群智慧優化技術是在自然群體基礎上通過個體協作實現複雜系統優化的一種智慧優化技術。智慧物流系統作為智慧製造系統的重要支撐，通過群智慧優化方法可以有效解決複雜物流優化問題，提升問題優化效率、降低計算成本，提高對問題的回應效率。本書得到了國家自然科學基金面上項目“基於移動智慧體調度的混雜工業無線感測器網路抗毀性研究”（編號：61571336）和青年科學基金專案“面向多移動智慧物流資源調度的動態漸進群集智慧優化方法研究”（編號：61603280）等專案的資助。在此背景下，開展了關於智慧製造發展背景下若干複雜物流系統優化問題的系統研究和實踐。

本書詳細介紹了目前群智慧優化技術的原理、基於自我調整和社會網路的演算法性能提升方法，以及群智慧優化演算法在自動化立體倉庫貨位優化、冷鏈配送車輛路徑優化、雲物流下基於協同庫存的集合覆蓋的選址分配優化、集裝箱多式聯運優化和集裝箱船舶貝位配載優化等具體實際問題中的應用。本書可説明高校師生和工程技術人員系統掌握群智慧優化技術的原理、改進途徑及應用策略，瞭解群智慧優化演算法國內外新研究進展，掌握工程實際中典型物流問題的建模方法及群智慧優化方法。本書對推廣、提升智慧製造環境下智慧物流系統優化和發展具有重要意義。

李文峰，1990年畢業於華中理工大學機械學院機械學專業，獲工學碩士學位。2000年畢業於武漢理工大學機械設計及理論專業，獲工學博士學位。2003年-2004年瑞典皇家工學院自治系統研究中心訪問學者。2012.7-2012.12美國新澤西理工大學高級訪問學者。2015.7-2015.8美國紐約大學高級訪問學者。現為武漢理工大學教授，博士生導師，物流工程學院副院長。湖北省跨世紀學術帶頭人，湖北省有突出貢獻的中青年專家，中國人工智慧學會智慧製造專業委員會常務委員，中國人工智慧學會智慧型機器人專業委員會委員，中國物流學會常務理事，湖北省機電一體化學會常務理事，湖北省機械設計與傳動學會常務理事。

教育部2006-2010年高等學校物流類專業教學指導委員會委員，教育部2013-2017年高等學校物流管理與工程類教學指導委員會委員。IEEE 高級會員，IEEE SMC CSCWD和ESMDM的TC成員，中國感測器網路學術會議（CWSN）程式委員會委員，IEEE CSCWD、IEEE ICMA、ICLEM、DPMSS等國際會議的組織委員會或程式委員會委員,IEEE CSCWD2012、ICIA2010、ICMA2010、IDCS2014、IDCS2015，以及 CSCWD2015年學術會議的程式委員會協作主席。

第1章 群智慧優化理論及其研究與分析/1
1.1群智慧優化理論/1
1.2典型群智慧優化演算法/4
1.2.1遺傳演算法/4
1.2.2粒子群優化演算法/6
1.2.3蟻群優化演算法/7
1.2.4細菌覓食優化演算法/8
1.2.5生物地理優化演算法/9
1.2.6其他群智慧優化演算法/11
1.3群體行為的複雜網路與社會網路分析/12
1.4群智慧的種群和拓撲結構/14
1.5群智慧優化中個體行為控制/16
本章小結/19

第2章 具有異構分簇的聚類自我調整粒子群優化演算法/21
2.1基於聚類的自我調整粒子群優化演算法/21
2.1.1基於聚類的種群動態分割策略/22
2.1.2基於異構簇的自我調整調整策略/24
2.2演算法流程/25
2.3實驗分析和討論/25
2.3.1實驗設計和Benchmark函數/25
2.3.2實驗1：種群分佈度對比分析/27
2.3.3實驗2：演算法參數敏感性測試/29
2.3.4實驗3：相同初始值對比測試/30
2.3.5實驗4：相同最大反覆運算次數對比測試/43
本章小結/51

第3章 基於社會網路演化的動態拓撲粒子群優化演算法/52
3.1基於社會網路演化的粒子群優化演算法/52
3.1.1群智慧中的社會網路/52
3.1.2子群劃分策略/53
3.1.3基於社會網路演化的動態拓撲構建演算法/54
3.1.4演算法流程/63
3.2演算法複雜度分析/64
3.3標準測試函數實驗/64
3.3.1測試函數/64
3.3.2對比演算法及其參數/65
3.3.3實驗內容及分析/66
本章小結/76
群智慧優化及其在物流中的應用目錄

第4章 基於社會網路的群體優化演算法/77
4.1基於社會網路模型的動態種群拓撲結構構建/77
4.2擴展式個體鄰域構建/79
4.3個體學習行為調整/81
4.3.1NI中個體學習方式/81
4.3.2RI中個體學習方式/82
4.4演算法流程/84
4.5與其他智慧演算法的比較/86
4.6數值實驗與分析/87
4.6.1實驗設計/87
4.6.2實驗與分析/92
本章小結/115

第5章 基於群智慧優化演算法的自動化立體倉庫貨位優化/116
5.1貨位優化分配問題/116
5.2貨位優化分配問題模型/117
5.2.1模型假設/117
5.2.2模型符號說明/117
5.2.3模型構建/118
5.3基於群智慧優化的貨位分配問題求解/119
5.3.1演算法設計/120
5.3.2貨物編碼與貨位編碼/121
5.4汽車零部件貨位優化分配實例分析/123
5.4.1模型相關參數說明/123
5.4.2演算法相關參數說明/124
5.4.3案例結果分析/124
本章小結/128

第6章 冷鏈配送車輛路徑的群智慧優化/129
6.1冷鏈物流及車輛路徑問題/129
6.1.1冷鏈物流相關概念/129
6.1.2冷鏈物流配送路徑研究/129
6.2冷鏈配送車輛路徑優化模型/130
6.2.1模型相關假設和參數/130
6.2.2目標函數構建/131
6.3基於群智慧優化演算法的冷鏈網路配送模型求解/133
6.3.1群智慧優化演算法搜索——以螢火蟲演算法為例/133
6.3.2針對網路配送問題的個體編碼設計/135
6.4案例分析/137
6.4.1案例/137
6.4.2實驗設計/140
6.4.3結果及分析/141
本章小結/143

第7章 雲物流下基於協同庫存的集合覆蓋的選址分配優化/144
7.1問題背景分析/144
7.2模型構建和特點分析/144
7.3雲物流下選址分配模型的群智慧優化演算法設計/146
7.4基於雲物流的汽車零部件供應物流選址分配案例研究/151
7.4.1汽車零部件供應物流的現狀及需求分析/151
7.4.2實驗設計/152
7.4.3雲物流下基於協同庫存的集合覆蓋的選址分配案例/155
本章小結/160

第8章 基於群智慧優化演算法的集裝箱多式聯運優化/162
8.1集裝箱多式聯運問題 /162
8.2多式聯運基本模型/164
8.3多式聯運問題編碼及解碼/165
8.3.1全域流量按比例分配/165
8.3.2局部流量調整策略/167
8.3.3帶懲罰的目標函數/168
8.3.4問題求解流程/169
8.4案例分析/169
8.4.1案例/169
8.4.2演算法對比設置/171
8.4.3實驗結果分析/171
本章小結/179

第9章 集裝箱船舶貝位配載的優化/180
9.1集裝箱船舶貝位配載問題/180
9.1.1集裝箱船舶貝位配載問題分類/180
9.1.2集裝箱船舶箱位位置表示/181
9.2集裝箱貝位元配載模型/182
9.2.1模型假設/182
9.2.2模型參數及相關變數定義/182
9.2.3模型的目標函數/183
9.3個體編碼方案設計/184
9.3.1基於個體位置排序的裝載順序解碼/184
9.3.2基於規則的貝位元裝載策略/185
9.4個體適應度計算/187
9.5問題求解步驟/187
9.6案例實驗/189
9.6.1案例設計/189
9.6.2對比演算法設計/190
9.6.3實驗結果及分析/191
本章小結/200

參考文獻/201

這是一個物流巨速發展和變革的時代。每天千萬件貨物在處理，無人機快遞、無人車運輸、智慧化物流中心等技術和產品正在物流行業實踐，物流產業正在從單純勞動密集型產業向高科技與管理結合的模式發展。資訊化的物流資源提升了物流設備的智慧性，也進一步豐富了智慧物流的調度物件。在智慧物流環境中，具備了移動感知和通信能力的物料、託盤和移動裝備等物流對象成為新的智慧物流調度資源。工業生產組織中的物流資源呈現出了新的特徵。這些新的發展趨勢和特徵也將明顯增加物流資源調度問題的複雜性。

如何解決當前物流系統優化中面臨的高維、多約束、動態、高效等NP（nondeterministic polynomial，非確定多項式）難題，是物流領域學者和業界共同關注的熱點話題。群智慧優化技術具有良好的魯棒性和優化能力，為解決大規模複雜優化問題提供了有效的工具，已成為工業生產中任務調度、資源協同、佈局優化等方面的熱點技術。然而，群智慧優化作為一種新穎的計算模式，研究和應用仍然存在許多問題，如“早熟”、種群多樣性速降、“開發”和“開拓”行為不易控制等，制約了群智慧優化演算法搜索性能的提升。另外，目前優化問題越來越複雜，在智慧演算法構建中也面臨如初始可行解構建難度大、搜索效率低、計算成本激增等難題。

如何開發出更加有效的演算法，與複雜的物流系統優化問題相結合，形成高效和普適的優化架構，是本書的主要出發點。本書力求將理論研究與實際應用並重，圍繞著群智慧優化演算法理論研究及其在物流實際問題優化中的應用，基於作者在群體結構、群體拓撲和個體行為研究的成果，融合複雜網路、人工智慧、系統工程等的思想和方法，構建了針對實際物流問題的群智慧優化能力提升和應用的理論和實踐方法。首先，從群體結構和搜索行為研究出發，提出具有異構分簇的聚類自我調整策略，改善了演算法性能；其次，從群體間網路關係分析入手，引入複雜網路理論，將網路拓撲演化作為調節群體搜索資訊共用的手段，從而避免資訊過度集中，提升整體優化能力；再次，從網路拓撲和個體行為控制兩方面分析，在種群中引入社會網路的演化調整機制和個體學習行為方法，強化個體之間的交互和協作，優化人工種群的搜索能力；後，將上述策略及方法分別應用在自動化立體倉庫貨位優化、冷鏈配送車輛路徑優化、雲物流下基於協同庫存的集合覆蓋的選址分配優化、集裝箱多式聯運方案優化等問題中。在每個物流優化問題求解中，均設計了高效的編碼、解碼方案，將問題與演算法緊密結合，充實了智慧優化演算法的應用方式和實踐案例。群智慧優化及其在物流中的應用前言全書分為群智慧優化演算法理論研究和物流系統優化應用兩大部分，共9章。

第1章介紹了群智慧優化理論及應用較為廣泛的幾類群智慧優化演算法，並從群體網路、種群拓撲和個體行為角度進行了綜述和分析。第2章介紹了從種群結構和自我調整角度構建的具有異構分簇性質和自我調整能力的聚類自我調整粒子群優化演算法。第3章從群體網路行為角度，提出了具有種群拓撲動態演化特徵的粒子群優化演算法，優化個體交互行為及整個種群的搜索行為。第4章對個體鄰域、種群拓撲和個體學習行為進行綜合研究，提出了基於社會網路的群體優化演算法，提高演算法優化能力。第5章分析了自動化立體倉庫貨位優化問題，構建了對應的模型，基於連續編碼離散化策略進行了群智慧優化演算法搜索空間與問題解空間的對應，實現了問題的求解。第6章中針對冷鏈物流中的車輛路徑問題進行研究，基於連續編碼方式，提出了多階段解碼過程，將群智慧優化演算法應用於此類問題求解。第7章研究了雲物流模式下的選址分配問題，考慮了協同庫存問題的特點，提出了多段式的個體編碼方式，實現了群智慧優化演算法的求解。第8章設計了具有全域流量按比例分配與局部流量調整的編碼方式，將多種群智慧優化演算法應用於多式聯運問題的求解。第9章中針對集裝箱船舶的貝位元配置優化問題，採用本書的演算法進行了求解設計。作者及研究團隊在群智慧優化演算法、物流系統建模與優化、物流系統模擬等方面進行了多年的深入研究，承擔了多項國家、省部級科研課題和橫向合作專案，積累了大量經驗和成果。本書的大部分內容來源於這些精華，其中很多出自于相應的原創論文。這些為本書的完成提供了豐富的材料和應用基礎。要感謝張煜教授和李斌教授的支持，他們對第8章和第9章案例模型的構建和求解提出了寶貴建議。同時要感謝畢婭副教授的協助，其研究為第7章提供了基礎資料。

還要感謝團隊中碩士生林紅和劉盼盼，他們參與了第4章和第5章中大量的資料統計和案例構建。在人工智慧蓬勃發展的時代，群智慧優化技術將迸發出更多的活力。由於能力及時間方面的原因，本書只是在群智慧優化技術及其在物流領域中的應用方面做了一些探索和嘗試，難免挂一漏萬，敬請廣大讀者批評指正。未來，作者將在讀者意見的基礎上，進一步深入研究群智慧搜索的內在機理，構建個體搜索的自我調整調節控制方法，增強種群搜索行為，將智慧優化與物聯網、深度學習等技術進行深度結合，有效融合實際調度資訊，構建高性能的新型群智慧計算與應用模型，實現系統動態漸進式優化，以應對智慧工業下的大規模動態資源調度和生產優化的要求，推進群智慧理論研究及其在複雜工業場景中的應用。本書的出版得到了國家自然科學基金面上項目“基於移動智慧體調度的混雜工業無線感測器網路抗毀性研究”(編號：61571336)和青年科學基金專案“面向多移動智慧物流資源調度的動態漸進群集智慧優化方法研究”(編號：61603280)等專案的資助。本書的研究內容在上述基金研究專案中得到了應用。本書的出版也得到了華中科技大學出版社的大力支持。編輯在本書出版過程中，做了非常深入細緻的工作，和作者多次溝通交流，提出了大量有建設性的意見和建議，引導作者對內容進行更細緻的斟酌和訂正，為保障本書的學術品質默默奉獻。在此一併表示真摯的感謝。

作者
2018年7月