竞争设施选址理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:171

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出版时间:2010-5

价格:35.00元

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isbn号码:9787030275103

丛书系列:

图书标签:

• 论文
• 设施选址
• 选址理论
• 选址方法
• 竞争性选址
• 空间分析
• 运筹学
• 优化模型
• 地理信息系统
• 决策分析
• 管理科学

《供应链网络优化：策略、模型与实践》 图书简介 在当今全球化和高度互联的商业环境中，供应链已成为企业核心竞争力的关键组成部分。随着市场需求的日益复杂化、客户期望的不断提升以及全球风险的增加，如何设计、规划和运营一个高效、敏捷且具有成本效益的供应链网络，已成为企业管理者面临的首要挑战。本书《供应链网络优化：策略、模型与实践》正是在此背景下应运而生，它系统地、深入地探讨了现代供应链网络设计的核心理论、前沿方法和实际应用案例。 本书并非聚焦于竞争设施的地理区位选择这一特定议题，而是将视野投向整个供应链的宏观结构和运行机制，旨在为读者提供一个全面、可操作的供应链网络优化蓝图。 --- 第一部分：供应链网络优化的战略基础与挑战 本部分旨在为读者奠定坚实的理论基础，理解供应链网络在企业战略中的地位，并剖析当前驱动网络优化的核心要素与挑战。 第一章：全球供应链的演进与网络化思维 本章追溯了供应链管理从传统的线性流程到现代复杂网络的演变历程。详细阐述了“网络化思维”的内涵，强调供应链不再是简单的起点到终点的直线连接，而是由多个相互依赖的节点和链路构成的复杂系统。我们讨论了地缘政治、贸易政策变动（如关税壁垒、区域贸易协定）对网络拓扑结构产生的深远影响，并引入了“弹性网络”和“可持续性网络”的概念作为未来设计的基础。 第二章：网络优化面临的核心驱动力与约束 本章深入分析了驱动供应链网络重新设计的关键因素。这包括：客户服务水平的提升要求（例如，当日达、次日达需求的激增）、成本控制的持续压力（运输、仓储、库存持有成本的波动）、风险管理的需求（识别和缓解中断风险，如自然灾害、供应商破产），以及环境、社会和治理（ESG）要求（碳足迹最小化、循环经济的整合）。同时，本章也探讨了实施网络优化的主要约束条件，如投资预算限制、现有基础设施的沉没成本、以及组织变革的内部阻力。 第三章：网络设计的层次结构与决策周期 有效的网络优化需要区分不同时间尺度的决策。本章清晰地划分了供应链网络设计的三个主要层次： 1. 战略性设计（长期，5-10年）： 确定网络的大致结构，如生产基地的数量和大致位置，核心分销中心的战略布局。 2. 战术性规划（中期，1-3年）： 优化库存策略、确定合同的履行模式、细化运输资源的配置。 3. 运营性调度（短期，日/周）： 每日的订单路由、运输排程、库存的动态调拨。 本书的重点在于前两个层次，强调战略性决策对后续运营效率的决定性影响。 --- 第二部分：供应链网络优化的高级建模技术 本部分是本书的核心技术篇章，详细介绍了用于求解复杂供应链网络问题的数学模型、算法及计算工具。 第四章：线性规划与混合整数规划在网络中的应用 本章从运筹学的基础出发，系统介绍如何将供应链问题转化为数学模型。重点阐述设施选址模型（Facility Location Models）的变体，如单设施选址、多设施选址、容量约束选址等。我们将详细剖析混合整数规划（MIP）在线性规划中的关键作用，特别是如何通过二元变量（Binary Variables）来模拟“是/否”的决策，例如“是否建立某个仓库”或“是否使用某条运输路线”。同时，将介绍如何处理固定成本、启动成本等非线性要素。 第五章：随机优化与不确定性建模 现代供应链最大的挑战在于不确定性。本章专门探讨如何应对需求波动、供应中断和价格变化。我们将介绍两阶段随机规划（Two-Stage Stochastic Programming），用以在决策时点考虑未来可能发生的情景及其概率分布，实现鲁棒的初始设计。此外，还将涉及机会约束规划（Chance-Constrained Programming），用于确保网络在满足特定服务水平目标（如95%的需求能被满足）的概率约束下进行优化。 第六章：仿真技术在网络验证中的作用 数学模型在处理极度复杂的动态交互时可能面临求解难度或模型简化过度的问题。本章介绍离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）和基于主体的仿真（Agent-Based Modeling, ABM）。仿真技术允许管理者在虚拟环境中测试不同网络结构在面对突发事件（如港口关闭、生产线故障）时的表现，提供模型无法直接捕捉到的系统动态洞察，是模型输出结果的有力补充和验证工具。 第七章：启发式算法与元启发式方法 对于规模庞大、变量众多的实际供应链网络问题，精确求解（如使用商业求解器）往往耗时过长。本章介绍了高效的启发式算法（Heuristics），例如贪婪算法和局部搜索，用于快速获得高质量的近似解。特别地，我们将深入探讨元启发式方法（Metaheuristics），包括遗传算法（GA）、模拟退火（SA）和禁忌搜索（Tabu Search），这些方法在处理非凸、大规模网络设计问题时显示出强大的全局搜索能力。 --- 第三部分：关键子系统集成与前沿实践 本部分将焦点从宏观网络结构转向关键业务环节的集成优化，并探讨最新的技术趋势如何重塑供应链网络。 第八章：运输网络与车队管理集成优化 运输成本通常占据供应链总成本的很大比例。本章探讨运输决策与网络结构设计之间的相互作用。内容涵盖车辆路径问题（VRP）的变体及其与仓库选址的联合优化（VRP-Location Interplay）。讨论如何利用实时数据和先进的路由算法，确保网络设计方案在实际执行层面具有操作性，包括多式联运决策的整合。 第八章：库存策略与网络结构协同设计 库存分布是网络效率的另一个核心瓶颈。本章分析了集中式库存与分散式库存的权衡，并引入了库存位点优化（Inventory Positioning）模型。详细介绍了（s, S）策略在多级网络中的应用，以及如何通过风险共担协议（Risk-Sharing Agreements）来优化合作伙伴间的库存持有。重点在于如何通过网络结构的设计（如建立区域性或中央枢纽）来充分发挥推拉策略（Push-Pull Strategy）的优势。 第十章：可持续性与韧性（Resilience）的网络设计 面对气候变化和全球动荡，可持续性和韧性已成为网络设计的“非功能性需求”。本章将碳排放最小化作为目标函数的一部分，探讨如何平衡成本效益与环境影响。在韧性方面，我们提出冗余设计（Redundancy Design）的量化方法，包括建立备用供应商网络和增加安全库存缓冲的经济性分析，旨在构建在面对预定规模冲击时仍能维持关键功能的供应链网络。 第十一章：数字化转型与网络优化的新范式 本章展望了新兴技术对网络优化的影响。讨论了大数据分析、机器学习（ML）在需求预测精确度提升中的应用，以及如何利用这些更准确的输入数据来驱动更精细的网络模型。此外，还探讨了数字孪生（Digital Twins）技术在实时监控、快速情景分析以及闭环反馈优化中的潜力。 --- 结语：构建面向未来的供应链网络 本书的最终目标是使读者能够掌握从战略思考到数学建模，再到实践操作的全链条能力，设计出不仅成本最优，而且服务领先、风险可控的下一代供应链网络。通过本书的学习，管理者将能够自信地应对复杂的全球供应链挑战，将网络优化转化为持续的竞争优势。

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