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内容大纲
本书旨在为读者提供一套系统而全面的知识体系，涵盖物流优化问题、智能优化算法和FlexSim物流仿真，帮助读者理解并应用这些工具与技术，以解决实际物流管理中的各种复杂问题。本书分为以下三篇。
第1篇，物流优化问题。这一部分详细介绍了物流优化的经典问题，包括旅行商问题、车辆路径优化问题、物流中心选址问题和物流网络优化问题。每个问题都配有具体的数学模型、符号定义和应用实例，以帮助读者全面理解与掌握这些优化问题。
第2篇，智能优化算法。该算法是解决复杂优化问题的有效工具。这一部分介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法和粒子群算法等经典智能优化算法。通过对算法原理、实现流程和应用示例的详细讲解，读者可以深入了解这些算法并学会如何在实际问题中应用它们。
第3篇，FlexSim物流仿真。仿真技术在现代物流系统的设计和优化中发挥着重要作用。这一部分以FlexSim软件为例，介绍了仿真数据输入、仿真数据输出、仿真数据分析和仿真应用实例。通过对具体案例的讲解，读者可以学会如何利用FlexSim对物流系统进行仿真建模和优化分析。
本书既适用于物流管理、交通运输规划与管理等相关专业的本科生和研究生，也可供从事物流优化和智能优化算法研究与应用的工程技术人员和研究人员参考使用。我们希望本书能够为读者提供有价值的知识及工具，帮助他们在学术研究和实际应用中取得成功。 -
作者介绍
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目录
第1篇 物流优化问题
模型引入
第1章 旅行商问题
1.1 本章导读
1.1.1 内容提示
1.1.2 学习目标
1.1.3 思考题
1.2 旅行商问题概述
1.2.1 问题定义
1.2.2 数学模型
1.2.3 应用领域
1.3 同时取送货旅行商问题
1.3.1 问题描述
1.3.2 符号定义
1.3.3 模型构建
1.4 带时间窗的旅行商问题
1.4.1 问题描述
1.4.2 符号定义
1.4.3 模型构建
1.5 均衡多旅行商问题
1.5.1 问题描述
1.5.2 符号定义
1.5.3 模型构建
1.6 簇旅行商问题
1.6.1 问题描述
1.6.2 符号定义
1.6.3 模型构建
1.7 LINGO求解模型
1.7.1 软件简介
1.7.2 LINGO代码
1.7.3 运算结果
第2章 车辆路径优化问题
2.1 本章导读
2.1.1 内容提示
2.1.2 学习目标
2.1.3 思考题
2.2 车辆路径优化问题概述
2.2.1 问题定义
2.2.2 数学模型
2.2.3 问题分类
2.3 带载货限制的车辆路径优化问题
2.3.1 问题描述
2.3.2 符号定义
2.3.3 模型构建
2.4 同时取送货的车辆路径优化问题
2.4.1 问题描述
2.4.2 符号定义
2.4.3 模型构建
2.5 带时间窗的车辆路径优化问题
2.5.1 问题描述
2.5.2 符号定义
2.5.3 模型构建
2.6 多配送中心的车辆路径优化问题
2.6.1 问题描述
2.6.2 符号定义
2.6.3 模型构建
2.7 CPLEX求解模型
2.7.1 软件简介
2.7.2 MATLAB调用CPLEX
2.7.3 运算结果
第3章 物流中心选址问题
3.1 本章导读
3.1.1 内容提示
3.1.2 学习目标
3.1.3 思考题
3.2 物流中心选址问题概述
3.2.1 基本概念
3.2.2 原则和影响因素
3.2.3 数学模型
3.3 考虑容量限制的选址问题
3.3.1 问题描述
3.3.2 符号定义
3.3.3 模型构建
3.4 考虑容量等级的选址问题
3.4.1 问题描述
3.4.2 符号定义
3.4.3 模型构建
3.5 考虑备用覆盖的选址问题
3.5.1 问题描述
3.5.2 符号定义
3.5.3 模型构建
3.6 考虑期望覆盖的选址问题
3.6.1 问题描述
3.6.2 符号定义
……
第2篇 智能优化算法
第3篇 FleSim物流仿真
参考文献
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