钢铁生产调度智能优化与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:冶金工业出版社

作者:高慧敏、曾建潮

出品人:

页数:165

译者:

出版时间:2006-7

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502440275

丛书系列:

图书标签:

• 钢铁
• 钢铁冶金
• 智能调度
• 优化算法
• 生产管理
• 工业互联网
• 人工智能
• 大数据分析
• 机器学习
• 物流优化
• 智能制造

好的，这是一份关于图书《现代物流配送网络规划与仿真》的详细简介，完全不涉及《钢铁生产调度智能优化与应用》的内容，力求专业、详实，并呈现出专业著作的风格。 --- 现代物流配送网络规划与仿真 —— 理论模型、关键技术与实践案例解析 作者： [此处可留空或代指作者群] ISBN： [待定] 页码： 约 680 页 定价： [待定] 出版社： [专业学术出版社名称] --- 图书概述 《现代物流配送网络规划与仿真》是一部系统性、前沿性的专著，专注于解决当前全球供应链体系中最为核心和复杂的挑战之一：高效、弹性与低成本的物流配送网络设计与运营优化。本书深入剖析了从宏观网络布局到微观路径选择的全链条优化理论与工程实践，特别强调了数据驱动的决策支持系统在复杂动态环境下的应用价值。 面对电子商务爆炸式增长、供应链中断风险加剧以及日益严格的环保要求，传统的静态网络设计方法已无法适应现代商业环境对响应速度和成本控制的“双重挤压”。本书旨在为物流工程师、供应链管理者、运营研究专家以及相关专业院校师生，提供一套融合运筹学、信息技术、空间分析和系统工程的综合性理论框架与实用工具。 全书内容紧密围绕“规划”与“仿真”两大核心支柱展开，不仅构建了严谨的数学模型，更结合现代计算能力，探讨了如何利用先进的仿真技术对规划方案进行充分验证和风险评估。 --- 核心内容模块详解 本书共分为七个主要部分，循序渐进地构建了现代物流配送网络规划与仿真的完整知识体系： 第一部分：现代物流网络基础理论与挑战 本部分首先界定了现代物流配送网络的内涵、结构要素（如配送中心、转运点、服务区域、运输资源）及功能层级。重点剖析了当前驱动网络重构的关键因素，包括“最后一公里”的成本黑洞、逆向物流的复杂性、多模式运输集成需求以及对实时可见性的迫切追求。系统回顾了经典的网络选址模型（如设施选址问题P-Median, P-Center）及其在数字化转型背景下的局限性，并引入了弹性（Resilience）和可持续性（Sustainability）作为新增的优化目标函数。 第二部分：多层级配送网络规划的数学模型 这是本书的理论核心。详细阐述了如何构建和求解多层级、多产品、多目标下的物流网络设计模型。 1. 选址与容量配置模型（Facility Location and Capacity Allocation）： 引入随机需求、固定成本与变动成本的联合优化模型，探讨设施的战略性布局。 2. 库存与配送协调模型： 将库存策略（如安全库存、补货点）嵌入到网络设计决策中，研究库存分布对整体物流成本和客户服务水平的影响。 3. 面向碳排放的网络优化： 构建考虑碳足迹的规划模型，探讨利用清洁能源运输和优化仓库布局以实现环境友好型物流的路径。 第三部分：动态路径规划与调度（VRP的深度拓展） 本部分聚焦于配送网络运营层的关键挑战——车辆路径问题（VRP）。超越了基础的CVRP和VRPTW，深入研究了更贴近现实的复杂变种： 时变与动态VRP (TDVRP/DVRP)： 考虑交通拥堵、突发订单和资源动态分配的实时决策机制。 多资源异构VRP (Multi-Resource VRP)： 融合不同载重能力、不同能源类型车辆的调度策略。 集成装载与路径的优化： 探讨装载约束（如3D装箱问题）如何反作用于路径优化，实现装载效率与配送效率的统一。 第四部分：供应链风险与网络弹性分析 在当前全球不确定性增加的背景下，本章强调了网络弹性设计的重要性。 1. 风险建模： 引入故障树分析（FTA）和贝叶斯网络，对关键节点的失效概率进行量化。 2. 弹性恢复策略： 探讨冗余设计（如备用仓库、多路径网络）与快速恢复机制（如动态重新路由算法）的成本效益权衡。 3. 压力测试框架： 建立一套系统化的框架，用于评估网络在极端事件（如自然灾害、港口关闭）下的性能衰减情况。 第五部分：物流网络仿真的理论基础与建模方法 详细介绍了系统仿真技术在物流规划中的应用。 仿真范式选择： 深入对比基于事件的仿真（DES）和基于代理的仿真（ABM）在刻画物流系统行为上的优劣。 数据采集与预处理： 讨论如何将实际历史数据（交通流量、订单频率、处理时间）转化为高保真度的仿真输入参数。 模型验证与确认（V&V）： 提供了严格的步骤和统计检验方法，确保仿真模型能够准确反映真实世界的运行状况。 第六部分：先进仿真工具与平台应用 本部分侧重于工程实践，介绍主流仿真软件（如AnyLogic, FlexSim等）在物流领域的高级应用技巧。 集成化仿真案例： 通过一个大型区域配送中心的端到端仿真案例，演示如何整合自动化设备（AGV/AS/RS）、人员操作与外部运输资源的协同优化。 多主体仿真（Agent-Based Modeling）在需求预测中的应用： 如何通过模拟市场参与者的决策行为，来预测和应对需求波动对网络造成的冲击。 仿真驱动的“数字孪生”构建： 探讨如何利用仿真模型为实际运营系统搭建数字映射，实现实时性能监控和前瞻性优化。 第七部分：案例研究与未来展望 收录了多个来自快消品（FMCG）、医药冷链和高价值电子元件等不同行业的实际网络规划与优化案例，展示了理论模型和仿真工具在解决真实世界复杂问题中的落地过程。最后，展望了量子计算对大规模组合优化问题的潜在影响，以及AI/机器学习技术在提升网络预测精度和辅助决策方面的最新研究方向。 --- 本书特色 1. 理论深度与工程广度并重： 兼顾了运筹学中优化模型的基础严谨性，以及面向工业界应用的软件实现和数据处理能力。 2. 前沿性视角： 重点关注了弹性、可持续性和数字化转型背景下的网络重构，内容紧跟行业发展脉搏。 3. 模型可操作性强： 提供的数学模型和算法描述，均配有清晰的输入参数定义和输出结果解释，便于读者转化为实际的求解脚本或商业方案。 4. 仿真与优化闭环： 强调仿真不是简单验证，而是融入规划过程的迭代工具，实现从“设计-测试-优化”的闭环管理。 适用读者对象 物流、供应链管理、工业工程、运筹学等相关专业的研究生及高年级本科生。 企业中负责物流网络规划、仓库选址、运输调度及供应链战略的决策者和工程师。 致力于发展供应链数字化转型和智能物流解决方案的IT技术人员。 从事交通规划、区域经济布局的政府及咨询机构专业人士。

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我是在一个关于供应链弹性的行业研讨会上偶然听闻这本书的，当时演讲者极力推崇其在“实时决策支持”方面的创新。作为一名长期关注运营管理和精益生产的顾问，我最关心的是理论如何落地，以及它是否真的能提供一套可操作的框架。翻阅书中关于数据驱动决策的部分时，我发现作者并未满足于停留在概念层面。他似乎构建了一个严密的逻辑体系，去阐释如何将海量的传感器数据转化为可预测的性能指标，并进一步指导生产排程。我尤其欣赏其中对“约束条件”处理的细腻之处，钢铁生产中的约束简直是错综复杂，从设备维护周期到环保排放限制，每一个环节都像一根绷紧的弦。这本书没有回避这些复杂性，反而将其视为创新的源泉。它不是在说“用AI解决所有问题”，而是在展示“如何针对性地将特定智能技术嵌入到特定约束情境中，以实现次优甚至最优的平衡点”。这种务实且深入的分析，远超出了我预期的那种浮于表面的“智能”炒作，更像是一份为资深从业者准备的深度指南。

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这部厚重的书籍，光是翻阅其装帧就让人感受到了一种工业力量的沉稳。虽然我并非直接从事钢铁生产的工程师，但对制造业的智能化转型一直抱有浓厚的兴趣。我原以为这会是一本充斥着晦涩数学模型和算法推导的纯技术手册，读起来会让人昏昏欲睡。然而，出乎意料的是，开篇对现代钢铁业面临的复杂挑战，尤其是如何在高效率、低能耗和严格质量控制之间寻求平衡的描述，立刻抓住了我的注意力。作者似乎非常擅长将那些看似冰冷的生产流程，转化为具有内在逻辑和迫切性的现实问题。书中大量引用的案例分析，展示了传统调度方法的局限性，这让我对“优化”这个词汇有了更具象的理解。比如，它详细阐述了不同炉况、原料波动对后续工序的连锁反应，那种环环相扣的紧密感，即便隔着书页，也能感受到现场的压力。这种对行业痛点的精准把握，使得后续的内容铺陈显得水到渠成，让人忍不住想一探究竟，究竟如何用“智能”这把钥匙去开启这些僵局。它成功地搭建了一个从宏观行业背景到微观操作层面的认知桥梁，而非仅仅堆砌技术术语。

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我通过朋友推荐才接触到这本著作，他是一位专注于工业互联网架构的专家，他强调这本书在系统集成层面的思考非常到位。我最欣赏的地方在于，它没有将“优化”孤立地看待为一个纯粹的数学问题，而是将其置于一个庞大的、多层次的工业信息架构之中进行讨论。书中涉及到如何将不同代际的生产控制系统（L2/L3层）的数据有效地集成到顶层的优化引擎中，并确保反馈回路的低延迟性。这实际上触及了工业互联网落地实施的核心难题——异构系统间的互操作性与数据治理。它提供了一种自上而下（目标设定）和自下而上（数据采集）的双向思维框架，使得读者可以从战略层面去规划自己的数字化转型路径，而非仅仅关注某个孤立的算法模块。这本书的价值，在于它描绘了一幅从车间地板到管理决策层的完整、可实施的智能制造蓝图。

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这本书的排版和图表质量极高，这对于理解复杂的工艺流程图和数据可视化至关重要。我特别留意了其中关于“动态重规划”的章节，这通常是调度优化中最难啃的骨头。书中通过一系列精美的流程图和对比图，清晰地展示了传统批处理调度与基于事件驱动的实时调度之间的效率差异。我记得有一张图，用色彩的深浅直观地表现了不同调度方案下的资源闲置率和在制品积压情况，那种视觉冲击力远胜于单纯的文字描述。它不仅告诉我“做什么”，更清晰地展示了“为什么这样做更好”。这种对信息呈现的重视，体现了作者对读者体验的尊重，使得那些原本需要花费大量时间去消化的复杂概念，变得一目了然。对于任何需要向非专业人士汇报或解释复杂优化成果的人来说，这本书提供的图示语言都是极具参考价值的范本。

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老实说，我对这类偏向工程学的书籍通常敬而远之，总觉得文字会像钢筋混凝土一样僵硬。但这本书的叙事节奏和结构设计非常巧妙。它采用了多线并进的叙述方式，既有对底层算法思想的哲学式探讨——比如对“确定性”与“随机性”边界的思考——也有对实际软件界面和交互逻辑的描述，这让我这个非技术背景的读者也能跟上思路。其中有一章对“人机协作”的探讨尤为深刻，它并没有把自动化描绘成取代人类的终极目标，而是强调如何通过智能系统增强调度员的洞察力和反应速度。我仿佛能看到，经验丰富的调度老手，如何利用这些新的工具，将自己的直觉和机器的算力完美结合，从而应对突发的紧急情况。这种对技术伦理和实际操作场景结合的关注，让整本书读起来充满了温度和前瞻性，而不是冷冰冰的计算。它让我意识到，真正的“智能”优化，是赋能而非替代。

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