從路徑優(yōu)化到城市物流系統(tǒng)

第一章　物流及其發(fā)展
1.1　物流的概念及其發(fā)展
1.2　我國物流業(yè)的發(fā)展史
1.3　我國物流業(yè)發(fā)展的成就
1.4　物流研究的主要方法——組合優(yōu)化

第二章　路徑優(yōu)化問題及其算法　
2.1　路徑優(yōu)化問題　
2.2　路徑優(yōu)化問題的經(jīng)典算法　　
2.3　路徑優(yōu)化問題中啟發(fā)式算法的評估標準　
2.4　多屬性路徑優(yōu)化問題　

第三章　強化學習算法在路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用　
3.1　強化學習　
3.2　馬爾可夫決策過程　
3.2.1　最優(yōu)方程　
3.2.2　計算轉(zhuǎn)移概率矩陣　
3.2.3　隨機貢獻　
3.2.4　有限周期問題　
3.2.5　無限周期問題　
3.3　近似動態(tài)規(guī)劃　
3.3.1　動態(tài)規(guī)劃面臨的挑戰(zhàn)　
3.3.2　動態(tài)規(guī)劃問題的建?？蚣堋?br />3.3.3　基本思想　
3.3.4　近似動態(tài)規(guī)劃算法及其實現(xiàn)　
3.3.5　值函數(shù)的降維表示方法
3.3.6　多面近似動態(tài)規(guī)劃　
3.4　值函數(shù)逼近　
3.4.1　近似動態(tài)規(guī)劃和聚類　
3.4.2　有參數(shù)模型　
3.4.3　無參數(shù)模型　
3.4.4　值函數(shù)近似的學習算法　　

第四章　城市物流系統(tǒng)　
4.1　影響城市物流的發(fā)展趨勢　
4.1.1　城市人口的增長　
4.1.2　電子商務(wù)的發(fā)展　
4.1.3　供應(yīng)鏈的增速　
4.1.4　共享經(jīng)濟的興起　
4.1.5　可持續(xù)發(fā)展意識的增長　
4.2　科技發(fā)展　
4.3　機遇　
4.4　城市物流系統(tǒng)建?！?br />4.4.1　城市物流的基本概念和研究簡史　
4.4.2　決策問題　
4.4.3　城市物流系統(tǒng)模型
4.5　兩級城市物流系統(tǒng)中的路徑優(yōu)化問題
4.6　城市物流的未來發(fā)展方向　
4.6.1　綠色物流　　
4.6.2　科技物流　
4.6.3　冷鏈物流　
4.6.4　銀絲物流　

第五章　強化學習算法在路徑優(yōu)化問題及城市物流系統(tǒng)中的應(yīng)用實例　
5.1　考慮基于經(jīng)驗水平的服務(wù)時間的路徑優(yōu)化問題　
5.1.1　文獻綜述　
5.1.2　問題描述、模型和算法　
5.1.3　單期路徑優(yōu)化問題　
5.1.4　算例描述　
5.1.5　數(shù)值試驗分析　
5.1.6　結(jié)論　
5.2　考慮基于經(jīng)驗的服務(wù)時間和隨機客戶需求的多周期技能型員工調(diào)度優(yōu)化問題　
5.2.1　問題描述　
5.2.2　文獻綜述　
5.2.3　問題建模　
5.2.4　求解方法　
5.2.5　實驗設(shè)計　
5.2.6　數(shù)值試驗分析　
5.2.7　模型對員工團隊變動的反應(yīng)　
5.2.8　結(jié)論　
5.3　近似動態(tài)規(guī)劃算法在考慮基于經(jīng)驗的服務(wù)時間和隨機客戶需求的多周期技能型員工調(diào)度優(yōu)化中的應(yīng)用　
5.3.1　問題建?！?br />5.3.2　求解方法　
5.3.3　數(shù)值試驗設(shè)計　
5.3.4　實驗及結(jié)果分析　
5.3.5　結(jié)論　
5.4　未來研究方向展望　
5.4.1　考慮個體學習效應(yīng)的員工調(diào)度和服務(wù)車輛路徑優(yōu)化聯(lián)合
決策研究　
5.4.2　兩級城市物流系統(tǒng)動態(tài)定價與路徑優(yōu)化聯(lián)合決策研究　
5.4.3　基于知識轉(zhuǎn)移和個體學習效應(yīng)的員工調(diào)度與庫存管理協(xié)同優(yōu)化研究　

第六章　智慧物流　
6.1　智慧物流的定義 　
6.2　物流行業(yè)背景　
6.3　智慧物流發(fā)展驅(qū)動因素 　
6.4　智慧物流發(fā)展現(xiàn)狀　

參考文獻