运输与物流系统仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐瑞华 编

出品人:

页数:139

译者:

出版时间:2009-2

价格:25.00元

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isbn号码:9787560839646

丛书系列:

图书标签:

• 运输
• 物流
• 系统仿真
• 建模
• 优化
• 供应链
• 仿真软件
• 运输规划
• 物流管理
• 工业工程

《供应链网络优化：模型、算法与应用》 图书简介 在瞬息万变的全球经济环境中，企业面临着前所未有的挑战。如何更有效地组织生产、配送和库存，确保产品能够准时、低成本地送达客户手中，已成为企业核心竞争力的关键。传统的供应链管理模式往往难以应对日益增长的复杂性和不确定性。《供应链网络优化：模型、算法与应用》一书，正是为了回应这一时代需求而生，它系统地阐述了如何运用先进的数学建模与算法，对复杂的供应链网络进行深入分析、诊断与优化，从而帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 本书并非对物流运作过程的简单描述，而是聚焦于供应链网络的“战略性”与“战术性”决策层面。它深入探讨了在不同的商业目标和约束条件下，如何设计、规划和管理一个高效、敏捷且富有韧性的供应链网络。这包括但不限于：如何选择最优的厂址与仓储位置？如何设计最高效的配送路径？如何确定最优的库存水平以平衡成本与服务？如何在面临需求波动、供应中断等风险时，构建具备弹性的供应链？这些都是本书将一一解答的核心问题。 核心内容概述： 本书的体系结构清晰，从基础理论到前沿应用，层层递进，旨在为读者提供一个全面且深入的理解。 第一部分：供应链网络规划的基础 供应链网络的构成要素与层级： 本章首先界定了供应链网络的边界，详细剖析了其包含的主要节点（如原材料供应商、生产工厂、分销中心、零售商、客户）以及连接这些节点的流（如物流流、信息流、资金流）。进一步，对供应链网络的不同层级进行了划分，从战略层面（如网络结构设计、网络选址）到战术层面（如库存策略、运输模式选择）再到操作层面（如路径优化、在途追踪），为后续的分析打下坚实基础。 关键的供应链决策变量与约束： 深入探讨了在供应链网络规划中，企业需要做出的一系列关键决策，包括设施的选址、容量的确定、库存的持有、运输方式的选择、订单的分配等。同时，详细梳理了这些决策所面临的各种约束条件，如地理限制、生产能力、运输容量、市场需求、资金预算、环保法规等，为建立数学模型提供了必要的输入。 供应链网络规划的目标函数： 本章详细阐述了在进行供应链网络优化时，企业可能追求的多种目标，并解析了如何将其转化为可量化的数学表达式。这包括但不限于：总成本最小化（包括固定成本、变动成本、库存持有成本、运输成本、缺货成本等）、客户服务水平最大化（如准时交货率、订单满足率）、响应速度提升、碳排放减少、风险规避等。理解不同的目标函数对于制定符合企业战略的优化方案至关重要。 第二部分：供应链网络优化的数学模型 线性规划（LP）与整数规划（IP）模型： 本章系统地介绍了如何利用线性规划和整数规划技术来解决供应链网络设计中的典型问题。例如，设施选址问题（Facility Location Problem）、网络流问题（Network Flow Problem）、产能规划问题（Capacity Planning Problem）等，都能够通过构建相应的LP或IP模型来求解。书中将详细讲解模型的构建步骤，包括决策变量的定义、目标函数的设定以及约束条件的表述。 混合整数规划（MIP）模型： 考虑到供应链网络中许多决策具有离散性（如是否建厂、是否开设仓库）和连续性（如运输量、库存量）相结合的特点，本书重点介绍了混合整数规划模型。通过MIP模型，可以更精确地刻画现实世界中的复杂决策场景，例如，同时考虑设施的选址、容量以及不同产品在网络中的流动。 多目标优化模型： 在现实的供应链管理中，往往需要同时考虑多个相互冲突的目标。本章将介绍如何构建多目标优化模型，以在诸如成本、服务水平、环境影响等多个维度上寻求最优的权衡方案。这包括但不限于帕累托最优（Pareto Optimality）的概念以及求解多目标问题的常用方法，如加权求和法、ε-约束法等。 随机规划与鲁棒优化模型： 面对市场需求的波动、供应的不可靠性以及其他潜在的风险，传统的确定性模型往往显得不足。本书将深入探讨随机规划（Stochastic Programming）和鲁棒优化（Robust Optimization）方法，用以构建能够应对不确定性的供应链网络模型。这些模型能够帮助企业在计划阶段就考虑各种可能发生的“坏情况”，从而设计出更具韧性的网络。 第三部分：供应链网络优化的算法与求解技术 精确求解算法： 对于中小型规模的供应链网络问题，精确求解算法是首选。本章将详细介绍如单纯形法（Simplex Method）、内点法（Interior Point Methods）等求解线性规划问题的经典算法，以及割平面法（Cutting Plane Method）、分支定界法（Branch and Bound Method）等求解整数规划和混合整数规划问题的核心技术。 启发式算法与元启发式算法： 面对大规模、复杂的供应链网络问题，精确求解可能耗时过长甚至难以实现。因此，本书将重点介绍启发式算法（Heuristic Algorithms）和元启发式算法（Metaheuristic Algorithms），如遗传算法（Genetic Algorithms）、模拟退火算法（Simulated Annealing）、禁忌搜索（Tabu Search）、蚁群优化（Ant Colony Optimization）等。这些算法能够在合理的时间内找到接近最优的解，对于实际应用具有重要意义。 定制化算法与建模工具： 本章还将探讨针对特定供应链网络问题开发的定制化算法，并介绍如何利用专业的优化建模软件（如Gurobi, CPLEX, SCIP等）和编程语言（如Python with PuLP/OR-Tools, MATLAB等）来实现模型的求解。通过实际案例演示，帮助读者掌握将理论模型转化为可执行的优化方案。 第四部分：供应链网络优化的应用领域与案例分析 制造业供应链网络设计： 针对制造业的特点，如多级生产、复杂的物料流转、全球化布局等，本书将深入分析如何进行生产基地与分销中心的选址、产能分配、库存策略优化等，以实现成本效益和市场响应速度的平衡。 零售业供应链网络优化： 零售业面临着快速变化的消费者需求、多样的产品线以及线上线下融合的挑战。本书将探讨如何优化仓储网络、配送路线、门店库存管理，以提升客户体验和运营效率。 电子商务与最后一公里配送： 随着电子商务的蓬勃发展，“最后一公里”配送成为瓶颈。本书将详细解析如何设计高效的配送中心布局，优化配送车辆调度与路径规划，以及如何利用新兴技术（如无人机、自动驾驶）来提升配送效率。 全球供应链的风险管理与弹性设计： 在全球化日益加深的背景下，地缘政治、自然灾害、疫情等都可能对供应链造成冲击。本书将介绍如何利用不确定性模型来评估风险，并设计具有弹性的供应链网络，以增强应对突发事件的能力。 绿色供应链与可持续发展： 面对日益严峻的环境问题，构建绿色、可持续的供应链已成为企业的重要责任。本书将探讨如何将环境成本纳入优化模型，优化运输模式以减少碳排放，以及如何设计可回收、可再利用的供应链网络。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅提供了严谨的数学建模方法和算法原理，还结合了大量的实际案例，帮助读者理解理论知识如何应用于解决真实的业务问题。 系统性与全面性： 涵盖了从基础概念到前沿技术的完整知识体系，为读者构建一个关于供应链网络优化的全景图。 专业性与前沿性： 深入探讨了当前供应链管理领域最热门的模型和算法，如随机规划、鲁棒优化以及元启发式算法，引领读者把握行业发展趋势。 可操作性强： 提供了实际的建模思路、算法实现建议以及常用软件工具的介绍，鼓励读者动手实践，解决实际问题。 目标读者： 本书适合以下读者群体： 企业供应链管理人员： 希望通过科学的方法提升供应链效率、降低成本、增强竞争力的管理者。 物流与配送中心运营人员： 致力于优化仓储布局、运输路线、库存管理等操作层面的专业人士。 企业战略规划者： 需要进行长期供应链网络布局、投资决策的企业高层。 科研院所的师生： 从事运筹学、管理科学、信息技术等相关领域研究的学生与教师。 对供应链优化感兴趣的IT专业人士： 希望将技术应用于解决实际业务问题的技术人员。 通过对《供应链网络优化：模型、算法与应用》的学习，读者将能够掌握一套系统性的分析和决策工具，为企业打造一个更智能、更高效、更具韧性的供应链网络，从而在日益激烈的市场竞争中赢得优势。

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这本书的编排风格非常具有启发性，它成功地将原本抽象的数学概念与具体的业务场景编织在一起。我主要是在研究医院资源分配效率的背景下阅读的，书中关于服务型系统的建模方法，尤其是对动态资源池、患者分诊优先级以及手术室时间冲突的处理，提供了极具操作性的蓝图。作者对于如何将遗留系统（Legacy System）的数据结构映射到仿真框架中的细致指导，解决了我长期以来数据对接的巨大痛点。更难能可贵的是，它探讨了仿真模型在应对突发事件（如疫情高峰期的病床周转）时的应急响应模拟能力，这展现了该方法论超越常规静态优化的强大生命力。读完后，我对如何利用模拟技术来提升公共服务系统的韧性和响应速度有了全新的认识。

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这本关于复杂系统建模与分析的书，简直是为我们这些身处供应链变革浪潮中的人量身定做的。我尤其欣赏作者在讲解离散事件仿真（DES）原理时所展现出的那种深入骨髓的洞察力。书中对事件调度机制、状态变量的演化过程，以及如何构建一个准确反映现实瓶颈的仿真模型，进行了极其详尽的剖析。它不仅仅停留在理论层面，更通过大量的案例研究，展示了如何将复杂的、非线性的生产流程或服务系统，转化为计算机可以处理的逻辑结构。例如，关于多资源约束下的排队网络分析部分，作者并未简单套用经典的M/M/c模型，而是巧妙地引入了批处理特性和动态优先级规则，这对于优化我们车间层面的作业调度极具指导意义。读完后，我感觉自己掌握的不仅仅是一种工具的使用方法，更是一种系统性、结构化地理解和优化复杂流程的思维框架，对于提升决策的科学性和前瞻性，有着不可替代的作用。

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我是在一个偶然的机会下接触到这本理论性较强的教材的，最初被其对随机过程在系统分析中应用的深度所吸引。这本书对于随机变量的选取、概率分布的拟合，以及蒙特卡洛模拟在不确定性量化中的应用，讲解得极为透彻。特别是关于如何构造和评估仿真实验的设计（DoE），作者清晰地梳理了因子筛选、响应面方法在仿真优化中的应用路径。它不是一本教你“如何点击鼠标”的书，而是深入探讨“为什么我们要以这样的方式点击鼠标”的哲学之作。其中关于模型验证与确认（V&V）的章节，更是干货满满，明确区分了“模型是否正确地再现了系统”和“模型是否正确地解决了业务问题”这两个关键维度，这对任何希望将仿真结果应用于商业决策的人来说，都是至关重要的警示和指导。

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这本著作的叙述语言带着一种严谨而又充满探索精神的学者气质，读起来让人感觉自己仿佛正在和一位经验丰富的导师并肩解构世界。它对系统动力学（SD）与离散事件仿真（DES）两种主要范式的对比分析，清晰地指出了各自的适用边界和集成潜力。书中对反馈回路、延迟效应以及非线性增长机制的数学刻画，帮助我彻底理解了库存管理中“牛鞭效应”的深层结构性根源。它不仅教你如何构建一个仿真模型，更教你如何通过模型参数的微小变动，去洞察整个系统的潜在失稳点。那种对系统涌现行为的深层探究，远超出了单纯的流程优化范畴，它引导读者思考更深层次的组织结构与策略互动关系，是一部可以反复研读、每次都有新体会的经典之作。

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作为一名专注于优化城市交通网络的工程师，我一直苦于缺乏一个能将宏观OD（起讫点）数据与微观车辆行为模型完美融合的实战指南。这本书在这方面做出了卓越的贡献。它对交通流理论的阐述，从基础的流体力学类比，过渡到更贴近现实的微观交通行为模型（如GIPPS或Krauss模型），层次分明，逻辑严密。我特别关注了其关于信号配时优化和匝道控制策略的仿真验证部分。作者没有回避现实中的数据噪声和模型校准难题，而是提供了一套系统的敏感性分析流程，教导读者如何评估模型输出结果的可靠性和鲁棒性。书中对于时空数据可视化的描述，也极大地帮助我构建了更直观的交互式仿真演示环境，这对于向非技术背景的决策者清晰阐述不同干预措施的潜在效果至关重要。总而言之，这是一本将前沿理论与工程实践无缝对接的宝典。

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