配送车辆优化调度模型与算法

内容概要

郎茂祥，男，1970年1月生于山东省高唐县．1 994年在北方交通大学获硕士学位后留校任教。2002年在北方交通大学获工学博士学位，现任北京交通大学交通运输学院教授、博士生导师。目
前从事的研究方向主要包括：运输物流管理，现代货物运输技术与管理、运输市场营销管理等。主持和参加了40多项部级或横向科研项目．其中2项获铁道部科技进步二等奖，1项获山东省科技进步三等奖。在国内学术刊物和国际学术会议上发表论文40多篇，参加编写了5部教材，其中1部被评为北京市高等教育精品教材。

书籍目录

第1章 绪论  1.1 研究配送车辆优化调度问题的意义  1.2 配送车辆优化调度问题概述    1.2.1 配送车辆优化调度问题的描述    1.2.2 配送车辆优化调度问题的构成要素    1.2.3 配送车辆优化调度问题的分类    1.2.4 对本书所研究的配送车辆优化调度问题的界定  1.3 配送车辆优化调度问题的现有求解方法综述    1.3.1 旅行商方法    1.3.2 动态规划法    1.3.3 节约法    1.3.4 扫描法    1.3.5 分区配送算法    1.3.6 方案评价法    1.3.7 现代优化计算方法第2章 无时限单向配送车辆优化调度问题的模型及其爬山算法  2.1 组合优化问题及其求解方法概述    2.1.1 组合优化问题的描述    2.1.2 组合优化中邻域的概念    2.1.3 组合优化问题的求解方法    2.1.4 求解组合优化问题时处理约束条件的方法  2.2 无时限单向配送车辆优化调度问题的数学模型  2.3 爬山算法的原理和实现步骤  2.4 无时限单向配送车辆优化调度问题的爬山算法的设计    2.4.1 解的表示    2.4.2 解的评价    2.4.3 邻域选点方法    2.4.4 终止准则  2.5 无时限单向配送车辆化调度问题的爬山算法的实现    2.5.1 算法策略的确定    2.5.2 算法的结构    2.5.3 算法的程序实现    2.5.4 实验计算和结果分析  2.6 算法策略和运行参数对爬山算法性能的影响    2.6.1 解的表示方法对爬山算法性能的影响    2.6.2 邻域选点策略对爬山算法性能的影响    2.6.3 爬山算法的寻优过程第3章 无时限单向配送车辆优化调度问题的禁忌搜索算法和模拟退火算法  3.1 禁忌搜索算法的原理和实现步骤  3.2 无时限单向配送车辆优化调度问题的禁忌搜索算法的设计  3.3 无时限单向配送车辆优化调度问题的禁忌搜索算法的实现    3.3.1 算法策略的确定    3.3.2 算法的结构    3.3.3 算法的程序实现    3.3.4 实验计算和结果分析  3.4 算法策略和运行参数对禁忌搜索算法性能的影响    3.4.1 禁忌长度对禁忌搜索算法性能的影响    3,4.2 迭代搜索策略对禁忌搜索算法性能的影响    3.4.3 邻域选点策略对禁忌搜索算法性能的影响    3.4.4 禁忌搜索算法的寻优过程及其与爬山算法的比较  3.5 模拟退火算法的原理和实现步骤    3.5.1 模拟退火算法的原理    3.5.2 模拟退火算法的实现步骤  3.6 无时限单向配送车辆优化调度问题的模拟退火算法的设计  3.7 无时限单向配送车辆优化调度问题的模拟退火算法的实现    3.7.1 算法策略的确定    3.7.2 算法的结构    3.7.3 算法的程序实现    3.7.4 实验计算和结果分析  3.8 算法策略和运行参数对模拟退火算法性能的影响  ……第4章 无时限单向配送车辆优化调度问题的遗传算法及其改进第5章 有时限单向配送车辆优化调度问题的模型和算法第6章 双向配送车辆优化调度问题的模型和算法第7章 多配送中心车辆优化调度问题的模型和算法第8章 动态配送车辆优化调度问题的模型和算法参考文献

作者简介

《配送车辆优化调度模型与算法》中分别建立了无时限单向、有时限单向、无时限双向和有时限双向单配送中心车辆优化调度问题，无时限和有时限多配送中心车辆优化调度问题以及动态车辆配送优化调度问题和动态网络配送车辆优化调度问题的基于直观描述的数学模型。分别设计和实现了无时限单向配送车辆优化调度问题的爬山算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、基本遗传算法、爬山遗传算法和模拟退火遗传算法，并通过实验计算分析了有关算法策略和运行参数对各种算法性能的影响。分别设计并实现了硬时间窗单向、软时间窗单向、无时限双向、硬时间窗双向和软时间窗双向配送车辆优

化调度问题以及无时限和有时限多配送中心车辆优化调度问题的禁忌搜索算法和模拟退火算法，设计并实现了动态车辆配送优化调度问题的两阶段算法以及动态网络配送车辆优化调度问题的遗传算法，并通过实验计算证明了上述算法的良好性能。

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