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| 編輯推薦： |
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本书既是作者和团队多年研究的成果，也是学科建设、课程建设急需教材。从内容与全书的体系上看都自成一体。不仅可以解决本专业教学过程中急需解决的教材问题，而且可以开创学科研究前沿。本书也应用这个研究方法对港口货运网络拓扑结构优化进行了研究，模拟分析计算了新建不同类型不同级别港口的港口规模。另外在慕课网络拓扑结构优化方面也做了有益的探索并有相关成果发表。
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| 內容簡介： |
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本书借鉴引力模型，计算物流节点的吸引力，构建基于物流节点吸引力的城市货运网络拓扑结构演化模型，利用复杂网络分析工具进行计算机仿真，分析网络拓扑特性，进行参数调整来分析不同的演化机制对货运网络拓扑结构演化的影响；在此基础之上，研究在给定条件下*优的度，藉此确定是否需要兴建物流节点，并通过网络拓扑演化分析确定新建节点的吸引度，从复杂网络有效性和鲁棒性角度预评估新建物流节点的加入是否使货运网络拓扑结构更加优化。*后利用数学软件MAPLE确定其投资额度。
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| 關於作者： |
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段爱媛，博士，华中科技大学土木与水利工程学院交通运输系教研室主任，智慧物流研究所副所长，湖北省公路学会会员。一、教育背景2018年7月—2018年8月，日本早稻田大学，访问学者2017年8月—2017年8月，新加坡国立大学，访问学者2016年3月—2017年3月，美国内华达大学拉斯维加斯分校，访问学者2004年3月—2006年12月，华中科技大学（双一流），获博士学位；1999年9月—2002年3月，武汉理工大学（211），获硕士学位；1995年9月—1999年6月，太原理工大学（211），获学士学位。二、工作经历2002年7月至今，华中科技大学土木学院交通运输工程系，任教。2017年6月—2018年6月，岳阳市地方海事局挂职，任局长助理。2018年7月—2019年6月，岳阳市规划院挂职，任院长助理。三、纵向基金[1]作为项目负责人，主持国家自然科学基金青年科学基金项目“基于物流节点吸引力的城市货运网络拓扑结构优化及新建物流节点投资额度研究”，项目编号：51608219，项目起止日期：2017年1月至2019年1月；[2]作为项目负责人，主持武汉市社会科学基金项目“武汉市快速交通体系协同发展组织模式研究”，项目编号：07031，项目起止日期：2007年9月至2008年9月； [3]作为项目负责人，主持华中科技大学自主创新研究基金“基于配送中心货运吸引力的大城市货运网络规划”的研究，项目编号：2011QN182，项目起止日期：2011年1月至2012年12月；[4]作为项目负责人，主持华中科技大学自主创新研究基金“城市货运网络拓扑结构演化研究”，项目编号：2014QN212，项目起止日期：2014年4月至2015年12月；[5]作为项目负责人，主持武汉市科学技术局青年科技晨光计划项目“构建武汉城市资源节约型综合交通运输体系研究”，项目编号：200750731264，项目起止日期：2007年1月至2008年12月；[6]作为项目负责人，主持教改项目“以工程实际为导向的交通运输专业课程教学方法改革与创新”，项目起止日期：2011年9月至2013年9月；
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| 目錄：
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1 相关研究及必要性1
1.1 复杂网络相关研究1
1.1.1 复杂网络的定义和分类1
1.1.2 复杂网络的统计特征2
1.1.3 基于节点吸引力的复杂网络演化研究现状3
1.1.4 基于物流节点吸引力的货运网络演化的研究现状4
1.1.5 基于复杂网络理论的交通网络拓扑结构优化的研究现状4
1.2 研究的必要性5
1.2.1 城市货运网络拓扑结构5
1.2.2 本研究的意义5
2 物流节点及物流节点吸引力定义7
2.1 城市物流节点7
2.1.1 城市物流节点定义7
2.1.2 城市物流节点的层次与种类划分7
2.2 物流节点吸引力10
3 物流节点吸引力影响因素指标体系12
3.1 物流节点吸引力影响因素分析12
3.1.1 物流节点吸引力影响因素研究12
3.1.2 影响因素指标确定方法14
3.2 专家初始测评题项集15
3.3 建立物流节点吸引力影响因素指标体系18
3.3.1 主成分分析法基本原理19
3.3.2 主成分分析计算步骤19
3.3.3 初始因子成分矩阵20
3.3.4 因子旋转20
3.3.5 因子得分系数矩阵20
3.3.6 物流节点综合得分及排序20
3.3.7 建立物流节点吸引力影响因素指标体系21
3.4 量表效度的检验21
3.4.1 内容效度21
3.4.2 结构效度21
3.4.3 关联效度22
4 物流节点吸引度和吸引力计算23
4.1 节点吸引度计算23
4.1.1 节点吸引度的概念和计算23
4.1.2 计算指标熵权值23
4.2 节点吸引力计算24
5 货运复杂网络拓扑结构优化原理、方法及工程实践目录5城市货运网络拓扑结构演化25
5.1 演 化 机 理25
5.1.1 复杂网络演化形式25
5.1.2 基于复杂网络理论的城市货运网络拓扑结构演化26
5.1.3 BA模型和BBV模型在货运网络拓扑结构演化中的应用分析31
5.2 基于物流节点吸引力的城市货运网络拓扑结构演化模型33
5.2.1 无权演化模型33
5.2.2 加权演化模型35
6 基于物流节点吸引力的货运网络拓扑结构优化43
6.1 货运网络拓扑结构优化分析43
6.1.1 优化思路43
6.1.2 优化步骤43
6.2 优化指标及其参数分析44
6.2.1 鲁棒性44
6.2.2 有效性45
6.2.3 系统总费用45
6.2.4 拥堵因子46
6.2.5 聚类系数53
6.3 货运网络拓扑结构优化54
6.3.1 货运网络效率优化策略54
6.3.2 货运网络的鲁棒性、有效性、系统总费用与平均度的关系55
6.3.3 货运网络最优平均度的选择57
6.3.4 判断是否兴建物流节点57
6.3.5 确定新建物流节点的吸引度57
7 确定新建节点投资额度58
7.1 新建物流节点的确定58
7.2 逆推法计算新建物流节点投资额度59
8 城市货运网络拓扑结构优化案例分析60
8.1 武汉市货运网络拓扑结构优化60
8.1.1 武汉市新建物流节点的确定60
8.1.2 武汉市物流节点吸引力影响因素指标体系63
8.1.3 武汉市初始货运拓扑网络演化模型建立82
8.1.4 武汉市货运网络拓扑结构优化90
8.1.5 新建物流节点投资额度计算98
8.2 深圳市货运网络拓扑结构优化99
8.2.1 深圳市物流节点分布现状99
8.2.2 深圳市物流节点吸引力影响因素指标体系102
8.2.3 深圳市初始货运拓扑网络演化模型建立120
8.2.4 深圳市货运网络拓扑结构优化126
8.2.5 确定新建物流节点的吸引度131
8.2.6 新建物流节点投资额度确定135
8.3 佛山市货运网络拓扑结构优化136
8.3.1 佛山市物流节点分布现状136
8.3.2 佛山市物流节点吸引力影响因素指标体系139
8.3.3 佛山市初始货运拓扑网络演化模型建立154
8.3.4 佛山市货运网络拓扑结构优化160
8.3.5 新建物流节点投资额度确定169
9 港口货运网络拓扑结构优化案例分析172
9.1 集装箱港口货运网络拓扑结构优化172
9.1.1 集装箱港口吸引力影响因素指标体系172
9.1.2 集装箱港口初始货运拓扑网络演化模型建立184
9.1.3 集装箱港口货运网络拓扑结构优化187
9.1.4 新建集装箱港口节点吸引度确定191
9.1.5 新建集装箱港口的港口规模确定194
9.2 石油天然气及制品港口货运网络拓扑结构优化197
9.2.1 石油天然气及制品港口吸引力影响因素指标体系197
9.2.2 石油天然气及制品港口初始货运拓扑网络演化模型建立208
9.2.3 石油天然气及制品港口货运网络拓扑结构优化211
9.2.4 新建石油天然气及制品港口节点吸引度确定214
9.2.5 新建石油天然气及制品港口的港口规模确定217
9.3 金属矿石港口货运网络拓扑结构优化224
9.3.1 金属矿石港口吸引力影响因素指标体系224
9.3.2 金属矿石港口初始货运拓扑网络演化模型建立236
9.3.3 金属矿石港口货运网络拓扑结构优化240
9.3.4 新建金属矿石港口节点吸引度确定244
9.3.5 新建金属矿石港口的港口规模确定246
参考文献 249
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| 內容試閱：
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目前在实际工作中存在着物流节点盲目投资的现象，尤其是在物流节点投资建设决策及相应的投资额度预算方面主观因素偏多。课题的研究从复杂网络优化角度，模拟分析具有不同吸引度的新建物流节点对现有城市货运网络拓扑结构造成的影响。在建立基于物流节点吸引力的货运网络拓扑结构演化模型基础之上从优化货运网络拓扑结构的角度出发，分析是否兴建物流节点以及计算新建物流节点的投资额度。这些研究工作一方面可以为物流企业的物流节点投资建设决策及相应的投资额度预算提供理论依据，避免盲目的市场行为所导致的资源浪费和经济损失；另一方面也可以帮助政府在货运网络规划和物流节点建设相关审批工作中科学决策，发挥政府在调控经济和监督管理方面的职能。本书结合武汉、深圳和佛山三个城市的研究案例，详细展示了模拟分析计算新建物流节点投资额度的过程。研究方法同样适用于求解物流节点选址、物流节点类型的选择及物流节点占地面积等。虽然本书的着眼点是城市货运网络拓扑结构，但是相应的原理及研究方法同样适用于其他网络拓扑结构优化。本书也应用这个研究方法对港口货运网络拓扑结构优化进行了研究，模拟分析计算了新建不同类型不同级别港口的港口规模。另外在慕课网络拓扑结构优化方面也做了有益的探索。值得一提的是，关于复杂网络的研究一直是学术界的研究热点，近年来又兴起大数据的研究热潮。但是目前还鲜有把大数据和复杂网络结合起来进行研究的报道。在本书中，通过采集节点吸引力影响因素的庞大数据，进行复杂网络的演化和优化分析。这些探索为如何把大数据和复杂网络结合起来进行研究提供了思路。
在数学上通常是用图来表示一个网络，18世纪瑞士著名数学家Euler的哥尼斯堡七桥问题是最早开始对关于图的问题进行研究的。网络由节点和边组成，边表示不同节点之间的关系，网络T是节点集V和边集E的集合，即T={V，E}。
复杂网络的定义有很多种，但一直没有一个精确、严格的科学定义。根据国内外的研究，复杂网络应包涵以下三层意思：
（1）复杂网络由许多实际的复杂网络系统进行拓扑结构抽象转化而来；
（2）复杂网络就表面来看要比规则网络和随机网络复杂，同时生成具有真实系统统计特征的网络远远比生成规则网络和随机网络复杂；
（3）国内外学者认为复杂网络的研究有利于理解“复杂系统之所以复杂”的问题。
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