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。 (4) 在可靠性选址模型中，考虑了存在竞争的两个决策者，建立了双层规划模型，通过引入多种割平面，设计了可变邻域分解搜索算法，并将此算法推广到求解一般的二元双层线性规划问题，在算法设计上具有理论价值。 本书研究的若干子问题，如车辆路径规划、有容量限制的设施选址、可靠性设施选址、竞争选址、周期性库存策略、库存 -路径优化、需求波动下的库存调拨等，都是物流运作领域的一些典型问题，本书提供了一些有价值的解决方案。 在未来研究中可对设施失效下的等待与动态指派等问题展开讨论研究。以色列作家尤瓦尔 ·赫拉利在《未来简史》中表达了一个观点，所有能够用算法描述的人类行为，人工智能将超越人类。可以预期未来人工智能方法在该领域将发挥越来越大的作用。 很高兴看到本书的出版，希望这些研究成果能够为物流行业降低成本和提高效率起到切实作用。书中所存在的缺点和不足，也请专家和读者批评指正。 缪立新 2018年 4月 18日于清华园

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