一、物流系统构建过程中的网络规划（论文文献综述）
胡晶晶[1]（2021）在《基于枢纽共享与共同配送的双轴辐式网络合作优化研究》文中研究说明物流企业轻资产式地发展要求物流网络要高弹性、协作化、精益化。轴辐式网络作为一种重要的物流网络形式,应根据市场发展要求在网络之间建立良好的竞合关系。轴辐式网络可借助新型网络形式和先进的管理模式,探索轴辐式网络间的合作方式,发展出新的物流功能和物流模式。枢纽设施选址是轴辐式网络设计的核心,辐节点到客户的配送是轴辐式网络运输的重要组成部分。因此,双轴辐式网络合作重点研究了两个网络的枢纽共享与辐节点共同配送,以减少枢纽设施的闲置或重复建设,促进不同网络在末端配送中的协同合作。关于物流网络合作的研究多着眼于利益分配、政策机制等定性研究。本文在网络间横向联盟的基础上,利用最优化方法研究双轴辐式网络合作,并对其网络构建阶段和运输运作阶段进行优化设计,再由计算实验分析其网络演化规律。论文开展了以下研究:第一点,双轴辐式网络合作的应用场景和实现方式研究。首先阐述了物流网络合作理论及一般合作方式;接下来分析双轴辐式网络合作应用场景;最后分析双轴辐式网络合作中的枢纽共享与共同配送的实现方式、相互关系和作用。第二点,考虑存量枢纽共享的双轴辐式网络合作。双轴辐轴辐式网络合作中的枢纽共享方式有两种,此为第一种方式。只对一个网络进行规划建设,采用了网络内部枢纽共享与网络外部存量枢纽共享相结合的合作方式。旨在充分利用物流网络内外部的枢纽资源,提高网络可靠性。首先,建立了混合整数线性规划模型并利用数学求解器求解,再设计遗传算法求解该问题。其次,利用国内两家第三方物流公司的网点数据,分析了不同参数的敏感性,对比论证了混合整数线性规划和遗传算法的求解效果。最后,比较网络优化前后的效果并进行应用案例分析,结果表明合作后网络的构建成本降低,产生了一定的合作成本,网络结构得到优化调整。第三点,基于新建枢纽共享的双轴辐式网络合作,此为第二种方式。有两个拟建的轴辐式网络,一个网络为自己网络中的每一个枢纽从另一个网络中选择一个共享枢纽,共享枢纽只来自于外部网络且是新建枢纽。两个网络可以共同使用共享枢纽,共享枢纽承担了另一个网络的部分配送流量。首先,运用混合整数规划模型描述所研究的问题;其次,根据问题的特征设计了多层编码遗传算法、多重心法进行求解;最后,分别对两种算法进行了参数敏感性分析和性能对比。第二种枢纽共享方式侧重研究流量转移量对网络合作的影响。与优化前的网络进行对比,并结合案例分析,文章所提出的研究方法同时构建了两个网络的结构,一个网络减少了枢纽的重复建设,另一个网络减少了枢纽资源闲置,并提升了两个网络的协作能力。第四点,轴辐式网络辐节点的共同配送设计。在辐节点到末端配送中心的配送过程中,其中一个网络的车辆从辐节点出发时可沿途装运另一个网络的辐节点的货物,一同运输至配送中心。首先,分析共同配送中的多车场车辆路径问题,并设计贪心算法求解。其次,将多车场问题转化成只有一个中心车场的车辆路径问题,降低了问题复杂度,分别设计分支定界算法与基于优先权的遗传算法求解。最后,比较了不同的启发式算法、求解思路的求解效果。辐节点共同配送承接了网络构建后的末端送任务,并贯通了两个网络。结合案例分析表明,与分散运输相比共同配送整合了末端配送中的运输资源,降低了运输成本。枢纽共享和辐节点共同配送将两个轴辐式网络通过资源共享的方式连接起来,促成了竞争网络间的合作。合作中的轴辐式网络有别于原有网络结构和运作模式,对网络进行了重新构建和组合。双轴辐式网络合作使轴辐式网络的优化研究上升到大物流网络层面,而不是局限于对网络内部结构的优化,促进了复合型轴辐式网络的演化形成。提高了物流网络的整合能力、应急能力,有助于组建开放融合的物流系统,协调物流全过程的运作控制,提高整体物流系统运作的效率。
方嘉奇[2]（2021）在《震后医药应急物流供需动态适配决策问题研究》文中研究指明近年来,世界自然灾害频发。特别是我国地震灾害在近二十年呈现出活跃的态势,频率和规模都大于往常。地震发生之后,应急物资特别是应急医药是保障地震灾区伤病患者生命安全的关键物资。如果不能精准、快速地将应急医药配送至灾区,则有可能影响伤病患者的救治。本文研究的医药应急物流供需动态适配决策问题主要是指通过分析医药供给与需求之间的影响因素,预测灾区医药物资需求并动态地进行高效配置,即解决应急医药“配多少、何时配、如何配”的问题以实现供需匹配。由于地震具有突发性和不确定性,使得实际决策过程变得尤为艰难。在地震发生初期,灾区应急医药需求信息混乱且不完备,增加了需求预测的难度;而灾后应急医药的需求及配置又迫在眉睫,需要依照时间窗序列快速地进行医药物流的供需适配决策;同时,随着应急救援工作不断推进,灾情也会发生变化,导致原来的应急医药适配决策出现不能适应需求的快速变化,需实时调整刷新适配决策以应对地震现场信息的更新。关于上述应急医药物流供需的复杂性适配决策问题,本文梳理了国内外相关文献,发现学者对医药应急物流决策问题研究相对较少,特别是还缺乏医药物流动态配置的综合、深入的系统性研究。对此,本文提出的应急医药动态供需适配决策不仅符合地震的实际救援情况,同时能更加快速、精确地进行医药物资配置,最终达到供需适配。针对应急医药物流中需求信息完备性、配置时间紧迫性和灾情演化动态性这三大关键性问题,本文以适量、适时、适运为目的,分析了医药应急物流供需适配相关问题,综合考虑了震后应急医药的实际供需情况和供需适配特征,对适配场景进行了分析,将适配模式选定为基于全局考虑的多目标多阶段协同适配模式以构建供需适配决策模型。首先,通过构建基于地震疾病谱的多源数据融合需求预测模型以解决信息完备性问题;随后通过建立基于时间窗序列约束下供需适配决策模型,在实现供需适配的同时,以解决时间紧迫性问题;最后建立滚动时间窗序列,并应用贝叶斯决策理论,综合应用历史信息、现场样本信息和预测信息,建立医药应急物流供需动态适配决策模型以解决灾情演化动态性问题。通过三大模型的构建,能够有效实现应急医药的供需适配。同时,本文还以汶川地震数据为背景分别对需求预测模型、供需适配时间窗序列决策模型以及供需动态适配决策模型进行了仿真分析。仿真结果表明本文提出的模型可以有效解决医药应急物流需求预测问题,并得出科学合理的医药应急物流动态适配决策方案。该决策方案确保适配效用损失最小,提高适配效率。另外,通过滚动时间窗序列、贝叶斯决策理论及群组刷新技术等使得适配过程更加贴合地震实际情况,实时更新以达到决策最优,使有限的救援医药物资发挥最大效用。由此可见,本文研究震后应急医药的供需动态适配决策能够为地震救援提供科学、有效的参考。图53幅,表44个,参考文献186篇。
李玉晨[3]（2021）在《考虑次生灾害的应急物流网络优化研究》文中研究指明近年来,自然灾害和公共卫生事件频发,给人类生命财产带来了巨大损失,对社会稳定和经济发展造成了巨大影响。尽管突发事件下的应急救援问题受到诸多学者和管理者的关注,但目前在实际应急救援工作中仍然存在诸多不足之处,如响应速度慢、救援效率低等。与此同时,许多重特大灾害往往会引发次生灾害,且资料显示,次生灾害所带来的危害和造成的损失有可能会超过原生灾害,因此为了避免造成更大规模的经济损失和人员伤亡,次生灾害的影响不可忽视。研究表明在应急救援过程中物流相关的活动占比高达80%,作为灾后应急救援行动开展的重要保障,科学高效的应急物流网络能够加快物流进程,减少救援时间,进而减轻灾民痛苦。但灾害的突发性、不确定性、动态变化等特点极大的增加了应急物流网络优化设计的难度。因此如何应对不确定因素及次生灾害对应急物流网络的影响,建立稳健性较高的应急物流网络是应急救援中亟需解决的问题。基于此,本文对考虑次生灾害的应急物流网络优化问题进行了研究,旨在提高应急物流网络灾后响应速度和救援能力。运用随机优化、鲁棒优化及分布式鲁棒优化等运筹学方法根据不确定参数分布信息的掌握情况分别进行建模求解,并在考虑次生灾害的单周期优化模型的基础上扩展到多周期优化模型以应对持续性灾害。在模型求解方面,根据模型和问题自身特点分别运用改进的Benders分解算法、逐步对冲算法、滚动时域等方法提高模型求解效率。主要内容包括以下三个方面:（1）研究了不确定参数概率分布信息已知情况下的应急物流网络随机优化问题。构建了考虑次生灾害的随机优化模型,采用条件概率场景树的方法描述不确定参数以及原生灾害与次生灾害之间的关系,并在此基础上以最小化期望救援成本为目标优化灾前设施选址及库存决策、原生灾害及次生灾害后的物资分配决策。并将单周期决策问题扩展到多周期应急物流网络优化问题,根据动态更新的不确定参数相关信息,周期性地制定设施的选址、库存及物资分配计划。针对所构建的基于场景的混合整数规划模型,在Benders分解算法的基础上,结合问题特点通过添加有效不等式、强化割平面等加速策略对算法进行改进,以加快其收敛速度,提高求解效率。数值实验表明考虑次生灾害的随机优化模型能够改善应急物流网络的救援能力,同时也验证了改进的Benders分解算法与直接求解的方法相比,在计算效率上的明显优势。（2）研究了不确定参数概率分布信息未知情况下的应急物流网络鲁棒优化问题。提出基于范围估计的条件概率场景树,通过随机场景和不确定集合相结合的方法描述不确定参数,建立考虑次生灾害的应急物流网络鲁棒优化模型。在此基础上,针对动态不确定参数,提出基于预测-决策制定-动态调整的多周期应急物流网络优化方法,建立了多周期鲁棒优化决策模型。根据模型特点,分别运用逐步对冲算法和滚动时域算法求解模型,并提出了相应的加速策略。数值实验不仅验证了基于随机场景的鲁棒优化方法在提高决策抗干扰性上的优势,而且表明了多周期鲁棒优化方法在不确定参数动态变化下能够合理配置资源,减小资源浪费。另外,结果分析也验证了改进的模型求解算法在大规模问题下的求解性能。（3）研究了不确定参数概率分布信息不完备情况下的应急物流网络分布式鲁棒优化问题。充分利用现有不确定参数的相关数据,从中提取出概率分布相关的信息构建模糊集合,建立单周期分布式鲁棒优化基础模型,提出了基于对偶理论的模型转化和基于线性决策法则的模型近似方法以提高其可处理性,并将模型扩展到考虑次生灾害的多阶段决策形式。针对灾情信息动态更新的持续性灾害,提出基于模糊集合动态调整的多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型,并运用滚动时域的方法进行求解。数值实验验证了分布式鲁棒优化所得解决方案的稳定性,并且说明了增加不确定参数相关的数据规模能够通过修正概率分布模糊集合减小决策方案的保守性、提高决策的经济性。另外,结果表明面对持续性灾害时,多周期分布式鲁棒优化在需求满足率、总救援成本等方面优于单周期决策模型。本文立足于提高灾后应急物流网络响应速度和救援能力,针对优化过程中的不确定参数及次生灾害带来的影响,运用不同的决策方法设计和优化了应急物流网络,在丰富应急管理理论方法的同时又可以从实践上对应急管理提供决策建议,对于提高灾后应急物流网络优化与设计具有一定的指导意义。
刘子文[4]（2021）在《不确定条件下电动汽车动力电池回收网络建模与优化》文中提出伴随着全球能源和环境问题的日益严重,电动汽车以其带来的环境污染小、资源充足和效率高等优势在市场中逐渐普及,政府相关部门对电动汽车的普及出台了大量的优惠政策。近年来电动汽车的销量增速明显,与之相关的重要组成部件电池的销量也获得了快速增长。但是,动力电池的寿命是有时间限制的,大量报废电池的出现会给环境和资源带来严重的危害。因为电池中含有大量的重金属钴、锂等危险元素。目前,关于逆向回收模式和回收物流网络的研究较多,单独研究电动汽车废旧动力电池的物流网络模型构建与优化的数量极少。因此,研究电动汽车动力电池逆向物流回收网络模型建模与优化对未来规模化废旧电池回收的实践处理提供理论建议。本文分别从研究背景、意义和国内外研究现状方面叙述动力电池回收状况。对大量与本研究课题相关的文献进行阅读和总结述评,回顾了国内外动力电池回收现状、逆向物流研究发展动态和动力电池回收研究发展动态,指出我国目前电动汽车动力电池回收研究的不足,进而明确了本文的研究内容及技术路线图。论述了动力电池概述、逆向物流网络的特征分类及网络设计和逆向物流不确定规划方法相关理论和研究方法。基于此,分析了电动汽车动力电池回收网络渠道流程,并对逆向物流回收三种模式自营、联营和第三方外包经营进行比较。在EPR制度的影响下,建立了以电池制造企业为主体的多方联合运营物流回收模式。其次构建了确定环境下电动汽车动力电池回收网络模型。接着考虑电动汽车动力电池需求量、动力电池回收数量以及回收质量的不确定性,使用三角模糊数表示,构建不确定环境下电动汽车动力电池回收物流网络模型。运用不确定条件规划方法将不确定模型转化为确定模型,并用Lingo软件对该混合整数线性模型进行求解。最后以L市为研究算例分析,收集并整理了L市地区电动汽车动力电池回收相关的数据,将数据代入模型用Lingo软件求解,设计了 L市不确定条件下动力电池逆向物流回收网络构建,使L市的废旧电池回收更高效有益,发挥更多价值。本文所构建模型和方法可以有效解决未来城市规模化报废动力电池回收问题,在生产者责任延伸制度要求下,考虑了储能节点,本文所构建的不确定条件下动力电池回收集成网络模型充分发挥了报废动力电池的回收价值,使整个动力电池回收网络实现收益最大化。
葛勇[5]（2021）在《基于时空关联的我国区域铁路物流网络构建研究》文中研究说明随着我国综合交通体系的不断完善,物流业支撑实体经济降本增效的作用日益明显,尤其是铁路与物流融合发展,更能进一步有效降低物流的总体成本、提升经济和社会综合效率和效益。国家发展和改革委员会、交通运输部相关政策文件明确指出,要依托国家铁路物流枢纽,带动周边各种经济要素的大聚集、大流通,相关政策是铁路物流发展的重要保障,更是影响铁路物流空间导向和布局的推动力。以铁路枢纽为核心研究功能布局、物流中心选址问题、配送服务资源整合等较为成熟,但从宏观层面研究铁路物流网络构建的研究相对较少,论文结合物流网络规划与铁路物流发展相关理论,基于时空视角构建区域铁路物流网络。论文系统研究铁路物流网络构建理论与方法,提出“基础理论-特征解析-层次评价-关键识别-重点规划-全面发展”的铁路物流研究和发展思路。首先,基于地理视角研究了铁路物流发展现状,以区域间铁路物流OD量数据为基础,在地理分布和流动关系两个角度刻画了铁路物流空间格局。第二,应用改进的PageRank算法识别网络关键节点,应用PLA方法识别了我国铁路物流网络的主体结构,应用MLA方法识别了网络层次,综合考虑PageRank值、MLA值和PLA结果三个指标数据,刻画出我国铁路物流圈层结构。第三,为完善铁路物流网络体系、提升网络运行效率,从区域节点和区域间铁路物流联系入手,基于时空角度研究区域铁路物流网络构建。应用基于正交投影法改进TOPSIS的方法测算铁路物流网络节点质量,应用引力模型研究铁路物流通道。第四,应用GM（1,1）-GRNN组合预测模型预测铁路物流需求量,充分考虑铁路物流需求量和供给条件,构建以铁路物流节点为核心的铁路物流网络体系,实现铁路物流效率的提升以及多式联运的高效连接。第五,通过我国铁路物流圈层结构,确定京津冀地区为优选铁路物流区域,以京津冀区域为实证,构建出区域铁路物流网络结构,以验证论文方法的合理性和实用性。针对铁路物流圈层结构以及以京津冀区域为代表的优选区域提出我国铁路物流网络优化对策。
储胜[6]（2021）在《强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络规划研究》文中提出城市生活垃圾量在快速增长,带来的环境压力逐步增大,回收工作量也随之增加,强制推行城市生活垃圾回收的源头分类工作势在必行,发达国家的实践也证明了这一点。中国决心打破以往垃圾分类难以落实的局面,计划全面落实城市生活垃圾分类工作,“强制垃圾分类时代”已经到来。在此背景下,城市生活垃圾的回收工作将发生变动。面对新工作的不确定性,开展对强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络规划的研究具有重要的意义。论文通过文献法回顾了国内外典型城市生活垃圾分类情况,梳理了垃圾回收网络规划研究的现状,在对这两方面内容进行简要分析和总结后,确定了论文的研究方向是从设施选址、路径规划两个方面着手回收网络的构建,着重于目标模型的建立;确定了模型求解的发展趋势是混合或改进已有的智能算法。以运输成本最小化为研究目标,考虑城市生活垃圾在回收过程中分类运输以及在中转站后的分类处置情况,构建了城市生活垃圾回收网络中的垃圾中转站选址模型。以运输路径最短为目标,考虑运输车辆的能力限制,按垃圾类别、垃圾中转站位置构建了路径规划模型,用于设计不同的回收路径。以城市生活垃圾分类回收网络中设施选址模型和路径规划模型为基础,对比不同智能算法的特点,针对性的设计了基于双层变量的粒子群算法用于解决垃圾中转站选址模型的求解,采用了蚁群算法对路径规划模型求解。最后,以北京市昌平区地理环境为原型,模拟数据代入模型求解,验证了强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络模型的可操作性和实用性。研究结果表明,城市生活垃圾的强制分类时代对回收物流的主要影响有垃圾分类功能向源头转移、垃圾回收的运输和处置工作需要分类开展、垃圾回收工作不同环节责任自负三个方面。论文建立的强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络规划模型具有实用性;且可以根据模型应用区域的规模,自适应调整,有着较好的泛化性。论文中创新提出的基于双层变量的粒子群算法,能够有效地求解强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络中的垃圾中转站选址模型,解决了兼顾离散型变量和连续型变量的混合整数规划问题,补足了传统粒子群算法仅适用于连续型变量求解的短板。此外,蚁群算法也很好地求解论文中建立的垃圾回收路径优化模型,便于模型在实际中更好地应用。
赵明静[7]（2021）在《基于公共安全视角的城市物流风险分析及预测研究》文中研究说明我国城镇化人口超过60%,城市成为人口的主要聚集地,城市中各类要素高频流动的需求带动城市物流的蓬勃发展,同时城市物流公共安全事件呈现出多样性、复杂性、紧迫性和不确定性等特点,城市公共安全、经济社会运行秩序和人民生命财产安全受到严重威胁。为实现城市物流公共安全风险的有效治理,一方面需要认清城市物流运营对公共安全影响较大的风险因素,完善治理方案,另一方面需要对现实困境进一步分析,归纳当前城市物流公共安全事件的发生特征及规律,进而构建高效且精细的城市物流公共安全风险治理方案。以前的物流企业为保证物流运营安全,大多采取加强监管、安全宣传等传统手段。但是,巨大的人力和物力等资源的耗费给物流企业增加较大的经济负担。虽然目前物流风险研究领域已存在大量的理论思想与方法,但是仍亟需解决很多现实问题。目前的物流风险管理研究过度依赖经验判断和专家知识,风险分析方法理论研究需要继续完善;此外,由于事故数据记录没有统一的规范,导致数据的结构化程度不同,如何对非结构化以及半结构化的数据进行风险分析成为当前研究的热点问题之一。基于以上问题,本文依据风险管理理论的流程,完成的主要工作有:（1）统计分析2008～2020年城市物流公共安全事故。分别对事故类型、事故时间、风险源、后果等多个角度作统计,并结合死亡人数、事故等级等指标对事故特征进行分析,详细梳理事故风险因素及相关规律,使后续风险因素集的建立有据可依;（2）利用文献法与业务流程分析法对事故风险因素进行识别,建立风险因素候选集,采用NASA-TXL量表法得到各因素权重,在风险发生概率和风险损失程度两个属性下利用逼近于理想值的排序法对候选风险因素的重要性程度进行筛选梳理,建立最终的关键风险因素集。并对风险因素的独立性进行检验,为后续建立贝叶斯网络评估模型奠定基础;（3）提出了改进的Apriori算法快速挖掘频繁项集,设计出标准化的公共安全视角下的城市物流风险因素关联规则挖掘流程,运用数据分析和处理等手段,基于建立的关键风险因素集,对统计的235起事故进行分析,共得到374条风险因素关联规则,并对高支持度关联规则、高置信度关联规则以及所有关联规则进行可视化展示。通过可视化结果可以得出城市物流风险因素关联规则呈现显着的聚集特征;（4）基于解释结构模型建立贝叶斯网络的初始结构,通过因果映射方法进行改进建立最终的贝叶斯网络动态风险评估模型。利用贝叶斯网络的推理功能对风险进行结果评估及原因推理,通过敏感度分析,揭示了“人-车-货”是造成事故的重要因素,结果表明贝叶斯网络在提升城市快递物流作业能力、规避公共安全风险方面是有效的。（5）提出了粒子群算法与广义回归神经网络算法相结合的风险等级预测模型优化方法。将模型预测结果与BP神经网络算法预测结果对比,结果显示PSOGRNN模型具有预测准确率高、稳定性高、误差较小的优点,对风险等级进行预测并提前相应的风险防控机制,降低事故造成的人民生命财产损失。本文共有图53幅,表49个,参考文献144篇。
安鹏跃[8]（2021）在《乘用汽车的铁路运量需求预测和运输优化研究》文中研究说明近年来,经济持续快速发展,人民生活质量得到显着提升,消费需求也在持续扩大。乘用汽车作为人民出行重要的交通工具,市场需求量也在不断增长。乘用汽车消费需求的不断扩大驱动了汽车物流行业的进步。铁路运输作为汽车物流的运输方式之一也实现了快速发展。在发展的过程中,铁路运输的固有属性使其具备了长距离、大批量、可靠性强等优势。基于铁路的优势特征以及汽车物流的特殊性,铁路运输逐渐发展成为了乘用汽车物流的主要运输方式。但随着铁路运量需求的不断提升以及铁路运输基础设施的不断完善,由于乘用汽车铁路运输组织缺乏一定的统筹规划经验,乘用汽车物流在运输过程中逐渐突显出配送路径长、运输成本高等问题。在此背景下,如何基于现有运输资源,科学合理的规划乘用汽车铁路运输路线对于缩短铁路运输路径、优化运输布局具有重要意义。基于上述内容,本文以乘用汽车铁路运量需求预测及运输优化问题为研究内容。结合汽车物流、运量需求预测及运输路径优化等相关理论,本文构建了乘用汽车铁路运量需求组合预测模型和运输路径优化模型。乘用汽车铁路运量需求预测研究主要应用了SARIMA和Holt-Winters组合模型对乘用汽车需求的未来变化趋势进行了预测估计。在预测的过程中,本文采用了预测有效度指标来分配组合模型的权重参数,有效提升了组合模型的预测效果。乘用汽车铁路运输路径优化研究是在需求预测分析的基础上,运用半开放式运输规划策略,构建了以运输路径最小化为目标函数的优化模型。模型预设的约束条件主要包括了运输班列最大载重能力、班列起始点及停靠点、区域分拨中心运输服务次数、整车分拨中心配送服务等相关内容。随后结合乘用汽车需求的预测内容,本文利用构建的路径模型对连续时间周期内的运输路径进行了优化。基于模型优化内容及其约束条件,本文设计了改进遗传算法对其进行求解。改进遗传算法在传统算法的基础上引入了贪婪策略,有效改进了算法初始解的优度,有利于算法寻求全局最优解。最后本文结合乘用汽车实际需求及铁路运输相关数据对需求预测模型和运输路径优化模型进行了实证分析。实证研究表明,相较于单一的预测方法,组合预测方式更进一步的提高了需求预测精度。运输路径优化模型有效的缩短了配送路径,优化了铁路运输布局。对比传统算法,改进遗传算法的求解结果相对更优,运输路径更短。
黄红丽[9]（2021）在《基于社会网络的城市医疗废弃物回收网络规划研究》文中提出随着医疗卫生事业的快速发展,医疗废弃物的回收问题成为全球关注的焦点。医疗废弃物的循环利用是医疗行业增长社会效益与经济效益的不竭动力,诸多发达国家通过形成并不断完善医疗废弃物回收网络体系来解决医疗废弃物循环利用难题,对于我国的医疗行业来说,每天都会产生大量的医疗废弃物,而如何快速、有效、全方位的处理医疗废弃物仍然是影响我国医疗行业发展的一大难题,同时针对医疗废弃物回收难题,构建城市医疗废弃物回收网络成为处理医疗废弃物的关键。因此,本文以国内外医疗废弃物回收网络研究现状为基础,深度剖析我国医疗废弃物回收网络中存在的问题及应用社会网络构建回收网络的可行性,进而规划城市医疗废弃物回收网络。本文研究发现,区域地理位置、经营供给能力、交通设施、医疗用品消耗、经济、通讯发展是影响城市医疗废弃物回收网络规划的主要因素,基于剖析出的现存问题,本文提出基于社会网络构建城市医疗废弃物回收网络,进行规划分析。首先,将构建回收网络的主要影响因素转化为定量化指标,利用主成分分析方法从多个影响指标中选取具有代表性的指标,初步分析确立回收网络层级分布情况。其次,应用引力模型建立社会网络分析所需要的引力矩阵基础,结合实际城市地理位置等情况,从社会网络分析法中的网络中心性、凝聚子群和核心—边缘分析三个方法进行回收网络分析,验证主成分分析得出的收集点、收集中心、回收中心三个网络层级。最后,通过明确回收网络的构建过程,选取北京市进行实证研究,代入调研获取的相关数据进行求解,并对求解结果进行分析,通过对构建的回收网络进行前后优化对比分析,针对结果提出应用回收网络的对策建议,充分实现医疗废弃物的回收再利用,有效节约社会资源。
邓丁山[10]（2021）在《抗蓄意攻击的正/逆向集成物流网络优化设计研究》文中指出现代制造的供应链物流日趋复杂化、网络化,形成供应链物流网络。随着产业升级,绿色制造、再制造、循环经济等概念相继提出,传统正向物流网络日益向正/逆向集成（或闭环）物流网络发展。而在当今世界政治对抗与局部武装冲突加剧,如恐怖袭击、经济制裁、技术封锁等蓄意攻击事件频发,供应链全球化日益受到挑战并朝着区域化发展的背景下,本研究的最终目标是在已有正向物流网络的基础上,设计与构建抗蓄意攻击的正/逆向集成物流网络。其具体构建方式要求,不增加新的设施或对原正向网络节点间的连接关系进行调整,而是选择将一定数量的正向物流链改造为正/逆向集成的物流链。为此,本文基于多分网络,建立了符合实际物流系统结构特征的网络模型及相应鲁棒性指标,并利用分布式进化算法以抗蓄意攻击的鲁棒性为目标对设计构建的正/逆向集成物流网络进行优化。论文具体研究工作及结论如下:（1）建立了能直接反映物流网络层次性及节点异质性的网络模型针对传统的网络模型只由单个矩阵表示而难以直接的反映物流网络的层次性及节点的异质性的问题,本文基于多分网络,利用一组层间邻接矩阵来表示物流网络。以此种方式构建物流网络模型还能直观的反映节点之间的上下游关系,并可通过矩阵运算表示完整的物流链。随后基于物流网络实例的层间邻接矩阵分别分析了各层的结构特征,结果表明社团结构和嵌套结构是在物流网络中普遍存在的网络结构特征,且对于同一物流网络的不同层级,可能表现出较大的结构特征差异,所以分层级的对物流网络结构进行分析相对于传统的对整个网络进行结构分析是有必要的。（2）建立了能够反映上下游节点间功能性级联失效的鲁棒性指标针对传统的衡量物流网络鲁棒性的指标在被提出时没有考虑上下游节点间的功能性依赖而导致的级联失效的问题。本文基于所提出的网络模型,建立了两种能够反映级联失效对物流网络产生影响的鲁棒性指标。随后在所定义的不同攻击方式下,对物流网络实例的鲁棒性分析表明了物流网络面对统一衡量所有节点重要性的蓄意攻击十分脆弱,但对随机攻击抗性较高。而后进一步分析了在重要节点被保护的情况下的物流网络鲁棒性,发现对于不同的攻击方式,受保护节点比例的增加与鲁棒性提升效果之间的关系迥异,从而为平衡节点保护成本与鲁棒性提升程度提供了一定的依据。以上分析还伴随着各种鲁棒性指标的对比,相较于传统的物流网络鲁棒性指标,分析结果表明所提鲁棒性指标更为严格。（3）建立了用于集成网络的抗蓄意攻击优化设计的分布式进化算法针对在已有正向物流网络的基础上如何构建最能抗蓄意攻击的正/逆向集成物流网络的问题,本文首先明确了将原正向物流链改造为正/逆向集成物流链的构建方式。为了以完整物流链为基本单元构建集成物流网络,即保证所选择的逆向路径能够全部用于组成完整的逆向物流链,本文基于建立的多层物流网络模型,具体提出了两种不同的逆向路径选择方式,针对不同方式,构建了相应的集成网络鲁棒性优化模型及算法。两种优化算法被分别称为基于岛屿模型的分布式进化算法和基于主-从模型的分布式嵌套进化算法。就算法的创新点而论,前一种算法为了满足问题的约束条件,进行交叉操作的两个父代个体具有位置不同的断点以保证所得子代个体中的元素“1”数量保持不变。而对于后一种嵌套的进化算法,算法中个体分为主码与子码两部分,需分别构建各自的编码、解码、交叉、变异等算子。其中,子码种群依托于主码个体进行初始化,子码种群迭代进化后的最佳适应度值被作为对应主码个体的适应度值。最后,针对实例的仿真结果表明,所提算法能够显着提高所构建集成物流网络抗蓄意攻击的鲁棒性,同时抗随机攻击的能力在优化前后没有被破坏。
二、物流系统构建过程中的网络规划（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、物流系统构建过程中的网络规划（论文提纲范文）
（1）基于枢纽共享与共同配送的双轴辐式网络合作优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与关键问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的关键科学问题 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究目的及创新点 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 论文主要研究内容、研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 国内外研究现状及综述 |
| 2.1 物流网络合作的相关研究综述 |
| 2.2 轴辐式网络相关研究综述 |
| 2.3 共同配送相关研究综述 |
| 2.4 相关算法研究综述 |
| 2.5 文献研究总结 |
| 第三章 双轴辐式网络合作的实现方式 |
| 3.1 物流网络合作方式的研究 |
| 3.1.1 物流网络合作的理论及一般模式 |
| 3.1.2 物流网络合作的制约因素及应用场景 |
| 3.2 枢纽共享与辐节点共同配送的设计方式 |
| 3.2.1 双轴辐式网络的枢纽共享 |
| 3.2.2 存量枢纽共享与新建枢纽共享的区别 |
| 3.2.3 辐节点的共同配送 |
| 3.3 枢纽共享与辐节点共同配送的关系与作用 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 考虑存量枢纽共享的双轴辐式网络合作 |
| 4.1 问题描述与数学模型 |
| 4.1.1 问题假设与问题描述 |
| 4.1.2 混合整数线性规划优化模型 |
| 4.2 遗传算法设计 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 实验与参数设置 |
| 4.3.2 混合整数线性规划的敏感性分析 |
| 4.3.3 遗传算法的敏感性分析 |
| 4.3.4 混合整数线性规划与遗传算法的结果对比 |
| 4.4 优化效果分析及应用案例 |
| 4.4.1 优化前后效果对比 |
| 4.4.2 应用案例分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 基于新建枢纽共享的双轴辐式网络合作 |
| 5.1 问题描述与数学优化模型 |
| 5.1.1 问题假设与问题描述 |
| 5.1.2 数学模型 |
| 5.2 求解算法设计 |
| 5.2.1 多层编码遗传算法 |
| 5.2.2 多重心法 |
| 5.3 数值实验 |
| 5.3.1 实验数据设置 |
| 5.3.2 多层编码遗传算法的参数敏感性分析 |
| 5.3.3 多重心法的参数敏感性分析 |
| 5.3.4 算法的对比分析 |
| 5.4 优化效果分析及应用案例 |
| 5.4.1 优化前后的效果对比 |
| 5.4.2 应用案例分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第六章 基于辐节点共同配送的双轴辐式网络合作 |
| 6.1 问题假设与问题描述 |
| 6.2 共同配送中的多车场问题 |
| 6.2.1 多车场问题的数学优化模型 |
| 6.2.2 多车场问题的贪心算法设计 |
| 6.2.3 贪心算法的数值实验 |
| 6.3 多车场问题转化为单个车场问题 |
| 6.3.1 单个车场问题的数学优化模型 |
| 6.3.2 单个车场问题的分支定界算法设计 |
| 6.3.3 单个车场问题基于优先级编码的遗传算法设计 |
| 6.3.4 分支定界算法与遗传算法的数值实验 |
| 6.3.5 多车场问题与单个车场问题的研究思路对比 |
| 6.4 优化效果分析及应用案例 |
| 6.4.1 优化前后的效果对比 |
| 6.4.2 应用案例分析 |
| 6.5 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结与不足 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间公开发表学术论文及获奖 |
（2）震后医药应急物流供需动态适配决策问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 序 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究范围 |
| 1.4 研究方法、思路和内容 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.4.3 研究内容 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 文献回顾性分析 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 文献统计分析 |
| 2.1.3 研究热点与趋势分析 |
| 2.2 医药应急物流内涵 |
| 2.2.1 医药应急物流 |
| 2.2.2 医药应急物资 |
| 2.2.3 医药应急物资的特征 |
| 2.3 应急物流需求预测研究 |
| 2.3.1 应急物资需求特性 |
| 2.3.2 应急物资需求影响因素 |
| 2.3.3 考虑需求特性的预测方法 |
| 2.4 应急物流资源配置研究 |
| 2.4.1 应急物流资源配置概念 |
| 2.4.2 应急物流资源配置特点 |
| 2.4.3 应急物流资源配置模式 |
| 2.5 应急物流供需适配决策研究 |
| 2.5.1 供需适配决策研究 |
| 2.5.2 带时间窗约束的决策研究 |
| 2.5.3 基于动态信息更新的决策研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 应急物流供需适配问题分析 |
| 3.1 应急物流供需适配概念与特征 |
| 3.1.1 供需适配概念 |
| 3.1.2 供需适配特征 |
| 3.1.3 供需适配原则 |
| 3.2 供需适配结构及效用分析 |
| 3.2.1 供需适配场景分析 |
| 3.2.2 供需适配结构 |
| 3.2.3 供需适配效用分析 |
| 3.3 供需适配系统运作分析 |
| 3.3.1 供需适配系统目标 |
| 3.3.2 供需适配系统运作过程 |
| 3.3.3 供需适配系统运作模式 |
| 3.3.4 供需适配系统运作机制 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 不完备需求信息下医药物资多源数据融合预测模型 |
| 4.1 需求信息完备性问题 |
| 4.1.1 考虑信息完备的重要性 |
| 4.1.2 需求信息完备性分析 |
| 4.1.3 需求信息完备性优化方法 |
| 4.2 地震疾病谱变化规律分析 |
| 4.2.1 地震医学救援阶段划分 |
| 4.2.2 震后疾病谱变化表现 |
| 4.2.3 地震疾病谱变化影响因素 |
| 4.2.4 震后医药物资需求及其变化规律 |
| 4.2.5 地震疾病谱数据分析 |
| 4.3 不完备信息下地震疾病谱多源数据融合预测模型 |
| 4.3.1 多源数据融合预测技术 |
| 4.3.2 需求预测模型假设 |
| 4.3.3 多源数据融合过程 |
| 4.3.4 基于地震疾病谱的多源数据融合预测 |
| 4.3.5 对比分析 |
| 4.4 多源数据融合需求预测模型仿真分析 |
| 4.4.1 预测模型仿真背景 |
| 4.4.2 预测模型仿真过程与结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 紧迫状态下医药应急供需适配时间窗序列决策模型 |
| 5.1 配置时间紧迫性问题 |
| 5.1.1 考虑时间紧迫的重要性 |
| 5.1.2 配置时间紧迫性分析 |
| 5.1.3 配置时间紧迫性优化方法 |
| 5.2 紧迫状态下时间窗序列供需适配分析 |
| 5.2.1 时间窗序列的概念 |
| 5.2.2 时间窗序列的生成 |
| 5.2.3 时间窗序列下的医药适配方式 |
| 5.3 供需适配时间窗序列决策模型 |
| 5.3.1 符号与假设 |
| 5.3.2 时间窗序列的协同适配决策 |
| 5.3.3 单时间窗口的综合适配决策 |
| 5.3.4 求解方法 |
| 5.3.5 对比分析 |
| 5.4 供需适配时间窗序列模型仿真分析 |
| 5.4.1 时间窗序列适配模型仿真背景 |
| 5.4.2 时间窗序列适配模型仿真过程和结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 灾情演化下医药应急供需动态适配决策模型 |
| 6.1 灾情演化动态性问题 |
| 6.1.1 考虑灾情动态演化的重要性 |
| 6.1.2 灾情演化动态性分析 |
| 6.1.3 灾情演化动态性优化方案 |
| 6.2 灾情演化下滚动时间窗序列供需适配分析 |
| 6.2.1 滚动时间窗序列的概念 |
| 6.2.2 滚动时间窗序列的生成 |
| 6.2.3 滚动时间窗序列下的医药适配方式 |
| 6.3 供需动态演化适配决策模型 |
| 6.3.1 符号与假设 |
| 6.3.2 动态适配决策概念界定 |
| 6.3.3 动态适配决策 |
| 6.3.4 求解过程 |
| 6.4 供需动态适配模型仿真分析 |
| 6.4.1 动态适配模型仿真背景 |
| 6.4.2 动态适配模型仿真过程与结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 医药相关数据 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）考虑次生灾害的应急物流网络优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念及研究范围界定 |
| 1.3.1 应急物流网络优化中的不确定因素 |
| 1.3.2 本研究所面向灾害类型的界定 |
| 1.3.3 多阶段决策与多周期决策概念界定 |
| 1.4 研究内容与论文框架 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 主要创新点 |
| 第2章 研究综述 |
| 2.1 应急物流网络优化中不确定参数的处理方法 |
| 2.1.1 基于场景的随机优化相关研究 |
| 2.1.2 基于不确定集合的鲁棒优化相关研究 |
| 2.2 应急物流网络设施选址及资源分配相关研究 |
| 2.3 考虑次生灾害的应急物流网络优化相关研究 |
| 2.4 模型求解方法 |
| 2.5 研究现状总结 |
| 第3章 应急物流网络优化模型构建及求解方法 |
| 3.1 ELNO中不确定参数的处理方法 |
| 3.1.1 随机优化决策方法 |
| 3.1.2 鲁棒优化决策方法 |
| 3.1.3 分布式鲁棒优化决策方法 |
| 3.2 应急物流网络优化建模思路 |
| 3.2.1 应急物流网络联合优化基本模型 |
| 3.2.2 考虑次生灾害的应急物流网络优化基本模型 |
| 3.3 模型优化求解方法 |
| 3.3.1 混合整数规划模型求解:BD算法 |
| 3.3.2 多周期随机规划模型求解:PH算法 |
| 3.3.3 参数动态更新的模型求解:RH方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑次生灾害的应急物流网络随机优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单周期应急物流网络随机优化模型构建及求解 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 基于场景的三阶段随机优化模型 |
| 4.2.3 基于场景分解的BD算法 |
| 4.2.4 数值实验 |
| 4.2.5 结果分析 |
| 4.3 多周期应急物流网络随机优化模型构建及求解 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 多周期随机优化模型 |
| 4.3.3 数值实验 |
| 4.3.4 结果分析 |
| 4.4 本章小结与管理启示 |
| 第5章 考虑次生灾害的应急物流网络鲁棒优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 基于场景的应急物流网络鲁棒优化模型 |
| 5.2.3 PH算法及加速求解策略 |
| 5.2.4 数值实验 |
| 5.2.5 结果分析 |
| 5.3 多周期应急物流网络鲁棒优化模型构建及求解 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 基于短期需求估计的动态应急物流网络模型 |
| 5.3.3 基于动态调整策略的RH方法 |
| 5.3.4 数值实验 |
| 5.3.5 结果分析 |
| 5.4 本章小结与管理启示 |
| 第6章 考虑次生灾害的应急物流网络分布式鲁棒优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 单周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 分布式鲁棒优化模型构建与分析 |
| 6.2.3 模型理论目标函数上下界分析 |
| 6.2.4 分布式鲁棒优化模型求解方法 |
| 6.2.5 考虑次生灾害的分布式鲁棒优化模型 |
| 6.2.6 数值实验 |
| 6.2.7 结果分析 |
| 6.3 多周期应急物流网络分布式鲁棒优化模型构建及求解 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 多周期分布式鲁棒优化模型 |
| 6.3.3 模型求解方法 |
| 6.3.4 数值实验 |
| 6.3.5 结果分析 |
| 6.4 本章小结与管理启示 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间的研究成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）不确定条件下电动汽车动力电池回收网络建模与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及研究动态 |
| 1.2.1 动力电池回收现状 |
| 1.2.2 逆向物流研究发展动态 |
| 1.2.3 动力电池回收研究发展动态 |
| 1.2.4 研究现状及研究动态述评 |
| 1.3 主要研究方法及研究内容 |
| 1.3.1 主要研究方法 |
| 1.3.2 主要研究内容及技术路线图 |
| 第2章 相关理论及研究方法 |
| 2.1 动力电池概述 |
| 2.1.1 动力电池基本特征 |
| 2.1.2 动力电池回收相关理论 |
| 2.2 逆向物流网络 |
| 2.2.1 逆向物流概念及特征 |
| 2.2.2 逆向物流网络特征及分类 |
| 2.2.3 逆向物流网络设计方法 |
| 2.3 逆向物流不确定条件规划方法 |
| 2.3.1 不确定条件描述 |
| 2.3.2 不确定条件规划方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电动汽车动力电池回收网络设计分析 |
| 3.1 电动汽车动力电池回收网络分析 |
| 3.1.1 电动汽车动力电池回收渠道 |
| 3.1.2 电动汽车动力电池回收流程分析 |
| 3.2 电动汽车动力电池回收模式确定 |
| 3.2.1 电动汽车动力电池回收模式分类 |
| 3.2.2 电动汽车动力电池回收模式比较选择 |
| 3.3 电动汽车动力电池回收网络结构设计 |
| 3.3.1 电动汽车动力电池回收网络设计原则 |
| 3.3.2 电动汽车动力电池回收网络结构设计分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不确定条件下动力电池回收网络优化 |
| 4.1 确定条件下电动汽车动力电池回收网络建模 |
| 4.1.1 确定条件下电动汽车动力电池回收网络设计目标 |
| 4.1.2 确定条件下电动汽车动力电池回收网络模型构建 |
| 4.2 电动汽车动力电池回收物流不确定条件分析与规划 |
| 4.2.1 电动汽车动力电池回收物流中不确定条件的规划 |
| 4.2.2 不确定条件下电动汽车动力电池回收网络模型构建 |
| 4.3 不确定条件下电动汽车动力电池回收网络优化模型求解 |
| 4.3.2 模糊模型清晰化处理 |
| 4.3.3 模型求解算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章算例研究 |
| 5.1 L市电动汽车废旧动力电池回收现状分析 |
| 5.2 数据描述 |
| 5.3 模型求解及结果分析 |
| 5.4 政策建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（5）基于时空关联的我国区域铁路物流网络构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 区域物流发展 |
| 1.3.2 物流网络规划 |
| 1.3.3 铁路物流发展 |
| 1.3.4 铁路物流网络规划 |
| 1.3.5 研究总结 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第二章 相关概念与基础理论 |
| 2.1 区域铁路物流基本概念 |
| 2.1.1 铁路物流网络 |
| 2.1.2 铁路物流网络结构 |
| 2.2 复杂网络理论 |
| 2.3 轴辐理论 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 基于地理视角的我国铁路物流空间特征解析 |
| 3.1 铁路物流优势及其发展要求 |
| 3.1.1 铁路物流优势分析 |
| 3.1.2 铁路物流发展要求 |
| 3.2 我国铁路物流发展总体空间格局 |
| 3.2.1 空间分布 |
| 3.2.2 流动关系 |
| 3.2.3 铁路物流网络问题分析 |
| 3.3 基于空间分析的铁路物流发展动力判别 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 我国铁路物流网络层次识别与评价 |
| 4.1 铁路物流网络关键节点识别 |
| 4.1.1 基于改进PageRank算法的网络关键节点识别 |
| 4.1.2 我国铁路物流网络关键节点识别结果 |
| 4.2 我国铁路物流网络层次划分 |
| 4.2.1 基于PLA的网络主体结构识别方法 |
| 4.2.2 基于MLA的网络层次识别方法 |
| 4.2.3 网络主体结构识别结果 |
| 4.2.4 铁路物流网络层次分析结果 |
| 4.3 我国铁路物流圈层结构构建 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 优选区域铁路物流网络规划研究—以京津冀区域为例 |
| 5.1 优选区域铁路物流网络规划逻辑 |
| 5.1.1 优选区域铁路物流网络规划研究思路 |
| 5.1.2 优选铁路物流网络规划基本原则 |
| 5.1.3 优选铁路物流网络规划影响因素 |
| 5.2 优选区域铁路物流空间规划模型构建 |
| 5.2.1 网络节点铁路物流质量评估体系构建 |
| 5.2.2 基于改进TOPSIS的节点铁路物流节点质量测算模型 |
| 5.2.3 基于引力模型的铁路物流通道规划 |
| 5.3 基于组合预测的铁路物流市场需求分析 |
| 5.3.1 铁路物流需求预测研究思路 |
| 5.3.2 灰色预测模型构建 |
| 5.3.3 广义回归神经网络模型 |
| 5.4 基于GM-GRNN模型的京津冀区域铁路物流量测算 |
| 5.4.1 社会物流量计算 |
| 5.4.2 分区域铁路物流量计算 |
| 5.5 京津冀区域铁路物流网络规划供给条件分析 |
| 5.6 京津冀区域铁路物流网络设计方案 |
| 5.7 我国铁路物流网络发展对策 |
| 5.8 本章总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录1:Pagerank算法程序 |
| 附录2:MLA算法程序 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市生活垃圾分类 |
| 1.2.2 垃圾回收网络规划研究 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 设施选址理论 |
| 2.1.1 设施选址问题 |
| 2.1.2 设施选址常用模型 |
| 2.2 路径优化理论 |
| 2.2.1 路径优化问题 |
| 2.2.2 路径优化基础模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 强制垃圾分类对回收网络影响研究 |
| 3.1 分类前城市生活垃圾回收物流研究 |
| 3.1.1 概述 |
| 3.1.2 特点分析 |
| 3.1.3 不足之处 |
| 3.2 垃圾分类及立法研究 |
| 3.2.1 国内外垃圾分类情况研究 |
| 3.2.2 垃圾分类立法相关内容 |
| 3.3 分类后城市生活垃圾回收物流网络研究 |
| 3.3.1 分类后城市生活垃圾回收物流系统变动 |
| 3.3.2 分类后垃圾中转站选址问题 |
| 3.3.3 分类后城市生活垃圾回收路径问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 城市生活垃圾回收网络规划模型研究 |
| 4.1 城市生活垃圾回收网络规划问题的提出 |
| 4.1.1 城市生活垃圾回收网络概述 |
| 4.1.2 城市生活垃圾回收网络规划目标 |
| 4.1.3 城市生活垃圾回收网络规划原则 |
| 4.2 城市生活垃圾回收网络规划模型构建 |
| 4.2.1 垃圾中转站选址模型 |
| 4.2.2 垃圾回收路径规划模型 |
| 4.2.3 垃圾回收网络规划模型 |
| 4.2.4 模型泛化性研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 城市生活垃圾回收网络规划模型求解算法 |
| 5.1 网络规划求解算法研究 |
| 5.1.1 精确算法 |
| 5.1.2 启发式算法 |
| 5.2 模型求解算法选择 |
| 5.3 基于双层变量的粒子群算法的模型求解 |
| 5.3.1 变量分层 |
| 5.3.2 整数变量处理 |
| 5.3.3 连续型变量处理 |
| 5.3.4 基于双层变量的粒子群算法 |
| 5.4 基于蚁群算法的模型求解 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 算例 |
| 6.1 模拟数值设置 |
| 6.1.1 位置数据 |
| 6.1.2 垃圾产生量及各级能力限制数据 |
| 6.2 网络规划模型求解 |
| 6.2.1 设施选址求解 |
| 6.2.2 路径规划求解 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录一 基于双层变量的粒子群算法 |
| 附录二 蚁群算法 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（7）基于公共安全视角的城市物流风险分析及预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 物流风险研究综述 |
| 1.2.2 事故模型综述 |
| 1.2.3 主要存在问题 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究问题界定 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究思路及方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关理论基础及事故统计分析 |
| 2.1 城市物流系统概述 |
| 2.1.1 城市物流系统的概念 |
| 2.1.2 城市物流系统的特征 |
| 2.1.3 城市物流系统的体系结构 |
| 2.1.4 城市物流系统的复杂性 |
| 2.2 风险的相关理论 |
| 2.2.1 风险的基本概念 |
| 2.2.2 风险管理概述 |
| 2.3 城市物流公共安全事故统计分析 |
| 2.3.1 城市物流公共安全事故因果连锁理论 |
| 2.3.2 城市物流公共安全事故统计分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 公共安全视角下的城市物流风险因素分析 |
| 3.1 风险因素分析 |
| 3.1.1 风险因素分析流程 |
| 3.1.2 风险因素识别方法 |
| 3.1.3 风险因素评价方法 |
| 3.1.4 城市物流公共安全领域风险因素分析 |
| 3.2 风险因素识别 |
| 3.2.1 文献法识别 |
| 3.2.2 业务流程分析法识别 |
| 3.2.3 城市物流公共安全风险因素集 |
| 3.3 关键风险因素集的构建 |
| 3.3.1 关键风险因素集构建的基本流程 |
| 3.3.2 关键风险因素集构建原则 |
| 3.3.3 关键风险因素的选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 风险因素关联规则挖掘和可视化分析 |
| 4.1 风险因素关联规则挖掘方法 |
| 4.1.1 关联规则挖掘方法 |
| 4.1.2 快速挖掘频繁项集的VS_Apriori算法 |
| 4.1.3 关联规则挖掘流程 |
| 4.2 风险分析、数据分析和处理 |
| 4.2.1 风险分析 |
| 4.2.2 数据分析 |
| 4.2.3 数据处理 |
| 4.3 风险因素关联规则挖掘 |
| 4.3.1 高支持度关联规则 |
| 4.3.2 高置信度关联规则 |
| 4.4 风险因素关联规则的可视化分析 |
| 4.4.1 高支持度关联规则可视化分析 |
| 4.4.2 高置信度关联规则可视化分析 |
| 4.4.3 所有关联规则的可视化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 公共安全视角下的城市物流动态风险评估 |
| 5.1 贝叶斯网络概述 |
| 5.1.1 贝叶斯网络原理 |
| 5.1.2 参数学习 |
| 5.1.3 结构学习 |
| 5.1.4 贝叶斯网络推理 |
| 5.2 解释结构模型概述 |
| 5.3 基于贝叶斯网络的城市物流公共安全风险评估 |
| 5.3.1 初始网络构建 |
| 5.3.2 网络结构改进 |
| 5.3.3 贝叶斯网络模型的确定 |
| 5.4 动态风险评估贝叶斯网络模型应用 |
| 5.4.1 后验概率分析 |
| 5.4.2 敏感度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 公共安全视角下的城市物流风险预测研究 |
| 6.1 城市物流公共安全风险预测方法 |
| 6.1.1 广义回归神经网络理论概述 |
| 6.1.2 粒子群算法概述 |
| 6.1.3 PSO-GRNN预测模型概述 |
| 6.1.4 模型性能评价标准 |
| 6.2 基于PSO-GRNN的城市物流风险预测模型 |
| 6.2.1 数据准备 |
| 6.2.2 基于PSO-GRNN算法的风险预测 |
| 6.2.3 预测结果分析 |
| 6.3 城市物流风险预防及控制措施 |
| 6.3.1 风险预防措施 |
| 6.3.2 风险控制措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 研究结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 物流公共安全事故详表 |
| 附录B 物流公共安全风险因素评估调查问卷 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）乘用汽车的铁路运量需求预测和运输优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 运量需求预测研究现状 |
| 1.2.2 运输路径优化研究现状 |
| 1.2.3 研究综述及发展分析 |
| 1.3 研究内容及重难点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究重难点 |
| 1.4 研究方法及路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究路线 |
| 第2章 相关理论与研究方法 |
| 2.1 汽车物流理论 |
| 2.1.1 汽车物流定义 |
| 2.1.2 汽车物流分类 |
| 2.1.3 汽车物流特征 |
| 2.2 铁路运量需求预测理论 |
| 2.2.1 运量预测概述 |
| 2.2.2 运量预测方法 |
| 2.3 铁路运输路径优化理论 |
| 2.3.1 路径优化问题描述 |
| 2.3.2 路径优化问题分类 |
| 2.4 遗传算法理论 |
| 2.4.1 算法原理及特征 |
| 2.4.2 算法求解流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 乘用汽车铁路运量需求预测模型构建 |
| 3.1 铁路运量需求预测模型 |
| 3.1.1 SARIMA模型 |
| 3.1.2 Holt-Winters模型 |
| 3.2 运量需求预测模型设计 |
| 3.2.1 组合权重设计 |
| 3.2.2 评价指标设计 |
| 3.3 组合运量预测模型构建 |
| 3.3.1 模型预测原则 |
| 3.3.2 组合模型构建 |
| 3.3.3 模型预测步骤 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 乘用汽车铁路运输路径优化模型构建 |
| 4.1 铁路运输路径优化问题分析 |
| 4.1.1 路径优化问题提出 |
| 4.1.2 路径优化问题描述 |
| 4.1.3 路径优化问题假设 |
| 4.2 铁路运输路径优化模型构建 |
| 4.2.1 模型构建原则 |
| 4.2.2 模型预设参数 |
| 4.2.3 模型约束条件 |
| 4.2.4 目标模型构建 |
| 4.3 铁路运输路径优化算法设计 |
| 4.3.1 遗传算法概述 |
| 4.3.2 改进遗传算法 |
| 4.3.3 算法流程设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 模型实证分析 |
| 5.1 运量需求预测模型实证分析 |
| 5.1.1 数据来源及预处理 |
| 5.1.2 SARIMA模型预测 |
| 5.1.3 Holt-Winters模型预测 |
| 5.1.4 组合模型预测 |
| 5.2 运输路径优化模型实证分析 |
| 5.2.1 相关数据描述 |
| 5.2.2 算法求解描述 |
| 5.2.3 模型求解结果 |
| 5.2.4 优化结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（9）基于社会网络的城市医疗废弃物回收网络规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 社会网络概述 |
| 2.1.1 社会网络概念 |
| 2.1.2 社会网络方法描述 |
| 2.2 医疗废弃物 |
| 2.2.1 医疗废弃物概念及分类 |
| 2.2.2 医疗废弃物的特点 |
| 2.3 医疗废弃物回收网络 |
| 2.3.1 医疗废弃物回收网络概念 |
| 2.3.2 医疗废弃物回收网络层级 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 城市医疗废弃物回收网络问题及社会网络应用可行性分析 |
| 3.1 城市医疗废弃物回收网络问题 |
| 3.1.1 国内外城市医疗废弃物回收网络现状 |
| 3.1.2 我国医疗废弃物回收网络存在的问题 |
| 3.2 应用社会网络构建医疗废弃物回收网络的可行性分析 |
| 3.2.1 应用社会网络的优势 |
| 3.2.2 应用社会网络的可行性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于社会网络的城市医疗废弃物回收网络构建 |
| 4.1 城市医疗废弃物回收网络构建原则 |
| 4.2 城市医疗废弃物回收网络构建影响因素分析 |
| 4.3 城市医疗废弃物回收网络构建过程分析 |
| 4.3.1 构建医疗废弃物回收网络的基本假设 |
| 4.3.2 初步确定回收网络层级 |
| 4.3.3 确定引力矩阵 |
| 4.3.4 验证回收网络层级 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 城市医疗废弃物回收网络实证分析—以北京市为例 |
| 5.1 实证背景 |
| 5.2 数据收集 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 主成分和社会网络结果分析 |
| 5.3.2 优化前后结果对比分析 |
| 5.4 医疗废弃物回收网络应用建议 |
| 5.4.1 建立回收网络分类具体标准 |
| 5.4.2 提高回收网络专业化水平 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（10）抗蓄意攻击的正/逆向集成物流网络优化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.2 拟解决的科学问题 |
| 1.3 研究现状及不足 |
| 1.3.1 供应链物流网路模型 |
| 1.3.2 网络的鲁棒性分析 |
| 1.3.3 物流网络的鲁棒性优化设计 |
| 1.3.4 针对拟解决问题的研究思路 |
| 1.4 研究内容与技术路径 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路径 |
| 1.5 本研究章节安排 |
| 2 基于多分网络的多层物流网络模型 |
| 2.1 相关的基础理论 |
| 2.1.1 网络及其表示 |
| 2.1.2 二分网络及其表示 |
| 2.1.3 二分网络的投影 |
| 2.1.4 多分网络及其表示 |
| 2.2 物流网络实例的层次性分析 |
| 2.3 多层物流网络的模型构建 |
| 2.4 所构建模型对多层物流网络实例的表示 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多层物流网络模型的结构特征分析 |
| 3.1 网络的结构特征 |
| 3.1.1 嵌套结构 |
| 3.1.2 社团结构 |
| 3.2 单个物流网络实例分层的结构特征分析 |
| 3.3 多个物流网络同一层级的结构特征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多层物流网络上下游级联失效及鲁棒性分析 |
| 4.1 现有鲁棒性指标的分析 |
| 4.2 考虑上下游节点间功能性依赖的鲁棒性指标 |
| 4.3 不同攻击方式下物流网络实例的鲁棒性分析 |
| 4.3.1 攻击方式的描述 |
| 4.3.2 不同节点重要性衡量方式对攻击效果的影响 |
| 4.3.3 仿真结果与分析讨论 |
| 4.4 基于节点保护的鲁棒性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 集成物流网络构建及鲁棒性优化算法 |
| 5.1 不同的逆向路径选择方式 |
| 5.1.1 基于矩阵元素的逆向路径选择 |
| 5.1.2 基于节点关系的逆向路径选择 |
| 5.2 正/逆向集成物流网络的鲁棒性指标 |
| 5.3 基于岛屿模型的分布式进化算法 |
| 5.3.1 基于矩阵元素的路径选择与鲁棒性优化模型 |
| 5.3.2 编码与初始化 |
| 5.3.3 解码与适应度计算 |
| 5.3.4 交叉与变异 |
| 5.3.5 岛屿模型与迁移算子 |
| 5.3.6 算法实现 |
| 5.4 基于主-从模型的分布式进化算法 |
| 5.4.1 基于节点关系的路径选择与鲁棒性优化模型 |
| 5.4.2 算法的总体框架 |
| 5.4.3 主码的编码与适应度计算 |
| 5.4.4 子码的编码与解码 |
| 5.4.5 交叉与变异 |
| 5.4.6 子码的记忆与种群初始化 |
| 5.4.7 主-从模型与分布式嵌套进化算法 |
| 5.4.8 算法实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 集成物流网络抗蓄意攻击优化设计的实例分析 |
| 6.1 基于矩阵元素的逆向路径选择方式 |
| 6.1.1 基于岛屿模型的分布式进化算法参数设定 |
| 6.1.2 优化结果 |
| 6.1.3 优化前后的比较 |
| 6.1.4 与传统算法的比较 |
| 6.1.5 不同求解规模的比较 |
| 6.1.6 综合讨论 |
| 6.2 基于节点关系的逆向路径选择方式 |
| 6.2.1 嵌套进化算法的参数设定 |
| 6.2.2 优化过程及结果分析 |
| 6.2.3 网络优化前后的比较 |
| 6.2.4 分析讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
四、物流系统构建过程中的网络规划（论文参考文献）
- [1]基于枢纽共享与共同配送的双轴辐式网络合作优化研究[D]. 胡晶晶. 上海海事大学, 2021
- [2]震后医药应急物流供需动态适配决策问题研究[D]. 方嘉奇. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]考虑次生灾害的应急物流网络优化研究[D]. 李玉晨. 山东大学, 2021(11)
- [4]不确定条件下电动汽车动力电池回收网络建模与优化[D]. 刘子文. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]基于时空关联的我国区域铁路物流网络构建研究[D]. 葛勇. 石家庄铁道大学, 2021
- [6]强制垃圾分类背景下城市生活垃圾回收网络规划研究[D]. 储胜. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]基于公共安全视角的城市物流风险分析及预测研究[D]. 赵明静. 北京交通大学, 2021(02)
- [8]乘用汽车的铁路运量需求预测和运输优化研究[D]. 安鹏跃. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [9]基于社会网络的城市医疗废弃物回收网络规划研究[D]. 黄红丽. 燕山大学, 2021(01)
- [10]抗蓄意攻击的正/逆向集成物流网络优化设计研究[D]. 邓丁山. 四川大学, 2021(12)