本书以现代物流的新现象——中断风险为背景，阐述了供应链网络优化中的多级决策、多重指派、风险分散、风险共担、竞争博弈等问题。全书共分6章，构建了新的可靠性（竞争）选址模型，并与车辆路径规划、库存策略优化加以有效结合，深入分析各个子问题的特征、求解算法的原理及改进思想，在此基础上设计了元启发式算法、拉格朗日松弛算法、SOS2线性化算法、分支切割算法、可变邻域分解搜索算法等。研究表明，这些新颖的建模方法和求解算法，可显著加强供应链网络的可靠性，对提高物流企业的竞争力、降低运作成本具有重要的理论价值和现实指导意义。 　　本书可作为运筹学、应用数学及经济管理有关专业的参考书，也可供从事物流管理工作的政府经济部门、企业的研究机构和相关专业的研究人员和管理人员阅读参考。

“清华大学优秀博士学位论文丛书”（以下简称“优博丛书”）精选自2014年以来入选的清华大学校级优秀博士学位论文（Top 5%）。每篇论文经作者进一步修改、充实并增加导师序言后，以专著形式呈现在读者面前。“优博丛书”选题范围涉及自然科学和人文社会科学各主要领域，覆盖清华大学开设的全部一级学科，代表了清华大学各学科最优秀的博士学位论文的水平，反映了相关领域最新的科研进展，具有较强的前沿性、系统性和可读性，是广大博硕士研究生开题及撰写学位论文的必备参考，也是科研人员快速和系统了解某一细分领域发展概况、最新进展以及创新思路的有效途径。

导师序言 21世纪初，出现了一系列供应链服务中断事件，暴露出了供应链网络的脆弱性。中断服务会降低生产与服务的整体效率，给企业带来难以估量的经济损失。在供应链上下游，不同企业是紧密关联的，如果从原材料供应到产品配送的任何环节出现供给和服务中断，都会影响整个供应链的运作，导致运行效率降低，增加社会经济运行压力。本书正是在这样的背景下，通过研究供应链网络的可靠性优化设计问题，寻求在正常情况和失效情况下，供应链都能以适当成本运作的模型，从而保证社会经济运行活动的正常进行。 带着这样的问题，本书从不同层次，将中断风险与选址、库存和路径等问题相结合，展开多方协调和优化策略的研究。本书以博士学位论文为主体，进行了少量修改而成，主要成果内容如下： (1) 建立了一个混合整数规划模型，可以对供应链中的多级决策进行集成优化，设计了有效的元启发式算法，并用大量数值实验验证了算法的有效性。所提出的算法在经典的网络优化问题中，如 VRP、LRP、IRP都极具竞争力。 (2) 将设施的中断风险引入到经典的选址 -路径问题中，建立了基于场景的整数规划模型，设计了包括最大似然取样、路径重分配的元启发式算法。算例测试表明，此算法可以找到更加可靠的解，在日常运营成本只增加很少的情况下，大幅度降低应急运输成本。 (3) 首次将设施中断引入到选址 -库存问题中，建立了非线性混合整数规划模型，可以在风险分散和风险共担中找到最佳平衡。设计了可精确求解小规模问题的 SOS2线性化方法，以及能有效求解大规模问题的拉格朗日松弛算法。数值实验得出了在最优设施布局、客户指派和库存策略上的结论。 ...