基于物流節點吸引力的城市貨運網絡演化willal背景綜述研究背景、目的和意義、研究現狀綜述內容概述主要內容和技術路線模型建立物流節點吸引力模型空間引力模型

網絡演化模型實際算例武漢市貨運網絡演化算例分析優化演化過程分析網絡優化分析背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化物流園區

為實現物流設施集約化和物流運作共同化，或出于城市物流設施空間布局合理化的目的而在城市周邊等各區域，集中建設的物流設施群與眾多物流業者在地域上的物理集結地。物流中心配送中心物流園區物流中心配送中心從事物流活動的場所或組織，主要面向社會服務；物流功能健全；完善的信息網絡；輻射范圍大；少品種、大批量；存儲/吞吐能力強；物流業務統一經營、管理。從事配送業務的物流場所或組織，主要為特定的用戶服務；配送功能健全；完善的信息網絡；輻射范圍小；多品種、小批量；以配送為主，儲存為輔。背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化結構化的需求——網絡的結構化(上)點對點運輸（下左）經物流節點轉運（下右）合理的城市貨運網絡：在滿足貨運需求的同時降低對城市交通運行的不良影響；滿足不同層次的貨運需求，提供多樣化的貨運服務；降低貨運過程中的能源消耗和碳排放；提升城市的經濟、貿易影響力。不斷增長的貨運需求持續發展的城市經濟背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化節點吸引力在網絡演化中的作用：吸引新節點與之建立連接關系網絡拓撲結構變化節點作用的范圍變化背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化節點吸引力研究的兩種進路：對節點間連接的分析（attachment）對節點作用區域的分析（catchment）節點吸引力的兩種作用模式：節點相互連接（link）吸引域的覆蓋（area）網絡結構研究節點選址研究背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化網絡演化過程中，節點吸引力連接的演化和節點吸引力區域的演化研究的核心問題：物流節點吸引力的定義和測度；演化模型（網絡動態演化規則）的建立；演化過程可視化的實現；演化過程的分析。背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化1.物流節點吸引力的定義和測度？

節點吸引力測度吸引力較強的節點節點吸引力構成

AttractionOR

Gravity物流節點吸引力節點初始吸引力節點的“先天”條件演化過程中吸引力的增長節點的“后天”成長與較多的節點建立連接節點度較高連接增長的速度較高度的變化率較高演化表現AHP法

偏好連接規則Πn→i背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化物流節點吸引力的定義：

物流節點通過其自身的功能和規模的相對優勢，吸引網絡中其它節點（貨運集散點、起訖點）與之建立連接關系，并產生貨物流動的能力。與之相連的節點數的多少；與之產生的貨物流量的大小。與之連接的節點數的增長率；與之產生的貨物流量的增長率。也就相當于靜態角度下兩個方面的數量分別對時間微分。動態角度靜態角度物流節點吸引力強弱的體現城市貨運網絡可以抽象為一個網絡圖。在網絡圖中，每個物流節點都有一個與之對應的度，這些節點的度一起構成了一個標量場。如果將物流節點相互連接的無向線段換為有向線段，方向指向其度最高的鄰居節點（沿這個方向節點的度的變化最大），那么，這個物流節點的度的標量場就變成了一個梯度網絡。因為梯度的定義是：標量場f中一點處存在一個矢量G，G的方向為f在該點處變化率最大的方向，則G就稱為f的梯度，記為背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化物流節點初始吸引力測度相關指標選取已有研究表明，影響物流節點吸引力的因素包括[22]：工商業發展水平可采用物流節點所在行政區的規模以上工業企業數和社會消費品零售總額加以衡量。依托的交通設施不同，相同時間內可以達到的范圍的大小不同，節點之間的相對臨近程度就不同。用地條件建設需要占用土地，土地的價格和大面積土地的可獲得性直接影響物流節點的規模大小。貨運需求大小物流節點的等級高等級物流節點包含低等級的物流節點的功能，并有更高級的功能，能提供物流服務范圍也更大。物流節點間的相似度當服務多種貨物的運輸，當它們的貨運種類有重疊時，認為這兩個貨運節點相似，否則不相似。可采用貨運需求集中度（或貨運集散地臨近度）和相關行業兩個指標來測度。交通基礎設施水平背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化建立層次指標體系構建判斷矩陣一致性檢驗各指標影響權重計算AHP法計算物流節點初始吸引力背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化建立層次指標體系構建判斷矩陣一致性檢驗各指標影響權重計算AHP法計算物流節點初始吸引力背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化建立層次指標體系構建判斷矩陣一致性檢驗各指標影響權重計算AHP法計算物流節點初始吸引力背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化建立層次指標體系構建判斷矩陣一致性檢驗各指標影響權重計算AHP法計算物流節點初始吸引力背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化

假設物流節點i所處的行政區內規模以上的工商業企業數為ni家，社會消費品零售額為pi，貨運量oi，貨運周轉量qi，道路里程為li；全市規模以上的工商業企業數為n家，社會消費品零售額為p，貨運量o，貨運周轉量q，道路里程為l。此外，物流節點i的貨運需求集中度評分為ri，相關行業評分zi，基礎設施臨近性評分ti，用地條件評分ui，物流節點等級評分vi；所有節點的這五項評分的和分別為r，z，t，u，v。從而得到一個評分向量，其中每個元素都為節點i本項指標評分占所有節點該項總評分的比例：

各指標影響權重向量為:W=(0.0505,0.0505,0.0632,0.0632,0.0352,0.0144,0.0660,0.0220,0.0320,0.6030)，

從而，物流節點i的初始吸引力強度為：AHP法計算物流節點初始吸引力背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化類別物理學引力模型地理學引力模型標準模型T=GMmd-bT=GTiTjd-b異化形式無Iij=GTiTje-bd冪指數（b）b=2b∈(0,3]比例系數（G）G=6.67×10-11m3s-2無確定值質量M、m分別代表兩個物體的質量（通常不隨時間變化）Ti、Tj分別為i、j兩要素的規模（大部分文獻中取為節點貨運量，隨時間變化）距離（d）兩物體重心間的距離（歐氏距離）兩要素間的距離（歐氏距離或交通距離）相互作用同時性時滯性作用與反作用對稱不對稱適用范圍普世不普世物理學引力模型和地理學引力模型的比較背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化引力模型（網絡演化規則中空間距離作用的體現）引力模型的一般形式：冪型：F[dE(i,j)]=dij-σ指數型：F[dE(i,j)]=exp(-dij/κ)（冪與指數）復合型：F[dE(i,j)]=dij-σ·exp(-dij/κ)半鐘形：F[dE(i,j)]=

(a+bdij-σ)-1

背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化權重更新增長初始狀態網絡演化模型（網絡演化規則的確定）初始狀態：1.原始節點數目；2.原始節點之間的連接方式。增長：1.節點數目增長；2.節點之間連接的增長→偏好連接規則的確定權重更新：1.節點強度的更新；2.節點i的相鄰邊的權重變化背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化初始狀態增長權重動態BBV模型N0個節點被給定權重w0的邊相互連接，時間每增長一個步長，網絡新增一個節點n。新增節點與現有節點中強度較大的m個節點連接，新增連接的邊權是w0。節點i被選中與新增節點n連接的概率為：新增連接將會引起網絡交通量的變化。為了簡化這一交通量重分配過程，認為重分配僅發生在節點i與其鄰居節點j??(i)的連線上：設由新增連接所帶來的交通量的總增長為δi，引起的其它邊的權重變化量與這些邊自身的權重成正比：這一規則導致節點i的強度增長了δi+w0，也就是si→si+δi+w0。當權重更新后，增長機制也就完成了一次迭代。背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化BBV模型與本文需要的演化模型的設定有以下幾點不同：1.BBV模型中未體現空間網絡的特征，距離因素未被考慮。

2.BBV模型中初始狀態設定為N0個節點以等權重w0的邊相互連接的全耦合網絡。3.BBV模型中未體現節點吸引力在演化中的作用。4.BBV模型中所有節點的初始狀態都是相同的，不能體現節點初始吸引力的異質性。

因此，為得到符合城市貨運網絡演化特征的模型，需要對BBV模型進行改進。背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化基于物流節點吸引力的演化模型在t=0時，從備選的物流節點集中隨機選擇一個坐標對（x,y），記為（x0,y0），為節點m0的相應坐標。因為每個物流節點有其相對應的一系列信息，當選定了節點坐標(x,y)后，就可以由3.2.3節計算方法得到物流節點的初始強度s0：背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化基于物流節點吸引力的演化模型t=t+1，從備選物流節點集中隨機選取一個坐標對（xt,yt），為新建物流節點n，新節點n在原有的m個節點中選擇一個節點i連接，邊的權重為w0，節點n與i連接的概率同時受節點的強度、吸引力、距離因素影響，新建物流節點與原有物流節點i連接的概率為：背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化基于物流節點吸引力的演化模型時間每增長一個步長，新加入的邊(n,i)均被賦予權值w0。假設新加入的邊(n,i)只會局部地引起i與它的鄰居節點j??(i)的邊權值的動態調整。調整按照如下規則進行：背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化武漢市共有物流園區7個，物流中心28個，合計為35個節點。采集地理坐標和其它信息，ArcGIS繪制節點交互式地理信息圖背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化4.可視化的實現？背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化演化過程的動態可視化子目標：在地理空間中的可視化子方案：總方案：背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化在NetBeansIDE7.3平臺上導入it.uniroma1.dis.wsngroup.gexf4j.core.、java.io等包，構建Gephi的交互和開發平臺，并使用Java編程，建立演化模型，模擬城市貨運網絡演化將NetBeans中生成的演化過程和結果生成為gexf文件，在Gephi中實現演化過程可視化為gephi編寫一個插件，將Gephi生成的可視化結果生成為shp文件，導入ArcGIS，實現可視化結果在地理空間中的可視化背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化武漢市貨運網絡演化結果

背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化圖

4?4網絡節點（n）的度（k）的大小背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化通過計算，網絡節點度分布符合冪律分布。這表明，由本文所建立的空間加權網絡的演化模型是一個無標度網絡模型。符合貨運網絡的軸輻式特征。圖4-5網絡節點度分布背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化

比較節點強度和節點度可以發現，節點的強度之間的異質性更明顯，節點強度和節點度的分布并不完全一致，節點的強度增長的幅度差別較大，其中5號節點東西湖綜合物流園、22號節龍陽大道汽車物流中心的強度增長幅度為最大（10.592倍）和次大（9.586倍），這兩個節點加入網絡的時間都比較早，節點相對獲得了較多的強度增長機會，但是，這并不能完全解釋節點強度的快速增長，例如，2號節點天河空港綜合物流園、3號節點陽邏港綜合物流園，雖然加入網絡的時間較早，但是節點強度增長遠低于5號和22號節點。背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化

網絡連接間的距離主要集中分布于30km以下，超過30km的連接僅占所有連接的9.09%。而0~20km內的連接的占到所有連接的78.8%，其中，10km以內的連接在所有連接中所占的比例高，達46.5%，接近一半。演化所示結果也體現了距離衰減作用。圖5-1節點間連接的距離的分組統計結構類型示意圖節點數邊數平均路徑長度網絡效率鏈狀網絡13124.6670.214環狀網絡13133.5000.286星型網絡（單樞紐）13121.8460.542二樞紐軸輻式網絡13122.2310.448三樞紐軸輻式網絡13122.5130.398四樞紐軸輻式網絡13122.7690.361背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化表52不同結構類型的網絡比較對于權重網絡，網絡成本可以定義為：背景綜述內容概述模型建立實際算例分析優化總體來說，軸輻式網