教学大纲

《物流系统优化与建模》

教学大纲


物流系统优化与建模课程是物流工程硕士研究生的专业必修课,通过本课程的学习,使学生能够针对物流系统中的大规模及求解难问题,构建相应数学优化模型,并利用智能优化算法和Matlab软件实现对物流系统优化模型的定量优化分析,培养学生物流系统建模、仿真及优化分析的能力。

课程内容主要包括物流系统优化建模、典型智能优化算法和Matlab定量实现三大部分。

一、本课程基本信息

1、课程名称:物流系统优化与建模/ Logistics System Optimization and Modeling

2、学时/学分:32/2

3、先修课程:《物流工程》、《供应链管理》、《计算机基础与程序设计》、《高级运筹学》。

4、面向对象:物流工程硕士研究生。

5、教材、教学参考书

教材:Michael G. Kay. Matlog: Logistics Engineering Matlab Toolbox, North Carolina State University, 2013.

教学参考书

[1] 雷英杰, 张善文. Matlab遗传算法工具箱及应用(第二版), 西安电子科技大学出版社,2014.张建林.

[2] 李文峰等.物流系统建模与仿真, 科学出版社,2010年.

[3] 史峰等.Matlab智能算法30个案例分析, 北京航空航天大学出版社,2011年.

二、本课程的性质与任务

本课程是物流工程硕士研究生的专业必修课,在教学中占有重要地位。加强此课程的教学和实验,对于提高学生的系统建模、仿真、分析及优化物流系统能力,特别是实践操作能力,具有十分重要的意义。

通过本课程的学习,使学生能够针对物流系统中的大规模及求解难问题,构建相应数学优化模型,并利用智能优化算法和Matlab软件实现对物流系统优化模型的定量优化分析,培养学生的物流系统建模、仿真及优化分析能力。

三、本课程教学内容和基本要求

* 第一单元 物流系统优化建模导论

本章基本要求:通过本章的学习,要求学生了解物流系统建模、仿真、优化的基本概念;理解物流系统建模与优化在物流工程的重要作用;掌握物流系统优化的特点、内容及主要的优化方法、常用软件工具等。

具体内容:1.1 物流系统建模概述;1.2 物流系统优化方法概述;1.3 物流系统优化典型软件概述;1.4 物流系统建模与优化展望。

* 第二单元 物流系统优化仿真平台——Matlab初阶

本章基本要求:本章主要介绍Matlab的主要功能、Matlab命令窗口、文件管理以及Matlab帮助系统;了解Matlab矩阵和数组的计算;掌握MATLAB数据的可视化。

具体内容:2.1 Matlab概述;2.2 Matlab计算基础;2.3 Matlab访问文件与数据库;2.4 Matlab数据可视化。

* 第三单元 物流系统优化仿真平台——Matlab高阶

本章基本要求:通过本章教学和上机实验,使学生掌握M文件的编写方法、编程技巧等,以实现开发和扩充自己的函数库、创建和运行脚步命令文件、输入和输出各种类型的数据文件、面向对象编程等。

具体内容:3.1 Matlab编程概述;3.2 Matlab程序设计原则;3.3 Matlab程序流程控制;3.4 Matlab函数及调用;3.5 Matlab程序调试;3.6 Matlab程序设计技巧等。

* 第四单元 经典智能优化算法——遗传算法MATLAB工具箱(初阶)

本章基本要求:通过本章教学和上机实验,使学生掌握遗传算法(GA)的基本思想,实现技术,运行参数的选择;明确遗传算法的数学理论基础和基本函数;。

具体内容:4.1 遗传算法的基本思想及实现方法;4.2 遗传算法的参数选择及实现技术;4.3 遗传算法Matlab工具箱的使用;

* 第五单元 经典智能优化算法——遗传算法MATLAB工具箱(高阶)

本章基本要求:通过本章教学和上机实验,使学生掌握遗传算法Matlab工具箱使用,能应用于求解函数优化问题。

具体内容:5.1 一元函数优化举例;5.2 多元函数优化举例;5.3 多远读多峰函数优化举例。

* 第六单元 物流典型问题建模优化——物流联盟选择

本章基本要求:通过本章教学和上机实验,使学生能够利用所学的智能优化算法和MATLAB工具平台,解决物流系统中的组合优化问题。如,供应商选择、多式联运网络优化等。

具体内容:6.1 典型物流组合优化问题的模型构建;6.2 模型求解算法的选择和设计;6.3 Matlab算法仿真实现;6.4 结果分析及讨论。

* 第七单元 物流典型问题建模优化——配送中心选址

本章基本要求:通过本章教学和上机实验,使学生能够利用所学的智能优化算法和Matlab工具平台,解决物流系统中的设施选址问题。如,生鲜农产品配送中心选址。

具体内容:7.1 典型物流选址问题的模型构建;7.2 模型求解算法的选择和设计;7.3 Matlab算法仿真实现;7.4 结果分析及讨论。

* 第八单元 物流典型问题建模优化——车辆路径问题

本章基本要求:通过本章教学和上机实验,使学生能够利用智能优化算法和Matlab工具平台,解决物流系统中的车辆路径优化问题。

具体内容包括:8.1 车辆调度问题的模型构建;8.2 模型求解算法的选择和设计;8.3 Matlab算法仿真实现;8.4 结果分析及讨论。

 四、实验(上机)内容和基本要求

      本课程要求学生掌握MATLAB 的数据类型、矩阵输入和操作方法、语法结构、函数的使用,以及二维、三维绘图功能等,并能够熟练将所学的智能算法在其Matlab上实现,解决物流系统的复杂优化问题。

五、对学生能力培养的要求

[1] 全面了解智能优化算法在物流系统优化中的应用;

[2] 具备利用Matlab工具解决实际物流优化问题能力;

[3] 针对物流企业中的实际问题构建物流优化模型,利用所学优化算法和仿真软件,提出解决方案,优化物流系统。

六、课程考核方式及其它需要说明的内容

      课程考核方式:考试(80%)+考核(20%)