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『簡體書』物流配送车辆路径问题及其智能优化算法

書城自編碼： 2177039
分類：簡體書→大陸圖書→管理→生产与运作管理
作者： 吴斌 著
國際書號(ISBN)： 9787509617656
出版社： 经济管理出版社
出版日期： 2013-11-01


書度/開本： 16开

售價：HK$ 103.4

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內容簡介：
车辆路径问题是物流配送中的关键问题之一．在企业实践中具有广泛的应用背景。同时，车辆路径问题又是运筹学中的经典问题，存在大规模、多约束、多极值等NP特点，也一直是学术研究的热点问题。吴斌等编著的《物流配送车辆路径问题及其智能优化算法》详细、全面地介绍了近些年来车辆路径问题最新的研究进展，系统地研究了遗传算法、粒子群算法、差分进化算法等多种智能优化算法在多种车辆路径问题模型中的应用。
《物流配送车辆路径问题及其智能优化算法》可供管理科学与工程、MBA、计算机、自动化等相关学科的教师．学生和科研人员阅读，也可作为相关专业研究生教材或教学参考书，特别是可供从事物流相关工作的管理人员阅读和参者。
關於作者：
吴斌，男，1979年生，河南郑州人．工学博士，副教授，奥地利维也纳大学访问学者。现在南京工业大学经济与管理学院工业工程系从事物流相关方面的教学与科研工作。近1O年来一直从事物流系统的建模与优化方面的研究工作。目前主持江苏省自然科学基金、教育部人文社科基金等项目，参与完成863、国家自然科学基金等多项国家级项目的研发工作。获得浙江省科学技术奖、江苏省优秀本科毕业设计一等奖指导教师、南京市优秀自然科学论文等多项省部级以上教学科研奖励。在《Expert Systerns with Applicatlorls》、《系统工程理论与实践》等国内外著名刊物发表论文30余篇，已被SCI、El、IsTP收录20多篇次。
目錄：
第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
第二节 组合优化与计算复杂性
一、组合优化问题
二、计算复杂性
第三节 车辆路径问题的描述及分类
一、车辆路径问题的描述
二、车辆路径问题的分类
第四节 车辆路径问题的算法
一、精确算法
二、启发式算法
三、智能优化算法
第五节 本书的主要内容
参考文献
第二章 智能优化算法概述
第一节 遗传算法
一、遗传算法的原理
二、基本遗传算法
三、遗传算法的要素及其经典执行策略
四、遗传算法的应用领域
第二节 量子进化算法
一、基本量子进化算法
二、量子进化算法的改进
三、量子进化算法的应用领域
第三节 差分进化算法
一、差分进化算法的原理
二、差分进化算法的改进
三、差分进化算法的应用领域
第四节 粒子群算法
一、群体智能的概念
二、基本粒子群算法
三、粒子群算法的改进
四、粒子群算法的应用领域
第五节 人工鱼群算法
一、人工鱼群算法的原理
二、基本人工鱼群算法
三、人工鱼群算法的改进
四、人工鱼群算法的应用领域
参考文献
第三章 有能力约束车辆路径问题的智能优化算法研究
第一节 CVRP的数学模型
第二节 CvRP的离散粒子群算法研究
一、离散粒子群算法求解cVRP的过程
二、算法复杂度分析
三、实验及分析
第三节 CvRP的实数编码粒子群算法研究
一、实数编码粒子群算法
二、算法求解过程
三、算法复杂度分析
四、实验及分析
第四节 CVRP的双种群遗传算法研究
一、双种群遗传算法的原理
二、算法求解过程
三、算法复杂度分析
四、实验及分析
第五节 CVRP的人工鱼群算法研究
一、人工鱼群算法求解CVRP的过程
二、算法复杂度分析
三、实验及分析
第六节 几种算法的分析对比
参考文献
第四章 有能力约束开放式车辆路径问题研究
第一节 开放式车辆路径问题的研究现状
第二节 OVRP的数学模型
第三节 粒子群算法在0vRP中的应用研究
一、算法求解过程
二、算法复杂度分析
三、实验及分析
参考文献
第五章 基于客户满意度的开放式车辆路径问题研究
第一节 基于客户满意度的0VRP的数学模型
一、模糊时间窗口
二、数学模型
第二节 启发式算法
一、客户插入可行性分析
二、改进的最邻近启发式算法
三、改进的最廉价插入算法
第三节 算法求解过程
第四节 算法复杂度分析
第五节 实验及分析
一、实验数据
二、算法参数讨论
三、结果分析
参考文献
第六章 动态网络开放式车辆路径问题研究
第一节 国内外研究现状
第二节 动态网络0VRP的模型
一、数学模型
二、时间依赖函数
第三节 自适应惯性权重调整粒子群算法
一、粒子群算法惯性权重调整方法
二、自适应惯性权重调整粒子群算法
三、算法求解过程
第四节 算法复杂度分析
第五节 实验及分析
一、实验数据
二、结果分析
参考文献
第七章 具有同时集送货需求的车辆路径问题研究
第一节 引言
第二节 VRPSDP问题描述
一、VRPSDP的数学模型
二、VRPSDP问题性质分析
第三节 混沌量子进化算法对VRPSDP的优化求解
一、混沌量子进化算法
二、混沌量子进化算法求解VRPsDP的过程
三、实验结果与分析
第四节 双倍体差分进化粒子群算法在vRPsDP中的应用研究
一、算法原理
二、双倍体差分进化算法求解VRPSDP的过程
三、算法复杂度分析
四、实验结果与分析
参考文献

 

 

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