城市物流：网络建模与智能交通系统

《城市物流:网络建模与智能交通系统》提出了城市物流的一些基本概念和常用方法。城市物流是指考虑社会、环境、经济、财政和能源等方面的影响因素来全面优化城市物流活动的过程。城市物流作业需要解决城区货物运输问题，包括交通严重堵塞、负面的环境影响、高能耗以及劳动力短缺问题。
《城市物流:网络建模与智能交通系统》重点介绍城市物流建模。城市物流建模很好重要，这是由于评价城市物流举措产生的影响需要用到它们，其核心内容包括基于智能交通系统（ITS）的车辆路径规划问题的数学建模、物流配送中心的优化定位，以及城市物流举措的影响评估。启发式技术，如遗传算法、模拟退火以及禁忌搜索，也被用于求解这些组合优化问题的近似很优解。
ITS为有效地管理和运营车队提供了强大的工具。现在，通过集成优选定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）以及相关的应用软件，可开发出完善的物流系统。《城市物流:网络建模与智能交通系统》在此提出了一个基于ITS的城市物流建模的理论和实践方法。《城市物流:网络建模与智能交通系统》描述的模型将为研究者和城市规划者评价城市物流政策与措施提供必要的工具，以帮助他们解决城区货物运输问题。

 《城市物流:网络建模与智能交通系统》共9章。靠前章介绍与城市物流相关的基本概念，第2章阐述城市物流建模，第3章介绍基于智能交通系统的城市物流，第4章讨论需求和供给模型，第5章介绍影响模型，第6章讨论车辆路径规划，第7章介绍基于智能交通系统的车辆路径规划，第8章探讨物流配送中心的定位，第9章展望城市物流的未来发展前景。 

胡祥培，长江学者特聘教授，国家杰出青年基金获得者。1983年毕业于哈尔滨工业大学并留校任教，1995年12月进入大连理工大学管理科学与工程博士后流动站工作，1997年8月破格晋升为教授职称，2000年4月被确定为博士生导师。曾获国家教学成果二等奖并多次获省科技进步奖和省自然科学很好论文奖，入选“新世纪百千万人才工程”重量人选、国务院学位委员会第六届学科评议组管理科学与工程组成员。现任大连理工大学研究生院常务副院长等职。主要研究方向：电子商务与物流管理、知识工程、智能运筹学与动态系统实时优化控制。在靠前外期刊发表论文100余篇。

目录
第1章 绪论1
1.1 背景1
1.2 基本概念2
1.3 利益相关者2
1.4 评估指标4
1.5 城市物流方案4
1.5.1 概述4
1.5.2 先进的信息系统4
1.5.3 协作货运系统5
1.5.4 公共的物流配送中心5
1.5.5 装载率控制6
1.5.6 地下货运系统6
1.6 建模7
1.6.1 引言7
1.6.2 模型的局限性7
1.7 系统方法8
1.7.1 概述8
1.7.2 问题的界定9
1.7.3 目标9
1.7.4 标准10
1.7.5 资源10
1.7.6 约束条件11
1.7.7 可选方案11
1.7.8 数据收集11
1.7.9 模型12
1.7.10评价12
1.7.11灵敏度分析13
1.7.12甄选13
1.7.13实施13
1.7.14检验14

第2章 城市物流建模15
2.1 建模框架15
2.1.1 网络特征16
2.1.2 工业和居民特征16
2.1.3 供给模型16
2.1.4 需求模型16
2.1.5 网络服务水平17
2.1.6 网络利用率17
2.1.7 影响模型17
2.1.8 经济影响17
2.1.9 财务影响18
2.1.10社会影响18
2.1.11环境影响18
2.1.12能源影响19
2.2 建模过程19
2.2.1 问题界定20
2.2.2 目标21
2.2.3 指标22
2.2.4 系统分析22
2.2.5 系统综合22
2.2.6 软件开发22
2.2.7 软件测试23
2.2.8 模型的检验23
2.2.9 模型的应用23
2.3 数学规划23
2.3.1 数学规划模型的结构24
2.3.2 带有时间窗的车辆路径规划问题24
2.4 优化25
2.5 仿真25
2.6 亚启发式（meta-heuristic）技术27
2.6.1 遗传算法28
2.6.2 禁忌搜索29
2.6.3 模拟退火29
2.7 对物流参与者感知的建模30
2.7.1 基于感知的建模31
2.7.2 动态参与者网络分析工具34
2.7.3 城市配送中的感知建模36
2.7.4 参与者建模的具体化39

第3章 基于智能交通系统的城市物流42
3.1 基本概念42
3.2 数据获取43
3.2.1 数据的类型43
3.2.2 要求与责任44
3.2.3 技术45
3.2.4 行驶时间45
3.2.5 自动车辆定位45
3.2.6 网络性能46
3.2.7 车载设备46
3.3 数据处理47
3.4 信息传播48
3.4.1 技术49
3.4.2 车载计算机49
3.4.3 数字路图51
3.4.4 互联网51
3.5 地理信息系统51
3.6 电子商务的影响53
3.7 当前智能交通系统的应用53
3.7.1 自动收费54
3.7.2 行驶时间信息54
3.8 评估55
3.8.1 系统可用性55
3.8.2 经济可行性55
3.8.3 政治上的可接受性55
3.8.4 竞争中立性56
3.8.5 横向兼容性56

第4章 需求和供给模型57
4.1 概述57
4.2 流出58
4.3 配送60
4.4 运输方式选择62
4.5 交通量指派63
4.6 仿真模型65
4.7 行驶时间67
4.8 综合成本法70

第5章 影响模型72
5.1 概述72
5.2 社会和经济的影响模型72
5.3 环境影响模型73
5.3.1 概述73
5.3.2 噪声73
5.3.3 振动75
5.3.4 空气污染76
5.3.5 应用77
5.4 财务影响模型78
5.4.1 概述78
5.4.2 成本-收益分析78
5.4.3 获利性分析80
5.4.4 应用81
5.5 能源消耗模型81
5.5.1 概述81
5.5.2 影响燃料消耗量的因素81
5.5.3 燃料消耗量估算模型84
5.6 案例研究（东京新地下货运系统）84
5.6.1 新地下货运系统网络的结构和该网络的预期交通使用量（Ooishi和Taniguchi，1999）84
5.6.2 系统概述85
5.6.3 建造新地下货运系统的影响以及成本收益分析87
5.6.4 新地下货运系统的获利分析90

第6章 车辆路径规划93
6.1 概述93
6.2 旅行商问题（Travelling Salesman Problems，简称TSP问题）93
6.3 带有时间窗的车辆路径规划95
6.3.1 概述95
6.3.2 模型的建立96
6.3.3 解决VRP-TW问题的启发式算法99
6.3.4 模型的应用100
6.4 带有时间窗的车辆路径规划及交通仿真103
6.4.1 概述103
6.4.2 动态交通仿真104
6.4.3 模型的应用106

第7章 基于智能交通系统（ITS）的车辆路径规划113
7.1 概述113
7.2 带有时间窗的随机车辆路径规划113
7.2.1 准时配送113
7.2.2 随机规划法114
7.2.3 带有时间窗和随机行驶时间的旅行商问题114
7.2.4 机会约束模型116
7.2.5 依赖型模型117
7.2.6 VSS的估算过程119
7.2.7 案例研究120
7.2.8 结论123
7.3 带有时间窗的随机车辆路径规划和交通仿真125
7.3.1 引言125
7.3.2 概率模型和预测模型127
7.3.3 测试网络应用132
7.3.4 结论139
7.4 带有实时信息的动态车辆路径规划140
7.4.1 引言140
7.4.2 信息可变性分类141
7.4.3 信息集成框架142

第8章 物流配送中心的定位145
8.1 概述145
8.2 规模146
8.3 定位150
8.4 与交通量指派相结合的定位问题（Location with Traffic Assignment）152
8.4.1 框架152
8.4.2 数学公式表示153
8.4.3 遗传算法求解159
8.4.4 东京大阪地区道路网络的应用研究163
8.5 多目标优化（Optimisation）165

第9章 前景展望169
9.1 系统观和未来的发展169
9.2 多式联运系统172
9.2.1 概述172
9.2.2 洲标准173
9.2.3 国家标准174
9.2.4 地区标准175
9.2.5 运营标准175
9.2.6 配送中心配置的线性规划模型175
9.2.7 详细的成本模型177
9.2.8 配送中心运作的仿真模型179
9.3 地下货运系统180
9.3.1 概述180
9.3.2 概念建模182
9.4 虚拟货运公司187
词汇索引表190
参考文献202