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| 編輯推薦： |
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《调度问题求解与优化》系统介绍了调度系统的设计方法、实现过程和优化策略，适合具备经典调度理论基础的学生或调度管理人员学习与参考。书中除了理论基础的介绍，还包括大量不同场景下的调度实例，详细说明调度方案的设计过程，便于读者理论联系实际。
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| 內容簡介： |
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《调度问题求解与优化》系统论述调度系统的设计、优化和重调度。本书介绍了调度系统特征，期望理论分析，时间窗及需求动态变化情况的调度方案实时优化与设计，基于前景理论的用户期望感知预测，基于干扰管理策略调度因素分析，智能量子算法下的重调度方案实施与验证，低碳冷链物流调度、不确定需求物流调度、动态物流调度、末端配送干扰管理以及医疗物资配置等多场景的调度约束和优化策略。
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| 關於作者： |
宁涛，大连民族大学计算机科学与工程学院教授、大连市科技评审专家、学位与研究生教育发展中心评议专家。长期从事企业管理信息系统、智慧交通调度管理等领域的教学和研究工作。
宋金淼，新疆大学软件学院副教授、硕士生导师，主持并参与国家自然科学基金项目、辽宁省自然科学基金项目、辽宁省教育厅高校基本科研项目等10余项。在Briefings in Bioinformatics等重要期刊及国际会议上发表高水平学术论文近 20 篇，获授权发明专利及软件著作权20余项。
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| 目錄：
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第1章调度优化问题应用概述
1.1物流配送调度问题研究/00
1.2作业车间调度问题研究/00
1.3生产批量计划问题研究/00
1.4本章小结/00
第2章车辆路径问题
2.1车辆路径问题概述/00
2.2车辆路径问题分类/00
2.3车辆路径问题的几种研究方法/00
2.3.1精确算法/0
2.3.2启发式算法/0
2.4研究中存在的问题及发展趋势 /0
2.5本章小结/0
第3章量子智能算法
3.1研究现状/0
3.1.1量子计算特点/0
3.1.2与其他算法的比较/0
3.2量子计算逻辑体系/0
3.2.1量子比特/0
3.2.2量子门/0
3.2.3向量空间/0
3.2.4量子理论假设/0
3.2.5量子纠缠/0
3.2.6量子计算特性/0
3.3量子计算的内涵及外延/0
3.3.1量子计算原理 /0
3.3.2基于量子理论的优化算法原理/0
3.4本章小结/0
第4章云计算与交通拥堵预测分类
4.1云算法概述/0
4.1.1云模型的定义/0
4.1.2云模型发生器/0
4.1.3云模型的性质/0
4.2云计算的概念/0
4.3交通拥堵预测 /0
4.3.1拥堵预测分类 /0
4.3.2碳排放指标 /0
4.3.3拥堵预测方法 /0
4.4本章小结/0
第5章带时间窗的低碳冷链物流调度问题
5.1问题描述/0
5.1.1时间窗分类/0
5.1.2冷链物流配送调度模型/0
5.2VRPTW的改进量子遗传算法研究/0
5.2.1量子遗传算法工作原理/0
5.2.2改进量子遗传算法/0
5.2.3算法复杂度分析/0
5.2.4实验及分析/0
5.3VRPTW的混合量子粒子群算法研究/0
5.3.1量子粒子群优化算法 /0
5.3.2粒子编码/0
5.3.3评价函数的计算/0
5.3.4混合量子粒子群算法计算步骤/0
5.3.5仿真实验及分析/0
5.4本章小结/0
第6章云计算模式下的不确定需求物流调度问题
6.1不确定需求车辆路径问题描述/0
6.2不确定需求物流调度问题分析/0
6.2.1模糊需求量描述/0
6.2.2VRPUD模型描述/0
6.3不确定需求物流调度问题数学模型/0
6.3.1静态需求优化阶段/0
6.3.2动态实时需求优化阶段/0
6.4云遗传算法 /0
6.4.1云遗传算法组成要素/0
6.4.2云遗传算法操作/0
6.4.3云自适应遗传算法/0
6.5数据分析与仿真验证/0
6.6本章小结/0
第7章有同时集送货需求物流调度问题
7.1求解方法对比/0
7.2问题描述和数学模型/0
7.2.1问题描述/0
7.2.2数学模型/0
7.3集送货问题模型的分类/0
7.3.1调度路径的可行性分析/0
7.3.2问题解的可行性分析/0
7.3.3静态调度问题/0
7.3.4动态调度问题/0
7.4基于混沌理论的改进量子算法/0
7.4.1量子算法的优势/0
7.4.2混沌理论/0
7.4.3量子算法的实现/0
7.5实例研究与分析/0
7.5.1混沌方法初始化/0
7.5.2改进的方法计算旋转角/
7.5.3量子进化算法/
7.6本章小结/
第8章云计算模式下的动态物流调度问题
8.1DVRP调度模型/
8.1.1DVRP描述/
8.1.2目标函数/
8.2DVRP调度策略/
8.3DVRP的混合量子粒子群算法/
8.3.1双链量子编码/
8.3.2基于Logistic映射的粒子群算法/
8.3.3改进算法设计步骤/
8.3.4数据分析与验证/
8.4基于云理论的自适应遗传算法/
8.4.1求解策略/
8.4.2数据分析与验证/
8.5本章小结/
第9章智能量子算法在物流“最后一公里”问题中的应用
9.1应用背景/
9.2不同模式的配送效率模型/
9.2.1问题描述/
9.2.2配送模型分析/
9.2.3有关ts(服务时间)的分析 /
9.3改进的量子细菌觅食算法/
9.3.1传统的BFOA算法/
9.3.2改进的QBFO描述/
9.4QBFO的性能分析/
9.4.1初始值的设置/
9.4.2绩效评估/
9.4.3基于MAGTD的调度决策/
9.5案例研究/
9.5.1仿真示例/
9.5.2实例测试/
9.5.3不同配送模式下的成本比较/
9.6本章小结/
第10章智能量子算法在物流配送干扰管理中的应用
10.1应用背景/
10.2干扰管理模型/
10.2.1问题描述/
10.2.2干扰辨识及管理模式/
10.2.3问题目标函数/
10.3配送干扰管理求解算法/
10.3.1量子细菌觅食算法/
10.3.2算法收敛性比较/
10.4数值实验/
10.4.1测试算例/
10.4.2算例验证/
10.5本章小结/
第11章智能量子算法在疫情医疗物资配置问题中的应用
11.1研究背景/
11.2医疗物资配置优化模型/
11.2.1问题描述/
11.2.2符号定义/
11.2.3模型构建/
11.3混合量子蒲公英繁衍算法/
11.3.1量子蒲公英繁衍算法/
11.3.2算法收敛性比较/
11.4实验验证分析/
11.4.1算法结果对比/
11.4.2基于DRO的结果/
11.4.3基于HQDRO的结果/
11.4.4对比分析/
11.5本章小结/
第12章智能量子方法在末端物流管理问题中的应用
12.1研究背景/
12.2基于前景理论的扰动度量策略/
12.2.1问题界定与假设/
12.2.2基于前景理论的函数表示 /
12.2.3用户心理期望感知分析/
12.3末端物流配送干扰管理模型及求解算法/
12.3.1配送优化调度模型/
12.3.2求解算法/
12.4数值实验/
12.4.1测试算例/
12.4.2算法性能检验/
12.4.3算法收敛性比较/
12.4.4算例分析/
12.5本章小结/
后记/
参考文献/
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| 內容試閱：
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随着现代信息技术的飞速发展，尤其是量子技术和智能化算法的发展、普及，基于先进智能方法的调度规划越来越受到生产制造及物流企业的关注。物流业作为国民经济和综合国力的支柱型产业已经受到越来越多的重视。物流配送是近年来调度领域的重要应用之一，其管理手段和技术已经成为提高劳动生产率和降低物料损耗的重要利润源。合理的调度方法不但可以完善物流企业与交通运输部门的协作，促进物流领域理论研究与智能调度指挥系统更有力的结合，而且成为企业迅速占领用户市场的关键。
作者根据多年在调度管理领域的研究心得和实际项目经验编著了本书。本书不但描述了调度领域存在的问题、分类、发展趋势以及评价机制，而且增加了大量面向解决实际问题的数学建模及求解实例，以提高读者的建模能力，拓宽求解问题的思路。
本书内容系统完整、结构严谨，由浅入深地介绍了调度问题的研究现状、研究中存在的问题及基于智能算法的求解策略，还充分考虑应用型本科生及研究生的培养目标和特点，在注重基本概念的同时，重点介绍实用性较强的内容。
作者参考了国内外物流调度、车间调度、车辆路径规划等多个领域专家、学者的最新研究成果，对不同类型和场景下的调度问题进行深入研究和实验，结合该领域本科生/研究生的实际情况和特点，有取舍地编著了本书，使本书更适合于目标读者，具有更好的实用性和扩展性。
本书共12章。第1～3章介绍了调度问题定义、分类及研究趋势； 第4～12章中，每一章都针对不同场景和特点的调度问题实例进行深入分析。作者在编写过程中力求符号统一、图表准确、语言通俗、结构清晰。
本书可作为各类高等院校管理科学与工程类、计算机类、大数据应用等专业的实例教材，也可作为调度管理人员的重要参考书。
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏、不足之处，恳请广大读者提出批评和改正建议。
宁涛
2024年春于大连
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