電子商務物流配送：車輛路徑方案的智能生成方法（簡體書）

本書針對網上零售企業物流配送中的車輛路徑問題，以大幅度縮減問題求解的狀態空間為突破口，引入知識工程和運籌學理論，從物流配送區域及客戶的聚類分析著手，剖析分區後車輛路徑方案形成的規律，提出適用于自動生成車輛路徑方案的搜索算法，構建車輛路徑方案求解模型，設計車輛路徑方案智能求解系統。該方法克服了已有研究成果中可行的車輛路徑方案集合隨著客戶點增加急劇膨脹的缺陷，大大削減了車輛路徑可行方案的數量與客戶數量的增減相關性。本書中的研究成果可為同領域的相關研究工作，如電子商務環境下車輛的實時監控、實時優化調度等，提供借鑒和參考。本書可供從事電子商務物流管理、物流優化的管理人員及科研人員參考使用。

黃敏芳，華北電力大學經濟與管理學院副教授。2009年畢業于大連理工大學，獲得工學博士學位。2009年6月進入華北電力大學經濟與管理學院任教。主要從事供應鏈與物流管理的課程教學與相關工作。主要研究方向為電子商務物流管理與智能優化。先後主持了2項國家自然科學基金項目，1項北京市哲學社會科學規劃項目，1項教育部高校博士點基金（新教師類）。在國內外重要學術刊物及會議論文集上發表論文三十餘篇。參編著作一部，譯著一部。

前言
隨著電子商務的蓬勃發展，網上零售業交易規模不斷擴大，網購訂單量呈現飛速增長，預計到2020年全國快遞總量可達千億件。面對如此巨大的訂單量，以及近年來頻繁出現的爆倉困境，網上零售企業意識到如何保證高效的物流配送成為急迫任務。從本質上講，電子商務物流配送問題可以歸結為一種車輛路徑問題。車輛路徑問題是物流運作管理面臨的難點問題。選取恰當的車輛路徑，可以加快對客戶需求的響應速度，提高服務質量，增強客戶對物流配送環節的滿意度，降低服務商的運作成本。由於每天客戶訂購的商品品種和數量、訂單量、所需車型與數量、行走路線、送貨時間都不相同，因此該類物流配送決策問題屬￿多目標動態實時優化問題，並且電子商務物流要求快速決策，這更增加了該問題的求解難度。而已有的定量優化方法所能解決的配送問題的規模很有限，並且往往僅以成本優化為目標而忽略了決策所耗費的時間。基於經驗的定性決策方法雖能靈活有效地處理問題求解過程中的定性因素，但是這類方法在科學性和有效性上不佔優勢。若能在車輛路徑問題的定量計算過程中融入人類的啟發式求解知識，縮減問題求解的解空間規模，即將人的智能與機器的效能、定性推理與定量計算有機結合起來，將有利於提高問題求解的科學性和智能性。
本書以作者近年在電子商務物流管理中的研究工作為主，從縮減解空間入手，以節省求解時空成本為突破口，引入知識工程、模糊聚類分析、人工智能和運籌學理論，按照“物流配送區域及客戶的聚類分析→車輛路徑方案的智能生成→模型的構建及求解”這一研究思路，提出一種定性推理與定量分析相結合的方法來求解車輛路徑問題這類複雜的決策問題，並構建“快速高效、實時在線”的智能求解系統。本書研究工作的意義在於為網上零售企業物流配送問題的優化決策提供一種新方法，為計算機在線智能地生成物流配送方案提供新工具，有利於促進人工智能與運籌學等相關學科的交叉與融合，提高物流配送理論的科學性、實用性和普適性，豐富和完善電子商務物流管理理論。在實踐上，理論成果可用於指導電子商務企業車輛調度人員的實際作業，有助於電子商務企業實現效率與客戶服務水平的綜合提升，從而提高其競爭優勢。
全書共分7章，前6章由黃敏芳撰寫，第7章由黃敏芳、張源凱共同撰寫，全書由王顏新副教授校對。
由於時間和作者水平有限，書中不足之處在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

作 者

目錄
第1章 電子商務物流配送概述 1
1.1　電子商務物流配送的現狀 2
1.2　電子商務物流配送的特徵與模式 3
1.2.1　電子商務物流配送的特徵 3
1.2.2　電子商務物流配送模式 6
1.3　電子商務物流智能配送 9
1.4　車輛路徑問題 10
1.5　研究意義 11
1.6　研究內容與研究方法 12
第2章 相關研究問題的評述 15
2.1　網上零售物流配送問題的研究進展 16
2.1.1　VRP優化模型的研究進展 17
2.1.2　VRP求解方法的研究進展 21
2.1.3　大規模VRP求解方法的研究進展 27
2.1.4　2E-VRP的研究進展 30
2.2　基於知識的方案生成方法及決策支持系統生成器的研究進展 33
2.2.1　知識表示方法的國內外研究進展 33
2.2.2　人工智能搜索算法的研究進展 36
2.2.3　決策支持系統生成器的研究進展 39
2.3　國內外相關研究小結 40
第3章 物流配送區域及客戶的聚類分析 41
3.1　VRP數學模型及其求解難度分析 42
3.1.1　VRP的描述及模型的建立 42
3.1.2　VRP求解難度分析 44
3.2　物流配送區域及客戶的聚類分析原理及影響因素分析 45
3.2.1　物流配送區域及客戶的聚類分析原理 45
3.2.2　物流配送區域及客戶聚類的影響因素分析 46
3.3　基於知識的物流配送區域及客戶的劃分方法 46
3.3.1　物流配送區域及客戶劃分的定性影響因素分析 46
3.3.2　物流配送區域及客戶劃分的知識描述實例 49
3.4　基於模糊聚類的客戶分群 51
3.5　實例驗證 55
3.5.1　物流配送區域及客戶聚類實例一 55
3.5.2　物流配送區域及客戶聚類實例二 56
3.6　小結 59
第4章 車輛路徑方案智能生成方法及求解模型 61
4.1　車輛路徑方案的形成過程及各參數的變化分析 62
4.1.1車輛路徑方案的形成過程 62
4.1.2　車輛路徑方案形成過程中各參數變化情況的小結 63
4.2　生成車輛路徑方案的智能搜索算法 65
4.3　車輛路徑方案生成的控制策略 67
4.4　車輛路徑方案求解模型及方案解與實際問題行車方案的映射 69
4.4.1　車輛路徑方案求解模型的構建 69
4.4.2　車輛路徑方案的解與實際問題行車方案的映射 70
4.5　實例驗證 71
4.6　小結 75
第5章 車輛路徑方案智能求解系統研究 76
5.1　車輛路徑方案智能求解系統的分析 77
5.2　車輛路徑方案智能求解系統的設計 77
5.2.1　車輛路徑方案智能求解系統的結構 78
5.2.2　車輛路徑方案智能求解系統的流程圖 78
5.2.3　車輛路徑方案智能求解系統的數據庫和知識庫的設計 79
5.2.4　模型求解軟件的選擇及接口的設計 85
5.3　車輛路徑方案智能求解系統的實現 86
5.4　小結 88
第6章 應用研究及系統性能分析 89
6.1　應用研究 90
6.1.1　問題描述及抽象 90
6.1.2　車輛路徑方案的生成及模型的建立 92
6.2　車輛路徑方案智能求解系統的性能分析 94
6.3　對比分析 95
6.4　小結 97
第7章 新興網上零售模式物流配送問題案例研究 98
7.1　大型網上超市的物流配送問題 99
7.1.1　引言 99
7.1.2　訂單分配與物流配送聯合優化問題的描述及模型構建 101
7.1.3　問題求解算法 102
7.1.4　算例分析 105
7.2　有機蔬菜網上直銷的“農―宅”配送車輛路徑方案智能
生成方法 108
7.2.1　引言 108
7.2.2　有機蔬菜網上直銷的“農―宅”配送VRP的求解方法 109
7.2.3　“農―宅”配送車輛路徑方案在線智能生成系統的構建 115
7.2.4　算例分析 116
7.2.5　小結 118
結論 120
參考文獻 122