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基于轴辐式网络的京津冀区域物流网络优化研究

发布时间:2017-08-09 11:21

  本文关键词:基于轴辐式网络的京津冀区域物流网络优化研究


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【摘要】:京津冀区域一体化发展的大背景下,物流一体化成为物流产业和区域经济发展的重要内容。物流网络基础设施建设已趋于完善,但物流成本并不低且物流效率较低,在此情况下对京津冀区域物流网络进行优化,可以提升整个物流网络的运转效率和资源利用率。轴辐式网络作为整合运输资源、降低运输成本、提高运营效率的有效网络结构,应当予以充分的关注和研究,探究如何应用轴辐式网络理论对京津冀区域物流网络进行优化。为研究京津冀区域物流网络现状,把交通规划方法中的OD反推原理引入到物流网络流量流向分析中,对北京、天津和河北区域间货运车辆来往数据进行拟合,反推出京津冀区域内部货运流量与流向,分析京津冀区域货物运输的特征,并结合京津冀区域物流网络基础设施分析,总结了京津冀区域物流网络存在的问题。针对京津冀区域内部货物运输任务的实现,结合对京津冀区域物流网络存在问题分析,综合考虑轴辐式物流网络中对成本和时间效率的影响因素,通过对经典多分配固定折扣网络模型进行扩展,构建了京津冀区域轴辐式物流网络枢纽选址模型,从而降低运输成本、提高物流网络效率。最后,针对京津间货运流量流向数据,使用构建的物流网络优化模型,对京津冀区域物流网络进行了枢纽选址,并对优化结果进行了分析。
【关键词】:京津冀区域 物流网络 轴辐式网络优化 枢纽选址
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F259.27
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 绪论11-18
  • 1.1 研究背景及意义11-12
  • 1.1.1 研究背景11-12
  • 1.1.2 研究意义12
  • 1.2 国内外研究综述12-16
  • 1.2.1 物流网络优化研究综述12-14
  • 1.2.2 轴辐式网络研究综述14-16
  • 1.3 研究内容和框架16-18
  • 2 轴辐式物流网络优化概述18-27
  • 2.1 物流网络优化相关理论18-20
  • 2.1.1 物流网络概念18-19
  • 2.1.2 物流网络的构成19-20
  • 2.1.3 物流网络优化理论20
  • 2.2 轴辐式物流网络基础理论分析20-24
  • 2.2.1 轴辐式网络概念20-21
  • 2.2.2 轴辐式网络分类21-22
  • 2.2.3 轴辐式网络的特点22-24
  • 2.3 轴辐式物流网络优化基础模型24-26
  • 2.3.1 单分配固定折扣网络模型25
  • 2.3.2 多分配固定折扣网络模型25-26
  • 2.4 本章小结26-27
  • 3 京津冀区域物流网络现状和货运流量流向分析27-56
  • 3.1 京津冀区域物流节点现状分析27-32
  • 3.1.1 京津冀区域各节点物流发展现状27-30
  • 3.1.2 京津冀区域各节点功能定位30-32
  • 3.2 京津冀区域物流网络现状分析32-42
  • 3.2.1 公路物流网络分析32-36
  • 3.2.2 铁路物流网络分析36-38
  • 3.2.3 水运物流网络分析38-40
  • 3.2.4 航空物流网络分析40-41
  • 3.2.5 各物流子网络对比分析41-42
  • 3.3 京津冀区域货运流量流向分析42-54
  • 3.3.1 货运流量流向分析思路43-44
  • 3.3.2 京津冀区域内货运流量计算44-54
  • 3.4 京津冀区域物流网络存在的问题54-55
  • 3.5 本章小节55-56
  • 4 轴辐式物流网络优化模型构建与算法研究56-68
  • 4.1 问题描述56-57
  • 4.2 模型假设与符号说明57-58
  • 4.2.1 模型假设57
  • 4.2.2 符号说明57-58
  • 4.3 模型构建58-61
  • 4.3.1 目标函数建立58-60
  • 4.3.2 轴辐式物流网络优化模型60-61
  • 4.4 模型求解61-67
  • 4.4.1 禁忌搜索算法概述61-64
  • 4.4.2 算法设计64-67
  • 4.5 本章小结67-68
  • 5 基于轴辐式网络的京津冀区域物流网络优化分析68-77
  • 5.1 数据来源与处理68-72
  • 5.1.1 数据来源68-70
  • 5.1.2 数据处理70
  • 5.1.3 参数设定70-72
  • 5.2 物流网络优化结果分析72-73
  • 5.3 灵敏度分析73-76
  • 5.4 本章小结76-77
  • 6 结论与展望77-79
  • 6.1 研究结论77
  • 6.2 研究展望77-79
  • 参考文献79-82
  • 附录A82-87
  • 作者简历87-89
  • 学位论文数据集89

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本文编号:645035

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