前言

物流系統是指在一定的時間范圍和空間范圍內，由需要位移的物流制品、物流資源、物流活動、物流信息及物流規范等若干相互制約的動態要素構成的具有特定功能的有機整體。隨著經濟全球化及供應鏈的縱深化發展，在移動互聯網、物聯網、大數據、人工智能、云計算等先進信息技術背景下，智能與互聯是現代物流的主要發展方向。

智能的發展主要體現在物流服務智能、物流設備智能和物流過程智能上。其中，物流服務智能主要體現在基于內置服務的微計算機及軟件實現的服務數量、位置、自我診斷、質量報警、使用狀態信息發送、與使用者的交互等方面。物流設備智能主要是指將智能控制技術、計算機視覺等人工智能技術引入物流設備，使這些設備能夠在某些方面代替人的腦力活動，能夠像人一樣具有解決某些特定問題的能力，從而提升物流的效率并加快物流的速度，如各類智能貨架、自動揀貨設備、自動分揀設備、自主移動機器人、無人機等。物流過程智能主要體現在組織、計劃、調度、管理等方面。物流系統中存在越來越多的運籌與決策，并且由于外部環境復雜多變，這些運籌與決策的內容也日趨復雜，解決這些問題單純依靠物流管理者還遠遠不夠，需要采用大數據與智能化技術，將管理者的經驗與專家的知識相結合，將定性分析與定量分析相結合，從歷史數據中發現有價值的規律和知識，為管理者提供高質量的決策支持方案。

互聯的發展主要體現在物流行業相關的供應鏈企業、政府機構、物品及人的智能互聯上，上述元素構建了一個自適應的生態網絡。就物流系統內部而言，在技術工具層面，需要將數據采集與轉換系統、物流自動化裝備，以及智能終端系統進行集成互聯；在物流管理層面，需要將運輸、倉儲、配送、政府監管等信息系統進行集成，從而為供應鏈管理層次上的信息共享提供基礎；在供應鏈管理層面，又要將各供應鏈主體的物流系統與生產、采購、銷售、電子商務、財務、社交網絡等其他系統集成，聯結成供應鏈信息網絡，使供應鏈中各主體能夠及時準確地獲取物流信息，為供應鏈的最優決策奠定基礎。

智慧物流是現代物流在智能與互聯發展方向下的產物，是智能物流系統發展的高級形態，具有以下功能：能夠實現對物流的全面感知，為物流的智慧管理提供數據基礎；能夠實現供應鏈全過程的可視化，解決物流的跟蹤、追溯、防偽等難題，讓物流更安全、更快捷；能夠主動發現異常情況，實現對物流過程的有效管控；能夠基于大數據進行科學的管理和決策；能夠更加廣泛地整合社會物流資源，實現物流虛擬化運作；能夠優化運輸方式，提高運輸效率，使物流過程更加綠色低碳、節能環保。

全書內容共9章。

第1章 為智慧物流理論，分析了現代物流系統的發展和演化，指出了智能和互聯是現代物流的主要發展方向，并給出了智慧物流系統的定義、特點及基本特征，分析了智慧物流的產生、定義、結構、高級特征與智能機理，闡述了智慧物流的客戶服務目標、設施選址、運輸及庫存這四大決策主題并分析了解決手段。

第2章 為智慧物流服務模式，對現代物流行業進行了歸納總結，定義了10種智慧物流相關服務模式，包括智慧物流信息網絡、智能快遞柜、網店專線、普通網絡配貨、即呼即應配貨、社區公共終端、公路港、供應鏈物流跟蹤、云倉、外賣配送，并介紹了每種服務模式的定義、現狀、特點等，同時進行了案例分析。

第3～9章為物流優化，研究了物流系統中各決策場景的優化模型與算法。第3章將電動汽車應用于城市商超生鮮產品的冷鏈配送中，提出帶硬時間窗的冷鏈電動車輛路徑問題，建立以配送總成本最低為優化目標的數學模型，并設計蟻群算法進行求解。第4章將帶隔艙的電動汽車應用于城市生活垃圾分類回收調度中，采用多種車型、車輛允許跑多趟的方式，提出帶隔艙電動汽車的生活垃圾分類收運車輛路徑問題，建立以總收運成本最低為目標的數學模型，設計蟻群算法進行求解，并進行不帶隔艙和帶隔艙兩種模式的比較實驗。第5章針對加油站的成品油配送，考慮加油站每種油品的油罐具有容量約束、加油站需要為卸油做準備等實際情況，提出多車型、車輛可運行多趟的帶隔艙車輛路徑問題，建立數學模型并設計變鄰域搜索算法進行求解。第6章針對配送中心由AGV搬運貨架至揀貨臺的“貨到人”揀貨模式，提出訂單分配和AGV調度聯合優化問題。該問題考慮了AGV在揀貨臺的排隊等待情況，研究訂單如何分配給揀貨臺、如何調度AGV搬運貨架以滿足揀貨臺需求，使得完成訂單揀選的時間最短，建立數學模型并設計變鄰域搜索算法進行求解。第7章將電動無人車引入餐飲外賣配送業務，考慮常溫、熱、冷三類餐食及換電需求，提出基于騎手與無人車的外賣配送動態調度問題，建立數學模型并設計自適應大規模鄰域搜索算法進行求解，從而為外賣平臺提供合理的車輛調度方案。第8章在快遞物流網絡中考慮公路、高鐵、航空等多種運輸方式，在考慮各訂單的運到期限、運輸容量等約束條件下，為各快遞訂單規劃合理的聯運方案和運輸路線，使運輸成本、轉運成本及碳排放成本最低，提出多起點多終點帶約束的最短路徑問題，建立數學模型并設計混合蟻群算法和MSAU算法求解該問題。第9章針對供應商管理庫存運作模式，將庫存決策和運輸決策進行聯合優化，提出多品種、多周期、需求隨機的庫存運輸問題，建立數學模型，提出基于運輸費用分解法的兩階段迭代算法進行求解。

本書是筆者20余年理論研究與工程實踐成果的總結，既強調智慧物流與物流優化理論和方法的科學性、系統性及先進性，又注重其可操作性和實用性。本書可供物流、交通運輸、計算機等領域的教學及科研人員、管理人員和工程技術人員閱讀參考，也可供物流工程、物流管理、工業工程、交通運輸、電子商務、計算機應用等專業的高年級本科生或研究生使用。

研究生慎千慧、姚東鑫、徐詩雯、張凡、朱順平、董子琦、劉若思等進行了資料收集與整理、算法編程實現、算例制作等工作，在此表示感謝。感謝所有本書所引用資料的作者。

由于智慧物流與物流優化的理論和方法還在不斷發展中，新的模式、技術、方法將會不斷涌現，加之筆者水平有限，書中難免存在錯漏之處，懇請各位專家和讀者不吝指正。

劉志碩

2022年11月