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出版者:

作者:Ioannou, Petros A.

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2008-3

价格:$ 189.78

装帧:

isbn号码:9780849307706

丛书系列:

图书标签:

• Freight Transportation
• Intelligent Transportation Systems
• Logistics
• Supply Chain Management
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Optimization
• Data Analytics
• Transportation Engineering
• Smart Logistics

现代物流系统的智能调度与优化：理论、模型与实践 简介 本书深入探讨了现代物流系统中日益复杂的需求与挑战，重点关注如何利用前沿的智能技术实现运输、仓储和配送环节的优化与自动化。在全球化供应链的背景下，效率、韧性和可持续性成为衡量物流系统性能的核心指标。本书旨在为物流管理者、系统架构师以及相关领域的研究人员提供一套系统化、可操作的理论框架与实践指南，以应对当前环境下对快速响应、成本控制和环境友好的迫切需求。 全书内容围绕“智能”与“优化”两大核心主题展开，从基础的运筹学原理出发，逐步深入到机器学习、深度学习在复杂网络路由、需求预测和资源动态分配中的应用。我们摒弃了传统上孤立看待运输或仓储的模式，转而构建一个端到端的、数据驱动的智慧物流生态系统视图。 第一部分：现代物流系统的基础架构与数据驱动转型 第一章：全球供应链与物流系统的演变 本章首先界定了现代物流系统的核心构成要素，包括多式联运、最后一公里配送和逆向物流。我们分析了过去二十年间，信息技术（如物联网IoT、移动计算）如何重塑物流作业的物理边界。重点探讨了数字化转型在提高可见性（Visibility）和透明度（Transparency）方面扮演的关键角色。现代物流不再仅仅是“移动货物”，而是“管理信息流和实物流的集成体”。我们详细剖述了数字孪生技术在模拟和优化复杂港口操作和配送中心布局中的潜力。 第二章：物流数据的采集、清洗与特征工程 智能化的前提是高质量的数据。本章详细介绍了物流行业常见的数据源，如GPS追踪数据、传感器数据（温度、湿度、震动）、TMS/WMS系统日志以及外部宏观经济指标。我们深入讲解了处理大规模、高频次、异构物流数据的技术路线，包括时间序列数据对齐、缺失值插补的专业方法，以及如何从原始数据中提取对调度优化至关重要的特征（如拥堵指数、服务时间分布）。本章强调了数据治理在确保模型输入可靠性方面的重要性。 第三章：运筹学基础在实时调度中的局限与扩展 虽然传统的线性规划（LP）、整数规划（IP）和网络流模型是优化决策的基石，但在高动态的现实环境中，其求解时间往往无法满足实时性要求。本章回顾了经典的车队路径规划（VRP）的数学模型，并着重讨论了如何结合启发式算法（如禁忌搜索、遗传算法）来快速获得满意解。此外，我们引入了随机规划和鲁棒优化概念，用以应对需求波动和突发事件（如天气中断、设备故障）带来的不确定性。 第二部分：智能算法在核心物流环节的应用 第四章：基于机器学习的需求预测与库存优化 准确的需求预测是降低库存成本和避免缺货的关键。本章聚焦于先进的时间序列预测模型。除了ARIMA和指数平滑法，我们详细介绍了如何应用长短期记忆网络（LSTM）和Transformer架构来捕捉复杂的季节性、周期性和外部事件（如促销活动）对需求的影响。随后，我们将预测结果无缝接入动态库存控制模型，讨论了安全库存计算的新方法，以及如何利用强化学习（RL）来确定最优的补货策略，实现服务水平与持有成本的平衡。 第五章：动态路径规划与车队管理 本章是全书技术性最强的一部分，专注于解决多客户、多约束、时窗限制下的车辆路径问题（VRP）。我们摒弃了静态预设的路线，转而探讨实时动态路径规划（DRP）。重点介绍了基于Agent的模拟环境构建，用以训练深度强化学习（DRL）智能体。这些智能体能够实时接收新的订单请求、考虑实时交通数据和车辆当前位置，并即刻调整后续配送策略。我们还探讨了无人机和自动导引车（AGV）在特定场景（如园区内、封闭式仓库）中的路径协同优化问题。 第六章：仓库与配送中心的智能布局与作业优化 仓库的效率直接决定了订单履行速度。本章研究了如何利用空间优化技术和机器人流程自动化（RPA）提升仓库作业效率。我们应用了离散事件模拟（DES）来评估不同存储策略（如随机存储、固定存储、基于ABC分析的动态存储）的性能。针对拣选作业，本书提出了结合遗传算法的空间搜索策略，用于优化拣选路径，并讨论了如何整合语音识别技术和穿戴式设备，减少人工操作中的错误率。 第三部分：韧性、可持续性与未来趋势 第七章：供应链韧性与风险的量化与缓解 在当前地缘政治和环境不确定性增加的背景下，供应链韧性成为新的研究热点。本章提供了量化供应链中断风险的框架，包括引入故障树分析（FTA）和贝叶斯网络来建模多级供应商的相互依赖关系。针对风险缓解，我们探讨了如何利用库存冗余、地理分散化布局以及合同灵活性来构建更具弹性的物流网络，确保关键物资流的连续性。 第八章：绿色物流与碳排放优化 可持续发展要求物流系统必须减少对环境的影响。本章聚焦于如何将碳排放成本纳入传统的成本最小化模型。我们分析了不同运输模式（公路、铁路、水运）的单位运输能耗和排放因子。核心内容包括：如何利用“低碳路径选择”算法，在满足时间约束的前提下，优先选择碳足迹更小的运输方案。此外，我们探讨了电动车队管理中的充电基础设施优化问题，确保电动车队的运营效率不因续航和充电时间而降低。 第九章：人机协作与未来物流技术集成 本书最后展望了物流领域未来十年的发展趋势。重点讨论了边缘计算（Edge Computing）在实现超低延迟决策中的作用，以及如何将更先进的人工智能模型（如因果推理模型）集成到决策系统中，以理解“为什么”而非仅仅预测“是什么”。最后，本书强调了跨企业数据共享平台（如区块链技术在信任建立方面的潜力）对于实现更宏观的区域物流协同效应的重要性。本书倡导一种以人为本的智能系统设计理念，确保技术进步能够真正服务于提升物流从业者的工作质量和安全性。 本书的特点： 理论与实践的深度融合： 每一章都以清晰的数学模型为基础，随后紧密结合行业案例（如电商履约、冷链运输）进行算法的实际部署和效果评估。 跨学科视角： 整合了运筹学、计算机科学（AI/ML）和环境科学的知识体系。 前瞻性内容： 重点关注了DRP、DRL在实时环境中的应用，以及可持续性和供应链韧性等当代焦点问题。 本书适合作为高等院校物流管理、工业工程、供应链管理等专业硕士及博士研究生阶段的教材或参考书，同时也为致力于推进物流技术创新的企业决策者和技术人员提供了坚实的理论和方法论基础。

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