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| 編輯推薦： |
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本书从微观角度对物流和交通领域的主要研究问题--路径优化问题及其算法进行梳理，并对经典的精确解法和启发式算法进行了详细的介绍；讨论了路径优化领域的强化算法--近似动态规划算法；基于物流对城市生活的影响，探讨了“*后一公里物流”所面临的各种挑战，进而讨论了城市物流系统的设计和优化问题；介绍了近似动态规划算法在城市物流系统中的应用研究，并对未来该领域的研究方向进行了探讨；根据各大咨询公司和物流企业的研究结果，对智慧物流这一概念进行了介绍，并且探讨了当今主流物流企业在这一领域的科技投入及发展现状。
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| 內容簡介： |
本书从物流的概念和发展历程开始，回顾了自公元前300年开始的物流发展史，并对我国物流发展的历史和取得的主要成就进行了回顾。进而从微观角度对物流和交通领域的主要研究问题——路径优化问题及其算法进行梳理。不仅对经典的精确解法和启发式算法进行了详细的介绍，并且针对求解实际中的多属性路径优化问题，重点探讨了基于数据驱动的强化学习算法——近似动态规划算法。
物流在为城市生活提供更多便利和效率的同时，也在一定程度上对城市的环境和交通造成了负面影响。本书后半部分从物流对城市生活的影响谈起，首先，探讨了“*后一公里物流”所面临的各种挑战，进而讨论了城市物流系统的设计和优化问题。其次，基于路径优化问题的算法及对城市物流系统的研究，本书也介绍了作者在数据驱动的强化学习算法——近似动态规划算法在城市物流系统中的应用研究，并对未来该领域的研究方向进行了探讨。*后，在国家提出将物流业作为“支撑国民经济发展的基础性、战略性产业”的大背景下，本书*后一章根据各大咨询公司和物流企业的研究结果，对智慧物流这一概念进行了介绍，并且探讨了当今主流物流企业在这一领域的科技投入及发展现状。
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| 關於作者： |
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陈曦，女，1985年生，美国爱荷华大学管理科学系博士，北京外国语大学副教授，目前主要研究领域包括：物流与供应链管理、化理论与方法等。
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| 目錄：
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章 物流及其发展
1.1 物流的概念及其发展
1.2 我国物流业的发展史
1.3 我国物流业发展的成就
1.4 物流研究的主要方法——组合优化
第二章 路径优化问题及其算法
2.1 路径优化问题
2.2 路径优化问题的经典算法
2.3 路径优化问题中启发式算法的评估标准
2.4 多属性路径优化问题
第三章 强化学习算法在路径优化问题中的应用
3.1 强化学习
3.2 马尔可夫决策过程
3.2.1 方程
3.2.2 计算转移概率矩阵
3.2.3 随机贡献
3.2.4 有限周期问题
3.2.5 无限周期问题
3.3 近似动态规划
3.3.1 动态规划面临的挑战
3.3.2 动态规划问题的建模框架
3.3.3 基本思想
3.3.4 近似动态规划算法及其实现
3.3.5 值函数的降维表示方法
3.3.6 多面近似动态规划
3.4 值函数逼近
3.4.1 近似动态规划和聚类
3.4.2 有参数模型
3.4.3 无参数模型
3.4.4 值函数近似的学习算法
第四章 城市物流系统
4.1 影响城市物流的发展趋势
4.1.1 城市人口的增长
4.1.2 电子商务的发展
4.1.3 供应链的增速
4.1.4 共享经济的兴起
4.1.5 可持续发展意识的增长
4.2 科技发展
4.3 机遇
4.4 城市物流系统建模
4.4.1 城市物流的基本概念和研究简史
4.4.2 决策问题
4.4.3 城市物流系统模型
4.5 两级城市物流系统中的路径优化问题
4.6 城市物流的未来发展方向
4.6.1 绿色物流
4.6.2 科技物流
4.6.3 冷链物流
4.6.4 银丝物流
第五章 强化学习算法在路径优化问题及城市物流系统中的应用实例
5.1 考虑基于经验水平的服务时间的路径优化问题
5.1.1 文献综述
5.1.2 问题描述、模型和算法
5.1.3 单期路径优化问题
5.1.4 算例描述
5.1.5 数值试验分析
5.1.6 结论
5.2 考虑基于经验的服务时间和随机客户需求的多周期技能型员工调度优化问题
5.2.1 问题描述
5.2.2 文献综述
5.2.3 问题建模
5.2.4 求解方法
5.2.5 实验设计
5.2.6 数值试验分析
5.2.7 模型对员工团队变动的反应
5.2.8 结论
5.3 近似动态规划算法在考虑基于经验的服务时间和随机客户需求的多周期技能型员工调度优化中的应用
5.3.1 问题建模
5.3.2 求解方法
5.3.3 数值试验设计
5.3.4 实验及结果分析
5.3.5 结论
5.4 未来研究方向展望
5.4.1 考虑个体学习效应的员工调度和服务车辆路径优化联合
决策研究
5.4.2 两级城市物流系统动态定价与路径优化联合决策研究
5.4.3 基于知识转移和个体学习效应的员工调度与库存管理协同优化研究
第六章 智慧物流
6.1 智慧物流的定义
6.2 物流行业背景
6.3 智慧物流发展驱动因素
6.4 智慧物流发展现状
参考文献
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| 內容試閱：
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随着人工智能和大数据技术的不断发展，物流行业在我们的社会经济和生活等方面都发挥着越来越重要的作用。物流对中国经济、中国未来、世界经济和世界未来都极其重要。本书从物流的概念和发展历程开始，回顾了自公元前 300 年开始的物流发展史，并对我国物流发展的历史和取得的主要成就进行了回顾。过去 15 年，中国物流业发生了翻天覆地的变化，快递业几乎是从零开始发展到今天全球前列，占到全球物流行业的 40%。在创新驱动发展战略的引领下，中国各行业的新技术、新模式、新业态不断涌现。其中，新零售和新制造更成为近年来的热点。在推进新零售发展的过程中，供应链物流作为联系线上线下的重要纽带，将促使电商和线下实体产业走向融合，推动强化客户体验及效率提升为主的新零售模式。
对于物流行业的研究一直备受学界的关注。本书第二章和第三章从微观角度对物流和交通领域的主要研究问题——路径优化问题及其算法进行梳理。其中，第二章对经典的精确解法和启发式算法进行了详细的介绍。近年来，随着实际问题规模的不断增加及现实路径优化问题中属性和约束类别的丰富，多属性路径优化问题成为学界关注的一大热点。传统的精确算法和启发式算法已经无法完全满足实际物流和运输问题中路径优化的求解需求。而随着计算机技术和大数据的普及，基于数据驱动的强化学习算法已经成为求解路径优化问题的一种新方法。第三章则主要讨论了路径优化领域的强化算法——近似动态规划算法。
物流在为城市生活提供更多便利和效率的同时，也在一定程度上对城市的环境和交通造成了负面影响。第四章从物流对城市生活的影响谈起，首先探讨了“后一公里”所面临的各种挑战，进而讨论了城市物流系统的设计和优化问题，旨在确保城市物流系统发挥其对城市经济和发展的正面促进作用的同时尽可能降低对环境和交通的影响。
基于第二章和第三章中对于路径优化问题的算法介绍及第四章中对城市物流系统的研究，本书第五章介绍了作者在数据驱动的强化学习算法——近似动态规划算法在城市物流系统中的应用研究，并对未来该领域的研究方向进行了探讨。
自 2014 年起，国家提出将物流业作为“支撑国民经济发展的基础性、战略性产业”。近几年来 ， 我国相继出台了一系列文件，积极推进物流产业智能化升级。受政策环境及技术进步等各种利好因素的推动，近年来物流领域的智能落地和应用进展得如火如荼。物流行业的发展受到了物流科技的深刻影响，同时物流行业的科技应用也为技术的发展提供了条件。本书后一章根据各大咨询公司和物流企业的研究结果，对智慧物流这一概念进行了介绍，并且探讨了当今主流物流企业在这一领域的科技投入及发展状况。
本书受国家自然科学基金青年基金 (71801015)、*人文社会科学研究青年基金 (18YJC630011) 和北京外国语大学“中青年卓越人才支持计划”资助。
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