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| 編輯推薦： |
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本书力求将理论研究与实际应用并重，围绕着群智能优化算法理论研究及其在物流实际问题优化中的应用，基于作者在群体结构、群体拓扑和个体行为研究的成果，融合复杂网络、人工智能、系统工程等的思想和方法，构建了针对实际物流问题的群智能优化能力提升和应用的理论和实践方法。首先，从群体结构和搜索行为研究出发，提出具有异构分簇的聚类自适应策略，改善了算法性能；其次，从群体间网络关系分析入手，引入复杂网络理论，将网络拓扑演化作为调节群体搜索信息共享的手段，从而避免信息过度集中，提升整体优化能力；再次，从网络拓扑和个体行为控制两方面分析，在种群中引入社会网络的演化调整机制和个体学习行为方法，强化个体之间的交互和协作，优化人工种群的搜索能力；后，将上述策略及方法分别应用在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配优化、集装箱多式联运方案优化等问题中。在每个物流优化问题求解中，均设计了高效的编码、解码方案，将问题与算法紧密结合，充实了智能优化算法的应用方式和实践案例。
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| 內容簡介： |
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群智能优化技术是在自然群体基础上通过个体协作实现复杂系统优化的一种智能优化技术。智能物流系统作为智能制造系统的重要支撑，通过群智能优化方法可以有效解决复杂物流优化问题，提升问题优化效率、降低计算成本，提高对问题的响应效率。本书得到了国家自然科学基金面上项目基于移动智能体调度的混杂工业无线传感器网络抗毁性研究（编号：61571336）和青年科学基金项目面向多移动智能物流资源调度的动态渐进群集智能优化方法研究（编号：61603280）等项目的资助。在此背景下，开展了关于智能制造发展背景下若干复杂物流系统优化问题的系统研究和实践。本书详细介绍了目前群智能优化技术的原理、基于自适应和社会网络的算法性能提升方法，以及群智能优化算法在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配优化、集装箱多式联运优化和集装箱船舶贝位配载优化等具体实际问题中的应用。本书可帮助高校师生和工程技术人员系统掌握群智能优化技术的原理、改进途径及应用策略，了解群智能优化算法国内外新研究进展，掌握工程实际中典型物流问题的建模方法及群智能优化方法。本书对推广、提升智能制造环境下智能物流系统优化和发展具有重要意义。
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| 關於作者： |
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李文峰，1990年毕业于华中理工大学机械学院机械学专业，获工学硕士学位。2000年毕业于武汉理工大学机械设计及理论专业，获工学博士学位。2003年-2004年瑞典皇家工学院自治系统研究中心访问学者。2012.7-2012.12美国新泽西理工大学高级访问学者。2015.7-2015.8美国纽约大学高级访问学者。现为武汉理工大学教授，博士生导师，物流工程学院副院长。湖北省跨世纪学术带头人，湖北省有突出贡献的中青年专家，中国人工智能学会智能制造专业委员会常务委员，中国人工智能学会智能机器人专业委员会委员，中国物流学会常务理事，湖北省机电一体化学会常务理事，湖北省机械设计与传动学会常务理事。教育部2006-2010年高等学校物流类专业教学指导委员会委员，教育部2013-2017年高等学校物流管理与工程类教学指导委员会委员。IEEE 高级会员，IEEE SMC CSCWD和ESMDM的TC成员，中国传感器网络学术会议（CWSN）程序委员会委员，IEEE CSCWD、IEEE ICMA、ICLEM、DPMSS等国际会议的组织委员会或程序委员会委员,IEEE CSCWD2012、ICIA2010、ICMA2010、IDCS2014、IDCS2015，以及 CSCWD2015年学术会议的程序委员会协作主席。
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| 目錄：
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第1章群智能优化理论及其研究与分析1
1.1群智能优化理论1
1.2典型群智能优化算法4
1.2.1遗传算法4
1.2.2粒子群优化算法6
1.2.3蚁群优化算法7
1.2.4细菌觅食优化算法8
1.2.5生物地理优化算法9
1.2.6其他群智能优化算法11
1.3群体行为的复杂网络与社会网络分析12
1.4群智能的种群和拓扑结构14
1.5群智能优化中个体行为控制16
本章小结19
第2章具有异构分簇的聚类自适应粒子群优化算法21
2.1基于聚类的自适应粒子群优化算法21
2.1.1基于聚类的种群动态分割策略22
2.1.2基于异构簇的自适应调整策略24
2.2算法流程25
2.3实验分析和讨论25
2.3.1实验设计和Benchmark函数25
2.3.2实验1：种群分布度对比分析27
2.3.3实验2：算法参数敏感性测试29
2.3.4实验3：相同初始值对比测试30
2.3.5实验4：相同最大迭代次数对比测试43
本章小结51
第3章基于社会网络演化的动态拓扑粒子群优化算法52
3.1基于社会网络演化的粒子群优化算法52
3.1.1群智能中的社会网络52
3.1.2子群划分策略53
3.1.3基于社会网络演化的动态拓扑构建算法54
3.1.4算法流程63
3.2算法复杂度分析64
3.3标准测试函数实验64
3.3.1测试函数64
3.3.2对比算法及其参数65
3.3.3实验内容及分析66
本章小结76
群智能优化及其在物流中的应用目录第4章基于社会网络的群体优化算法77
4.1基于社会网络模型的动态种群拓扑结构构建77
4.2扩展式个体邻域构建79
4.3个体学习行为调整81
4.3.1NI中个体学习方式81
4.3.2RI中个体学习方式82
4.4算法流程84
4.5与其他智能算法的比较86
4.6数值实验与分析87
4.6.1实验设计87
4.6.2实验与分析92
本章小结115
第5章基于群智能优化算法的自动化立体仓库货位优化116
5.1货位优化分配问题116
5.2货位优化分配问题模型117
5.2.1模型假设117
5.2.2模型符号说明117
5.2.3模型构建118
5.3基于群智能优化的货位分配问题求解119
5.3.1算法设计120
5.3.2货物编码与货位编码121
5.4汽车零部件货位优化分配实例分析123
5.4.1模型相关参数说明123
5.4.2算法相关参数说明124
5.4.3案例结果分析124
本章小结128
第6章冷链配送车辆路径的群智能优化129
6.1冷链物流及车辆路径问题129
6.1.1冷链物流相关概念129
6.1.2冷链物流配送路径研究129
6.2冷链配送车辆路径优化模型130
6.2.1模型相关假设和参数130
6.2.2目标函数构建131
6.3基于群智能优化算法的冷链网络配送模型求解133
6.3.1群智能优化算法搜索以萤火虫算法为例133
6.3.2针对网络配送问题的个体编码设计135
6.4案例分析137
6.4.1案例137
6.4.2实验设计140
6.4.3结果及分析141
本章小结143
第7章云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配优化144
7.1问题背景分析144
7.2模型构建和特点分析144
7.3云物流下选址分配模型的群智能优化算法设计146
7.4基于云物流的汽车零部件供应物流选址分配案例研究151
7.4.1汽车零部件供应物流的现状及需求分析151
7.4.2实验设计152
7.4.3云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配案例155
本章小结160
第8章基于群智能优化算法的集装箱多式联运优化162
8.1集装箱多式联运问题 162
8.2多式联运基本模型164
8.3多式联运问题编码及解码165
8.3.1全局流量按比例分配165
8.3.2局部流量调整策略167
8.3.3带惩罚的目标函数168
8.3.4问题求解流程169
8.4案例分析169
8.4.1案例169
8.4.2算法对比设置171
8.4.3实验结果分析171
本章小结179
第9章集装箱船舶贝位配载的优化180
9.1集装箱船舶贝位配载问题180
9.1.1集装箱船舶贝位配载问题分类180
9.1.2集装箱船舶箱位位置表示181
9.2集装箱贝位配载模型182
9.2.1模型假设182
9.2.2模型参数及相关变量定义182
9.2.3模型的目标函数183
9.3个体编码方案设计184
9.3.1基于个体位置排序的装载顺序解码184
9.3.2基于规则的贝位装载策略185
9.4个体适应度计算187
9.5问题求解步骤187
9.6案例实验189
9.6.1案例设计189
9.6.2对比算法设计190
9.6.3实验结果及分析191
本章小结200
参考文献201
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| 內容試閱：
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这是一个物流巨速发展和变革的时代。每天千万件货物在处理，无人机快递、无人车运输、智能化物流中心等技术和产品正在物流行业实践，物流产业正在从单纯劳动密集型产业向高科技与管理结合的模式发展。信息化的物流资源提升了物流设备的智能性，也进一步丰富了智能物流的调度对象。在智能物流环境中，具备了移动感知和通信能力的物料、托盘和移动装备等物流对象成为新的智能物流调度资源。工业生产组织中的物流资源呈现出了新的特征。这些新的发展趋势和特征也将明显增加物流资源调度问题的复杂性。如何解决当前物流系统优化中面临的高维、多约束、动态、高效等NP（nondeterministic polynomial，非确定多项式）难题，是物流领域学者和业界共同关注的热点话题。群智能优化技术具有良好的鲁棒性和优化能力，为解决大规模复杂优化问题提供了有效的工具，已成为工业生产中任务调度、资源协同、布局优化等方面的热点技术。然而，群智能优化作为一种新颖的计算模式，研究和应用仍然存在许多问题，如早熟、种群多样性速降、开发和开拓行为不易控制等，制约了群智能优化算法搜索性能的提升。另外，目前优化问题越来越复杂，在智能算法构建中也面临如初始可行解构建难度大、搜索效率低、计算成本激增等难题。如何开发出更加有效的算法，与复杂的物流系统优化问题相结合，形成高效和普适的优化架构，是本书的主要出发点。本书力求将理论研究与实际应用并重，围绕着群智能优化算法理论研究及其在物流实际问题优化中的应用，基于作者在群体结构、群体拓扑和个体行为研究的成果，融合复杂网络、人工智能、系统工程等的思想和方法，构建了针对实际物流问题的群智能优化能力提升和应用的理论和实践方法。首先，从群体结构和搜索行为研究出发，提出具有异构分簇的聚类自适应策略，改善了算法性能；其次，从群体间网络关系分析入手，引入复杂网络理论，将网络拓扑演化作为调节群体搜索信息共享的手段，从而避免信息过度集中，提升整体优化能力；再次，从网络拓扑和个体行为控制两方面分析，在种群中引入社会网络的演化调整机制和个体学习行为方法，强化个体之间的交互和协作，优化人工种群的搜索能力；后，将上述策略及方法分别应用在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配优化、集装箱多式联运方案优化等问题中。在每个物流优化问题求解中，均设计了高效的编码、解码方案，将问题与算法紧密结合，充实了智能优化算法的应用方式和实践案例。群智能优化及其在物流中的应用前言全书分为群智能优化算法理论研究和物流系统优化应用两大部分，共9章。第1章介绍了群智能优化理论及应用较为广泛的几类群智能优化算法，并从群体网络、种群拓扑和个体行为角度进行了综述和分析。第2章介绍了从种群结构和自适应角度构建的具有异构分簇性质和自适应能力的聚类自适应粒子群优化算法。第3章从群体网络行为角度，提出了具有种群拓扑动态演化特征的粒子群优化算法，优化个体交互行为及整个种群的搜索行为。第4章对个体邻域、种群拓扑和个体学习行为进行综合研究，提出了基于社会网络的群体优化算法，提高算法优化能力。第5章分析了自动化立体仓库货位优化问题，构建了对应的模型，基于连续编码离散化策略进行了群智能优化算法搜索空间与问题解空间的对应，实现了问题的求解。第6章中针对冷链物流中的车辆路径问题进行研究，基于连续编码方式，提出了多阶段解码过程，将群智能优化算法应用于此类问题求解。第7章研究了云物流模式下的选址分配问题，考虑了协同库存问题的特点，提出了多段式的个体编码方式，实现了群智能优化算法的求解。第8章设计了具有全局流量按比例分配与局部流量调整的编码方式，将多种群智能优化算法应用于多式联运问题的求解。第9章中针对集装箱船舶的贝位配置优化问题，采用本书的算法进行了求解设计。作者及研究团队在群智能优化算法、物流系统建模与优化、物流系统仿真等方面进行了多年的深入研究，承担了多项国家、省部级科研课题和横向合作项目，积累了大量经验和成果。本书的大部分内容来源于这些精华，其中很多出自于相应的原创论文。这些为本书的完成提供了丰富的材料和应用基础。要感谢张煜教授和李斌教授的支持，他们对第8章和第9章案例模型的构建和求解提出了宝贵建议。同时要感谢毕娅副教授的协助，其研究为第7章提供了基础资料。还要感谢团队中硕士生林红和刘盼盼，他们参与了第4章和第5章中大量的数据统计和案例构建。在人工智能蓬勃发展的时代，群智能优化技术将迸发出更多的活力。由于能力及时间方面的原因，本书只是在群智能优化技术及其在物流领域中的应用方面做了一些探索和尝试，难免挂一漏万，敬请广大读者批评指正。未来，作者将在读者意见的基础上，进一步深入研究群智能搜索的内在机理，构建个体搜索的自适应调节控制方法，增强种群搜索行为，将智能优化与物联网、深度学习等技术进行深度结合，有效融合实际调度信息，构建高性能的新型群智能计算与应用模型，实现系统动态渐进式优化，以应对智能工业下的大规模动态资源调度和生产优化的要求，推进群智能理论研究及其在复杂工业场景中的应用。本书的出版得到了国家自然科学基金面上项目基于移动智能体调度的混杂工业无线传感器网络抗毁性研究编号：61571336和青年科学基金项目面向多移动智能物流资源调度的动态渐进群集智能优化方法研究编号：61603280等项目的资助。本书的研究内容在上述基金研究项目中得到了应用。本书的出版也得到了华中科技大学出版社的大力支持。编辑在本书出版过程中，做了非常深入细致的工作，和作者多次沟通交流，提出了大量有建设性的意见和建议，引导作者对内容进行更细致的斟酌和订正，为保障本书的学术品质默默奉献。在此一并表示真挚的感谢。作者2018年7月
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