铁路货流分布的复杂性分析

以全国281个城市货运站间的货运量为依据,分析了城市年货运吞吐量与GDP之间的协同增长关系以及城市间货运量的统计分布规律,研究发现铁路货运量分布具有明显的幂率特性. 最后结合复杂网络理论,对铁路货运量进行了拓扑映射,形成了包含铁路货运站和货运量信息的有向复杂网络,并对所构建的网络的静态统计特征进行了分析. 同时采用货流临界值的方法进行控制产生不同的网络结构,研究发现对于不同的货流临界值,可以产生具有无标度特征和小世界特性的网络拓扑结构,这为我们研究铁路货流分布的复杂性及货运站场在网络中的重要性提供了一种新的研究方法.     

世界集装箱海运网络社团结构研究

从复杂网络的角度,探讨世界集装箱海运网络的结构特性,并提出了海运区块划分的新视角. 根据最新数据,验证海运网络的小世界和无标度特征. 基于模块度理论及分辨率理念,将网络进一步细分形成特征各异的三大海运区域和八大区块. 研究结论为：世界集装箱海运网络度分布符合幂为-8.96 的幂律分布;海运网络分布受海峡、运河等自然地理空间限制,具有显著的地理特征;各海运区块活跃程度不一,可以用航线密度为基础的加权平均度变化衡量;海运区块同样具有小世界和无标度特性,且不受网络规模影响;区域枢纽港的聚类系数普遍趋近0.2,为识别大型中转枢纽港提供依据.     

世界集装箱海运网络社团结构研究

从复杂网络的角度,探讨世界集装箱海运网络的结构特性,并提出了海运区块划分的新视角. 根据最新数据,验证海运网络的小世界和无标度特征. 基于模块度理论及分辨率理念,将网络进一步细分形成特征各异的三大海运区域和八大区块. 研究结论为：世界集装箱海运网络度分布符合幂为-8.96 的幂律分布;海运网络分布受海峡、运河等自然地理空间限制,具有显著的地理特征;各海运区块活跃程度不一,可以用航线密度为基础的加权平均度变化衡量;海运区块同样具有小世界和无标度特性,且不受网络规模影响;区域枢纽港的聚类系数普遍趋近0.2,为识别大型中转枢纽港提供依据.     

城市轨道交通系统网络复杂性研究

随着交通拥堵的加剧,轨道交通以其快速、大运量的特点得到了青睐,其运营里程迅猛增加且在一定范围内呈现网络化运营趋势.轨道交通网络复杂性研究正在经历从单一网络静态拓扑结构扩展至多层网络动态分配特征的深入过程.在介绍拓扑结构与交通流网络的表示方法和网络复杂性评价指标的基础上,归纳轨道交通网络具有小世界、层次性及站间距幂律分布等静态拓扑特性,呈现明显幂律行为的数量分布及时空集聚等交通流特征.针对轨道交通系统的多层网络研究表明网络负载基本符合幂律分布.研究深化了对轨道交通运行机理的认知,有助于真实网络的预测和控制工作,为探索轨道交通网络化运营、一体化发展条件下客流预测、运力与需求匹配提供了参考方向.     

城市道路网拓扑结构的复杂网络特性研究

以城市道路网中的连续道路中心线作为网络拓扑结构的基本分析单元,作者采用对偶法对我国12个不同规模和形态的城市道路网的拓扑结构进行了抽象,在此基础上分析了我国城市道路网拓扑结构具有的普遍复杂网络特性。研究指出,我国城市道路网的拓扑结构一方面具有较小的特征路径长度和较大的聚类系数,是典型的小世界网络;另一方面其度分布函数为幂律形式,又具有典型的无标度特性。     

铁路大宗货物运输网络结构及流动空间格局 ——以云南省为例

铁路大宗货物运输在保障战略物资流通中发挥着主导作用,分析铁路大宗货物运输网络结构及其流动空间格局能够为产业规划与物流组织提供理论依据.利用铁路大宗货物到达和发送的数据,基于复杂网络理论构建了云南省铁路大宗货物运输网络模型,提取铁路大宗货物运输网络结构特征,并运用空间分析方法获取铁路大宗货物运输联系强度和流动格局.研究结果表明:① 云南省铁路大宗货物运输网络密度为0.05,平均聚类系数为0.308,铁路大宗货运网络具有显著的小世界网络特性;铁路大宗货运节点服从幂率分布,呈现明显的集群效应,具有无标度网络特征.昆明、曲靖、楚雄的整体中心性水平较高,节点间货物交流较为密切,对大宗货物流通具有绝对主导权.② 云南铁路大宗货物的整体货运规模空间分异显著,各节点货物运输水平两极分化严重,形成主要以昆明、曲靖的货运网络核心,大宗货运具有较高的集聚性.③ 云南铁路大宗货运网络呈现"中心-腹地"的空间运输联系格局,货运联系地理邻近效应显著,比较依存于与核心节点的连接,对省际货运网络结构具有一定的影响.④ 云南铁路大宗货运网络呈明显的轴辐式特征,不同节点大宗货物流通规模及运输通达性存在较大的差异,货物流向也表现出节点的吸引力和辐射力呈现非均质性.     

城市慢行交通网络特性与结构分析

基于复杂网络理论,对城市慢行交通网络进行L空间和P空间拓扑结构转换.通过对平均路径长度、聚类系数及度分布的特性分析,确定了城市慢行交通网络的类型,并找出L空间慢行网络的中心节点.通过对P空间慢行网络结构特征指标即节点度、紧密度与介数的分析,应用模糊聚类分析方法,提出城市慢行网络结构层次的划分方法,并分析了渭南市的慢行交...     

基于GPS 轨迹挖掘的城市空间动态交互特征研究

对城市移动轨迹进行深入挖掘,有助于更加精细地理解城市空间动态交互特征. 以兰州市出租车GPS轨迹为基础,采用栅格方法,分析城市栅格空间的交通出行量. 以栅格为节点,以交通出行量为权重,建立动态有向加权复杂网络. 采用Infomap 算法识别城市社团结构,研究兰州市城市结构的时空演化特征,并对城市社团识别结果进行可视化分析. 研究表明,休息日和工作日城市动态时空交互存在明显差异. 工作日的城市空间交互距离和范围较大,空间交互更加紧密;休息日的空间交互范围相对较小,分裂程度较大. 高峰期和非高峰期城市空间交互也有不同,城市空间交互随时间动态变化. 研究结果可为政府管理城市,商家运营和居民出行提供决策服务.     

基于复杂网络的国家综合立体交通网主骨架分析

《国家综合立体交通网规划纲要》中提出要加快建设高效率国家综合立体交通网主骨架.本文借助复杂网络相关理论,以L空间方法构建了国家综合立体交通网主骨架区域网络与城市网络,分析了区域与城市之间的连接情况.结果 表明:在由21个重点区域构成的区域网络中,每个重点区域与其他区域至少有2条路径相连接,且区域网络具有小世界的特点,说明重点区域之间连接紧密,可靠性强.在由116个节点构成的城市网络中,城市间连边以极、组群、组团等不同类型重点区域城市之间的连边为主;在考虑城市空间距离的加权网络中,重庆、西安等节点重要度较高,建议重点关注各种交通方式在这些节点的相互衔接情况以提升运输效率.在鲁棒性分析中,发现加权网络对随机攻击和基于接近度中心性的蓄意攻击鲁棒性较好,而对基于介数中心性和PageRank中心性的蓄意攻击鲁棒性较差.通过对主骨架的网络特性进行分析并识别其重要节点,本文研究结果不仅证实了主骨架规划的合理性,还可为重点区域及城市的综合交通运输规划提供其连接情况、支撑作用与拓扑重要性等理论层面的参考.     

基于仿真分析的中国航空网络鲁棒性研究

鲁棒性研究有助于了解航空网络抗干扰能力,保证航空运输安全高效的开展.通过采集中国航空网络的数据信息,测算其统计特征;设计了＂随机干扰＂和＂蓄意攻击＂两种仿真系统,通过仿真实验,结果表明中国航空网络针对随机干扰具有较强的鲁棒性,而在面对蓄意攻击时鲁棒性较差的基本规律;不同通航城市对网络鲁棒性的影响差异极大,目前的中国航空网络高度依赖40余个核心城市.     

基于时效性的物流枢纽拓扑结构脆弱性分析

为了能够有效定位物流枢纽薄弱环节,保障物流枢纽的正常运营和可持续发展,运用复杂网络理论,基于物流枢纽脆弱性概念及其影响因素分析,通过因脆弱性使物流结点和联接线路失效后对物流枢纽时效性的影响分析,构建了物流枢纽系统脆弱度模型,并对一个典型的物流枢纽拓扑结构的脆弱性进行实例分析。结果表明脆弱度指标具有可比性和有效性,可用于物流结点及联接线路对物流枢纽拓扑结构脆弱性影响分析。     

两个轴辐式网络协同建设的多层编码遗传算法

为了降低物流网络的建设成本投入，充分利用物流资源，提出轴辐式网络间的协同建设. 同时建设两个轴辐式物流网络，一个轴辐式网络为自己网络中的每一个枢纽从另一个轴辐式网络中选择一组协作枢纽，两个网络可以共同使用协作枢纽. 目标是使两个轴辐式网络的建设成本和它们之间的协作成本总和最小. 首先，运用混合整数规划模型描述所研究的问题；其次，根据问题的复杂度，设计了多层编码的遗传算法来解决问题，一条染色体分别表示了两个轴辐式网络；最后，在算例中进行了参数敏感性分析，分析参数对各部分成本和物流网络结构及协作枢纽的影响. 分析结果表明:在两个网络的协同建设中，一个网络中转移到另一个网络的流量大小对两个网络各自的网络结构和构建成本具有显著的影响；协同建设能够同时系统化地优化两个轴辐式网络，降低成本，整合物流资源.      

基于复杂网络的高速铁路运输服务网络重构模型

运用复杂网络理论,基于L空间构建了以列车数量、运行时间为权重的高速铁路运输服务网络(该网络中包括525个车站、2 666列列车).在此基础上,利用度、强度、介数等复杂网络评价指标对两种网络进行对比分析,明确两种网络的不同运输意义,节点在两种网络中的不同作用.然后,充分考虑高速铁路路网乘客出行特征,以城市枢纽为研究重点、以运行时间为权重重构我国高速铁路运输服务网络,对比重构前后复杂网络指标值的变化,重点分析网络重构前后的网络特征、典型枢纽的变化.最后,基于分析结果为城市枢纽的客运换乘组织和车站分工提出参考方案.     

Robust Optimization of Hub-and-Spoke Airline Network Design Based on Multi-Objective Genetic Algorithm

In the process of designing hub network, the selection of hub airports is influenced by the change of the demand and cost. Under the condition of changing in demand, this may lead to large minimum cost deviation between the designed optimal network and real optimal network, respectively. To reduce the risk caused by the uncertainty in network optimization and get the optimal robust solution of hub network under the multi-possible conditions of demand and cost, a method based on multi-objective optimization genetic algorithm is proposed in this paper. The convergence of the algorithm has been proved, and the experimental results demonstrate the availability of the algorithm. First, multiple objective functions needing to be optimized simultaneously are formulated from different conditions of needs and cost, then a genetic algorithm is used to provide all possible routes of the network hub structure, and robust optimal network solution for multi-objective optimization is searched. The convergence of the search algorithms is proved to be effective by the numerical results.     

���ڶ�Ŀ���Ŵ��㷨����Ŧ���������³���Ż�����

枢纽航线网络在设计的过程中,容易受到需求和成本数据发生变化带来的影响。往往造成构建出来的最优网络,在需求发生变化的条件下,与实际对应的最优解存在较大的最低成本优化偏差。为了降低这种网络优化中的不确定性带来的风险,得到在多种可能的需求和成本条件下均可获得较好效果的鲁棒最优解,文中采用了一个多目标优化的遗传算法进行研究。首先将各种不同的需求和成本条件作为需要同时优化的多个目标函数,然后采用一个遗传算法来表示所有可能的枢纽航线网路结构,并搜索多目标优化的鲁棒最优网络解。最后本文对该搜索算法的收敛性进行了证明,数值实验结果表明了算法的有效性。     

枢纽辐射式航线网络需求适应性研究

在建立点对式和枢纽辐射式航线网络运输成本计算模型基础上,考虑满载率影响,从需求规模、需求分布结构及出行距离三方面探讨了枢纽辐射式航线网络的需求适应性,并列举实例说明需求适应性在航线网络形态选择中的应用.研究结论得出：枢纽辐射式航线网络适合于起讫点之间需求量小满载率低、双向分布不对称以及小需求长距离的需求模式.