物流配送路径优化与物流跟踪实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

周晓光，杨萌柯，方亮 著

图书标签:

• 物流配送
• 路径优化
• 物流跟踪
• 实训
• 供应链管理
• 优化算法
• 数据分析
• GIS
• 智能物流
• 案例分析

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301287637

版次：1

商品编码：12278724

包装：平装

丛书名： 电子商务与快递物流综合信息技术实训系列教材

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：272

字数：411000

编辑推荐

　　《物流配送路径优化与物流跟踪实训》共9章，包括概述篇、基础知识篇和实训篇三大部分，在讲述理论知识的基础上以完整案例加深对物流配送路径优化与物流跟踪相关知识的理解。本书作为电子商务与快递物流综合实训系列教材的实训教材，以理论与实践相结合，根据课程教学的实际需要，进行相关算法的编程，突出培养实践技能，着眼于提高读者的理论知识以及将理论知识应用到实际应用中的能力，具有较强的实用价值。

内容简介

　　《物流配送路径优化与物流跟踪实训》共计9章，包括概述篇、基础知识篇和实训篇。概述篇介绍了物流配送与跟踪的基础知识。基础知识篇介绍了车辆路径优化问题和物流跟踪技术。实训篇介绍了Matlab编程基础、地图短路径算法，单配送中心单车辆多算法求解实例，并提供两个用相关算法求解的案例，使读者熟练地掌握路径优化算法。最后提供了物流配送路径优化GIS系统实训操作，使读者在获得理论知识的基础上，通过实训加深对物流配送路径优化与物流跟踪相关知识的理解，掌握物流配送路径优化和物流跟踪。

作者简介

　　周晓光，北京邮电大学自动化学院，教授，博士生导师，教育部信息网络工程研究中心副主任，国家“物流中心自动化装备及系统产业技术创新战略联盟”专家委员会特聘专家。

目录

概述篇（第1章物流配送与跟踪概述）；基础知识篇（第2章配送路径优化问题，第3章物流跟踪技术）；实训篇（第4章MATLAB编程基础，第5章，地图最短路径算法，第6章单配送中心单车辆多算法求解实例，第7章物流公司A配送方案分析，第8章北京市某区域共同配送中心案例分析，第9章，快递物流配送路径优化和监控系统案例分析）

《智慧物流：数据驱动的协同网络构建与效能提升》 内容简介 在当今飞速发展的全球化经济浪潮中，物流业已不再是简单的货物搬运，而是成为连接生产与消费、驱动商业运转的核心枢纽。随着技术的日新月异，特别是大数据、人工智能、物联网等前沿技术的深度融合，传统的物流模式正经历着一场深刻的变革。本书《智慧物流：数据驱动的协同网络构建与效能提升》正是应运而生，旨在系统性地阐述如何利用数据驱动的理念，构建更加智能、高效、协同的物流网络，并最终实现整体效能的显著提升。 本书内容聚焦于智慧物流的核心构成要素，从宏观的网络设计到微观的操作执行，再到支撑技术与管理策略，力求为读者提供一个全面、深入的理解框架。我们摒弃了孤立的视角，强调物流系统各环节的联动与协同，并着重于如何通过数据的采集、分析与应用，为决策提供科学依据，为运营注入智能化动力。 第一部分：智慧物流的网络基石——数据驱动的协同设计 这一部分将深入探讨如何构建一个数据驱动的协同物流网络。我们首先会分析当前物流网络在效率、成本、弹性等方面存在的痛点，并引出构建智慧物流网络的必要性。 数据采集与整合： 详细阐述物联网传感器、GPS、RFID、EDI（电子数据交换）、API接口等多种数据采集技术在物流场景的应用。重点分析如何从分散的、异构的数据源中提取有价值的信息，并将其整合到一个统一的数据平台中，为后续分析奠定坚实基础。我们将讨论数据清洗、校验、标准化等关键步骤，确保数据质量。 智能仓储网络规划： 探讨如何利用历史订单数据、销售预测、地理信息等，通过数据分析和优化算法，科学规划仓库的选址、规模、布局及数量。这包括对区域中心库、前置仓、最后一公里配送站等不同类型仓储节点的合理配置，以最大限度地缩短配送半径、降低运输成本、提高响应速度。 多式联运与网络协同： 分析如何通过信息共享和技术协同，实现公路、铁路、水运、航空等多种运输方式的无缝衔接。重点关注如何利用数据优化运输资源的调度，例如集装箱的满载率、车辆的往返率、不同运力之间的匹配等，从而提高整体运输效率，降低能耗。 需求预测与动态响应： 介绍基于时间序列分析、机器学习模型（如LSTM、Prophet等）的销售需求预测技术，以及如何将预测结果应用于库存管理、运输计划制定和运力调配。强调动态响应能力，即在面对突发事件（如节假日高峰、自然灾害、疫情影响等）时，能够快速调整网络布局和运营策略。 第二部分：智慧物流的运营引擎——数据赋能的精细化管理 在构建了坚实网络基础之后，本部分将聚焦于如何通过数据驱动实现物流运营的精细化管理，从而提升运营效率和客户满意度。 智能路径规划与实时调度： 详细介绍基于数学模型（如旅行商问题、车辆路径问题变种）和AI算法（如遗传算法、模拟退火、强化学习）的智能路径规划技术。重点分析如何在考虑时间窗口、载货量、交通状况、天气变化等多种约束条件下，生成最优的配送路径。同时，探讨实时调度系统如何根据突发情况（如客户临时修改订单、交通拥堵、车辆故障等）动态调整配送计划。 仓储自动化与智能化： 介绍自动化立体仓库（AS/RS）、穿梭车系统、AGV（自动导引车）、AMR（自主移动机器人）等仓储自动化设备的应用，以及如何通过WMS（仓库管理系统）与这些设备联动，实现货物的自动入库、拣选、包装和出库。分析如何利用数据优化库内作业流程，例如拣货路径优化、库存补货策略等。 智能包装与装载优化： 探讨如何根据货物的特性、运输方式和目的地，利用数据分析进行智能包装设计，以减少包装材料浪费，提高货物安全。同时，介绍装载优化算法，如何将货物在运输工具（如集装箱、货车）上进行最优摆放，最大化空间利用率，降低运输成本。 运力管理与协同调度： 分析如何通过数据监控和分析，对自有车队和外部承运商的运力进行有效管理。重点在于如何利用平台化的方式，实现多方运力的协同调度，优化资源配置，提高车辆利用率，降低空驶率。 绩效评估与持续改进： 介绍构建智慧物流绩效评估体系的关键指标（KPIs），如准时交货率、订单完成准确率、每件商品运输成本、车辆利用率、仓库周转率等。强调如何利用数据分析这些KPIs，识别运营瓶颈，发现改进机会，形成持续优化的闭环。 第三部分：智慧物流的支撑技术与发展趋势 本部分将深入剖析支撑智慧物流发展的关键技术，并展望未来的发展趋势。 大数据分析与人工智能： 详细阐述如何运用大数据分析技术（如数据挖掘、机器学习、深度学习）来理解物流数据中的模式和关联，从而为预测、优化和决策提供支持。重点介绍AI在路径规划、需求预测、风险管理、客户服务等领域的具体应用。 物联网（IoT）与传感器技术： 深入探讨IoT技术在物流领域的应用，包括货物状态监控（温度、湿度、震动）、车辆实时追踪、仓储环境感知等。分析IoT如何为物流全程可视化提供基础。 区块链在供应链金融与追溯中的应用： 探讨区块链技术如何为物流信息提供去中心化、不可篡改的信任基础，特别是在供应链金融（如融资、保险）和产品追溯（如食品安全、药品溯源）方面的应用。 5G与边缘计算： 分析5G技术的高带宽、低延迟特性如何赋能实时数据传输和远程控制，以及边缘计算如何将数据处理能力部署在更接近数据源的节点，从而提升响应速度和效率。 绿色物流与可持续发展： 探讨如何利用智慧物流技术推动绿色物流的发展，例如优化运输路线以减少碳排放、推广新能源车辆、优化包装以减少浪费、构建循环物流体系等。 未来展望： 展望智慧物流的未来发展趋势，包括无人配送、自动化仓储的普及、AI驱动的自主决策、个性化与定制化物流服务的兴起，以及物流与电商、制造等行业的深度融合。 本书特色 体系化与前瞻性： 本书构建了一个完整的智慧物流理论体系，从战略设计到技术落地，再到未来趋势，为读者提供了一个全局观。 数据驱动与案例导向： 强调数据在物流决策中的核心作用，并结合丰富的行业案例，将理论知识与实际应用紧密结合，便于读者理解和借鉴。 技术与管理并重： 兼顾了支撑智慧物流的关键技术介绍，以及在实际运营中如何运用这些技术进行管理和优化。 面向广泛读者： 无论您是物流行业的从业者、管理者、技术研发人员，还是相关专业的学生，都能从本书中获得有益的启示和实践指导。 本书旨在成为一本关于智慧物流的权威参考书，帮助读者理解和掌握数据驱动的物流协同网络构建与效能提升之道，从而在日益激烈的市场竞争中占据优势地位。

评分☆☆☆☆☆

我带着对“实训”二字的强烈期待翻开了这本书，希望它能提供一套切实可行的操作指南，让我能够亲手实践书中的知识。我设想书中会包含大量的案例研究，并且这些案例都是贴近现实、具有代表性的。比如，它可能会模拟一家小型电商企业如何规划每日的配送路线，或者一家大型零售商如何管理其跨区域的物流网络。我期待书中能够详细讲解如何使用一些专业的物流优化软件，或者至少提供一些基于Excel、Python等通用工具的模拟计算方法，让我能够一步步地学习如何输入数据、设置参数、运行算法，并解读结果。而且，在物流跟踪方面，我希望能看到如何设计和搭建一个简单的跟踪系统，比如如何利用公开的API接口获取地图信息，如何编写简单的脚本来模拟货物的位置更新，甚至是如何分析跟踪数据来识别潜在的配送瓶颈或欺诈行为。这本书如果能让我通过动手实践，真正理解路径优化的逻辑和物流跟踪的原理，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到了一系列非常具体的技术性问题，我原本以为它会深入探讨像车辆路径问题（VRP）及其各种变体，比如时间窗约束下的VRP（VRPTW）、容量约束下的VRP（CVRP）等等。我期望书中能够提供详细的算法介绍，比如蚁群算法（ACO）、遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA），或者更现代的如强化学习在路径规划中的应用。我特别好奇它是否会涉及一些在实际物流中非常关键的优化目标，比如最小化总行驶距离、最小化运输成本、最大化配送准时率，甚至是考虑交通拥堵、天气状况等动态因素。而且，在“物流跟踪”方面，我本来设想会看到关于RFID、GPS、条形码、二维码等技术的应用，以及如何利用这些技术进行实时货物定位、状态监控，甚至是如何构建一个完整的物流信息系统，包括数据采集、传输、存储、分析以及可视化呈现。我希望能看到一些案例分析，说明如何在实际的物流运营中应用这些理论和技术，解决诸如“最后一公里”配送的难题，或者如何通过优化配送路径来降低企业的运营成本，提高客户满意度。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先想到的是它是否能够帮助我理解在复杂多变的物流环境中，如何做出最优的决策。我原本期待书中会讨论到诸如配送网络的规划、仓储选址、库存管理等宏观层面的问题，以及它们如何与具体的路径优化和跟踪环节相互影响。我也希望它能对一些新兴的物流模式，比如无人机配送、共享仓储、众包物流等，有所涉及，并探讨其在路径优化和跟踪方面的特点和挑战。在物流跟踪方面，我设想会看到关于物联网（IoT）在物流中的应用，如何通过各种传感器收集更丰富的数据，比如温度、湿度、振动等，以确保货物的品质。同时，我也希望能了解如何利用大数据和人工智能技术，对海量的物流数据进行深度挖掘，从而预测需求、优化库存、提前预警异常情况，并为未来的路径规划提供更智能的决策支持。这本书如果能描绘出一幅智慧物流的蓝图，并给出实现路径，那就太棒了。

评分☆☆☆☆☆

我之所以购买这本书，很大程度上是希望它能够提供一些实用的工具和方法，能够直接应用于我目前在物流行业的工作中。我期待书中能够详细介绍一些业界常用的物流管理软件或平台，比如SAP Extended Warehouse Management (EWM)、Manhattan Associates WMS、Oracle Transportation Management (OTM)等，并说明如何在实际操作中利用它们来实现路径优化和货物跟踪。我希望能看到一些关于如何建立和维护物流数据库的指导，以及如何利用这些数据来生成报表、进行绩效评估。在“实训”部分，我设想的是一些具体的练习题或者项目，比如让我去设计一个小型配送中心的流程，包括订单处理、车辆调度、路径规划、在途跟踪以及末端签收等全过程。如果书中能够提供一些数据包，让我能够模拟运行这些练习，那就更能锻炼我的实际操作能力了。

评分☆☆☆☆☆

我抱着学习最新物流技术和理念的心态来阅读这本书的，我希望它能够提供一些超越传统范畴的内容。我原本期望它能深入探讨如何将区块链技术应用于物流跟踪，以确保信息的透明、不可篡改和可追溯性，从而解决信任问题。我也设想它会关注如何利用人工智能和机器学习来预测未来的交通状况和配送需求，从而实现更加动态和智能的路径规划。另外，我希望书中能够探讨绿色物流的理念，以及如何在路径优化和跟踪过程中考虑环保因素，比如减少碳排放、优化能源利用等。对于“实训”部分，我期待的是一些能够挑战我思维定势的项目，比如让我去设计一个应对突发事件（如自然灾害、疫情封锁）的应急配送方案，或者如何利用现有的物流资源构建一个更具弹性和韧性的物流网络。如果这本书能启发我思考物流行业的未来发展方向，并提供一些前瞻性的解决方案，那将是我最大的收获。