前言
物流系统是指在一定的时间范围和空间范围内，由需要位移的物流制品、物流资源、物流活动、物流信息及物流规范等若干相互制约的动态要素构成的具有特定功能的有机整体。随着经济全球化及供应链的纵深化发展，在移动互联网、物联网、大数据、人工智能、云计算等先进信息技术背景下，智能与互联是现代物流的主要发展方向。
智能的发展主要体现在物流服务智能、物流设备智能和物流过程智能上。其中，物流服务智能主要体现在基于内置服务的微计算机及软件实现的服务数量、位置、自我诊断、质量报警、使用状态信息发送、与使用者的交互等方面。物流设备智能主要是指将智能控制技术、计算机视觉等人工智能技术引入物流设备，使这些设备能够在某些方面代替人的脑力活动，能够像人一样具有解决某些特定问题的能力，从而提升物流的效率并加快物流的速度，如各类智能货架、自动拣货设备、自动分拣设备、自主移动机器人、无人机等。物流过程智能主要体现在组织、计划、调度、管理等方面。物流系统中存在越来越多的运筹与决策，并且由于外部环境复杂多变，这些运筹与决策的内容也日趋复杂，解决这些问题单纯依靠物流管理者还远远不够，需要采用大数据与智能化技术，将管理者的经验与专家的知识相结合，将定性分析与定量分析相结合，从历史数据中发现有价值的规律和知识，为管理者提供高质量的决策支持方案。
互联的发展主要体现在物流行业相关的供应链企业、政府机构、物品及人的智能互联上，上述元素构建了一个自适应的生态网络。就物流系统内部而言，在技术工具层面，需要将数据采集与转换系统、物流自动化装备，以及智能终端系统进行集成互联；在物流管理层面，需要将运输、仓储、配送、政府监管等信息系统进行集成，从而为供应链管理层次上的信息共享提供基础；在供应链管理层面，又要将各供应链主体的物流系统与生产、采购、销售、电子商务、财务、社交网络等其他系统集成，联结成供应链信息网络，使供应链中各主体能够及时准确地获取物流信息，为供应链的最优决策奠定基础。
智慧物流是现代物流在智能与互联发展方向下的产物，是智能物流系统发展的高级形态，具有以下功能：能够实现对物流的全面感知，为物流的智慧管理提供数据基础；能够实现供应链全过程的可视化，解决物流的跟踪、追溯、防伪等难题，让物流更安全、更快捷；能够主动发现异常情况，实现对物流过程的有效管控；能够基于大数据进行科学的管理和决策；能够更加广泛地整合社会物流资源，实现物流虚拟化运作；能够优化运输方式，提高运输效率，使物流过程更加绿色低碳、节能环保。
全书内容共9章。
第1章 为智慧物流理论，分析了现代物流系统的发展和演化，指出了智能和互联是现代物流的主要发展方向，并给出了智慧物流系统的定义、特点及基本特征，分析了智慧物流的产生、定义、结构、高级特征与智能机理，阐述了智慧物流的客户服务目标、设施选址、运输及库存这四大决策主题并分析了解决手段。
第2章 为智慧物流服务模式，对现代物流行业进行了归纳总结，定义了10种智慧物流相关服务模式，包括智慧物流信息网络、智能快递柜、网店专线、普通网络配货、即呼即应配货、社区公共终端、公路港、供应链物流跟踪、云仓、外卖配送，并介绍了每种服务模式的定义、现状、特点等，同时进行了案例分析。
第3～9章为物流优化，研究了物流系统中各决策场景的优化模型与算法。第3章将电动汽车应用于城市商超生鲜产品的冷链配送中，提出带硬时间窗的冷链电动车辆路径问题，建立以配送总成本最低为优化目标的数学模型，并设计蚁群算法进行求解。第4章将带隔舱的电动汽车应用于城市生活垃圾分类回收调度中，采用多种车型、车辆允许跑多趟的方式，提出带隔舱电动汽车的生活垃圾分类收运车辆路径问题，建立以总收运成本最低为目标的数学模型，设计蚁群算法进行求解，并进行不带隔舱和带隔舱两种模式的比较实验。第5章针对加油站的成品油配送，考虑加油站每种油品的油罐具有容量约束、加油站需要为卸油做准备等实际情况，提出多车型、车辆可运行多趟的带隔舱车辆路径问题，建立数学模型并设计变邻域搜索算法进行求解。第6章针对配送中心由AGV搬运货架至拣货台的“货到人”拣货模式，提出订单分配和AGV调度联合优化问题。该问题考虑了AGV在拣货台的排队等待情况，研究订单如何分配给拣货台、如何调度AGV搬运货架以满足拣货台需求，使得完成订单拣选的时间最短，建立数学模型并设计变邻域搜索算法进行求解。第7章将电动无人车引入餐饮外卖配送业务，考虑常温、热、冷三类餐食及换电需求，提出基于骑手与无人车的外卖配送动态调度问题，建立数学模型并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解，从而为外卖平台提供合理的车辆调度方案。第8章在快递物流网络中考虑公路、高铁、航空等多种运输方式，在考虑各订单的运到期限、运输容量等约束条件下，为各快递订单规划合理的联运方案和运输路线，使运输成本、转运成本及碳排放成本最低，提出多起点多终点带约束的最短路径问题，建立数学模型并设计混合蚁群算法和MSAU算法求解该问题。第9章针对供应商管理库存运作模式，将库存决策和运输决策进行联合优化，提出多品种、多周期、需求随机的库存运输问题，建立数学模型，提出基于运输费用分解法的两阶段迭代算法进行求解。
本书是笔者20余年理论研究与工程实践成果的总结，既强调智慧物流与物流优化理论和方法的科学性、系统性及先进性，又注重其可操作性和实用性。本书可供物流、交通运输、计算机等领域的教学及科研人员、管理人员和工程技术人员阅读参考，也可供物流工程、物流管理、工业工程、交通运输、电子商务、计算机应用等专业的高年级本科生或研究生使用。
研究生慎千慧、姚东鑫、徐诗雯、张凡、朱顺平、董子琦、刘若思等进行了资料收集与整理、算法编程实现、算例制作等工作，在此表示感谢。感谢所有本书所引用资料的作者。
由于智慧物流与物流优化的理论和方法还在不断发展中，新的模式、技术、方法将会不断涌现，加之笔者水平有限，书中难免存在错漏之处，恳请各位专家和读者不吝指正。
刘志硕
2022年11月