陈曦，女，1985年生，美国爱荷华大学管理科学系博士，北京外国语大学副教授，目前主要研究领域包括：物流与供应链管理、最优化理论与方法等。

本书从物流的概念和发展历程开始，回顾了自公元前300年开始的物流发展史，并对我国物流发展的历史和取得的主要成就进行了回顾。进而从微观角度对物流和交通领域的主要研究问题——路径优化问题及其算法进行梳理。不仅对经典的精确解法和启发式算法进行了详细的介绍，并且针对求解实际中的多属性路径优化问题，重点探讨了基于数据驱动的强化学习算法——近似动态规划算法。

物流在为城市生活提供更多便利和效率的同时，也在一定程度上对城市的环境和交通造成了负面影响。本书后半部分从物流对城市生活的影响谈起，首先，探讨了“最后一公里物流”所面临的各种挑战，进而讨论了城市物流系统的设计和优化问题。其次，基于路径优化问题的算法及对城市物流系统的研究，本书也介绍了作者在数据驱动的强化学习算法——近似动态规划算法在城市物流系统中的应用研究，并对未来该领域的研究方向进行了探讨。最后，在国家提出将物流业作为“支撑国民经济发展的基础性、战略性产业”的大背景下，本书最后一章根据各大咨询公司和物流企业的研究结果，对智慧物流这一概念进行了介绍，并且探讨了当今主流物流企业在这一领域的科技投入及发展现状。

1.1 物流的概念及其发展

物流主要解决在满足某些需求的前提下对货物流从起点到终点的管理问题。它并不是一个新的概念。早在古埃及时代，物流对于金字塔的建造过程就起到了重要的作用。公元前300年，随着造船业的兴起，物流在全球海上交易方面也起到了推动作用。同时，物流也是许多战争取得胜利的关键要素。在军事中，物流主要负责军备装置的供给安排，用来解决库存管理和运输问题。这些功能在运输业和商业活动中也是至关重要的。因此，物流在现代工业发展中有着举足轻重的地位。

物流在其发展史上有很多不同的名称，如商业物流、渠道管理、配送、工业物流、物流管理、物料管理、实物配送、快速响应系统、供应链管理，以及供应管理等。从以上这些名称上来看，它们的共同点是都涉及对商品和物料从产出点到消费点，甚至是最终处理点的流动的管理。美国物流管理委员会(Council of Logistics Management, CLM)是一个领先的物流从业人员的专业组织，它将物流管理(Logistics Management)描述为:为了满足客户的需求，对商品、服务和相关信息从产出点到消费点的合理、有效的流动和储存，进行规划、实施与控制的过程。这个定义包括了生产和服务部门物料和服务的流动。其中，服务部门包括政府、医院、银行、零售商、批发商。另外，产品的最终处理、回收和再利用也需要考虑，因为物流对于运送商品的包装材料及旧设备的处理变得越来越重要。物流并不局限于制造业，它与所有的组织，包括政府部门，事业组织如医院、学校，服务型组织如零售商、银行等有关。可以说物流是制造业中的服务业，同时也是服务业中的制造业。

从与物流有关的一些活动中可以看出，物流以自然资源、人力资源、资金和信息作为输入。供应商以原材料、在制品和成品的形式提供物料，管理行为通过规划、实施与控制为物流活动提供框架。物流系统的输出是竞争优势、时间和地点效用、到客户端的快捷运动，以及物流服务组合。

物流有几千年的历史，可以追溯到有组织贸易的最早形式。然而，作为一门学问，它在20世纪初才引起人们的关注，作为支持企业战略和提供时间、地点效用的手段用在农产品的配送上。在第二次世界大战中，物流对盟军的胜利做出了突出贡献，因而开始引起人们的认识和关注。第一本物流专著出现于20世纪60年代初，这一时期著名商业专家、作家、咨询师彼得·德鲁克(Peter Drucker)称物流是最后一块组织可以提高效率的领域之一。这些都引起了人们对物流的兴趣。

当今社会，商业活动的主要功能从生产延伸到分销，进而构成了供应链。在供应链中，上游的企业提供原材料给下游企业，而下游企业通过加工不断增加产品的附加值，直到将产品提供给终端消费者。由于考虑成本及规模效应，在供应链中有的运输功能多采用集装箱、大卡车等规模较大的运输方式完成。但是在服务终端客户时，由于货物数量少且客户对服务水平要求高，因此在“最后一公里”多采用小型车辆进行运输。而“最后一公里”的运输成本占商品的总运输成本的28%。交通运输在推动经济发展和全球化的同时，也对我们的环境和交通产生了负面的影响，比如空气污染和交通堵塞。因此，一个好的交通运输模型需要在考虑经济成本的同时也考虑到以上这些外部性问题。

在更高层次的角度来看，物流也包括反向物流，即产品的循环利用、废旧产品的处理等，这被称为逆向物流。逆向物流是产品从客户到生产者的一个反向链条。对于环境和交通情况的担忧，使得学界不断将环保要求融入供应链管理中来。而逆向物流则是一个很好的例子，它主要包括可以降低、管理和有效处置生产中所产生的垃圾的流程。

在城市物流中最引人关注的就是“最后一公里”问题。“最后一公里”包含很多复杂的物流问题。首先，由于城市车辆增多，交通堵塞的现象愈演愈烈，尤其是上下班高峰时段，因此行驶时间很大程度上依赖于出行的时间段和路况。其次，由于道路情况和送货地点的种种限制，运输车辆有时很难进入目的地或是没有足够的停车位。此外，还包括城市区域对于大型车辆的行驶限制。更重要的一点是由于经济和环境方面的考虑，城市物流更多地倾向于用环保车辆进行运输。随着电子商务的不断发展，线上线下(OTO)运作模式对城市物流提出了更高的要求。同时，也有商家开始考虑采用无人机对线上商品进行线下配送。因此，供应链包含网络设计、交通物流、厂房管理、国际商务和信息系统等多个方面的问题，而交通运输是物流中的一个重要部分，交通运输的方式多种多样，包括航空、铁路、陆路、水路、电缆和管道，这些方式都需要相应的基础设施，如公路、铁路、管道及机场、火车站等。与此相关的研究问题也是多种多样，包括路径优化、库存管理、网络结构等。

物流在当今社会的重要作用已使其成为一个行业，甚至已经成为学界的一个重要研究领域。物流管理的目的是使整个系统在相对较合理的成本下提高效率。因此，不是要达到局部运输成本最低或是降低库存，而是需要将所有影响系统效率的因素都考虑进来进行优化从而求解全局最优解。物流管理包括企业内外部的多项活动和决策，从战略层面到策略层面再到运作层面。

①战略层面。这一部分活动或者决策通常对公司具有长期影响，与物流管理相关的战略决策包括库房和厂房的数量、选址和产能等。

②策略层面。这一部分决策通常介于3～12个月，包括采购和生产决策、库存决策和运输策略，如访问客户的频率。

③运作层面。这一部分涉及每天的决策，如工人排班、路径优化及车辆的装卸。

第一章　物流及其发展

1.1　物流的概念及其发展

1.2　我国物流业的发展史

1.3　我国物流业发展的成就

1.4　物流研究的主要方法——组合优化

第二章　路径优化问题及其算法　

2.1　路径优化问题　

2.2　路径优化问题的经典算法　　

2.3　路径优化问题中启发式算法的评估标准　

2.4　多属性路径优化问题　

第三章　强化学习算法在路径优化问题中的应用　

3.1　强化学习　

3.2　马尔可夫决策过程　

3.2.1　最优方程　

3.2.2　计算转移概率矩阵　

3.2.3　随机贡献　

3.2.4　有限周期问题　

3.2.5　无限周期问题　

3.3　近似动态规划　

3.3.1　动态规划面临的挑战　

3.3.2　动态规划问题的建模框架　

3.3.3　基本思想　

3.3.4　近似动态规划算法及其实现　

3.3.5　值函数的降维表示方法

3.3.6　多面近似动态规划　

3.4　值函数逼近　

3.4.1　近似动态规划和聚类　

3.4.2　有参数模型　

3.4.3　无参数模型　

3.4.4　值函数近似的学习算法　　

第四章　城市物流系统　

4.1　影响城市物流的发展趋势　

4.1.1　城市人口的增长　

4.1.2　电子商务的发展　

4.1.3　供应链的增速　

4.1.4　共享经济的兴起　

4.1.5　可持续发展意识的增长　

4.2　科技发展　

4.3　机遇　

4.4　城市物流系统建模　

4.4.1　城市物流的基本概念和研究简史　

4.4.2　决策问题　

4.4.3　城市物流系统模型

4.5　两级城市物流系统中的路径优化问题

4.6　城市物流的未来发展方向　

4.6.1　绿色物流　　

4.6.2　科技物流　

4.6.3　冷链物流　

4.6.4　银丝物流　

第五章　强化学习算法在路径优化问题及城市物流系统中的应用实例　

5.1　考虑基于经验水平的服务时间的路径优化问题　

5.1.1　文献综述　

5.1.2　问题描述、模型和算法　

5.1.3　单期路径优化问题　

5.1.4　算例描述　

5.1.5　数值试验分析　

5.1.6　结论　

5.2　考虑基于经验的服务时间和随机客户需求的多周期技能型员工调度优化问题　

5.2.1　问题描述　

5.2.2　文献综述　

5.2.3　问题建模　

5.2.4　求解方法　

5.2.5　实验设计　

5.2.6　数值试验分析　

5.2.7　模型对员工团队变动的反应　

5.2.8　结论　

5.3　近似动态规划算法在考虑基于经验的服务时间和随机客户需求的多周期技能型员工调度优化中的应用　

5.3.1　问题建模　

5.3.2　求解方法　

5.3.3　数值试验设计　

5.3.4　实验及结果分析　

5.3.5　结论　

5.4　未来研究方向展望　

5.4.1　考虑个体学习效应的员工调度和服务车辆路径优化联合

决策研究　

5.4.2　两级城市物流系统动态定价与路径优化联合决策研究　

5.4.3　基于知识转移和个体学习效应的员工调度与库存管理协同优化研究　

第六章　智慧物流　

6.1　智慧物流的定义 　

6.2　物流行业背景　

6.3　智慧物流发展驱动因素 　

6.4　智慧物流发展现状　

参考文献