考虑节点度的供应链网络风险模糊评估

从复杂网络角度将供应链网络风险分为“点中断风险”和“边中断风险”两大类，并重新定义了各自的主要风险要素．在此基础上，将网络的节点度指标引入风险评价中，建立了供应链网络风险的双层双维模糊评估模型．最后，以某三级供应链网络为例，由“微观”到“宏观”逐级对供应链网络风险进行了定量评估，仿真结果表明企业节点的度值作为供应链网络风险评估的过渡参数，可以有效提高评估结果的准确性．     

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针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点，为其建立了单分配p-枢纽中位模型，并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法. 该算法分两步实现：首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置，然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点，同时，将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力，并加快收敛速度. 最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验，并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析，实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

基于多层复杂网络的中欧班列运输网络关键节点识别研究

若运输网络中的重要节点发生故障,中欧班列的运输效率和货物流动会受到严重制约。 本文提出一种基于改进TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution) 法及灰色关联分析的多层网络节点重要性评价方法。首先,以中欧班列运输网络结构特征为基础,构建中欧班列多层网络;其次,选取度中心性、介数中心性及接近中心性等多个评价指标,运用改进TOPSIS法计算节点单层网络重要度评价值,采取灰色关联分析融合得到节点综合重要度评价值;最后,利用多层网络SIR(Susceptible Infected Recovered Model)模型验证方法的有效性。 结果表明：本文识别出的关键节点包含中欧班列主要线路的起讫城市、境内外重要口岸和中欧班列集结中心,结果与实际情况较为契合;采用排序前10%重要节点作为初始感染节点,SIR网络感染率在 20 次迭代后达到 97.8%,本文提出方法的网络节点感染率及传播速率均高于 BC (Betweenness Centrality)算法、DC(Degree Centrality)算法和PageRank算法等传统单一网络排序方法,即识别的关键节点对全局网络的影响更为普遍和高效。此外,根据排序结果从国家层面提出相应的政策建议,有助于提高中欧班列运输网络的鲁棒性。     

基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法

针对轨道交通网络中现有的站点重要度评估方法精度低的问题,提出一种基于客流量的城市轨道交通网络站点重要度评估方法,筛选出城市轨道交通网络的重要站点.采用Space L方法构建轨道交通加权网络模型,通过分析客流量比例系数和节点效率对站点的作用,设计站点重要度贡献矩阵,以纽约轨道交通网络为例,采用最大连通子图比例和网络平均效率评价指标分析站点的重要度.研究结果表明:与传统的评估方法相比,引入客流量因素可以显著提高重要站点的评估精度.该方法可为实现站点的高效可靠运行提供技术支持,具有良好的应用前景.     

基于复杂网络的南京城市轨道交通站点重要度评估

随着城市化进程的迅速推进以及大都市城市轨道交通网络化运营的逐步实现,城市轨道交通在城市交通系统中扮演的角色越来越重要,一旦城市轨道交通网络中的重要节点发生了紧急事件,必然会严重影响到城市轨道交通的正常运营。本文主要利用复杂网络理论对城市轨道交通网络进行分析,首先介绍了城市轨道交通网络的复杂网络特征,在此基础上提出利用SpaceL方法构建城市轨道交通网络拓扑结构,并且使用TOPSIS方法构建基于城市轨道交通网络特性的节点重要度评估模型,以南京地铁为例,得出南京城市轨道交通站点重要度排序。确定城市轨道交通中的关键节点,可以给城市轨道交通网络可靠性的研究提供很大的帮助,对于城市轨道交通网络的优化有着重要的意义。     

铁路货物运输网络关键节点识别算法研究

为了提高铁路货物运输网络安全性,科学合理分析铁路货运车站重要性,将货运车站看作节点,货运站间货物发送业务抽象为边和转移行为,构建成一个货物运输网络.在此基础上首先运用网页排序算法计算得到每个车站重要度时间序列样本,然后将每个车站重要度抽象为随机变量,接着用高斯混合分布拟合重要度样本得到各车站重要度分布函数,最后以分布函数均值作为重要度衡量数值.以中国铁路成都局集团有限公司为案例进行计算,结果表明:一、二、三、四等车站平均重要度分别为4.59、2.99、4.24和2.76,说明一等站和三等站是网络中最重要的车站集群,其中三等站小寨坝是网络中最核心节点,其重要度值为118.28,与实际数据统计分析结果一致,证明了该方法的有效性.     

无容量约束单分配轴-辐式物流网络设计

针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点,为其建立了单分配p-枢纽中位模型,并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法.该算法分两步实现:首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置,然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点,同时,将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力,并加快收敛速度.最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验,并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析,实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

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最短径路是网络优化中的一个经典问题，Dijkstra算法被公认为是一种十分有效的最短径路的搜索求解算法．本在研究网络一般结构特点的基础上，发现传统Dijkstra算法在每次迭代过程中都需要搜索所有节点的这一缺陷，通过向搜索节点中引入“度”的信息，提出了基于“度搜索”的改进算法，并根据网络的特点，给出了有向网络和无向网络两种情况下存在“度”差异的算法设计方法；算法的整体结构与Dijkstra保持了一致性，没有算法结构的突变，因而通过修改原有Dijkstra程序和重新设计“度搜索”程序都十分容易实现．该算法提高了最短径路的搜索效率，特别是对稀疏网络，算法效率更为明显，其复杂度小于O(｜V｜^2)．     

基于通行能力的公路网连通度研究

公路网的连通度评价指标反映了网络中各节点的连通状况，体现了网络的结构特征。在分析现有的公路网连通性评价指标的基础上，考虑到道路通行能力对公路网连通度的重要影响，提出公路网连通性评价指标的新定义。最后给出计算示例，说明该方法的有效性。     

基于客流加载的城市轨道交通网络关键点分析

在城市轨道交通网络化运营中,节点重要度的有效评估对优化网络结构、提高网络运营效率具有十分重要的意义。以网络节点为研究对象,改进经典space L模型,考虑运用同异站台换乘构建网络拓扑结构,建立客流均衡分配模型,基于复杂网络理论,提出网络客流加载条件下车站节点重要度的3个评价指标,分析各指标与实际客流的相关性,得到节点重要度的综合测算模型。以北京地铁网络进行实例分析,结果表明客流加载条件下的节点重要度更符合地铁网络的运营实际。