智能供應(yīng)鏈：運(yùn)籌優(yōu)化理論與實戰(zhàn)
定 價：118 元
- 作者：莊曉天 等
- 出版時間：2024/10/1
- ISBN：9787121487736
- 出 版 社：電子工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP301.6
- 頁碼：272
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：16開
本書主要涉及智能供應(yīng)鏈優(yōu)化領(lǐng)域的算法理論知識與行業(yè)實踐案例，涵蓋了供應(yīng)鏈管理的基礎(chǔ)內(nèi)容，通過實際案例具象化介紹如何運(yùn)用運(yùn)籌優(yōu)化算法解決企業(yè)遇到的供應(yīng)鏈管理問題，并詳細(xì)闡述了各個案例的問題產(chǎn)生背景、建模過程、算法設(shè)計、求解代碼。其中，案例按照供應(yīng)鏈規(guī)劃、計劃和執(zhí)行三個維度組織，規(guī)劃篇從點(diǎn)到線再到面，逐步講述了供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計過程；計劃篇以商品為對象，按照其從入庫、在庫到出庫的不同存在形式，分別描述了入庫前的品類規(guī)劃、在庫時的庫存管理、出庫后的包裹計劃；執(zhí)行篇則聚焦于供應(yīng)鏈組成要素的日常運(yùn)營過程，講述了人、貨、車、場四個要素在實操過程中遇到的調(diào)度問題。每個案例都包含了線性規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、基本統(tǒng)計學(xué)方法等建模方法的實操過程，讓讀者更好地了解使用高深算法解決實際問題的過程。
莊曉天，美國亞利桑那州立大學(xué)博士，北京市人工智能正高級工程師?，上海交通大學(xué)?、西安交通大學(xué)、華南理工大學(xué)、北京理工大學(xué)、北京交通大學(xué)、北京郵電大學(xué)、東南大學(xué)、北京工商大學(xué)、東北大學(xué)研究生校外導(dǎo)師，中國科學(xué)院大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)MBA導(dǎo)師。曾在國際SCI期刊、會議發(fā)表20余篇論文?，國家專利授權(quán)40余項。曾獲得中國物流與采購聯(lián)合會科技創(chuàng)新人物、倉儲技術(shù)先鋒人物，科技進(jìn)步一、二、三等獎，中國交通運(yùn)輸協(xié)會科技創(chuàng)新青年，國家郵政局郵政行業(yè)科技英才，郵政行業(yè)科學(xué)技術(shù)一、二、三等獎。多次在供應(yīng)鏈、物流、人工智能、運(yùn)籌優(yōu)化等領(lǐng)域的行業(yè)峰會發(fā)表主題演講，參與多個國家自然科學(xué)基金項目，省部級重點(diǎn)科技項目。研究成果得到CCTV2《經(jīng)濟(jì)半小時》、中國日報網(wǎng)的專項報道。
目
錄
開 篇
第1章 智能供應(yīng)鏈概述 2
1.1 什么是供應(yīng)鏈 2
1.2 供應(yīng)鏈目標(biāo) 5
1.3 優(yōu)化的重要性 7
1.4 供應(yīng)鏈的不同階段 7
1.4.1 供應(yīng)鏈規(guī)劃 8
1.4.2 供應(yīng)鏈計劃 10
1.4.3 供應(yīng)鏈執(zhí)行 11
1.5 供應(yīng)鏈智能決策六階段理論 12
1.6 本書學(xué)習(xí)路線 13
運(yùn)籌優(yōu)化理論篇
第2章 運(yùn)籌算法相關(guān)概念 16
2.1 線性規(guī)劃 17
2.2 混合整數(shù)規(guī)劃 17
2.3 二次約束規(guī)劃 17
2.4 多目標(biāo)規(guī)劃 18
2.5 常用求解算法簡介 18
2.5.1 分支定界算法 18
2.5.2 拉格朗日松弛 20
2.5.3 列生成算法 22
2.5.4 動態(tài)規(guī)劃 23
2.5.5 Benders分解算法 25
第3章 供應(yīng)鏈場景下常見的運(yùn)籌優(yōu)化經(jīng)典問題 28
3.1 設(shè)施選址問題 28
3.2 多商品網(wǎng)絡(luò)流問題 31
3.3 軸輻射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題 33
3.4 旅行商問題 35
3.5 車輛路徑規(guī)劃問題 38
3.6 庫存優(yōu)化問題 40
3.7 裝箱問題 43
第4章 常用優(yōu)化求解器 46
4.1 Gurobi 47
4.1.1 安裝Gurobi 47
4.1.2 激活Gurobi 48
4.1.3 模型輸入 49
4.1.4 查看求解日志 52
4.1.5 查看求解結(jié)果 53
4.2 COPT 53
4.2.1 安裝COPT 54
4.2.2 配置COPT許可 54
4.2.3 模型輸入 55
4.2.4 查看求解日志 57
4.2.5 查看求解結(jié)果 58
4.3 SCIP 58
4.3.1 安裝SCIP 59
4.3.2 模型輸入 59
4.3.3 查看求解日志 60
4.3.4 查看求解結(jié)果 62
智能供應(yīng)鏈規(guī)劃篇
第5章 點(diǎn)：倉儲網(wǎng)絡(luò)選址 64
5.1 背景介紹 65
5.2 問題描述 66
5.2.1 倉庫選址決策 66
5.2.2 覆蓋范圍調(diào)整 66
5.2.3 倉儲網(wǎng)絡(luò)綜合優(yōu)化 66
5.3 問題抽象與建模 67
5.3.1 問題抽象 67
5.3.2 參數(shù)定義 68
5.3.3 數(shù)學(xué)模型 70
5.4 計算結(jié)果分析 75
5.4.1 成本時效分析 75
5.4.2 倉庫節(jié)點(diǎn)分析 76
5.4.3 線路流量分析 77
5.5 倉儲網(wǎng)絡(luò)選址案例分析 77
5.5.1 背景描述 77
5.5.2 結(jié)果分析 80
5.6 本章小結(jié) 81
第6章 點(diǎn)：分揀功能定位 82
6.1 背景介紹 83
6.2 問題描述 84
6.2.1 分揀中心功能介紹 84
6.2.2 車輛運(yùn)輸成本和分揀操作成本（集貨策略） 86
6.3 問題抽象與建模 88
6.3.1 問題抽象 88
6.3.2 參數(shù)定義 90
6.3.3 數(shù)學(xué)模型 91
6.4 分揀功能定位案例分析 95
6.4.1 背景描述 95
6.4.2 結(jié)果分析 97
6.5 本章小結(jié) 99
第7章 線：物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 100
7.1 背景介紹 101
7.1.1 物流網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)介紹 101
7.1.2 國內(nèi)主流物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析 102
7.2 問題描述 103
7.2.1 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的相關(guān)術(shù)語 103
7.2.2 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃重點(diǎn)考慮的因素 104
7.3 問題抽象與建模 104
7.3.1 參數(shù)定義 105
7.3.2 數(shù)學(xué)模型 105
7.4 算法方案 107
7.4.1 使用分區(qū)求解算法產(chǎn)生初始解 107
7.4.2 使用列生成算法加速優(yōu)化問題收斂 108
7.5 物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃案例分析 111
7.5.1 背景描述 111
7.5.2 結(jié)果分析 113
7.6 本章小結(jié) 114
第8章 面：配送路區(qū)劃分 115
8.1 背景介紹 116
8.2 問題描述 116
8.2.1 搭建AOI底層數(shù)據(jù)庫 116
8.2.2 選取評價指標(biāo) 117
8.2.3 明確核心問題 118
8.3 問題抽象與建模 120
8.3.1 參數(shù)定義 121
8.3.2 約束條件 122
8.3.3 目標(biāo)函數(shù) 123
8.3.4 數(shù)學(xué)模型 124
8.4 路區(qū)劃分案例分析 125
8.4.1 背景描述 125
8.4.2 結(jié)果分析 128
8.5 本章小結(jié) 129
智能供應(yīng)鏈計劃篇
第9章 品類：商品分倉備貨 132
9.1 背景介紹 133
9.2 問題描述 135
9.2.1 商品 135
9.2.2 倉庫 136
9.3 一品一倉的商品分倉模型 137
9.3.1 參數(shù)定義 137
9.3.2 目標(biāo)函數(shù) 138
9.3.3 數(shù)學(xué)模型 138
9.4 品類可分倉的商品分倉模型 140
9.4.1 參數(shù)定義 140
9.4.2 目標(biāo)函數(shù) 141
9.4.3 數(shù)學(xué)模型 141
9.5 商品分倉備貨案例分析 143
9.5.1 背景描述 143
9.5.2 結(jié)果分析 145
9.6 本章小結(jié) 146
第10章 庫存：庫存管理優(yōu)化 148
10.1 背景介紹 149
10.2 問題描述 150
10.2.1 補(bǔ)貨參數(shù)制定困難 151
10.2.2 補(bǔ)貨頻次難以控制 152
10.3 補(bǔ)貨參數(shù)推薦 152
10.3.1 方案流程 153
10.3.2 參數(shù)定義 154
10.3.3 小結(jié) 157
10.4 補(bǔ)貨頻次優(yōu)化 157
10.4.1 參數(shù)的介紹 157
10.4.2 參數(shù)的計算方法 158
10.4.3 進(jìn)銷存模擬流程 159
10.4.4 值的計算和選取 160
10.4.5 小結(jié) 162
10.5 庫存管理優(yōu)化案例分析 162
10.5.1 背景描述 162
10.5.2 結(jié)果分析 163
10.6 本章小結(jié) 165
第11章 包裹：分揀集包優(yōu)化 166
11.1 背景介紹 167
11.2 問題描述 168
11.2.1 走貨路徑與建包路徑 169
11.2.2 建包業(yè)務(wù)運(yùn)營規(guī)則 170
11.2.3 場地集包資源限制 170
11.3 問題抽象與建模 171
11.3.1 問題抽象 171
11.3.2 參數(shù)定義 171
11.3.3 目標(biāo)函數(shù) 172
11.3.4 數(shù)學(xué)模型 173
11.4 集包案例分析 174
11.4.1 案例描述 174
11.4.2 模型結(jié)果 176
11.5 本章小結(jié) 178
智能供應(yīng)鏈執(zhí)行篇
第12章 人：倉內(nèi)揀貨調(diào)度 180
12.1 背景介紹 181
12.2 問題描述 182
12.3 問題抽象與建模 184
12.3.1 參數(shù)定義 184
12.3.2 目標(biāo)函數(shù) 185
12.3.3 數(shù)學(xué)模型 186
12.4 算法方案 188
12.4.1 精確解求解 188
12.4.2 自適應(yīng)大規(guī)模鄰域搜索算法 189
12.5 案例分析 193
12.5.1 背景描述 193
12.5.2 結(jié)果分析 193
12.6 本章小結(jié) 195
第13章 貨：庫存分配均衡 196
13.1 背景介紹 197
13.1.1 庫存分配及庫存均衡應(yīng)用的場景 198
13.1.2 庫存分配及庫存均衡面臨的挑戰(zhàn) 198
13.2 問題描述 199
13.2.1 庫存分配 199
13.2.2 倉間調(diào)撥 201
13.3 庫存分配模型 202
13.3.1 參數(shù)定義 202
13.3.2 目標(biāo)函數(shù) 203
13.3.3 數(shù)學(xué)模型 204
13.4 倉間調(diào)撥模型 205
13.4.1 參數(shù)定義 205
13.4.2 目標(biāo)函數(shù) 206
13.4.3 數(shù)學(xué)模型 208
13.5 案例分析 209
13.5.1 背景描述 209
13.5.2 結(jié)果分析 212
13.6 本章小結(jié) 213
第14章 車：城配車輛調(diào)度 214
14.1 背景介紹 215
14.2 問題描述 215
14.2.1 選取評價指標(biāo) 217
14.2.2 明確核心問題 217
14.3 零擔(dān)調(diào)度（零擔(dān)轉(zhuǎn)整車） 218
14.3.1 問題抽象 218
14.3.2 模型建立 219
14.3.3 算法設(shè)計 221
14.4 整車調(diào)度（整車降車型） 222
14.5 整車串點(diǎn) 224
14.5.1 問題抽象 224
14.5.2 模型建立 224
14.6 城配案例分析 225
14.6.1 零擔(dān)調(diào)度 225
14.6.2 結(jié)果分析 227
14.7 本章小結(jié) 229
第15章 場：分揀設(shè)備調(diào)度 230
15.1 背景介紹 231
15.2 問題描述 234
15.2.1 小件環(huán)形分揀機(jī)產(chǎn)能計算 234
15.2.2 小件環(huán)形分揀機(jī)產(chǎn)能影響因素分析 236
15.2.3 小件環(huán)形分揀機(jī)產(chǎn)能提升效益分析 237
15.3 問題抽象與建模 237
15.3.1 需求格口數(shù)量確定 238
15.3.2 需求格口排布 239
15.3.3 算法方案 243
15.4 分揀設(shè)備調(diào)度案例分析 244
15.4.1 背景描述 244
15.4.2 結(jié)果分析 245
15.5 本章小結(jié) 247
第16章 總 結(jié) 248
16.1 本書回顧 248
16.2 算法工程師工作的5大真相 249
16.3 算法工程師成長的5個建議 250
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