【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 xi yi)表示各需求點(diǎn)的坐標(biāo)，(xo yo)表示擬建的配送中心的坐標(biāo)。設(shè)施點(diǎn)的 坐標(biāo)可以通過以下方程組表示 : 根據(jù)式 23和式 24可分別求出最適合的配送中心坐標(biāo) (xo* yo*)，如下所示， 13 運(yùn)用迭代法進(jìn)行求解，步驟如下 : ①以各個(gè)需求點(diǎn)的重心坐標(biāo)為擬建的配送中心的初始地點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的總成本為 TCo，并利用式 2式 2_5和式 26計(jì)算配送中心的改善地點(diǎn) 。 ②利用式 21與式 22，計(jì)算 相應(yīng)的總成本 TC1。 ③比較 TCo 與 TC1 的大小。若 TC1 TCo，則返回第一步重新計(jì)算，反之，則說明對(duì)應(yīng)的 是最優(yōu)解。同理，如此循環(huán)，直到 TCn+1 }，最優(yōu)解為 為止。不難看出，依據(jù)重心法所建立的模型，只能對(duì)應(yīng)最簡(jiǎn)單的情況，限制條件的小范圍增加就會(huì)帶來大量運(yùn)算 。并且由于連續(xù)選址，在實(shí)際應(yīng)用中，很可能選出的最優(yōu)解位于湖泊或者街道中心等位置，因此可操作性不強(qiáng)，只是選址問題的一種理論上的解決方法。 層次分析法 層次分析法是由美國(guó)學(xué)者 Saaty 提出的，至今己有眾多演化模型。其基本模型是將一個(gè)復(fù)雜的目標(biāo)決策問題作為一個(gè)系統(tǒng)，首先分解出準(zhǔn)則層，每個(gè)準(zhǔn)則層下面對(duì)應(yīng)多個(gè)指標(biāo)，通過定性指標(biāo)模糊量化的方法確定出每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重和總排序。在實(shí)際操作中要注意標(biāo)度的選 取，判斷矩陣的構(gòu)造、調(diào)整和一致性 14 檢驗(yàn)以及逆序等問題。配送中心選址的層次分析法的選址流程圖見圖 2l 。 層次分析法的應(yīng)用范圍十分廣闊，靈活性強(qiáng)，便于接受，但是作為一種主觀賦權(quán)方法，存在多出漏洞，在指標(biāo)選取、判斷矩陣構(gòu)造以及排序等方面，依據(jù)專家或者決策者經(jīng)驗(yàn)的不同，可能存在較大差異，因此判斷矩陣的調(diào)整和一致性檢驗(yàn)顯得尤為重要。 近年來，層次分析法發(fā)生了眾多演變，其中對(duì)標(biāo)度的研究是熱點(diǎn)課題之一。將 AHP判斷矩陣與模糊偏好矩陣相融合，通過轉(zhuǎn)換函數(shù)構(gòu)造兩者一致化的橋梁，形成了模糊層次分析法 (FAHP)的雛形，解決了 多個(gè)決策者給出的決策形式不一致問題 。將層次分析法的思想引入 SWOT 中，可以使 SWOT 更細(xì)化和更具操作性 。將層次分析法與平衡計(jì)分卡相結(jié)合，減少了決策者主觀打分的影響，更加客觀，優(yōu)化了企業(yè)績(jī)效工具。 15 5 研究思路及研究方法 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)綜述 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究是復(fù)雜性理論研究的一部分，作為研究復(fù)雜性科學(xué)和復(fù)雜系統(tǒng)的有力工具，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為研究復(fù)雜系統(tǒng)提供了全新的視角。雖然復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究在我國(guó)起步得比較晚，相關(guān)的理論研究也不全面，但是它的許多理論為人們更好得理解現(xiàn)實(shí)世界中各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì) 規(guī)律提供了新的方法和依據(jù)。 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概念 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是一種用來描述自然和社會(huì)科學(xué)以及工程技術(shù)中相互關(guān)聯(lián)的理論。圖論是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)精確數(shù)學(xué)處理的自然框架，形式上復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以用圖來表示。從統(tǒng)計(jì)物理學(xué)的角度來看，網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)包含了大量個(gè)體以及個(gè)體之間相互作用的系統(tǒng)，是把某種現(xiàn)象或某種關(guān)系抽象為個(gè)體 (頂點(diǎn) )以及個(gè)體之間的相互作用(邊 )而形成的用來描述這一現(xiàn)象或關(guān)系的圖。以物流網(wǎng)絡(luò)為例，頂點(diǎn)可以代表不同的供應(yīng)商、分銷商、零售商、顧客等，而邊可以代表其相互間的交易商貿(mào)關(guān)系。一個(gè)具體網(wǎng)絡(luò)可能抽象為一個(gè)由點(diǎn)集 V 和邊 集 E 組成的圖 G=(V， E)。如果任意點(diǎn)對(duì)對(duì)應(yīng)同一條邊，則該網(wǎng)絡(luò)稱為無向網(wǎng)絡(luò) (undirected work)，否則稱為有向網(wǎng)絡(luò) (directed work)。例如電子郵件信息傳遞網(wǎng)絡(luò)就是有向的。如果給每條邊都賦予相應(yīng)的權(quán)值，那么該網(wǎng)絡(luò)就稱為加權(quán)網(wǎng)絡(luò) (weighted work)，否則稱為無權(quán)網(wǎng)絡(luò) (unweighted work)。 研究思路 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析最關(guān)鍵的問題是利用合理規(guī)則拓?fù)涮幚憩F(xiàn)實(shí)中的交通網(wǎng)絡(luò) 。目前常用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞椒ㄖ饕?:①原有拓?fù)?,以邊為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的邊 ,交叉口為節(jié)點(diǎn) 。②對(duì)偶拓?fù)?,以道路編號(hào)或者路名為節(jié)點(diǎn) ,即相同的路名可用一個(gè)節(jié)點(diǎn)代替 ,交叉口為節(jié)點(diǎn)之間的連線 。 16 本次西北冷庫(kù)課題研究我們采用的是對(duì)偶拓?fù)浞椒ā? (1)采用對(duì)偶拓?fù)浞椒?,對(duì)實(shí)際公路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)可靠性指標(biāo) ,應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度、接近中心性、中介中心性以及連通可靠性指標(biāo)評(píng)價(jià)區(qū)域公路網(wǎng)結(jié)構(gòu)特征 ,并給 出基于模糊聚類的公路網(wǎng)等級(jí)劃分方法。 (2)基于對(duì)偶拓?fù)浞椒?,應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行公路網(wǎng)結(jié)構(gòu)特征研究 ,可從連通性、中間性和連通可靠性等多個(gè)角度反映線路在公路網(wǎng)絡(luò)中的重要程度 ,該究結(jié)論可為區(qū)域公路網(wǎng)評(píng)價(jià)和優(yōu)化提供一定的理論依據(jù)。 對(duì)偶拓?fù)浞椒八纬傻膹?fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)進(jìn)行公路網(wǎng)結(jié)構(gòu)特征研究 ,主要有以下優(yōu)點(diǎn) : (1)拓?fù)溥^程中 ,通過節(jié)點(diǎn)與線路之間的相互轉(zhuǎn)換 ,使得線路在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的重要程度以及線路之間的相互關(guān)系識(shí)別更為簡(jiǎn)單 。 (2)應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度 、 接近中心性和中介中心性等結(jié)構(gòu)分析指標(biāo) ,更能說明線路所具有的交通特性 。 (3)應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論 ,綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo) ,可從連通性 、 中心性 、 中間性和可靠性等多個(gè)角度分析各路段或線路在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的順序和地位 ,避免應(yīng)用單一指標(biāo)評(píng)價(jià)路段及線路重要程度所產(chǎn)生的片面性 ,使路網(wǎng)的建設(shè)和改善更具有針對(duì)性 、 科學(xué)性 。 (4)應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成長(zhǎng)特性以及節(jié)點(diǎn)鏈接偏好 ,可給出未來區(qū)域路網(wǎng)的合理規(guī)劃建議 。 (5)以交通量為拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)權(quán)重 ,有助于用加權(quán)網(wǎng)絡(luò)理論評(píng)價(jià)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的交通運(yùn)行特征 。 描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的指標(biāo)主要有節(jié)點(diǎn)度 、 接近中心性和中介中心性 ,3個(gè)指標(biāo)均表示節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。 17 研究方法 MATLAB 軟件介紹及運(yùn)用方法 MATLAB 是 用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及 數(shù)值計(jì)算 的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境 ，軟件的特點(diǎn)就是 高效的 數(shù)值計(jì)算 及符號(hào)計(jì)算功能，能使用戶從繁雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算分析中解脫出來；具有完備的圖形處理功能，實(shí)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果和編程的可視化；友好的用戶界面及接近數(shù)學(xué) 表達(dá)式 的自然化語(yǔ)言，使學(xué)者易于學(xué)習(xí)和掌握；功能豐富的應(yīng)用工具箱 (如信號(hào)處理工具箱、通信工具箱等 )，為用戶提供了大量方便實(shí)用的處理工具。 運(yùn)用方法： 利用 MATLAB處理數(shù)值計(jì)算的高效性，將統(tǒng)計(jì)的西北五省（青海、西安、寧夏、甘肅、新疆）所有高速公路所經(jīng)過的市、縣的名稱通過 MATLAB 的運(yùn)行計(jì)算，把地名按照拼音的順序進(jìn)行排序，并計(jì)算出每一個(gè)地方的節(jié)點(diǎn)度。 具體操作方法：打開 MATLAB2022a→將文件指向改為 E盤中的配送復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)09 文件夾→在 CommandWindow 框里輸入 a81→ MATLAB 自動(dòng)生成三張 Excel 表， 兩個(gè)文本文件。 節(jié)點(diǎn)度 節(jié)點(diǎn)度 k定義為與該節(jié)點(diǎn)相連的連線數(shù)量 ,它是研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié) 構(gòu)的基本參數(shù) 。 在實(shí)際公路網(wǎng)絡(luò)分析過程中 ,節(jié)點(diǎn)度指標(biāo)表示線路所直接連接的道路條數(shù) ,節(jié)點(diǎn)度越大 ,連接的道路越多 。 該指標(biāo)可以描述線路對(duì)與其連接道路的直接影響程度 。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果表明 ,后續(xù)道路建設(shè)更趨向于與節(jié)點(diǎn)度較高的道路連接 。 另外 ,根據(jù)線路所連接道路數(shù)的分布情況 ,即節(jié)點(diǎn)度分布指標(biāo)還可以分析公路網(wǎng)的無標(biāo)度特性。數(shù)學(xué)表達(dá)式為 18 ? ? ? ?m inm a x m inkiii k v k k vk k N???? ，其中 N為節(jié)點(diǎn)總數(shù)， k定義為與該節(jié)點(diǎn)相連的連線數(shù)量。 接近中心性 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的連線表示 2 個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系。因此 ,節(jié)點(diǎn)之間的最短距離可以理解為任意兩點(diǎn)之間所經(jīng)過的最少節(jié)點(diǎn)數(shù)量 。 接近中心性是指網(wǎng)絡(luò)中任意一點(diǎn)到其他各節(jié)點(diǎn)之間的平均最短距離 ,即某個(gè)點(diǎn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)上其他點(diǎn)的接近程度 ,也就是此點(diǎn)和其他各點(diǎn)聯(lián)系的快與慢 。 網(wǎng)絡(luò)接近中心性指標(biāo)可表示為 ? ? ? ?1( 1 ) / ,Nc i i kKC v N d v v?? ?? ?，式中：? ?,vikdv 為節(jié)點(diǎn) iv 到 kv 的最短路徑，即連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)路徑所穿越的最小節(jié)點(diǎn)數(shù)量。 與節(jié)點(diǎn)度指標(biāo)相比 ,接近中心性指標(biāo)可進(jìn)一步描述路段或線路與非直接連接道路的接近程度 ,指標(biāo)值越大 ,表明該線路的影響及服務(wù)范圍越廣 。 網(wǎng)絡(luò)接近性指標(biāo)可用于評(píng)估擁擠在整個(gè)道路網(wǎng)絡(luò)中的傳播程度 ,與其他道路相比 ,接近中心性較高的路段發(fā)生擁擠時(shí) ,擁擠傳播的速度更快 、 范圍更廣 。 所有節(jié)點(diǎn)的接近中心性指標(biāo)平均值表示整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率 ,該平均值越大 ,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率越高。 中介中心性 中介中心性指標(biāo)與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度指標(biāo)相似 ,也可用 于衡量復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要程度 ,但中介中心性指標(biāo)反映的是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)路徑選擇中的重要程度 。 在網(wǎng)絡(luò)中最短路徑穿越次數(shù)最多的節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為是中介中心性程度最高的節(jié)點(diǎn) 。? ?() ( 1 ) ( 2 ) / 2BiBi CvCv NN? ? ?? 式中： jkp 為 j到 k之間的最短路徑， jikp 為 j到 k 之間通過 i 節(jié)點(diǎn)的最短路徑數(shù)量。在公路網(wǎng)中，中介中心性越強(qiáng)的路段，其最短路徑 穿越次數(shù)越多，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的橋梁以及樞紐轉(zhuǎn)換作用越明顯，也具有越強(qiáng)的影響力和控制力，因此該指標(biāo)可用于評(píng)價(jià)路段對(duì)于提高出行效率和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率的作用程度。 19 指標(biāo)計(jì)算 西安 銀川 榆林 蘭州 酒泉 西寧 烏魯木齊 中寧 節(jié)點(diǎn)度 9 7 4 6 3 4 3 6 接近中心性 中介中心性 （節(jié)點(diǎn)度、接近 中心性、中介中心性指標(biāo)計(jì)算結(jié)果） 6 方案的形成 整體網(wǎng)及其優(yōu)勢(shì) 由一個(gè)群體內(nèi)部所有成員之間的關(guān)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，即為整體網(wǎng)。整體網(wǎng)研究可以對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)有比較全面的研究?？梢越沂菊w網(wǎng)絡(luò)的各種結(jié)構(gòu)特征，例如，可以計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的互惠指數(shù)、揭示網(wǎng)絡(luò)中的三方關(guān)系結(jié)構(gòu)以及整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，找到整體網(wǎng)絡(luò)中的分幫分派情況，計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)的密度等。 另外，整體網(wǎng)絡(luò)探討的一個(gè)基本優(yōu)勢(shì)在于，它允許同時(shí)把研究系統(tǒng)視為一個(gè)整體和構(gòu)成整體的各個(gè)部分。這種研究可以揭示整體系統(tǒng)的整合性。發(fā)現(xiàn)整體網(wǎng)絡(luò)的層次性、等級(jí)性和階層性等，可以解釋聯(lián)系的緊 密性與整體網(wǎng)成員的行為之間的關(guān)系，可以找到整體網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)絡(luò)和分解的模式，找到結(jié)構(gòu)對(duì)等的行動(dòng)者等。所以本文關(guān)于我國(guó)西北冷鏈物流中心分布及輻射選址建設(shè)采取整體網(wǎng)絡(luò)法研究。 整體網(wǎng)的研究方法 從數(shù)學(xué)角度上講，有兩種方法可以描述整體網(wǎng)：社群圖法和矩陣代數(shù)方法。本文采用矩陣代數(shù)法研究，首先，矩陣和圖都比較緊湊簡(jiǎn)潔，有系統(tǒng)性。它們都可以輕松地匯總并展示信息。其次，矩陣和圖允許我們利用計(jì)算機(jī)不用矩陣分析數(shù)據(jù)。最后，矩陣和圖擁有自己的規(guī)則和約定，有時(shí)候，這些約定可以幫助我們進(jìn)行明確的交流。更重要的是，圖論語(yǔ)言和數(shù)學(xué) 語(yǔ)言往往引導(dǎo)我們看到 20 一些僅僅憑借語(yǔ)言看不到的東西。所以我們借用 UCINET 軟件幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和圖論分析。 UCINET 全名 網(wǎng)絡(luò)分析 集成軟件 ， 包括一維與二維數(shù)據(jù)分析的 NetDraw，還有正在發(fā)展應(yīng)用的三