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第1章 人工免疫系统与免疫算法1

1.1 生物免疫系统概述2

1.2 人工免疫系统及其研究概况4

1.2.1 人工免疫系统的研究现状5

1.2.2 人工免疫系统方法的应用研究7

1.3 免疫算法研究现状8

1.3.1 免疫算法的发展8

1.3.2 典型免疫算法分析10

1.3.3 免疫算法理论分析14

1.3.4 免疫算法研究展望17

1.4 免疫算法的应用进展17

第2章 物流管理中的优化问题20

2.1 物流系统与物流管理21

2.1.1 物流行业发展概况21

2.1.2 物流系统及物流过程22

2.1.3 经济发展对物流管理的需求23

2.2 物流配送中的车辆调度优化问题24

2.2.1 问题研究的意义25

2.2.2 物流配送研究现状26

2.3 物流配送中心的选址优化问题27

2.3.1 配送中心简介27

2.3.2 物流配送选址的早期研究29

2.3.3 常用配送选址模型和方法比较32

2.4 基于供应链协同的虚拟库存优化问题35

2.4.1 供应链协同管理35

2.4.2 虚拟库存38

2.5 物流系统中协同车辆路径优化问题40

2.5.1 协同车辆路径问题概述40

2.5.2 车辆路径优化研究现状42

2.5.3 协同车辆路径优化研究现状44

第3章 基于免疫原理的优化算法研究46

3.1 遗传算法简介46

3.1.1 基本概念46

3.1.2 基本遗传算法框架47

3.1.3 遗传算法的基本算子48

3.1.4 遗传算法的特点与缺陷49

3.2 生物免疫系统及其智能机制50

3.2.1 生物免疫系统的组成51

3.2.2 免疫系统的功能53

3.2.3 免疫系统的主要特性54

3.3 免疫优化算法及其特点55

3.3.1 免疫算法的基本框架55

3.3.2 几种免疫算法介绍57

3.3.3 免疫优化算法的特点58

3.4 几种新型免疫算法模型59

3.4.1 免疫策略算法59

3.4.2 模糊人工免疫系统59

3.4.3 危险模式理论59

3.5 国际研究新动向60

3.6 小结61

第4章 多模态免疫优化算法及应用研究62

4.1 多模态优化算法概述62

4.1.1 多模态优化的意义与应用62

4.1.2 多模态遗传算法研究综述63

4.1.3 免疫记忆遗传算法（IMGA）67

4.1.4 多模态免疫优化算法通用框架68

4.2 自适应多模态免疫优化算法的设计72

4.2.1 免疫进化及其动力学模型72

4.2.2 多模态免疫优化算法设计74

4.2.3 仿真实验与结果比较76

4.2.4 性能分析与结论78

4.3 基于平衡峰值的多模态免疫优化算法79

4.3.1 平衡峰值的思想及实现79

4.3.2 算法设计与描述81

4.3.3 算法运行机理分析83

4.3.4 仿真实验与结果比较84

4.4 多模态免疫优化算法的理论性能分析87

4.4.1 多模态算法的完全收敛性定义87

4.4.2 多模态遗传算法的收敛性证明89

4.4.3 多模态免疫算子的定义90

4.4.4 多模态免疫算法的收敛性证明91

4.4.5 计算复杂性分析94

第5章 免疫算法在物流配送车辆调度中的应用96

5.1 免疫优化算法的改进96

5.1.1 克隆选择原理96

5.1.2 算法的数学描述97

5.1.3 算法描述98

5.1.4 算法的实现99

5.2 仿真实验及结果分析100

5.2.1 实验设计100

5.2.2 结果分析106

5.3 调度模型及算法研究107

5.3.1 实际问题描述107

5.3.2 车辆调度模型建立107

5.3.3 常见的车辆调度算法109

5.4 免疫优化算法求解车辆调度问题111

5.4.1 抗体表示111

5.4.2 初始抗体的产生111

5.4.3 亲和力计算111

5.4.4 选择、交叉和变异112

5.5 仿真实验与结果分析115

5.5.1 实验设计115

5.5.2 实验结果116

5.5.3 结果分析121

5.6 小结122

第6章 物流中心选址的免疫算法优化模型123

6.1 智能算法在物流配送选址中的应用124

6.1.1 启发式算法124

6.1.2 仿真方法126

6.2 配送中心选址的目标和原则127

6.2.1 配送中心选址的目标127

6.2.2 配送中心的选址原则128

6.2.3 物流配送合理化分析128

6.3 配送中心选址的程序和步骤129

6.3.1 配送中心选址的程序129

6.3.2 配送中心选址的步骤130

6.3.3 配送中心选址的方法131

6.4 物流中心选址的免疫算法实现134

6.4.1 配送中心选址模型134

6.4.2 免疫优化算法设计135

6.5 物流配送选址优化模型的免疫算法求解137

6.5.1 仿真实验方案137

6.5.2 实验结果及分析138

6.6 小结144

第7章 基于供应链协同的虚拟库存研究146

7.1 研究背景及意义146

7.1.1 研究背景146

7.1.2 研究意义148

7.1.3 研究内容149

7.1.4 研究方法149

7.2 供应链协同管理相关理论150

7.2.1 供应链管理150

7.2.2 供应链协同管理层次及主要内容151

7.2.3 基于供应链的库存管理策略153

7.3 虚拟库存理论156

7.3.1 虚拟库存的概念156

7.3.2 虚拟库存的特征及优势156

7.3.3 虚拟库存控制业务流程158

7.3.4 虚拟库存管理模型160

7.4 造船供应链基于协同的虚拟库存管理分析161

7.4.1 造船供应链的概念161

7.4.2 船舶制造业供应商及船用物资分类162

7.4.3 造船供应链虚拟库存管理对象165

7.5 小结166

第8章 基于供应链协同的虚拟库存优化模型167

8.1 经济订货批量模型——EOQ模型167

8.2 二级供应链条件下的库存优化模型170

8.2.1 研究对象和模型假设170

8.2.2 模型建立与求解171

8.3 基于供应链协同的虚拟库存优化模型174

8.3.1 符号说明176

8.3.2 模型建立179

8.4 算法设计与实证分析183

8.4.1 算法应用案例背景简介183

8.4.2 算法设计184

8.4.3 实证分析186

8.4.4 结果分析188

8.5 小结188

第9章 车辆路径问题及蚁群算法189

9.1 车辆路径问题概述189

9.1.1 车辆路径问题的定义189

9.1.2 车辆路径问题的组成要素189

9.1.3 车辆路径问题的数学模型191

9.1.4 车辆路径问题的分类192

9.2 车辆路径问题常用算法192

9.2.1 精确算法193

9.2.2 传统启发式算法193

9.2.3 智能算法194

9.3 蚁群算法概述195

9.3.1 基本蚁群算法的原理195

9.3.2 蚁群算法的特性196

9.3.3 基本蚁群算法的数学模型197

9.3.4 基本蚁群算法的实现步骤199

9.4 改进的蚁群算法200

9.4.1 适应蚁群算法200

9.4.2 算法性能比较201

9.5 小结204

第10章 基于蚁群算法的协同车辆路径优化206

10.1 问题描述及模型建立206

10.1.1 问题描述206

10.1.2 模型建立207

10.2 改进的自适应蚁群算法设计与实现208

10.2.1 自适应蚁群算法思想208

10.2.2 多配送中心算法思想210

10.2.3 协同车辆路径算法设计210

10.3 基于自适应蚁群算法的仿真算例214

10.4 蚁群遗传算法及改进策略216

10.4.1 蚁群遗传混合算法217

10.4.2 蚁群遗传算法改进策略218

10.5 蚁群遗传算法的改进设计219

10.5.1 遗传操作219

10.5.2 蚁群操作223

10.5.3 算法的操作步骤223

10.6 基于蚁群遗传算法的仿真算例223

10.7 本章小结225

参考文献227