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| 內容簡介： |
本书系统地分析介绍了逆向物流车辆路径问题中VRPB、VRPSDP的特征，在构建具有信息模糊的、服务时间窗约束的可回程取货车辆路径问题和具有动态、信息随机情况下的同时取送货车辆路径问题的数学模型的基础上，提出相应的改进人工鱼群智能优化算法、求解算法的优化原理及逆向物流车辆路径优化系统软件。
仿真结果表明，该优化方法对不确定信息环境下逆向物流车辆路径优化求解的有效性和可行性。本书的研究成果丰富了物流系统工程学科在车辆配送研究领域的相关理论，对提高我国物流企业竞争力具有现实指导意义。
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| 目錄：
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第1章
绪 论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 VRPB问题的国内外研究现状
1.2.2 VRPSDP问题的国内外研究现状
1.3 研究内容与方法
1.4 本章小结
第2章
逆向物流车辆路径问题概述
2.1 逆向物流
2.1.1 逆向物流的分类及特点
2.1.2 逆向物流实施的建议
2.2 逆向物流车辆路径问题
2.2.1 逆向物流的内涵及特点
2.2.2 逆向物流车辆路径问题的组成
2.2.3 逆向物流车辆路径问题的分类
2.3 本章小结
第3章
逆向物流车辆路径优化问题研究
3.1 逆向物流车辆路径问题优化模型
3.1.1 车辆路径问题的求解模型
3.2 车辆路径问题优化算法回顾
3.2.1 精确算法
3.2.2 启发式算法
3.2.3 群体智能优化算法
3.3 本章小结
第4章
带回程取货车辆路径优化问题研究
4.1 带回程取货车辆路径问题的数学模型
4.1.1 基本假设
4.1.2 参变量定义
4.1.3 VRPB问题数学模型
4.2 求解VRPB问题的人工鱼群算法
4.2.1 改进人工鱼群算法设计
4.2.2 改进人工鱼群算法流程
4.3 试验分析
4.4 本章小结
第5章
带时间窗可回程取货车辆路径优化问题研究
5.1 带时间窗VRPB问题
5.2 带时间窗VRPB问题模型
5.2.1 基本假设
5.2.2 变量和参数符号定义
5.2.3 VRPBTW问题数学模型
5.3 VRPBTW问题的元胞人工鱼群算法
5.3.1 元胞人工鱼个体模型的构造
5.3.2 动态的元胞鱼群搜索视野
5.3.3 基于状态迁移规则的觅食行为
5.3.4 聚群行为
5.3.5 动态追尾行为
5.4 仿真算例
5.5 本章小结
第6章
客户需求模糊可回程取货车辆路径优化问题研究
6.1 模糊问题的相关理论
6.1.1 模糊集的概念
6.1.2 三角模糊数
6.1.3 三角模糊数的运算法则
6.1.4 三角模糊数的运算比较
6.2 VRPBFD问题描述及数学模型
6.2.1 VRPBFD问题的描述
6.2.2 VRPBFD问题的数学模型[89]
6.3 VRPBFD的改进人工鱼群算法
6.4 仿真实验及分析
6.5 本章小结
第7章
同时取送货车辆路径优化问题研究
7.1 同时取送货车辆路径问题概述
7.2 VRPSDP问题数学模型建立
7.2.l VRPSDP问题描述
7.2.2 基本假设
7.2.3 VRPSDP问题的参数变量描述
7.2.4 VRPSDP问题的建模描述
7.3 VRPSDP问题的改进人工鱼群算法
7.4 仿真算例
7.5 本章小结
第8章
带时间窗随机需求可同时取送货车辆路径优化问题研究
8.1 带时间窗可同时取送货车辆路径问题
8.2 带时间窗的随机需求VRPSDP问题描述
8.2.l VRPSDPTW问题描述
8.2.2 VRPSDPTW问题数学模型
8.3 VRPSDPTW问题的量子人工鱼群算法
8.3.1 量子算法简介
8.3.2 构造量子人工鱼群算法
8.4 仿真算例
8.5 本章小结
第9章
家电配送逆向物流车辆路径优化系统
9.1 逆向物流车辆路径优化系统设计
9.1.1 系统功能设计
9.1.2 系统硬件设计
9.1.3 系统软件设计
9.2 家电逆向物流车辆路径优化系统实现
9.2.1 系统模块构成
9.2.2 系统登陆管理
9.2.3 人员管理
9.2.4 家电信息维护模块
9.2.5 路径规划界面
9.2.6 行车路线规划界面
9.3 本章小结
第10章
总结与展望
10.1 研究工作总结
10.2 进一步研究展望
附录A 家电配送逆向物流车辆路径优化系统部分源代码
参考文献
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| 內容試閱：
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序
随着我国经济的增长和服务业的快速发展，物流对社会经济发展和人民生活水平的提高起着越来越重要的作用。车辆路径问题作为各种运输方式在日常运输营运管理工作中需要面对的共同问题，是运输组织优化的核心问题，在物流配送运输线路优化选择中尤其突出。物流企业在车辆调度过程中，运输车辆进行单纯送货（或单纯集货）的正向物流存在着单程空载的现象。随着社会可利用的自然资源日趋减少以及人们环保意识的增强，能源的回收利用越来越受到人们的重视，与正向物流研究相对应的逆向物流及其负责物流配送的车辆路径也随之成为当前国内外物流领域的一个研究热点。
杭州电子科技大学柳毅副教授系统地研究了逆向物流车辆路径优化中的可回程取货车辆路径问题、带时间窗可回程取货车辆路径问题以及同时取送货车辆路径问题等几大类NP性质的优化问题。根据逆向物流车辆路径问题所具有的多约束、多目标、不确定性等特点，本书研究构造相应的数学优化模型，提出求解复杂逆向物流车辆路径问题的几种有效的人工鱼群优化算法，并用数值实验算例验证了模型和算法的有效性。最后利用先进的Google地图、C#语言和数据库技术设计并实现了家电逆向物流车辆路径优化系统软件，研究新家电配送和废旧家电回收的物流车辆路径问题，通过软件系统获得了比较满意的物流车辆行驶路线，降低企业物流成本、提高运作效率、提高客户满意度。
浙江工业大学博士生导师 周根贵 教授
2013年9月于浙江工业大学
前 言
近年来，随着可利用自然资源的日趋减少以及人们环保意识的增强，物资的回收利用越来越受到人们的重视。许多国家还颁布相关环境保护法律，规定企业必须对其生产的产品进行回收处理，尤其是可能污染环境的产品，企业对其产品的使用和处理要负重要责任。典型的例子如：联想集团备件物流处采取的“客户自行更换备件单元”运营模式，即物流企业把新的计算机配件送达终端客户手中的同时，进行取回已损坏的计算机配件上门服务；富士施乐爱科制造有限公司主要利用自建专营店或特约经销商实现新产品的销售与废旧产品回收。
正向物流和逆向物流的结合成为这个时代的要求，由此衍生的逆向物流配送车辆行驶路径问题已成为当前国内外物流领域的一个研究热点。逆向物流车辆路径问题属于一个NP-hard性质的优化问题，只有在需求点数和路段数较少时才有可能寻求其精确解。然而在实际物流车辆配送服务过程中，存在着交通拥挤、车辆故障、客户服务需求不确定等情况，这些不确定信息增加了车辆行驶路线优化的复杂性和难度。因此，本书系统地研究了逆向物流车辆路径优化中的几类问题，根据逆向物流车辆路径问题所具有的多约束、多目标、随机不确定性特点构造相应的数学优化模型，并根据实际应用提出了求解复杂逆向物流车辆路径问题的人工鱼群优化算法和相应的车辆路径优化系统软件。
本书由杭州电子科技大学柳毅副教授负责全书的组织、编写和最终定稿工作。金鹏、刘怡雨等参与了本书相关章节的编写和调试脚本程序的工作，浙江工业大学周根贵教授对本书进行了认真审阅，提出了许多建设性意见，使本书内容日臻完善，在此对他们所付出的辛勤劳动表示诚挚的感谢。同时，感谢教育部人文社会科学研究基金青年项目（编号：12YJC630130）、浙江省高校人文社科重点研究基地“决策科学与创新管理”项目（编号：ZX110205001017）、杭州电子科技大学学术著作出版基金项目（编号：KYF035613012）为编写、出版本书提供的经费资助。
本书在编写过程中，参考了部分图书、期刊和论文资料，在书后以参考文献的形式列出。信息技术的迅猛发展和逆向物流管理，时刻影响着车辆路径优化问题的发展进程，尽管我们付出了很多的努力，但由于作者水平有限，加之时间仓促，书中难免存在不足之处，敬请读者和同行专家不吝赐教。
著 者
2013年8月于杭州电子科技大学
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