目录介绍
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第1章智慧物流与智能算法1
1.1智慧物流1
1.1.1智慧物流概述1
1.1.2智慧仓储2
1.1.3智慧配送5
1.2智慧物流中的典型智能算法9
1.2.1进化计算9
1.2.2群智能算法12
1.2.3图搜索算法16
1.2.4人工神经网络与深度学习算法17
第2章基于深度学习的出入库管理智能计数算法21
2.1基于深度学习的目标识别与跟踪21
2.1.1基于深度学习的目标识别算法概述21
2.1.2基于深度学习的目标跟踪算法概述22
2.1.3YOLOv5目标识别方法23
2.1.4Deep Sort多目标跟踪方法26
2.2智慧仓储场景下的目标识别算法优化26
2.2.1YOLOv5目标识别算法的优化26
2.2.2出入库环境下的目标识别实验30
2.3出入库智能计数及应用32
2.3.1模型构建与应用方案32
2.3.2目标跟踪算法的设计33
2.3.3计数结果的后置校验36
2.4本章小结41
第3章仓储货位优化与四向穿梭车任务排序42
智慧物流：仓储与配送中的智能算法｜目录｜3.1仓储货位分配与任务调度问题42
3.2四向穿梭车仓储系统44
3.2.1系统概述44
3.2.2系统出入库流程46
3.3四向穿梭车仓储货位优化模型48
3.3.1问题描述与假设48
3.3.2货位优化模型49
3.4四向穿梭车任务排序模型52
3.4.1问题描述与假设52
3.4.2设备运行状态分析53
3.4.3不跨层四向穿梭车模式57
3.4.4跨层四向穿梭车模式59
3.5基于遗传算法的任务排序与货位分配优化61
3.5.1算法设计61
3.5.2仿真实验64
3.6本章小结70
第4章智能拣选机器人的路径规划算法72
4.1智能拣选机器人作业环境及建模72
4.1.1智能拣选仓储系统72
4.1.2智能拣选仓储环境建模73
4.2智能拣选机器人建模76
4.2.1AMR及任务模型76
4.2.2AMR的时间窗模型78
4.3智能拣选机器人动态路径规划82
4.3.1A算法求解最短路径82
4.3.2AMR路径规划算法85
4.3.3AMR路径规划仿真实验87
4.4本章小结95
第5章需求可拆分的配送路径规划96
5.1需求可拆分路径规划（SDVRP）概述96
5.1.1SDVRP问题96
5.1.2SDVRP可行解的基本特征98
5.1.3SDVRP问题的衍生类型98
5.2SDVRP模型构建99
5.2.1基本假设99
5.2.2模型构建100
5.2.3配送流程102
5.3求解SDVRP问题103
5.3.1利用粒子群优化算法求解103
5.3.2算法的实现步骤105
5.3.3仿真实验108
5.4求解带时间窗的SDVRP问题118
5.4.1带时间窗的SDVRP问题模型构建118
5.4.2对粒子群优化算法的改进121
5.4.3利用改进粒子群优化算法求解SDVRPTW125
5.4.4仿真实验129
5.5本章小结143
第6章车辆无人机组合配送145
6.1无人机配送145
6.1.1无人机配送发展现状145
6.1.2车辆无人机组合配送运行模式146
6.2车辆无人机组合配送模型148
6.2.1车辆无人机组合配送网络148
6.2.2车辆无人机组合配送模型构建149
6.3车辆无人机组合配送求解算法153
6.3.1算法基本流程153
6.3.2临时停靠点选择154
6.3.3遗传算法求解无人机路径155
6.3.4车辆无人机组合配送优化策略156
6.3.5仿真实验158
6.4本章小结161
参考文献162