這是一個物流巨速發(fā)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、智能化物流中心等技術和產品正在物流行業(yè)實踐，物流產業(yè)正在從單純勞動密集型產業(yè)向高科技與管理結合的模式發(fā)展。信息化的物流資源提升了物流設備的智能性，也進一步豐富了智能物流的調度對象。在智能物流環(huán)境中，具備了移動感知和通信能力的物料、托盤和移動裝備等物流對象成為新的智能物流調度資源。工業(yè)生產組織中的物流資源呈現(xiàn)出了新的特征。這些新的發(fā)展趨勢和特征也將明顯增加物流資源調度問題的復雜性。如何解決當前物流系統(tǒng)優(yōu)化中面臨的高維、多約束、動態(tài)、高效等NP（non�瞕eterministic polynomial，非確定多項式）難題，是物流領域學者和業(yè)界共同關注的熱點話題。群智能優(yōu)化技術具有良好的魯棒性和優(yōu)化能力，為解決大規(guī)模復雜優(yōu)化問題提供了有效的工具，已成為工業(yè)生產中任務調度、資源協(xié)同、布局優(yōu)化等方面的熱點技術。然而，群智能優(yōu)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(fā)和開拓行為不易控制等，制約了群智能優(yōu)化算法搜索性能的提升。另外，目前優(yōu)化問題越來越復雜，在智能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(fā)出更加有效的算法，與復雜的物流系統(tǒng)優(yōu)化問題相結合，形成高效和普適的優(yōu)化架構，是本書的主要出發(fā)點。本書力求將理論研究與實際應用并重，圍繞著群智能優(yōu)化算法理論研究及其在物流實際問題優(yōu)化中的應用，基于作者在群體結構、群體拓撲和個體行為研究的成果，融合復雜網絡、人工智能、系統(tǒng)工程等的思想和方法，構建了針對實際物流問題的群智能優(yōu)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(fā)，提出具有異構分簇的聚類自適應策略，改善了算法性能；其次，從群體間網絡關系分析入手，引入復雜網絡理論，將網絡拓撲演化作為調節(jié)群體搜索信息共享的手段，從而避免信息過度集中，提升整體優(yōu)化能力；再次，從網絡拓撲和個體行為控制兩方面分析，在種群中引入社會網絡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(xié)作，優(yōu)化人工種群的搜索能力；后，將上述策略及方法分別應用在自動化立體倉庫貨位優(yōu)化、冷鏈配送車輛路徑優(yōu)化、云物流下基于協(xié)同庫存的集合覆蓋的選址�卜峙鋬�(yōu)化、集裝箱多式聯(lián)運方案優(yōu)化等問題中。在每個物流優(yōu)化問題求解中，均設計了高效的編碼、解碼方案，將問題與算法緊密結合，充實了智能優(yōu)化算法的應用方式和實踐案例。群智能優(yōu)化及其在物流中的應用前言全書分為群智能優(yōu)化算法理論研究和物流系統(tǒng)優(yōu)化應用兩大部分，共9章。第1章介紹了群智能優(yōu)化理論及應用較為廣泛的幾類群智能優(yōu)化算法，并從群體網絡、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適應角度構建的具有異構分簇性質和自適應能力的聚類自適應粒子群優(yōu)化算法。第3章從群體網絡行為角度，提出了具有種群拓撲動態(tài)演化特征的粒子群優(yōu)化算法，優(yōu)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，提出了基于社會網絡的群體優(yōu)化算法，提高算法優(yōu)化能力。第5章分析了自動化立體倉庫貨位優(yōu)化問題，構建了對應的模型，基于連續(xù)編碼離散化策略進行了群智能優(yōu)化算法搜索空間與問題解空間的對應，實現(xiàn)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，基于連續(xù)編碼方式，提出了多階段解碼過程，將群智能優(yōu)化算法應用于此類問題求解。第7章研究了云物流模式下的選址分配問題，考慮了協(xié)同庫存問題的特點，提出了多段式的個體編碼方式，實現(xiàn)了群智能優(yōu)化算法的求解。第8章設計了具有全局流量按比例分配與局部流量調整的編碼方式，將多種群智能優(yōu)化算法應用于多式聯(lián)運問題的求解。第9章中針對集裝箱船舶的貝位配置優(yōu)化問題，采用本書的算法進行了求解設計。作者及研究團隊在群智能優(yōu)化算法、物流系統(tǒng)建模與優(yōu)化、物流系統(tǒng)仿真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項目，積累了大量經驗和成果。本書的大部分內容來源于這些精華，其中很多出自于相應的原創(chuàng)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(xié)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章中大量的數(shù)據統(tǒng)計和案例構建。在人工智能蓬勃發(fā)展的時代，群智能優(yōu)化技術將迸發(fā)出更多的活力。由于能力及時間方面的原因，本書只是在群智能優(yōu)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，難免掛一漏萬，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能搜索的內在機理，構建個體搜索的自適應調節(jié)控制方法，增強種群搜索行為，將智能優(yōu)化與物聯(lián)網、深度學習等技術進行深度結合，有效融合實際調度信息，構建高性能的新型群智能計算與應用模型，實現(xiàn)系統(tǒng)動態(tài)漸進式優(yōu)化，以應對智能工業(yè)下的大規(guī)模動態(tài)資源調度和生產優(yōu)化的要求，推進群智能理論研究及其在復雜工業(yè)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于移動智能體調度的混雜工業(yè)無線傳感器網絡抗毀性研究(編號：61571336)和青年科學基金項目面向多移動智能物流資源調度的動態(tài)漸進群集智能優(yōu)化方法研究(編號：61603280)等項目的資助。本書的研究內容在上述基金研究項目中得到了應用。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，做了非常深入細致的工作，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致的斟酌和訂正，為保障本書的學術品質默默奉獻。在此一并表示真摯的感謝。作者2018年7月