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针对现有物流园区功能发挥不足的问题，依据物流网络系统特点，提出以区位优势为依托，以经济关联为核心的网络优化方法.为此，以图论方法确定结点的区位优势，以模糊规划方法确定多目标效益优势，构造了图-FUZZY相结合的物流网络优化模型，同时归结为简捷的0-1整数规划求解，并用物流网络工程实例检证其有效可行性.     

水上交通事故模式的研究

文中提出采用数据仓库技术搭建水上交通事故(事件)管理、分析信息平台，利用数据挖掘技术自动描述、寻找事故数据背后有价值的的模式和知识．实例给出1995～2000年期间长江水域的船舶事故(事件)历史数据库的构建，通过重特大恶性碰撞事故案例的数据挖掘，量化提取事故特征，并利用广义线性模型对船舶碰桥事故建立概率预测模型，为科学组织管理长江水上交通提供理论依据．     

物流企业管理创新之我见

物流企业走管理创新之路，既要务实，全面把握物流企业存在的历史和现实问题，又要敢于大胆创新．借鉴国内外成功企业的先进管理经验，并结合公司未来发展战略，形成集知识性、前瞻性为一体的发展规划，使管理创新取得突破性的进展。     

我国高速公路管理模式的探讨

高速公路良好的运营管理模式不仅能够提高自身的经济效益,减轻沉重的还贷压力,还能充分发挥高速公路的社会效益,使其更好地为国民经济服务.所以,探讨构建一套适合我国国情的高速公路运营管理模式显得尤为必要和迫切.     

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比较了传统运输节点与物流中心的差异，指出物流中心选址重要性和独有特征．综合分析了当前一些文献对物流中心选址方法的研究，指出这些方法可能存在的不足．分析了AHP方法的扩展ANP应用于物流中心选址的优点，指出从物流中心选址的外部动态环境和内部决策条件出发可以更加全面分析物流中心选址涉及到的各种因素及其内部关系，提出采用ANP方法进行物流中心选址的影响因素结构及其分析方法、具体分析步骤和要点．     

一类有竞争的物流配送中心选址模型

对已有多个配送中心存在的前提出，新增配送中心为获取最大市场占有量如何进行有效的选址决策问题进行了研究，建立了一个选址决策模型，把求解的问题归结为无约束的非线性规划问题，并给出了迭代算法，最后对如何解决考虑多种选址影响因素及多个新增配送中心的复杂情况进行了讨论。     

物流园区规划建设规模确定方法

提出了一套确定合适物流园区建设规模的方法，确定了区域物流园区建设总规模与各个物流园区的建设规模，给出了经验计算公式及各系数具体的测算方法。比例汇总和类比分析表明，该方法主观因素少，易于量化，操作性强。     

用面元法预报船舶的兴波阻力及波型

采用基于开尔文源的面元法求解航行于均匀流场中的船舶兴波问题．在船体湿表面上布置开尔文源，使其严格满足船体表面条件．数值计算中，首先采用分部积分对被积函数进行简化处理，然后采用高斯积分实现面元和线元上的积分，避免了被积函数为高频振荡函数所带来的数值计算的复杂性和不确定性．计算结果表明，其波型及兴波阻力系数与试验结果和其他数值方法相比均吻合较好．     

遗传算法在逆向物流网络规划设计中的应用

考虑到客户、初始回收点和回收中心3个层次的逆向物流网络,选择合适的回收中心,确定初始回收点个数和回收周期,基于一些基本假设,以最小化总的相关成本建立了1个内嵌两个指派模型的非线性混合整数规划模型,对符号体系和求解思路进行了分析.借助遗传算法,结合具体实例,给出了求解步骤和求解结果分析.     

The relationship between urban street networks and private motorized trips at the city level

There are factors that impact car usage in urban areas, such as density, diversity and design, but there have been few studies that examine the relationship between street network factors and car usage at the city level (macro level). This paper focuses on this relationship by introducing urban street network variables, such as blocks per area, nodes per block and length of roads and motorways, as independent variables and the percentage of daily trips by private motorized modes as the dependent variable. The street network in this study includes interconnecting lines and points that present streets, roads, motorways, intersections and blocks. The strength of the relationship in this study is found using multiple linear regression. The findings of this research indicate that an increase in car usage is correlated with an increasing number of blocks per area, number of nodes per block and length of motorways. In addition, because the urban street network is the result of macro-scale planning decisions, considering this relationship can lead to better planning decisions.