本书结合编者团队长期教学与科学研究积累，及当前物流行业发展动态和前沿科技，系统论述了物流配送优化领域基础理论、优化模型、求解算法，以及物流配送发展前沿方向。全书共12章，主要包括优化算法基础理论与方法、车辆路径问题、带时间窗约束的车辆路径问题、同时取送货的车辆路径问题、开放式车辆路径问题、库存路径联合优化问题、选址路径问题、绿色车辆路径问题、带二维装载约束的车辆路径问题、两阶段车辆路径优化问题和基于人工智能的物流配送优化研究，各章之间既有联系，又自成体系。

现代物流是支撑我国产业转型升级、经济高质量发展的重要基础，是推进物流降本增效、促进国民经济循环畅通的关键环节，也是“交通强国”“双循环战略”“乡村振兴”等国家重大战略的重要基石。在电子商务、数字经济、人工智能等应用与技术发展日新月异的今天，物流配送系统面临着前所未有的挑战与机遇。
本书结合编者多年教学、学术研讨与科研成果，沿着“问题分析—优化建模—算法设计—案例研究”的基本思路，以车辆路径优化问题为基础，结合库存管理、网络设计、装载优化以及大数据与人工智能新方法，并考虑绿色物流发展战略需求，系统论述了物流配送优化理论与方法。
全书共12章：第1、2章论述物流配送相关基本概念、要素、基本形式、发展趋势与前沿动态，以及物流配送优化涉及的相关基础理论与方法；第3章论述一般车辆路径问题常见的车辆路径表达形式及其分类方法；第4~6章论述带时间窗约束的车辆路径问题、同时取送货的车辆路径问题、开放式车辆路径问题等及其相关求解算法；第7~12章是基本车辆路径问题的扩展或者研究前沿问题，其中第7、8、10章分别将库存管理、选址决策优化、装载优化等问题融入车辆路径优化问题，论述库存路径、选址路径、考虑装载约束的车辆路径问题；第9章结合近年来可持续交通与物流发展战略需要，论述绿色车辆路径问题相关决策模型及其算法；第11章论述目前在城市物流、多式联运、车机协同配送等场景中应用比较广泛的两阶段车辆路径问题模型及其求解；第12章结合人工智能论述目前物流配送优化前沿技术与方法以及重要的应用场景。
本书从物流配送的基本概念出发，从基本的车辆路径问题逐步深入到复杂的优化理论与实用技术。本书内容丰富、新颖，体现物流配送优化发展需求；侧重数学建模与算法设计，理论与实践相结合。希望通过本书，不仅让读者掌握物流配送优化的理论基础，更能启发其创新思维，提升其解决实际问题的能力。
本书适合作为物流工程、交通运输、工业工程、运筹与管理等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关专业领域科研工作者的参考书。
本书由张得志、王煜恺、季彬任主编，具体编写分工如下：张得志编写第1、3、6~9章，王煜恺编写第4、11、12章，季彬编写第2、5、10章。全书由张得志负责框架构建和统稿定稿。
特别感谢符卓教授，他是本书编者团队的引路人，带领编者及团队青年教师加入车辆路径优化问题及其应用相关的教学与科研工作。符卓教授无私地提供了多年积累的物流配送优化研究生教学PPT与相关教学案例资料，在此表示衷心感谢。
此外，研究生周赛琦、陈婉茹、黎雨菲、舒靖瑶、谢姝洁、王文婕、周少宇、罗湘钰等为本书的编写做了大量的资料收集、文档整理、文字校对、图表绘制等工作，在此对他们的辛勤付出表示感谢。
本书是中南大学高水平研究生教材项目研究成果（项目编号：2022JC007），书中部分成果来自中南大学高端智库项目研究成果（项目编号：2021znzk08）。本书的出版获得了中南大学交通运输工程学院相关专项经费资助，在此表示衷心感谢。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏及不妥之处，恳请广大读者批评指正。

第1章概述
1.1运输与配送及其相互关系
1.1.1运输与配送的定义及其内涵
1.1.2运输与配送的区别及其关系
1.2运输与配送在物流系统中的地位与作用
1.2.1运输特性分析
1.2.2运输与社会经济互动关系分析
1.2.3物流配送地位与用途
1.2.4电子商务与配送
1.2.5配送作用及其形式
1.3物流配送的构成要素与结构
1.3.1配送系统构成要素
1.3.2配送系统结构
1.3.3物流配送构成要素
1.3.4物流配送系统拓扑形式
1.4物流配送的发展与展望
1.4.1物流配送的发展历程
1.4.2城市物流配送现状与挑战
1.4.3智慧可持续物流配送发展前沿
参考文献
第2章优化算法基础理论与方法
2.1算法基础理论
2.1.1算法概述
2.1.2算法复杂度分析
2.1.3算法性能分析
2.2启发式算法
2.2.1遗传算法
2.2.2模拟退火算法
2.2.3禁忌搜索算法
2.2.4自适应大邻域搜索算法
2.2.5NSGA-Ⅱ算法
2.3精确算法
2.3.1精确算法求解整数规划问题的基本思想
2.3.2分支定界算法
2.3.3列生成算法
2.3.4分支定价算法
2.3.5拉格朗日松弛算法
2.3.6次梯度算法
参考文献
第3章车辆路径问题
3.1车辆路径问题及其要素
3.2基本车辆路径问题的数学模型
3.2.1集覆盖模型
3.2.2货物流模型
3.2.3车辆流模型
3.3车辆路径问题分类及其扩展
3.3.1带装载容量约束的车辆路径问题概念
3.3.2带时间窗约束的车辆路径问题概述
3.3.3动态车辆路径问题概述
3.3.4带需求分割的车辆路径问题概述
3.3.5其他类型的车辆路径问题概述
参考文献
第4章带时间窗约束的车辆路径问题
4.1带时间窗约束的车辆路径问题应用背景
4.2带硬时间窗约束的车辆路径问题及建模
4.2.1模型假设
4.2.2参数和变量定义
4.2.3相关函数与约束条件
4.3带软时间窗约束的车辆路径问题及建模
4.3.1模型假设
4.3.2相关函数与约束条件
4.4带模糊时间窗约束的车辆路径问题及建模
4.4.1模型假设
4.4.2相关函数与约束条件
4.5求解带时间窗约束的车辆路径问题的常用算法
4.6带时间窗约束的车辆路径问题应用案例
参考文献
第5章同时取送货的车辆路径问题
5.1问题背景
5.2问题描述及其特征分析
5.2.1相关基本概念
5.2.2问题描述
5.3数学模型
5.3.1模型假设
5.3.2参数和变量定义
5.3.3优化模型
5.4求解算法
5.4.1启发式算法
5.4.2元启发式算法
5.4.3算法对比
5.5案例分析
5.5.1算例说明
5.5.2禁忌搜索算法设计
5.5.3遗传算法设计
5.5.4算例求解结果
参考文献
第6章开放式车辆路径问题
6.1开放式车辆路径问题概述
6.1.1开放式车辆路径问题背景
6.1.2开放式车辆路径问题研究现状
6.1.3开放式车辆路径问题描述与分类
6.2开放式车辆路径问题数学模型
6.3开放式车辆路径问题求解算法
6.3.1两阶段算法
6.3.2邻域搜索算法
6.3.3智能优化算法
6.3.4开放式车辆路径问题求解算法总结
6.4开放式车辆路径问题案例
6.4.1第三方物流配送
6.4.2交通工具路径优化
参考文献
第7章库存路径联合优化问题
7.1库存控制问题
7.1.1库存控制问题概述
7.1.2基本概念与存储策略
7.1.3确定型存储模型
7.1.4随机型存储模型
7.2库存路径问题概述
7.2.1库存路径问题背景
7.2.2库存路径问题分类与模型定义
7.3库存路径问题求解算法
7.3.1精确算法
7.3.2启发式算法
7.4数值仿真算例
7.4.1案例数据
7.4.2运算结果
参考文献
第8章选址-路径问题
8.1选址-路径问题的研究背景与应用场景
8.1.1选址-路径问题的研究背景
8.1.2选址-路径问题的应用场景
8.2选址-路径问题研究现状分析
8.2.1选址-路径问题文献分析及可视化
8.2.2相关研究作者分析
8.2.3研究主题词分析
8.2.4文献互引分析
8.3选址-路径问题及其优化模型
8.3.1经典选址-路径问题
8.3.2考虑容量约束的选址-路径问题
8.3.3两阶段选址-路径问题
8.4选址-路径问题求解算法
8.4.1精确算法
8.4.2启发式算法
8.5选址-路径问题应用案例分析
8.5.1案例概况
8.5.2应用场景分析
8.5.3仿真结果分析
参考文献
第9章绿色车辆路径问题
9.1绿色车辆路径问题概述
9.1.1绿色车辆路径问题背景
9.1.2绿色车辆路径问题描述
9.2绿色车辆路径问题分类
9.2.1最小化燃料消耗的绿色车辆路径问题
9.2.2考虑污染路径的绿色车辆路径问题
9.2.3结合新能源车的绿色车辆路径问题
9.3绿色车辆路径问题求解算法
9.3.1启发式算法
9.3.2精确算法
9.4基于低碳视角的生鲜配送路径优化案例
9.4.1生鲜配送优化模型建立
9.4.2生鲜配送优化模型算法设计
9.4.3基础数据
9.4.4求解结果与分析
9.5基于低碳视角的多中心混合车队配送优化案例
9.5.1问题描述与符号说明
9.5.2优化模型
9.5.3算法设计
9.5.4案例仿真与分析
参考文献1
第10章带二维装载约束的车辆路径问题
10.1带装载约束的车辆路径问题概述
10.1.1带装载约束的车辆路径问题背景
10.1.2带装载约束的车辆路径问题描述
10.2带二维装载约束的车辆路径问题数学模型
10.2.1带二维装载约束的车辆路径问题混合整数线性规划模型
10.2.2带二维装载约束的车辆路径问题集合划分模型
10.3带二维装载约束的车辆路径问题求解算法
10.3.1经典启发式算法
10.3.2通用启发式算法
10.3.3精确算法
10.4案例及其数值仿真算例
10.4.1基准算例介绍
10.4.2算例结果
参考文献
第11章两阶段车辆路径优化问题
11.1两阶段车辆路径优化问题背景及其优化模型
11.1.1两阶段车辆路径优化问题产生背景
11.1.2两阶段车辆路径问题描述
11.1.3两阶段车辆路径问题优化模型
11.1.4两阶段车辆路径问题的相关扩展问题
11.2两阶段车辆路径问题算法设计
11.2.1经典启发式算法
11.2.2通用启发式算法
11.2.3精确算法
11.3应用案例分析
11.3.1大型连锁超市物流配送优化实践案例
11.3.2生鲜电商物流配送优化实践案例
11.3.3城市物流快递物流配送优化实践案例
参考文献
第12章基于人工智能的物流配送优化研究
12.1基于人工智能的物流配送优化问题及其应用概述
12.1.1人工智能概述
12.1.2人工智能在物流配送领域的应用
12.2基于人工智能的物流配送优化研究现状
12.2.1强化学习与深度强化学习
12.2.2大数据分析
12.2.3物联网
12.3基于分层强化学习框架解决大规模多无人机任务调度问题
12.3.1多无人机任务调度问题建模
12.3.2基于深度强化学习的求解方法
12.3.3案例测试
12.4基于大数据平台下的物流配送车辆路径问题研究
12.4.1配送信息获取和处理平台搭建
12.4.2大数据平台下的车辆路径问题模型建立
12.4.3基于Hadoop大数据平台和MapReduce编程模型的遗传算法设计
12.4.4案例测试
12.5基于物联网的车辆和任务动态调度优化
12.5.1基于物联网的车辆和任务动态优化架构
12.5.2智能车辆和物流任务的物联网动态优化方法设计
12.5.3案例测试
参考文献

张得志，博士、教授、博士生导师，中南大学交通运输工程学院物流工程系主任；兼任世界交通运输协会会员、中国物流与采购联合会常务理事、交通部绿色货运专家委员会成员等。曾获教育部优秀成果奖、中国物流与采购联合会科技进步一等奖，吴文俊人工智能科技进步三等奖、中南大学教学成果一等奖、中南大学优秀教师奖等。目前主要从事交通运输规划与管理、物流系统优化、智慧交通与物流等方面的教学科研工作；担任国际期刊TRR编委。近五年来主持和承担课题30项，其中：国家级课题10项，省部级课题10项。已发表高水平SCI/EI论文60余篇，以第一作者和通讯作者在TRE（IF: 10.6），TRD（IF: 7.62）、JCP （IF: 11.07）等权威期刊发表SCI论文20余篇，ESI前1%高被引论文1篇，出版学术专著3本和国家级教材1本。王煜恺，北京铁路物资公司工程师，天佑京铁轨道智能装备项目负责人。季彬,博士，研究方向为优化理论与方法及其在综合交通运输规划与管理、航运规划与管理、物流配送优化、车间调度等领域的应用。已发表SCI/EI收录的学术论文50余篇，主持国家自然科学基金和青年项目、湖南省自科优秀青年基金等多项国家/省部级科研课题，参与项目10余项。担任Engineering Advances期刊主编、Sustainability期刊编委、《铁道科学与工程学报》青年编委。曾获中国物流与采购联合会科技进步一等奖、中国物流学会优秀学术论文奖。

本书在夯实物流配送基本概念的基础上，以车辆路径优化问题为基点，融入库存管理、网络设计、装载优化、绿色物流以及大数据与人工智能等多个维度，并通过实践案例细致阐述物流配送重要应用场景，以期达到理论与实践的紧密结合。