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第1章 绪论 1

1.1 物流与快递物流的概念 1

1.1.1 物流的定义 1

1.1.2 快递物流的定义 2

1.1.3 物流与快递物流 3

1.2 基于大物流观的现代物流 3

1.2.1 传统物流与现代物流 3

1.2.2 大物流观 4

1.2.3 基于大物流观的现代物流 5

1.3 现代物流与快递物流 8

第2章 快递物流与快递物流行业 9

2.1 快递物流研究 9

2.1.1 国外快递物流研究现状 9

2.1.2 国内快递物流研究现状 9

2.2 快递物流产生的背景 10

2.3 快递物流的基本特征 11

2.3.1 快递物流反应快速化和流程简单化 11

2.3.2 快递物流服务功能集成化和运作模式系列化 11

2.3.3 快递物流作业规范化和目标系统化 12

2.3.4 快递物流手段现代化和信息电子化 12

2.3.5 快递物流组织网络化和经营市场化 13

2.4 快递物流行业的概况 13

2.4.1 快递物流是一种新兴行业 15

2.4.2 快递物流是一种新型商业模式 16

2.5 我国快递物流行业的基本现状 17

2.5.1 目前我国快递物流行业的发展状况 18

2.5.2 我国快递物流企业的优势 19

2.5.3 我国快递物流企业的劣势 20

第3章 快递物流信息系统管理与规划 23

3.1 快递物流信息系统管理与规划理论 23

3.1.1 信息管理与管理信息系统 23

3.1.2 快递物流信息管理 26

3.1.3 快递物流信息系统概述 27

3.1.4 快递物流信息系统中的信息技术 28

3.1.5 快递物流信息系统的开发与规划 29

3.2 快递物流信息系统分析 32

3.2.1 快递物流信息系统开发方法 32

3.2.2 快递物流信息系统调查分析 37

3.2.3 快递物流企业组织结构分析 39

3.2.4 快递物流信息系统业务流程分析 42

3.2.5 快递物流信息系统数据流程分析 46

3.2.6 快递物流信息系统分析报告 49

3.3 快递物流信息系统设计 50

3.3.1 快递物流信息系统功能结构设计 51

3.3.2 快递物流信息系统代码设计 55

3.3.3 快递物流信息系统数据库设计 57

3.3.4 快递物流信息系统设计报告 60

3.4 快递物流信息系统实施 61

3.4.1 快递物流信息系统的程序设计与系统测试 61

3.4.2 快递物流信息系统的人员培训与战略思想 66

3.4.3 快递物流信息系统的运行管理与系统维护 67

第4章 快递物流优化建模方法 69

4.1 快递物流模型与方法综述 69

4.1.1 快递物流系统仿真 69

4.1.2 第三方快递物流 71

4.1.3 快递物流中心选址 73

4.1.4 快递物流配送车辆优化调度 74

4.1.5 其他相关问题 76

4.2 快递物流的问题描述与基本术语 77

4.3 双层快递物流模型的建模方法 81

4.3.1 输入变量 82

4.3.2 输出变量 83

4.3.3 目标函数 83

4.3.4 约束条件 84

4.4 多目标综合评价方法 84

第5章 快递物流优化问题的求解框架 87

5.1 快递物流优化问题的复杂度分析 87

5.1.1 标准CARP问题求解的复杂度 87

5.1.2 多配送中心CARP问题求解的复杂度 89

5.1.3 双层CARP优化问题求解的复杂度 89

5.2 快递物流优化问题的求解框架 91

5.2.1 整体求解框架 91

5.2.2 分层求解框架 92

第6章 快递物流宏观配置优化问题的求解方法 94

6.1 快递物流宏观配置优化的多准则决策问题 94

6.1.1 多准则决策的基本理论 95

6.1.2 多准则决策的分类 95

6.1.3 属性的种类 96

6.1.4 属性的标度 96

6.1.5 属性的规范化方法 97

6.2 快递物流宏观配置优化的多准则决策方法 98

6.2.1 考虑不确定性的多准则决策方法 98

6.2.2 基于空间区域划分的准则融合方法 99

6.3 快递物流宏观配置优化的简单算例 102

6.3.1 快递物流配送中心的选址原则 102

6.3.2 配送中心选址的影响因素 102

6.3.3 背景分析与基本假设 104

6.3.4 计算过程与结果分析 105

第7章 快递物流微观路径优化问题的求解方法 106

7.1 求解方法的选取 106

7.2 蚁群算法研究综述 107

7.2.1 蚂蚁系统 108

7.2.2 蚁群系统 109

7.2.3 最大—最小蚂蚁系统 110

7.2.4 蚁群优化算法 110

7.2.5 蚁群算法的改进综述 111

7.2.6 蚁群算法的应用综述 112

7.2.7 蚁群算法的发展趋势 113

7.3 蚁群算法的参数分析 114

7.4 带有动态参数决策模型的改进蚁群算法 115

7.4.1 知识初始化 117

7.4.2 可行方案的构造 119

7.4.3 相关知识的更新 121

7.4.4 算法终止准则 123

7.5 数据验证 123

第8章 快递物流优化模型与方法的应用算例 128

8.1 快递物流算例 128

8.1.1 算例描述 128

8.1.2 优化结果 129

8.2 各因素变化对优化结果的影响 135

8.2.1 配送中心构建成本对优化结果的影响 135

8.2.2 车辆购置成本对优化结果的影响 135

8.2.3 车辆载重对优化结果的影响 138

8.2.4 车辆行驶速度对优化结果的影响 138

8.2.5 最大服务时间对优化结果的影响 141

第9章 中国邮政速递物流 143

9.1 中国邮政速递物流概况 143

9.1.1 中国邮政速递物流发展历程 143

9.1.2 中国邮政速递物流基本现状 145

9.1.3 中国邮政速递物流主要业务 146

9.2 中国邮政速递物流特色分析 150

9.2.1 中国邮政速递物流经营模式分析 150

9.2.2 中国邮政速递物流特色业务介绍 151

9.2.3 中国邮政速递物流企业文化建设 152

9.2.4 中国邮政速递物流企业品牌描述 152

9.2.5 中国邮政速递物流企业愿景阐述 154

9.3 中国邮政速递物流竞争能力分析 155

9.3.1 中国邮政速递物流SWOT分析 155

9.3.2 中国邮政速递物流波特五力模型分析 159

9.3.3 中国邮政速递物流PEST分析 161

9.4 大数据时代的中国邮政速递物流 164

9.4.1 大数据背景下中国邮政速递物流的发展机遇 164

9.4.2 大数据背景下中国邮政速递物流面临的挑战 165

9.4.3 大数据在中国邮政速递物流的应用 165

第10章 联邦快递公司（FedEx）与联合包裹服务公司（UPS）比较研究 167

10.1 FedEx与UPS概述 167

10.1.1 FedEx与UPS的发展历程 170

10.1.2 FedEx与UPS的业务描述 173

10.1.3 FedEx与UPS的成功因素 176

10.1.4 FedEx与UPS在中国的发展情况 179

10.2 FedEx与UPS业务比较 183

10.2.1 FedEx与UPS市场定位比较 183

10.2.2 FedEx与UPS业务划分比较 183

10.2.3 FedEx与UPS业务收入分布比较 184

10.2.4 FedEx与UPS业务特点比较 184

10.2.5 FedEx与UPS业务收入结构比较 185

10.3 FedEx与UPS快递物流管理信息技术比较 185

10.4 FedEx与UPS营销策略比较 187

10.4.1 FedEx与UPS营销理念比较 187

10.4.2 FedEx与UPS工作策略比较 188

10.4.3 FedEx与UPS沟通、激励策略比较 189

10.4.4 FedEx与UPS绩效考核策略比较 190

10.4.5 FedEx与UPS服务营销管理比较 191

10.5 FedEx与UPS在中国战略比较 193

10.5.1 FedEx与UPS广告和促销比较 194

10.5.2 FedEx与UPS目标市场比较 195

10.5.3 FedEx与UPS投资比较 196

10.6 对我国快递物流发展的启示 196

参考文献 198

后记 216