逆向物流车辆路径优化及智能算法

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

7.2.1 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

8.2.1 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

《逆向物流车辆路径优化及智能算法》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。