城市物流网络演化模型与算法 (2015年) 的研究。

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简介：
通过实践观察，发现绝大多数城市的物流网络拓扑结构呈现出轴辐式布局。为了深入探究城市物流网络的发展趋势，我们对城市物流网络演化过程进行了数学建模，并构建了一个以最小化网络总成本为目标的物流节点动态选址混合整数非线性规划（MINLP）模型。鉴于该模型本身的特性，我们设计了一种包含精英策略的自适应遗传算法，并将其与传统的遗传算法以及GAMS软件进行了对比分析。通过对算例的综合分析结果表明，随着城市各区域的物流需求和成本不断变化，城市物流网络会经历从单枢纽向双枢纽、再到多枢纽，最终演化成复杂轴辐网络的转变规律。所建立的模型能够有效地模拟城市物流网络的演变过程，并且所设计的算法在运算效率方面表现出显著优势。

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轴辐式城市物流网络的演化模型与算法（2015年）

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本文提出了一种基于轴辐式的城市物流网络演化模型和优化算法，旨在提升城市间物资配送效率及降低运输成本。通过理论分析与实证研究相结合的方法探讨了该模式的应用潜力和发展趋势。实践表明大多数城市的物流网络拓扑结构呈现轴辐式布局。为了揭示城市物流网络的演化规律，将该过程进行数学抽象，并建立以最小化总成本为目标的物流节点动态选址MINLP（混合整数非线性规划）模型。根据模型的特点，设计了一种带精英策略的自适应遗传算法，并将其与基本遗传算法和GAMS进行了对比分析。算例分析结果表明，在城市各区域物流需求及成本发生变化的情况下，城市物流网络会经历从单枢纽到双枢纽再到多枢纽的发展阶段，最终形成复杂的轴辐式网络结构。所构建的模型能够在一定程度上模拟出城市物流网络的演化过程，并且设计的算法具有较高的运算效率。

关于城市物流网络演化的模型与算法研究.pdf

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本文探讨了城市物流网络的演化机制，并提出了一套适用于该领域的模型和算法，以优化物流路径及资源分配。通过理论分析与仿真实验相结合的方法，为提高城市物流效率提供了新的视角和解决方案。本段落基于城市空间结构与物流网络的相互影响关系，结合宏观机制及L-OD四阶段法构建了城市物流网络演化模型和算法，并研究其演化规律。在短期内，通过综合考虑运输时间和燃油费用构造广义物流费用函数，并建立流量分配模型；而在较长时期内，则利用介数中心度、区域间经济联系等概念来刻画物流网络的演变机制并设计相应的演化算法。仿真结果显示，在城市物流网络演化的进程中，虽然总成本有所上升，但单位成本却呈现出阶段性下降的趋势。此外，随着演化过程的发展，物流通道逐渐形成了层次分明的现象，并且整个物流系统向着有序化方向发展，其性能也得到了持续优化。

城市间物流联合配送模型与算法分析

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本研究探讨了城市间物流联合配送的有效模型和优化算法，旨在提高运输效率、降低成本并减少环境影响。通过案例分析验证了方案的实际应用价值。为了应对交通限行条件下城市物流配送面临的实际问题，本段落提出了一种多阶段跨区域联合配送策略。考虑到货车在特定时段的行驶限制，我们将客户的时间窗口与地理位置相结合来划分服务区域，并根据不同的时间段和阶段进行分批次的服务提供。我们充分考虑了包括运输距离、车辆装载效率以及行车速度在内的多种因素，在此基础上设计了一个优化目标函数：以油耗作为可变成本，并结合车辆启动费用这一固定成本之和最小化，从而建立了适用于交通限行情况下的多阶段跨区域联合配送模型。基于该模型的特点，我们还开发了一种自适应遗传算法。最后，通过具体案例分析验证了所提模型的可行性和算法的有效性。

2015年城市创意指数的测量与实证研究

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本研究聚焦于2015年度的城市创意指数评估体系构建及其应用实践分析，探讨了不同城市的创新能力与发展潜力。通过详尽的数据收集和模型验证，深入揭示全球主要城市在创意经济领域的表现差异及驱动因素，为城市规划者提供科学决策依据。基于迈克尔・波特的价值链理论模型构建了中国城市创意指数体系，该体系包含7个一级指标与18个二级指标。通过变异系数加权法及TOPSIS分析方法对中国20个城市的数据进行了实证研究，并探讨影响城市创意水平发展的关键因素。结果显示，在评价指标系统中，经济资本、人力资本、文化资本、技术资本、产业资本、环境资本和制度资本这7项要素与城市的创新力呈正相关关系，其中文化资本及产业资本被认为是最为重要的驱动因子。

城市物流配送优化模型_数学建模.pdf

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本PDF文档通过构建数学模型来探讨和解决城市物流配送中的效率与成本问题，旨在提出优化方案以减少交通拥堵、降低能耗并提升服务质量。城市物流配送方案优化模型是通过数学建模方法来提高城市内货物运输效率的研究课题。该研究旨在探索如何利用先进的算法和技术手段，对现有的物流配送体系进行改进，从而实现资源的最佳配置与成本的最小化，同时保证服务质量达到最优水平。这种类型的项目通常会涉及复杂的交通网络分析、车辆路径规划以及客户需求预测等多个方面的工作内容，并且需要跨学科的知识背景来进行综合考量和创新设计。

物流配送中心位置优化模型与算法探究

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本研究聚焦于物流配送中心的位置优化问题，通过构建数学模型并设计高效算法，旨在提高物流效率和降低成本。本段落通过一个具体的算例，分别使用传统的非线性LINGO规划方法以及在MATLAB环境下采用遗传算法求解所建立的模型。计算结果表明，利用遗传算法来解决该类问题具有可行性。

关于复杂网络中演化博弈的研究（2012年）

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本研究探讨了在复杂网络环境下演化博弈的行为规律与动力学特性，分析不同策略间的竞争及合作机制，为理解社会、生物系统中的互动模式提供理论基础。在自然界及人类社会中，合作行为普遍存在。理解自私个体间如何产生并维持合作关系吸引了众多科学家的关注。目前，演化博弈理论被视为研究合作现象的重要工具之一。随着复杂网络理论的快速发展，基于复杂网络的演化博弈研究引起了广泛兴趣。本段落旨在对这一领域的研究成果进行综述，并对未来的研究方向提出展望。

北京大学的网络流算法研究

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本项目聚焦于网络流的经典问题与新兴挑战，探索高效精确的算法设计及优化策略，在理论计算机领域内推动学术前沿发展。由北京大学团队主导的研究致力于提升大规模数据下的计算效率和解决复杂网络结构中的流量分配难题。北京大学网络流算法内部资料包含了经典算法内容。

基于遗传算法的神经网络模型研究

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本研究探讨了运用遗传算法优化神经网络参数的方法，旨在提高模型的学习效率和预测准确性，为复杂数据集提供更有效的解决方案。基于遗传算法的神经网络是一种结合了进化计算与人工神经网络的技术方法，通过模拟自然选择和遗传机制来优化神经网络的结构或权重参数。这种组合能够有效解决复杂问题，并在机器学习领域展现出强大的应用潜力。

关于物流中心选址的多目标优化模型研究（2011年）

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本文于2011年探讨了针对物流中心选址问题构建多目标优化模型的方法，并分析其应用效果。通过综合考虑成本、服务范围等因素，提出了一套有效的决策支持方案。物流中心选址的多目标优化模型研究一、选址问题的基本概念与理论选址问题是古老的数学难题之一，包括连续型的平面选址问题和离散型的网络选址问题，其主要目的是寻找一个或多个供应点以最小化到需求点的距离成本。在单个供应点的情况下，已有成熟的模型如重心法和KH模型等可供使用；然而，在多供应点的情形下，数学上的挑战仍然存在，并且缺乏实用计算方法。二、物流中心选址模型的构建本段落研究的是在一个经纬型网络中选择一个或多个物流中心的位置问题。目的是使这些物流中心与各需货点之间的连接费用最少。具体工作分为两个部分： 1. 基本模型：考虑单个物流中心的情况，将运行时间转化为距离约束条件，从而形成带约束的选址问题。 2. 确定最佳物流中心数目：这个问题可以被理解为如何用最少的数量来覆盖所有需货点。三、多目标优化的概念在进行物流中心选址时需要综合考虑多个目标，如运输费用最小化和运输时间最短化。通常使用吨公里数来衡量运输成本，并且最大距离确定了运输时间。四、物流中心选址模型的算法研究本模型的研究重点在于设计实际可行的计算方案。基于现有选址问题理论与方法建立了新模型求解途径，所建立的方法具有操作简便和效果显著的特点，在理论上也是严格的，能够提供精确最优解。该算法预计有广泛的应用前景，并可以为运输、供销及物流系统部门提供参考。五、实际应用中的因素考量在确定物流中心位置时需要考虑的因素包括： 1. 确定合适的物流中心数量。 2. 在满足需求的情况下尽可能降低运输成本。 3. 保证服务效率的前提下，尽量缩短货物的运输时间。六、案例背景研究中设定的是一个经纬型网络环境。这种道路布局模式广泛应用于城市规划和工厂选址等场景中，其特点是东西向与南北向的道路规则分布。在这种环境下需要建立物流中心来满足各需求点的需求。七、模型的创新与优势本段落所提出的模型具有以下几点创新性和优点： 1. 提出了一种适用于实际物流情况下的多目标优化模型。 2. 研究并提出了解决实际物流中心选址问题的有效计算方案。 3. 模型具备严格的理论基础，并能提供精确最优解。 4. 预计该算法的应用范围广泛，能够带来显著的经济效益和社会效益。八、结论通过研究和实践证明，本模型及其算法为解决物流中心选址提供了科学依据。这将有助于提升运输、供销及物流系统的管理技术与供应链效率，并对实际操作具有重要的指导意义。