前言

随着电子商务的蓬勃发展，网上零售业交易规模不断扩大，网购订单量飞速增长，预计到2020年全国快递总量可达千亿件。面对如此巨大的订单量，以及近年来频繁出现的爆仓困境，网上零售企业意识到如何保证高效的物流配送已成为急迫任务。从本质上讲，电子商务物流配送问题可以归结为一种车辆路径问题。车辆路径问题是物流运作管理面临的难点。选取恰当的车辆路径，可以加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流配送环节的满意度，降低服务商的运作成本。由于每天客户订购的商品品种和数量、订单量、所需车型与数量、行走路线、送货时间都不相同，因此该类物流配送决策属于多目标动态实时优化问题，并且电子商务物流要求快速决策，这更增加了该问题的求解难度。而已有的定量优化方法所能解决的配送问题的规模很有限，并且往往仅以成本优化为目标而忽略了决策所耗费的时间。基于经验的定性决策方法虽能灵活有效地处理问题求解过程中的定性因素，但是这类方法在科学性和有效性上不占优势。若能在车辆路径问题的定量计算过程中融入人类的启发式求解知识，缩减问题求解的解空间规模，即将人工智能与机器的效能、定性推理与定量计算有机结合起来，将有利于提高问题求解的科学性和智能性。

本书以作者近年在电子商务物流管理中的研究工作为主，从缩减解空间入手，以节省求解时空成本为突破口，引入知识工程、模糊聚类分析、人工智能和运筹学理论，按照“物流配送区域及客户的聚类分析→车辆路径方案的智能生成→模型的构建及求解”这一研究思路，提出一种定性推理与定量分析相结合的方法，来求解车辆路径问题这类复杂的决策，并构建“快速高效、实时在线”的智能求解系统。本书研究工作的意义在于，为网上零售企业物流配送问题的优化决策提供一种新方法，为计算机在线智能地生成物流配送方案提供新工具，有利于促进人工智能与运筹学等相关学科的交叉与融合，提高物流配送理论的科学性、实用性和普适性，丰富和完善电子商务物流管理理论。在实践上，理论成果可用于指导电子商务企业车辆调度人员的实际作业，有助于电子商务企业实现效率与客户服务水平的综合提升，从而提高其竞争优势。

全书共7章，第1～6章由黄敏芳撰写，第7章由黄敏芳、张源凯共同撰写，全书由王颜新副教授校对。

由于时间和作者水平有限，书中不足之处在所难免，恳请广大读者批评指正。

作者