目
錄



開　　篇
第1章　智能供應(yīng)鏈概述 2
1.1　什么是供應(yīng)鏈 2
1.2　供應(yīng)鏈目標(biāo) 5
1.3　優(yōu)化的重要性 7
1.4　供應(yīng)鏈的不同階段 7
1.4.1　供應(yīng)鏈規(guī)劃 8
1.4.2　供應(yīng)鏈計(jì)劃 10
1.4.3　供應(yīng)鏈執(zhí)行 11
1.5　供應(yīng)鏈智能決策六階段理論 12
1.6　本書學(xué)習(xí)路線 13
運(yùn)籌優(yōu)化理論篇
第2章　運(yùn)籌算法相關(guān)概念 16
2.1　線性規(guī)劃 17
2.2　混合整數(shù)規(guī)劃 17
2.3　二次約束規(guī)劃 17
2.4　多目標(biāo)規(guī)劃 18
2.5　常用求解算法簡(jiǎn)介 18
2.5.1　分支定界算法 18
2.5.2　拉格朗日松弛 20
2.5.3　列生成算法 22
2.5.4　動(dòng)態(tài)規(guī)劃 23
2.5.5　Benders分解算法 25
第3章　供應(yīng)鏈場(chǎng)景下常見的運(yùn)籌優(yōu)化經(jīng)典問題 28
3.1　設(shè)施選址問題 28
3.2　多商品網(wǎng)絡(luò)流問題 31
3.3　軸輻射網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題 33
3.4　旅行商問題 35
3.5　車輛路徑規(guī)劃問題 38
3.6　庫(kù)存優(yōu)化問題 40
3.7　裝箱問題 43
第4章　常用優(yōu)化求解器 46
4.1　Gurobi 47
4.1.1　安裝Gurobi 47
4.1.2　激活Gurobi 48
4.1.3　模型輸入 49
4.1.4　查看求解日志 52
4.1.5　查看求解結(jié)果 53
4.2　COPT 53
4.2.1　安裝COPT 54
4.2.2　配置COPT許可 54
4.2.3　模型輸入 55
4.2.4　查看求解日志 57
4.2.5　查看求解結(jié)果 58
4.3　SCIP 58
4.3.1　安裝SCIP 59
4.3.2　模型輸入 59
4.3.3　查看求解日志 60
4.3.4　查看求解結(jié)果 62
智能供應(yīng)鏈規(guī)劃篇
第5章　點(diǎn)：倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)選址 64
5.1　背景介紹 65
5.2　問題描述 66
5.2.1　倉(cāng)庫(kù)選址決策 66
5.2.2　覆蓋范圍調(diào)整 66
5.2.3　倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)綜合優(yōu)化 66
5.3　問題抽象與建模 67
5.3.1　問題抽象 67
5.3.2　參數(shù)定義 68
5.3.3　數(shù)學(xué)模型 70
5.4　計(jì)算結(jié)果分析 75
5.4.1　成本時(shí)效分析 75
5.4.2　倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)分析 76
5.4.3　線路流量分析 77
5.5　倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)選址案例分析 77
5.5.1　背景描述 77
5.5.2　結(jié)果分析 80
5.6　本章小結(jié) 81
第6章　點(diǎn)：分揀功能定位 82
6.1　背景介紹 83
6.2　問題描述 84
6.2.1　分揀中心功能介紹 84
6.2.2　車輛運(yùn)輸成本和分揀操作成本（集貨策略） 86
6.3　問題抽象與建模 88
6.3.1　問題抽象 88
6.3.2　參數(shù)定義 90
6.3.3　數(shù)學(xué)模型 91
6.4　分揀功能定位案例分析 95
6.4.1　背景描述 95
6.4.2　結(jié)果分析 97
6.5　本章小結(jié) 99
第7章　線：物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃 100
7.1　背景介紹 101
7.1.1　物流網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)介紹 101
7.1.2　國(guó)內(nèi)主流物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析 102
7.2　問題描述 103
7.2.1　網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的相關(guān)術(shù)語 103
7.2.2　網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃重點(diǎn)考慮的因素 104
7.3　問題抽象與建模 104
7.3.1　參數(shù)定義 105
7.3.2　數(shù)學(xué)模型 105
7.4　算法方案 107
7.4.1　使用分區(qū)求解算法產(chǎn)生初始解 107
7.4.2　使用列生成算法加速優(yōu)化問題收斂 108
7.5　物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃案例分析 111
7.5.1　背景描述 111
7.5.2　結(jié)果分析 113
7.6　本章小結(jié) 114
第8章　面：配送路區(qū)劃分 115
8.1　背景介紹 116
8.2　問題描述 116
8.2.1　搭建AOI底層數(shù)據(jù)庫(kù) 116
8.2.2　選取評(píng)價(jià)指標(biāo) 117
8.2.3　明確核心問題 118
8.3　問題抽象與建模 120
8.3.1　參數(shù)定義 121
8.3.2　約束條件 122
8.3.3　目標(biāo)函數(shù) 123
8.3.4　數(shù)學(xué)模型 124
8.4　路區(qū)劃分案例分析 125
8.4.1　背景描述 125
8.4.2　結(jié)果分析 128
8.5　本章小結(jié) 129
智能供應(yīng)鏈計(jì)劃篇
第9章　品類：商品分倉(cāng)備貨 132
9.1　背景介紹 133
9.2　問題描述 135
9.2.1　商品 135
9.2.2　倉(cāng)庫(kù) 136
9.3　一品一倉(cāng)的商品分倉(cāng)模型 137
9.3.1　參數(shù)定義 137
9.3.2　目標(biāo)函數(shù) 138
9.3.3　數(shù)學(xué)模型 138
9.4　品類可分倉(cāng)的商品分倉(cāng)模型 140
9.4.1　參數(shù)定義 140
9.4.2　目標(biāo)函數(shù) 141
9.4.3　數(shù)學(xué)模型 141
9.5　商品分倉(cāng)備貨案例分析 143
9.5.1　背景描述 143
9.5.2　結(jié)果分析 145
9.6　本章小結(jié) 146
第10章　庫(kù)存：庫(kù)存管理優(yōu)化 148
10.1　背景介紹 149
10.2　問題描述 150
10.2.1　補(bǔ)貨參數(shù)制定困難 151
10.2.2　補(bǔ)貨頻次難以控制 152
10.3　補(bǔ)貨參數(shù)推薦 152
10.3.1　方案流程 153
10.3.2　參數(shù)定義 154
10.3.3　小結(jié) 157
10.4　補(bǔ)貨頻次優(yōu)化 157
10.4.1　參數(shù)的介紹 157
10.4.2　參數(shù)的計(jì)算方法 158
10.4.3　進(jìn)銷存模擬流程 159
10.4.4　值的計(jì)算和選取 160
10.4.5　小結(jié) 162
10.5　庫(kù)存管理優(yōu)化案例分析 162
10.5.1　背景描述 162
10.5.2　結(jié)果分析 163
10.6　本章小結(jié) 165
第11章　包裹：分揀集包優(yōu)化 166
11.1　背景介紹 167
11.2　問題描述 168
11.2.1　走貨路徑與建包路徑 169
11.2.2　建包業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)規(guī)則 170
11.2.3　場(chǎng)地集包資源限制 170
11.3　問題抽象與建模 171
11.3.1　問題抽象 171
11.3.2　參數(shù)定義 171
11.3.3　目標(biāo)函數(shù) 172
11.3.4　數(shù)學(xué)模型 173
11.4　集包案例分析 174
11.4.1　案例描述 174
11.4.2　模型結(jié)果 176
11.5　本章小結(jié) 178
智能供應(yīng)鏈執(zhí)行篇
第12章　人：倉(cāng)內(nèi)揀貨調(diào)度 180
12.1　背景介紹 181
12.2　問題描述 182
12.3　問題抽象與建模 184
12.3.1　參數(shù)定義 184
12.3.2　目標(biāo)函數(shù) 185
12.3.3　數(shù)學(xué)模型 186
12.4　算法方案 188
12.4.1　精確解求解 188
12.4.2　自適應(yīng)大規(guī)模鄰域搜索算法 189
12.5　案例分析 193
12.5.1　背景描述 193
12.5.2　結(jié)果分析 193
12.6　本章小結(jié) 195
第13章　貨：庫(kù)存分配均衡 196
13.1　背景介紹 197
13.1.1　庫(kù)存分配及庫(kù)存均衡應(yīng)用的場(chǎng)景 198
13.1.2　庫(kù)存分配及庫(kù)存均衡面臨的挑戰(zhàn) 198
13.2　問題描述 199
13.2.1　庫(kù)存分配 199
13.2.2　倉(cāng)間調(diào)撥 201
13.3　庫(kù)存分配模型 202
13.3.1　參數(shù)定義 202
13.3.2　目標(biāo)函數(shù) 203
13.3.3　數(shù)學(xué)模型 204
13.4　倉(cāng)間調(diào)撥模型 205
13.4.1　參數(shù)定義 205
13.4.2　目標(biāo)函數(shù) 206
13.4.3　數(shù)學(xué)模型 208
13.5　案例分析 209
13.5.1　背景描述 209
13.5.2　結(jié)果分析 212
13.6　本章小結(jié) 213
第14章　車：城配車輛調(diào)度 214
14.1　背景介紹 215
14.2　問題描述 215
14.2.1　選取評(píng)價(jià)指標(biāo) 217
14.2.2　明確核心問題 217
14.3　零擔(dān)調(diào)度（零擔(dān)轉(zhuǎn)整車） 218
14.3.1　問題抽象 218
14.3.2　模型建立 219
14.3.3　算法設(shè)計(jì) 221
14.4　整車調(diào)度（整車降車型） 222
14.5　整車串點(diǎn) 224
14.5.1　問題抽象 224
14.5.2　模型建立 224
14.6　城配案例分析 225
14.6.1　零擔(dān)調(diào)度 225
14.6.2　結(jié)果分析 227
14.7　本章小結(jié) 229
第15章　場(chǎng)：分揀設(shè)備調(diào)度 230
15.1　背景介紹 231
15.2　問題描述 234
15.2.1　小件環(huán)形分揀機(jī)產(chǎn)能計(jì)算 234
15.2.2　小件環(huán)形分揀機(jī)產(chǎn)能影響因素分析 236
15.2.3　小件環(huán)形分揀機(jī)產(chǎn)能提升效益分析 237
15.3　問題抽象與建模 237
15.3.1　需求格口數(shù)量確定 238
15.3.2　需求格口排布 239
15.3.3　算法方案 243
15.4　分揀設(shè)備調(diào)度案例分析 244
15.4.1　背景描述 244
15.4.2　結(jié)果分析 245
15.5　本章小結(jié) 247
第16章　總　結(jié) 248
16.1　本書回顧 248
16.2　算法工程師工作的5大真相 249
16.3　算法工程師成長(zhǎng)的5個(gè)建議 250