模型，并運用復(fù)合*優(yōu)模型微粒群算法進行求解。③提出了多車型隨機需求車輛路徑問題的帶求助的隨機規(guī)劃模型及求解方法。④運用隨機模擬、模糊可能性理論、模糊可信性理論、區(qū)間優(yōu)化等*新的不確定性理論研究了物流配送車輛路徑問題。

作者簡介

暫缺《物流配送車輛路徑問題模型及算法研究》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 文獻綜述 3
1.3 本書的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點 20
1.4 本書的結(jié)構(gòu) 22
第2章 VRP-SDP模型及算法研究 24
2.1 引言 24
2.2 差分進化算法基本理論 26
2.3 VRP-SDP的數(shù)學(xué)模型 28
2.4 改進差分進化算法 30
2.5 算例分析 34
2.6 本章小結(jié) 37
第3章 VRP-SDPTW模型及算法研究 39
3.1 引言 39
3.2 遺傳算法的基本理論 41
3.3 VRP-SDPTW的數(shù)學(xué)模型 45
3.4 改進遺傳算法 47
3.5 算例分析 50
3.6 本章小結(jié) 54
第4章車輛數(shù)目不確定的VRPTW模型及算法研究 55
4.1 引言 55
4.2 微粒群算法的基本理論 56
4.3 VFVRPTW的數(shù)學(xué)模型 65
4.4 VFVRPTW的復(fù)合*優(yōu)模型微粒群算法 68
4.5 算例分析 71
4.6 本章小結(jié) 74
第5章多車型隨機需求車輛路徑問題模型及算法研究 76
5.1 引言 76
5.2 問題描述 77
5.3 多車型隨機需求車輛路徑問題的求解策略 78
5.4 求解多車型隨機需求車輛路徑問題的算法 83
5.5 算例分析 86
5.6 本章小結(jié) 88
第6章基于可信性理論的模糊需求車輛路徑問題模型及算法研究 91
6.1 引言 91
6.2 基于可能性理論的混合遺傳算法 92
6.3 基于可信性理論的混合差分進化算法 99
6.4 本章小結(jié) 109
第7章需求區(qū)間不確定的物流配送車輛路徑問題模型及算法研究 110
7.1 區(qū)間數(shù)優(yōu)化方法 110
7.2 需求區(qū)間不確定的車輛路徑模型 115
7.3 需求區(qū)間不確定的車輛路徑問題求解算法 119
7.4 數(shù)值仿真及經(jīng)濟效益分析 122
第8章時間區(qū)間不確定的物流配送車輛路徑問題模型及算法研究 127
8.1 基于時間窗滿意度函數(shù)方法 127
8.2 帶時間窗的裝卸一體化車輛路徑模型 128
8.3 帶時間窗的裝卸一體化車輛路徑問題求解算法 131
8.4 數(shù)值仿真及經(jīng)濟效益分析 134
第9章結(jié)論與展望 141
9.1 本書總結(jié) 141
9.2 未來研究展望 143
參考文獻 146