基于GIS物流配送线路优化与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陈子侠

出品人:

页数:142

译者:

出版时间:2007-1

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787505864924

丛书系列:

图书标签:

• 优化
• GIS
• 物流
• 配送
• 线路优化
• 仿真
• 路径规划
• 地理信息系统
• 车辆调度
• 优化算法
• 城市物流

《现代物流配送体系构建与管理》 本书深入探讨了现代物流配送体系的各个关键环节，旨在为读者提供一个全面、系统性的理论框架和实践指导。全书共分为四个部分，层层递进，从宏观战略到微观执行，力求构建一个高效、协同、智能的现代物流配送网络。 第一部分：现代物流配送体系的理论基础与发展趋势 本部分首先梳理了现代物流配送的概念、内涵及其在现代经济发展中的重要作用。我们将详细阐述传统物流模式的局限性，以及向现代物流配送转型的必然性和紧迫性。重点将分析影响现代物流配送体系发展的关键因素，包括信息技术、自动化技术、绿色物流理念的兴起等。 现代物流配送的定义与价值： 深入剖析现代物流配送不仅仅是简单的货物运输，而是集信息流、资金流、实物流于一体的综合性服务，强调其在提升企业竞争力、降低运营成本、满足客户需求等方面的核心价值。 传统物流模式的挑战： 分析传统以点到点、批量运输为主的模式在应对碎片化订单、时效性要求提高、成本压力增大等新形势下的不足。 现代物流配送的发展驱动力： 探讨互联网+、大数据、人工智能等新兴技术如何赋能物流配送，以及消费者对配送时效、服务质量、个性化需求的提升对行业提出的更高要求。 绿色物流与可持续发展： 强调在物流配送过程中如何融入环保理念，例如优化包装、推广新能源配送车辆、建设绿色仓储等，以实现经济效益与环境效益的双赢。 未来发展趋势展望： 预测未来物流配送可能出现的变革，如无人配送、智慧物流枢纽、共享物流等，引导读者对行业发展保持前瞻性思考。 第二部分：现代物流配送网络的设计与规划 本部分聚焦于物流配送网络的核心——网络的科学设计与规划。我们将从战略层面出发，讲解如何根据企业自身特点、市场需求以及资源禀赋，构建一套最优化的物流配送网络。 配送网络战略规划： 介绍制定配送网络战略的步骤，包括市场分析、竞争对手研究、目标客户定位、服务水平确定等，确保网络设计与企业整体战略相符。 配送网络节点布局优化： 深入研究仓储选址、配送中心设置、中转站布局等关键问题，运用多种选址模型和优化算法，实现仓储资源的合理配置，最大限度地缩短配送距离，降低运输成本。 配送网络结构类型分析： 介绍不同类型的配送网络结构，如集散式、分布式、混合式等，并分析它们各自的优劣势，帮助读者选择最适合自身业务需求的网络模式。 配送网络容量规划： 讲解如何根据业务量预测、订单波动等因素，科学规划配送网络的运输能力、仓储容量以及人力资源，确保网络具备良好的弹性和扩展性。 配送网络风险管理： 探讨在网络设计中应考虑的潜在风险，如自然灾害、交通拥堵、政策变化等，并提出相应的应对策略，构建具有韧性的物流配送网络。 第三部分：现代物流配送运营管理与技术应用 本部分将深入探讨物流配送的实际运营过程，以及如何运用先进的技术手段提升运营效率和管理水平。 订单管理与处理： 详细介绍从接收订单到订单拆分、合并、调度等全流程管理，强调如何通过自动化系统提高订单处理的准确性和速度。 仓储与库存管理： 讲解现代仓储设施的类型、先进的仓储作业流程（如收货、上架、拣选、包装、发货），以及如何运用库存管理技术（如ABC分析、安全库存计算）来优化库存水平，降低库存成本。 运输模式选择与优化： 分析各种运输模式（如公路、铁路、航空、水运）的特点和适用场景，探讨如何根据货物属性、时效要求、成本预算等因素，选择最经济高效的运输组合。 运输调度与在途管理： 介绍先进的运输调度方法，如路径优化、车辆调度系统（VRP），以及如何在配送过程中实现对货物和车辆的实时监控和管理，及时应对突发情况。 配送团队管理与服务质量提升： 关注配送人员的培训、激励、绩效考核，以及如何通过标准化操作流程、客户反馈机制等，不断提升配送服务的质量和客户满意度。 信息技术在配送中的应用： 重点介绍物联网（IoT）、大数据分析、云计算、人工智能（AI）等技术如何在物流配送中发挥作用，如智能仓储、路径规划算法、需求预测、异常检测等。 新能源与智能化配送设备： 探讨新能源配送车辆、无人机、无人车等新兴配送工具的应用前景和技术发展，以及如何将其融入现有配送体系。 第四部分：现代物流配送体系的绩效评估与持续改进 本部分关注物流配送体系的长期健康发展，通过科学的绩效评估，发现问题，并不断进行优化和改进。 关键绩效指标（KPIs）设定与监测： 确定衡量物流配送体系效能的关键指标，如准时送达率、订单准确率、单位运输成本、客户满意度等，并建立有效的监测机制。 绩效数据分析与诊断： 运用统计分析和数据挖掘技术，深入分析KPIs数据，找出瓶颈环节和潜在问题，为改进提供依据。 持续改进的模型与方法： 介绍精益管理、六西格玛等持续改进的理论和工具，指导读者如何系统性地识别改进机会，并实施有效的改进措施。 供应链协同与信息共享： 强调物流配送体系与上下游企业、合作伙伴之间的信息共享和协同合作，构建更加紧密的供应链关系，共同提升整体效率。 案例分析与最佳实践： 选取国内外优秀的物流配送企业案例，分析其成功经验和创新模式，为读者提供可借鉴的实践范例。 本书力求语言生动，理论与实践相结合，通过大量的图表、案例和工具方法，帮助读者深入理解现代物流配送体系的构建与管理要点，掌握提升配送效率、降低成本、增强客户满意度的有效途径，最终为企业打造具有强大竞争力的物流配送能力。

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作为一名在行业内摸爬滚打了十来年的资深物流经理，我阅读了市面上大量的关于运输管理和供应链优化的书籍，但坦白说，很少有能像这本书一样，真正将“地理信息”的威力展现得淋漓尽致的。这本书最让我眼前一亮的，是它对实时动态调度的处理。过去的优化模型大多是静态的，一旦路线确定就难以变动，但在如今这种突发状况频发的市场环境下，这种僵化的模式早已落伍。书中对基于GIS的实时数据流整合以及如何快速反馈到路径重规划的算法进行了深入剖析，这对于提升末端配送的效率，减少空驶率具有里程碑式的意义。作者的笔触非常老练，他没有过度渲染理论上的完美，而是着重讨论了在实际业务场景中，由于硬件限制、信号丢失等因素导致的模型偏差和修正方法，这体现了作者深厚的实战经验。特别是关于多目标优化（时间、成本、服务质量）的权重分配探讨，非常贴合当前企业面临的复杂决策需求。

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这本书的封面设计得相当有吸引力，那种深蓝色的底色配上抽象的线条和节点，给人一种既专业又充满科技感的感觉。我拿到书的时候，首先翻阅了目录，发现它涵盖了从基础的地理信息系统原理到复杂的网络优化算法等多个方面，这对于我这个想从零开始了解物流技术的新人来说，简直是一座宝库。特别是关于数据采集和预处理的那一章，作者没有停留在理论层面，而是详细阐述了实际操作中的难点和应对策略，比如如何处理高精度的地图数据、如何消除定位误差等。书中的图表制作也非常精良，每一张图例都清晰地标注了其在理论模型中的作用，让抽象的数学公式变得直观易懂。虽然有些部分涉及较深的数学推导，但作者在关键步骤都提供了详尽的文字解释，这极大地降低了理解门槛。我尤其欣赏作者在方法论上的严谨性，他不仅仅介绍了“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”背后的逻辑和适用场景。总而言之，这是一本对初学者和希望深化知识的专业人士都极具价值的参考书。

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这本书的装帧和排版质量非常高，纸张厚实，墨色均匀，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。这对于一本需要反复查阅和对比细节的技术书籍来说非常重要。我主要对书中的用户体验和界面设计部分产生了浓厚的兴趣，虽然这不是一本纯粹的软件设计手册，但作者在讲解如何将复杂的优化结果“可视化”时，提出的设计原则非常具有参考价值。例如，他强调了“信息密度”与“认知负荷”之间的平衡，指出在驾驶员终端上，过于复杂的地图信息反而会干扰驾驶安全。书中对不同级别用户（调度员、司机、管理者）应提供不同粒度的信息展示进行了细致的区分，这种以用户为中心的理念贯穿始终。这种对用户体验的关注，让这本书的实用性远超那些只专注于数学模型的纯理论著作。

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这本书的叙事风格非常像一位经验丰富的工程师在分享他的“独门秘籍”。它没有冗长或空泛的开场白，而是直奔主题，用一种非常务实且略带幽默感的口吻，引导读者进入到具体的工程难题中。我尤其喜欢作者在章节过渡时插入的一些“经验之谈”，它们像是老前辈的忠告，提醒我们在追求理论最优解的同时，不能忽视了现实世界中的各种“摩擦力”。比如，关于“最后一公里”的灰色地带处理，作者提出了一个结合社会资源和技术手段的混合模型，这比教科书上那些完美的假设场景要靠谱得多。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学到了一种技术，更像是获得了一套解决实际物流困境的思维框架。它让我开始重新审视我们公司现有的调度系统中的哪些环节可能存在被理论模型忽略的盲点。这是一次非常扎实且令人振奋的学习体验。

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我是一个计算机科学的研究生，目前的研究方向是空间数据挖掘。这本书的理论深度和广度给我带来了极大的启发。它不只是停留在应用层面讲解如何调用现有的GIS软件功能，而是深入到了优化算法的核心机制。我特别关注了关于启发式算法和精确算法在处理大规模配送网络时的性能对比分析。作者不仅给出了不同算法的时间复杂度和空间复杂度分析，还结合实际案例数据进行了性能基准测试，这一点在学术论文中是极其宝贵的原始数据支撑。书中的案例代码片段（尽管没有提供完整的可执行程序）简洁明了，展示了如何将复杂的数学模型转化为可计算的逻辑结构。对于我这样的研究人员来说，它提供了一个绝佳的起点，去思考如何在现有的优化框架下，引入更前沿的机器学习技术来提升预测的准确性，比如对交通拥堵点的长期趋势进行更精准的建模。

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