一、应用回溯算法求解多枢纽选址问题（论文文献综述）
汪栾[1]（2021）在《基于大规模自然灾害的轴辐式应急物资调度网络设计与优化》文中提出近些年,包括自然灾害和事故灾害在内的突发事件频发,给国家的经济和人民的正常生活带来的严重威胁,甚至在一定程度上阻碍了经济的有序发展和社会的正常进步。据统计,自2016年到2019年,我国每年由于自然灾害导致的直接经济损失都在2600亿元以上,在2016年更是超过5000亿元,每年的受灾人口数量均超过13000万[1]。为了降低突发事件造成的损失和危害,应急管理领域的相关研究热度不断上升,其中应急物流就是为了减少灾害损失,保障救援工作而产生的特殊物流活动。国内外对于应急物流的研究主要从应急设施选址、应急物资分配、应急物资运输路径选择以及应急资源需求预测四个方面展开。大量学者的理论研究以及算例结果证明:在应急物流实施的过程中,应急物资的调度以及组织运输是最为关键的一个环节,处于应急管理的核心位置,直接决定了应急救援的成功与否。好的应急物资调度方案能够实现各受灾点物资合理的分配,从而更加有效得保证应急救援工作的持续开展,进而更大程度的减少灾害带来的各项损失。因此,在灾害发生以后,需要制定高质量的物资调度计划,通过合理的设施安排,优化的配送体系,提高整个应急物流系统的反应速度以及运作的稳定性和时效性。而从国内外对于轴辐式网络在应急物流上应用的相关研究结果也可以看出[11,39,84-85],如果在应急物流网络中使用在干路采用运速快、运输能力大的铁路运输物资,在支路采用灵活性强,安全性高的公路运输的轴辐式公铁联运网络,能有效提高应急物资运输的时效性和安全性,加上轴辐式网络具有节省运输工具,降低物流成本的优点,更符合我国统筹兼顾、立足当前、着眼长远的科学应急管理要求,因此研究轴辐式公铁联运网络在应急物资调度上的应用既符合我国应急管理现实发展需求,也具有一定的理论意义。本文首先通过选题的相关研究背景介绍,强调突发事件中自然灾害频发给国家的经济和人民的正常生活带来的严重威胁以及应急物流的重要性。然后,基于国内外学者在应急物资调度、轴辐式网络以及公铁联运网络上的研究确定了本文的研究方向和重点,为下文对轴辐式应急物资调度网络问题的研究做准备。具体研究内容如下:（1）针对大规模突发事件特点,结合公铁联运的优势,对轴辐式网络在应急物资调度上的应用进行研究。分别构建假设到达配送中心的应急物资需等待上级物资运输完毕,再向下级运输的网络模型,以及假设物资到达中转枢纽,不用等待,直接进行下级运输的网络模型。并设计多目标优化算法进行求解。随后通过算例分析p--枢纽中位模型及p--枢纽中值模型结果差异原因,并比较两种传统决策下的模型的优劣。结果表明,两种传统决策方式分别在成本和时间上具备一定优势,但前者延长了物资送达时间,后者造成资源浪费,以及为了更好的完成所有受灾点的物资配送,p--枢纽中值模型更适合应急物资调度网络。同时通过路径规划,可以发现,纯轴辐式网络存在一定“绕道成本”。（2）根据上一问题研究结果,对模型进行改进。建立考虑物资优先等级、车辆等待以及“绕道成本”的混合轴辐式应急物资调度网络模型。据此分析枢纽定位以及路径规划联合决策问题。同样设计NSGA-II算法进行求解,并以2008年汶川地震为例,对比改进后模型的优势。结果表明,改进的模型减少了“绕道成本”,避免了网络中不必要的等待,更符合实际救援情况,并且能更好地满足应急物流对时间的要求,还能有效减少成本的消耗。以上针对大规模自然灾害的轴辐式应急物资调度网络设计与优化问题的研究主要出于两个方面的考虑,第一个是通过文献的整理,发现国内外对于轴辐式网络尤其是考虑公铁联运的轴辐式网络在应急物流中应用的研究相对较少,同时纯轴辐式网络运用于应急物流存在一些局限,因此本文的研究在一定程度上丰富了轴辐式网络应用于应急物资调度的理论研究,在相关规划以及应急物资调度方案的制定方面为决策者提供一定的参考。第二个是出于满足我国积极推进应急管理体系和能力现代化的需求的考虑,本文在研究轴辐式应急物资调度网络时,也将应急物流中经常被忽略的成本作为优化的目标之一,一方面对于轴辐式网络的研究满足为应对各类突发事件对应急物资调度网络多样化的需求,另一方面对于成本的考虑可以达到尽可能的充分利用有限资源的效果,更符合我国着眼长远和可持续的发展要求。图32幅,表20个,参考文献87篇。。
商晓婷[2]（2021）在《多层级多模式交通枢纽选址优化方法及应用》文中研究说明“交通强国战略”的实施和推进,要求建立多层级一体化综合交通枢纽系统,实现客运零距离换乘、货运无缝化衔接。交通枢纽作为交通运输系统中客货换乘与中转的载体,选址决策的合理性直接影响整个交通枢纽系统的运行效率。我国交通运输系统具有层级性和多模式的基本特征,研究多层级多模式交通枢纽选址优化问题顺应了现代交通运输发展的需求,可为推进综合交通枢纽一体化和交通强国建设提供理论支撑和决策依据。现有关于交通枢纽选址的研究大多关注于单层级单模式枢纽网络拓扑结构,且忽略了参数信息对交通枢纽选址决策的影响。因此,本文立足于不同维度的参数信息,系统地研究多层级多模式交通枢纽选址问题。本文拓展了传统的枢纽选址理论和方法,首先从理论层面提出多层级多模式交通枢纽选址优化方法,对综合交通枢纽选址问题进行建模;进一步考虑交通枢纽系统中多层级枢纽和多模式运输等要素,利用基于参数信息的规划方法对综合交通枢纽选址方案进行分析;其次根据所建立模型特点,分别设计高效的求解算法;最后从客货运应用层面,将所提出的多层级多模式交通枢纽选址优化方法分别应用于城乡公共交通系统和货物运输系统中。本文的主要工作具体开展如下:（1）基于完全参数信息的多层级多模式交通枢纽选址双目标优化问题。首先,基于Complete-Star-Star结构的多层级多模式枢纽网络,以最小化系统的总成本和起讫点间最长运输时间为双目标,构建了考虑完全参数信息的交通枢纽选址双目标优化模型。其次,通过分析模型结构特征,利用（?）-约束重构方法求解小规模问题获得帕累托最优解集。进一步为了在较短的时间内求解大规模算例,设计了两种启发式算法—双目标变邻域搜索算法和改进的非支配排序遗传算法。最后,利用Turkey货物运输系统数据进行大量的数值实验,实验结果验证了双目标优化模型的优越性和求解方法的有效性。（2）考虑不确定需求和直连策略的多层级多模式交通枢纽选址随机优化问题。首先,基于Hybrid Hub-and-Spoke结构的多层级多模式枢纽网络,构建了综合考虑运输需求不确定性和非枢纽之间直连策略的交通枢纽选址随机规划模型,旨在最小化包含建设成本和运输成本在内的总成本。其次,结合随机期望和机会约束理论,将模型转化为基于特定假设的等价二阶锥形式,并利用CPLEX软件求解小规模算例。进一步为了有效地求解大规模问题,设计了一种基于局部强化策略的文化基因算法。最后,将模型和算法应用到Turkey货物运输系统进行数值实验,实验结果验证了随机规划模型和文化基因算法的有效性。（3）不确定时间和成本下多层级多模式交通枢纽选址随机优化问题。首先,基于Ring-Star-Star结构的多层级多模式枢纽网络,构建了考虑不确定时间和成本的交通枢纽选址随机规划模型。其次,在正态分布假设条件下采用中心极限定理,将模型转化为等价线性形式;同时针对更一般的参数分布情形,利用蒙特卡洛模拟逼近目标期望值和机会约束。进一步设计了一种基于转移搜索策略的文化基因算法求解大规模问题,该算法同样适用于蒙特卡洛模拟方法。最后,利用CAB和Turkey运输系统数据进行大量的数值实验,实验结果验证了随机规划模型和求解方法的有效性。（4）面向双重不确定性和区域划分的多层级多模式交通枢纽选址分布鲁棒优化问题。首先,基于Complete-Star-Star结构的多层级多模式枢纽网络,分析行程时间和建设成本参数及其对应分布函数的双重不确定性特征,构建了考虑区域划分的多层级多模式交通枢纽选址分布鲁棒优化模型。为了便于计算,构造了零均值有界扰动集和高斯扰动集,并分别得到了分布鲁棒优化模型的安全逼近形式和等价形式。通过分析转化的二阶锥形式,可以利用CPLEX软件求解小规模问题。进一步为了求解大规模算例,设计了两种启发式算法—变邻域搜索算法和基于种群和搜索的启发式算法。最后,结合山东广饶城乡公共交通系统数据展示了模型的优越性,并随机产生大规模算例验证了启发式算法的有效性。
高秀秀[3]（2021）在《基于深度信念网络的闭环供应链网络优化》文中研究表明随着全球可持续发展战略的推进和资源环境问题的日益突出,国家开始倡导绿色、节能、可持续的发展模式,越来越多的企业开始重视废旧产品的回收利用,使得以低能耗、低碳排为标志的“低碳经济”正在成为企业经济发展的共同选择。闭环供应链网络涵盖了产品制造、销售和回收的全过程,是实现资源再利用和减少环境污染的有效途径。然而,闭环供应链网络作为一个多领域、多对象参与的动态网络系统,易受到多种不确定因素的干扰,这些不确定因素往往由供应链网络内外部因素的共同作用下产生的,直接表现出来的是网络参数的不确定,如市场需求、生产价格、运成本、回收数量、提前期等,上述不确定参数的存在必然导致企业决策风险增加。因此,设计一种具有风险抵御能力的供应链网络,使其在多种不确定因素的干扰下依旧保持较强的鲁棒性,对提高企业的运作效率具有重要的作用。本文的主要研究工作如下:（1）建立一个基于第三方负责产品回收的闭环供应链网络,考虑网络参数（市场需求量、生产价格、产品回收率）的不确定性,兼顾网络的经济效益、环境效益和社会效益,构建以实现网络成本、网络碳排放和顾客满意度损失最小为目标的混合整数规划模型,在此基础上引入多面体不确定集对不确定参数进行描述,进一步构建基于不确定集的可调多目标鲁棒优化模型。（2）针对非线性、易波动的市场需求,构建了一种深度信度网络（Deep Belief Network,DBN）与共轭梯度法相结合的市场需求预测模型,利用共轭梯度法对DBN的权重和阈值进行调优,以提高模型预测的速度和精确度。为验证算法的优越性,以某家电企业的历史销售数据作为预测对象,引入标准DBN和BP神经网络作为对比方法,采用评价指标对以上预测模型的预测性能进行评估。（3）提出一种基于动态步长和动态发现概率的自适应布谷鸟搜索（Adaptive Cuckoo Search,ACS）算法,以提高模型的求解效率。结合案例企业的运营数据,分别采用自适应布谷鸟搜索算法和非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II）求解模型,以验证改进型布谷鸟搜索算法的优越性。（4）利用本文所提的自适应布谷鸟搜索算法求解多目标鲁棒优化模型,获取最坏情况下不同扰动系数对应的最优网络规划方案,通过敏感性分析,研究不同鲁棒控制系数对目标函数和约束违反率的影响,验证鲁棒优化模型对不确定扰动的抑制效果,通过分析单因素扰动下网络成本的变化,确定多种不确定因素中对网络成本影响最大的不确定参数,为决策者提供决策依据。
武兵[4]（2020）在《工业园区应急设施选址研究》文中研究指明近年来,工业园区作为区域经济发展的新焦点,工业园区的建设数量一直持续增多,规模也在不断扩大。由于风险聚集效应,工业园区内的安全问题越来越突出,危险化学品事故也层出不穷,事故一旦发生会对周边人群的生命财产安全造成极大威胁。而如何对工业园区内的应急设施（例如避难点、消防站等）进行合理的布局,提升工业园区的应急救援能力,从而减少事故造成的人员伤亡和财产损失,这是工业园区管理部门一直以来密切关注的问题。本文主要针对考虑堵塞的应急避难点选址和基于设施分层的消防站选址问题进行了研究。在避难点和消防站之间存在着协同选址的逻辑结构,通过构建协同选址的逻辑结构,可以最大化工业园区应急救援系统的效率,满足工业园区日益增长的应急救援需求。在应急避难点选址问题上,针对突发性的灾害事件发生时受灾人员在疏散过程中,道路发生堵塞的问题,利用最短路径进行饱和疏散的思想,以更具有现实意义的网络图为研究对象,建立以疏散时间最小为目标的避难点选址模型,设计了一种嵌入Floyd算法的模拟退火算法,最后以某工业园区为具体算例,给出了应急避难点的选址方案,通过对权重、应急设施数量等参数进行灵敏度分析,表明所提出选址模型及算法能够为现实的选址决策提供有益的参考。工业园区应急设施协同选址逻辑结构包含时序逻辑和空间逻辑,其中时序逻辑意味着在确定了工业园区避难点的选址策略基础上,再进行工业园区的消防站选址。在消防站选址问题上,考虑到园区内危险源的异质性,将危险源分为一级、二级、三级危险源,相应建立包含微型站、普通消防站、特勤站3个层级的嵌套型应急服务网络结构。在此基础上,基于消防站层级、危险源的类型,建立效用值最大化的选址模型。针对问题不同的规模,设计了相应的求解算法。对于小规模算例设计了分支定界算法进行精确求解,对于大规模算例设计了模拟退火算法进行求解。最后以某工业园区为具体算例,给出了不同层级消防站的选址方案,通过对最低服务质量参数、最快到达时间等参数进行灵敏度分析,表明所提出选址模型及算法能够为园区管理部门提供决策支持。
王雅宁[5]（2020）在《考虑港口失效风险的班轮运输轴辐式网络优化》文中提出集装箱班轮轴辐式运输网络设计主要包含选址与配置两个问题,属于班轮公司战略性规划问题,由于其设计周期长导致设计中存在诸多不确定性因素,枢纽港是否正常运行是其中的一项重要不确定性因素。恶劣天气、战争、恐怖袭击等突发事件都将影响枢纽港的正常运营,从而影响班轮运输的中转与货物的准班率,降低收益的同时影响客户对班轮公司的满意度。因此,本文在设计班轮运输网络阶段考虑港口失效风险,提高网络的可靠性,降低港口不确定性对班轮公司的影响。首先,本文对港口失效进行界定分为部分失效与完全失效问题,对部分失效问题引入流量通过函数刻画枢纽港中转能力不足造成的额外成本,确定枢纽港口中转能力受限情形下枢纽选址模型,优化网络支线港配置,平衡网络中集装箱流分配,降低因枢纽港中转能力不足造成货物延迟等问题的影响;对于完全失效问题,提出预先配置备选枢纽的备份策略,引入备选枢纽港变量,构建未受失效事件影响的正常运输成本与失效情形下重置路径成本最小化的整数规划模型,主动应对网络中的潜在风险,避免港口完全失效引起的网络局部瘫痪。根据本文建立模型,设计粒子群结合禁忌搜索的混合式算法,利用粒子群全局搜索能力求得较好的初始解,通过禁忌搜索算法开发邻域对解进行优化。基于亚欧航线进行算例分析,通过实验结果表明,在规划期考虑港口失效风险可有效的降低潜在的集装箱流损失,平衡各枢纽港间的通过流量,比较考虑失效问题与不考虑失效问题的网络运输情况发现,在设计阶段考虑港口失效可减少网络中损失的集装箱流,提高网络的可靠性,最大化降低班轮公司的潜在损失。同时在不同的失效情景下存在部分枢纽港口重复选择,在实际中应加强类似枢纽港口的建设,提高其应对风险能力,从而确保网络的正常运行。
张苏,吴晨晨,蒋建林,吕一兵[6]（2020）在《连续设施选址:模型、方法与应用》文中研究指明给定度量空间和该空间中的若干顾客,设施选址为在该度量空间中确定新设施的位置使得某种目标达到最优。连续设施选址是设施选址中的一类重要问题,其中的设施可在度量空间的某连续区域上进行选址。本文对连续设施选址的模型、算法和应用方面的工作进行了综述。文章首先讨论了连续设施选址中几个重要元素,包括新设施个数、距离度量函数、目标函数;然后介绍了连续选址中的几种经典模型和拓展模型;接着概述了求解连续选址问题的常用优化方法和技术,包括共轭对偶、全局优化、不确定优化、变分不等式方法、维诺图;最后介绍了连续设施选址的重要应用并给出了研究展望。
侯耀文[7]（2020）在《水铁联运枢纽选址及设计的全生命周期管理研究》文中指出水铁联运枢纽是运输方式之间协调衔接的纽带,联运网络的成本和运营效率受枢纽位置和数量的影响,而联运枢纽的位置和数量也决定着运输径路的分配。优化水铁联运枢纽选址和全生命周期管理是发挥联运网络规模效应的关键,有利于更好的设计运输网络,降低运营总成本,对推动我国水铁联运发展具有积极作用。本文在分类梳理既有文献研究视角和方法的基础上,重点对国内外水铁联运发展概况进行分析,而后从水铁两方面剖析我国水铁联运发展的基础设施条件。同时结合水铁联运枢纽作业和组织模式,详细分析联运枢纽选址的影响因素,并借鉴学界前辈研究成果,为水铁联运枢纽选址模型的构建奠定基础。在选址优化模型构建部分,以轴辐式网络理论为水铁联运网络设计依据,详细分析枢纽选址内在建模机理,在此基础上构建了以运输网络总成本最小和碳排放量最小为目标函数,综合考虑联运枢纽数量、运输时间和运输径路等约束的水铁联运枢纽多目标选址优化模型。最后,考虑到多目标模型的难解性,引入碳税机制简化模型。依据模型特征并对比不同算法优缺点,选择禁忌搜索算法求解模型。结合模型和求解算法,设计验证算例,合理确定基础数据和参数取值,并以此优化联运枢纽选址,确定各节点运输方案。在此基础上,对比不同情形优化结果。最后,分析模型关键参数对优化结果的影响。结果表明:相比直达运输,轴辐式联运网络能获得明显规模效应,成本节省显着;考虑碳排放情况下,网络总成本节约有所下降。水铁联运枢纽位置确定以后,根据规划进入联运枢纽立项、设计、施工等全生命周期阶段。在阐述BIM技术和全生命周期基本概念基础上,介绍水铁联运枢纽工程的特点和现阶段建设管理模式。然后针对建设管理模式存在的问题,提出了BIM技术应用于枢纽全生命周期管理的可行性及优势。最后,设计了BIM技术应用于水铁联运枢纽全生命周期管理的整体框架和各子阶段应用流程,并举例说明其具体应用。
彭大江,宁爱兵,尚春剑,张惠珍[8]（2020）在《最大覆盖选址问题的一种降阶回溯算法》文中研究说明最大覆盖选址问题在实际生活中有广泛的应用,是组合优化中的一个NP-Hard问题。首先提出问题的上下界子算法,然后研究数学性质,其中包括可以批量确定某些设施一定开设或一定不开设的性质。最后,利用上下界子算法和这些数学性质设计出一种可以快速减小问题规模且能求出最优解的降阶回溯算法。通过一个示例阐述该算法的执行过程。
林梦嫚[9]（2020）在《跨境电商海外仓模式物流网络优化问题及方法研究》文中指出跨境电商在全球成功的搭建了开放、自由的国际贸易平台,迅速形成我国出口贸易的新增长点。随着跨境电商的交易量快速增长,跨境电商的物流效率成为影响企业效益的重要影响因素。为了解决跨境电商国际物流产生的时效性较差、服务成本高等短板,同时为实现跨境贸易本土化,提升消费者的购物体验,许多跨境电商引入了海外仓业务。然而,跨境电商国际物流海外仓模式虽然有效提高了物流时效、大大降低了物流运输成本以及解决了诸多汇率税费方面的问题,但同时也受前期投入大、盈利周期长的困扰,并面临商品库存滞销风险,给企业的运营带来潜在隐患。因此,研究如何提高跨境电商国际物流网络海外仓新模式下的整体效率,寻找提升客户服务水平与降低物流成本的应用均衡点成为国内外研究的热点问题。国际物流是国际贸易流程的重要组成部分,跨境电商的物流模式缩短了价值链环节,加快了国际物流的速度,但也使得跨境物流网络研究变得更为复杂。国际物流网络海外仓新模式下的优化问题往往同时含有多维目标和多个变量,属于NP问题,随着目标空间和变量数量的增多,解的数量也会大规模增加,求解的难度大大增加。针对这类复杂动态多维目标优化问题,本文立意将多变量、多维目标求解优化问题应用于跨境电商国际物流海外仓模式,并围绕基于物流成本、客户满意度、物流时间成本的国际物流网络优化问题进行系统深入的研究。取得的研究成果如下:1)通过分析海外仓模式下的跨境电商国际物流网络结构特征,以及问题描述、参数定义等,分别对海运和空运运输方式下的跨境电商海外仓模式物流网络进行建模。把降低物流成本和提高客户满意度作为目标,建立了二维跨境电商海运方式国际物流网络多目标模型;把降低物流成本、缩短物流时间和提高客户满意度同时作为目标,建立了三维跨境电商空运方式国际物流网络多目标模型。以上研究为更合理地规划和布局国际物流系统带来新方法和新思路。2)针对海外仓模式下基于物流成本和客户满意度的二维跨境电商海运方式下的国际物流网络多目标模型,研究基于线性插入方向向量策略的MOEA/D算法求解方法。在变量处理上,提出基于权重向量调整的变量分解算法,使权重向量、搜索方向、Pareto最优解相互联系起来,准确的引入线性插入搜索方向提高解集的多样性和解集的整体质量,并应用于二维目标跨境电商海运方式下国际物流海外仓模式优化配置。通过案例仿真分析算法的有效性与可行性。3)针对海外仓模式下基于物流成本、客户满意度和时间成本的三维跨境电商空运方式下的国际物流网络多目标模型,研究了基于alpha支配的高维目标进化算法。改进的基于alpha偏序的高维目标优化算法可以很好地去除绝大部分的受阻解,在维持解多样性相对较好的情况下,极大地提高解的收敛性,并将该算法应用于三维目标跨境电商空运国际物流海外仓模式优化配置,通过案例仿真分析算法的有效性与可行性。本文的创新之处在于建立了多维目标的跨境电商国际物流网络海外仓模型,求解相应的多目标物流网络优化问题,并为更合理地规划和布局国际物流系统带来新方法和新思路。在研究思路上,建立了海运和空运运输方式下的跨境电商海外仓模式物流网络模型,达成成本节约、时间高效、满意度最佳的优化目标,实现最优化的资源配置和最佳的要素组合;在技术路线上,通过更为先进的多样性维持策略,在提高解集的收敛性的同时,维持甚至提高解集多样性,从而提高解集的整体性能。在方法应用上,分别对物流成本敏感的海运方式和时间成本敏感的空运方式两种模型下的跨境电商国际物流网络海外仓模式进行实例分析,验证模型和算法的有效性。
蒋晓丹[10]（2019）在《考虑港口竞合及腹地运输路径选择的多式联运网络优化研究》文中指出港口为提升自身竞争力在腹地规划多式联运网络、建设内陆港。然而现实中很多港口规划多式联运网络时未考虑临近竞争港口的影响,造成内陆港选址重叠、资金严重浪费。为促进区域港口协调发展,政府及港口经营企业推动港口合作。合作港口可共用内陆港,并通过优化腹地多式联运网络布局降低网络运营成本。作为腹地多式联运网络的使用者,托运人决策从腹地城市至港口的运输路径。托运人的腹地运输路径选择对多式联运网络货流量有直接影响。本文考虑港口竞争及合作、托运人的腹地运输路径选择优化多式联运网络。基于已有相关研究,分别对港口竞争环境下的腹地运输路径选择、港口动态竞争及腹地运输路径选择的多式联运网络优化、港口合作及多货种运输路径选择的多式联运网络多阶段优化问题进行研究,并取得如下成果:1构建港口竞争环境下腹地运输路径选择的巢式Logit模型,该模型考虑了到相同港口运输路径效用随机项的相关性。拓展了腹地运输路径选择研究,为竞争港口预测腹地多式联运网络货流量提供理论依据。结果表明,巢式Logit模型比多项式Logit模型的拟合度更高,单次运量较小时托运人倾向选择公路运输,相比于公路运输托运人选择多式联运时对运输成本、运输时间及通关时间更重视,相比于多式联运托运人选择公路运输时对可靠性更重视。2构建港口动态竞争及腹地运输路径选择的多式联运网络优化模型,该模型考虑了竞争港口进行内陆港选址的先后顺序及内陆港最大容量约束,拓展了港口竞争环境下的内陆港选址方法,为竞争港口优化多式联运网络布局提供理论依据。算例分析结果表明,当一个竞争港口存在唯一的Nash博弈占优策略,并且该策略是其Stackelberg博弈均衡策略,纯Nash博弈均衡下的内陆港选址策略与Stackelberg博弈均衡下的内陆港选址策略一致。先决策港口在Stackelberg博弈均衡时的内陆港选址策略可能不是其在混合Nash博弈均衡中的占优策略。内陆港选址策略可能被港口服务费用、在港等待时间影响。3构建港口合作及多货种运输路径选择的多式联运网络多阶段优化模型,该模型考虑了内陆港容量及内陆港与合作港口间班列运营随时间的动态调整、多货种运输路径选择差异及各时期投资预算约束,拓展了港口合作环境下的内陆港选址方法,为港口动态优化及多式联运网络布局提供理论依据。算例分析结果表明,该模型可降低网络布局优化成本、运营成本、运输成本及时间成本。可靠性要求较高的托运人倾向选择多式联运。合作港口的服务费用、服务时间、对不同货种的处理能力、港口挂靠航线对港口货流比例、多式联运比例有较大影响。综上,研究成果不仅拓展了腹地运输路径选择、内陆港选址、港口竞争及合作、多式联运网络优化的相关理论研究,也可为港口在竞争及合作环境下优化多式联运网络布局及多式联运发展提供参考。
二、应用回溯算法求解多枢纽选址问题（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、应用回溯算法求解多枢纽选址问题（论文提纲范文）
（1）基于大规模自然灾害的轴辐式应急物资调度网络设计与优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 应急物资调度研究现状 |
| 1.2.2 轴辐式网络研究现状 |
| 1.2.3 公铁联运网络研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 轴辐式应急物资调度网络问题概述 |
| 2.1 应急物流概述 |
| 2.1.1 应急物流的定义 |
| 2.1.2 应急物流的特点 |
| 2.2 轴辐式公铁联运网络概述 |
| 2.2.1 轴辐式网络描述及分析 |
| 2.2.2 轴辐式公铁联运网络构建描述及分析 |
| 2.3 研究方法相关概述 |
| 2.3.1 建模方法概述 |
| 2.3.2 求解方法概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 传统决策方式下的轴辐式应急物资调度模型 |
| 3.1 问题描述及假设 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 符号说明 |
| 3.2.2 传统方法一数学模型 |
| 3.2.3 传统方法二数学模型 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 编码设计 |
| 3.3.2 遗传操作 |
| 3.3.3 算法流程 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.4.1 算例设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.4.3 研究结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑车辆等待的轴辐式应急物资调度模型 |
| 4.1 问题描述及假设 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 符号说明 |
| 4.2.2 构建模型 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 编码设计 |
| 4.3.2 遗传操作 |
| 4.3.3 算法流程 |
| 4.4 数值算例 |
| 4.4.1 算例设计 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 改进后模型对比分析 |
| 4.5.1 纯轴辐式网络与混合式轴辐式网络对比分析 |
| 4.5.2 传统决策方式与考虑车辆等待模型对比分析 |
| 4.6 研究结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 案例相关数据 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）多层级多模式交通枢纽选址优化方法及应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多模式和多层级的枢纽选址研究 |
| 1.2.2 考虑多目标的枢纽选址研究 |
| 1.2.3 考虑不确定性的枢纽选址研究 |
| 1.2.4 枢纽选址的求解方法研究 |
| 1.2.5 研究现状分析 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 多层级多模式交通枢纽选址理论基础 |
| 2.1 多层级多模式交通枢纽选址概述 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 功能和作用 |
| 2.1.3 网络拓扑结构 |
| 2.1.4 参数分析 |
| 2.2 枢纽选址模型 |
| 2.2.1 枢纽选址确定性模型 |
| 2.2.2 枢纽选址随机规划模型 |
| 2.3 枢纽选址模型的求解方法 |
| 2.3.1 单目标模型求解方法 |
| 2.3.2 多目标模型求解方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于完全信息的多层级多模式交通枢纽选址双目标优化 |
| 3.1 问题描述和模型假设 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 变量描述 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.3 求解方法 |
| 3.3.1 基于ε-约束理论的重构方法 |
| 3.3.2 双目标变邻域搜索算法 |
| 3.3.3 改进的非支配排序遗传算法 |
| 3.4 数值实验 |
| 3.4.1 货物运输系统的应用 |
| 3.4.2 实验数据和参数设置 |
| 3.4.3 计算结果和量化分析 |
| 3.4.4 算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑不确定需求和直连策略的多层级多模式交通枢纽选址随机优化 |
| 4.1 问题描述和模型假设 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.2.1 变量描述 |
| 4.2.2 数学模型 |
| 4.2.3 等价转化 |
| 4.3 基于局部强化策略的文化基因算法 |
| 4.3.1 染色体表示、初始化和评价函数 |
| 4.3.2 遗传算子 |
| 4.3.3 局部强化策略 |
| 4.4 数值实验 |
| 4.4.1 实验数据和参数设置 |
| 4.4.2 计算结果和量化分析 |
| 4.4.3 算法性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 不确定时间和成本下多层级多模式交通枢纽选址随机优化 |
| 5.1 问题描述和模型假设 |
| 5.2 模型建立 |
| 5.2.1 变量描述 |
| 5.2.2 数学模型 |
| 5.2.3 模型处理 |
| 5.3 基于转移搜索策略的文化基因算法 |
| 5.3.1 染色体表示、初始化和评价函数 |
| 5.3.2 遗传算子 |
| 5.3.3 转移搜索策略 |
| 5.4 数值实验 |
| 5.4.1 实验数据和参数设置 |
| 5.4.2 计算结果和量化分析 |
| 5.4.3 算法性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 面向双重不确定性和区域划分的多层级多模式交通枢纽选址分布鲁棒优化 |
| 6.1 问题描述和模型假设 |
| 6.2 模型建立 |
| 6.2.1 变量描述 |
| 6.2.2 确定性数学模型 |
| 6.2.3 分布鲁棒优化模型及其转化 |
| 6.3 求解方法 |
| 6.3.1 变邻域搜索算法 |
| 6.3.2 基于种群–搜索的启发式算法 |
| 6.4 数值实验 |
| 6.4.1 实验数据和参数设置 |
| 6.4.2 计算结果和量化分析 |
| 6.4.3 算法性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于深度信念网络的闭环供应链网络优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 确定环境下的供应链网络规划研究 |
| 1.2.2 不确定环境下的供应链网络规划研究 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 闭环供应链网络优化相关理论 |
| 2.1 闭环供应链网络规划基本理论 |
| 2.1.1 供应链网络相关概念 |
| 2.1.2 闭环供应链网络结构 |
| 2.1.3 闭环供应链网络优化设计的主要内容 |
| 2.2 闭环供应链网络中的不确定性 |
| 2.2.1 闭环供应链网络不确定性的来源及特点 |
| 2.2.2 供应链网络不确定产生机理 |
| 2.3 不确定性优化方法 |
| 2.3.1 模糊规划方法 |
| 2.3.2 随机规划方法 |
| 2.3.3 鲁棒优化方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多面体不确定集的鲁棒优化模型构建 |
| 3.1 问题描述与假设 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 参数符号及含义 |
| 3.1.3 基本假设 |
| 3.2 闭环供应链网络多目标模型构建 |
| 3.2.1 闭环供应链网络成本函数 |
| 3.2.2 闭环供应链网络碳排放函数 |
| 3.2.3 闭环供应链网络顾客满意度损失函数 |
| 3.2.4 多目标约束 |
| 3.3 基于多面体不确定集的鲁棒优化模型构建 |
| 3.3.1 不确定参数描述 |
| 3.3.2 多目标鲁棒线性优化模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于深度信念网络的市场需求预测 |
| 4.1 DBN |
| 4.1.1 RBM |
| 4.1.2 Gibbs采样 |
| 4.1.3 基于CD算法的RBM学习过程 |
| 4.1.4 共轭梯度算法 |
| 4.1.5 DBN学习过程 |
| 4.2 基于DBN市场需求预测 |
| 4.2.1 市场需求预测指标及数据处理 |
| 4.2.2 DBN预测模型关键参数设定 |
| 4.2.3 基于DBN的市场需求预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 案例背景 |
| 5.1.1 案例描述 |
| 5.1.2 家电供应链网络参数设定 |
| 5.2 模型算法设计与评价 |
| 5.2.1 Levy飞行搜索机制 |
| 5.2.2 动态参数调整策略 |
| 5.2.3 算法性能评价 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 不确定环境下的网络规划方案 |
| 5.3.2 敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
（4）工业园区应急设施选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 选址文献综述 |
| 1.2.1 设施选址问题 |
| 1.2.2 应急设施选址问题 |
| 1.2.3 应急设施选址问题算法 |
| 1.2.4 选址文献总结 |
| 1.3 研究内容、方法与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究思路 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 工业园区事故概述 |
| 2.1.1 工业园区事故类型 |
| 2.1.2 工业园区事故特性 |
| 2.2 最短路算法 |
| 2.2.1 Dijkstra算法 |
| 2.2.2 Floyd算法 |
| 2.3 应急设施选址模型 |
| 2.3.1 连续选址模型 |
| 2.3.2 离散设施选址 |
| 2.3.3 模型的比较和选择 |
| 2.4 启发式算法 |
| 2.4.1 模拟退火算法 |
| 2.4.2 禁忌搜索算法 |
| 2.4.3 遗传算法 |
| 2.4.4 蚁群算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑堵塞的应急避难点选址 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 避难点选址模型构建 |
| 3.2.1 参数和变量定义 |
| 3.2.2 模型构建 |
| 3.3 模型求解 |
| 3.3.1 多目标处理 |
| 3.3.2 求解算法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 参数设定 |
| 3.4.2 计算结果 |
| 3.4.3 参数分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于设施分层的消防站选址 |
| 4.1 工业园区应急设施协同选址 |
| 4.2 多层级应急服务网络建立 |
| 4.3 模型准备 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 模型假设 |
| 4.3.3 参数和变量定义 |
| 4.4 模型建立 |
| 4.5 算法设计 |
| 4.5.1 分支定界算法 |
| 4.5.2 模拟退火算法 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.6.1 小规模算例 |
| 4.6.2 大规模算例 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）考虑港口失效风险的班轮运输轴辐式网络优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 班轮运输网络研究现状分析 |
| 1.2.2 班轮运输枢纽选址问题研究现状分析 |
| 1.2.3 考虑节点不确定下研究文献分析 |
| 1.2.4 文献综述小结 |
| 1.3 研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 2 班轮运输网络相关理论基础 |
| 2.1 班轮运输网络航线相关理论 |
| 2.1.1 班轮航线网络类型 |
| 2.1.2 轴辐式网络类型 |
| 2.1.3 轴辐式网络选址模型介绍 |
| 2.2 枢纽港口面临主要失效风险界定与分析 |
| 2.2.1 部分失效风险分析 |
| 2.2.2 完全失效风险分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 班轮运输轴辐式网络枢纽港口部分失效问题 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 考虑枢纽港口部分失效问题描述 |
| 3.1.2 考虑枢纽港口部分失效模型假设 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.2.1 参数描述 |
| 3.2.2 模型变量 |
| 3.2.3 模型构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 班轮运输轴辐式网络枢纽港口完全失效问题 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 考虑枢纽港口完全失效问题描述 |
| 4.1.2 考虑枢纽港口完全失效模型假设 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 参数描述 |
| 4.2.2 模型变量 |
| 4.2.3 模型构建 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 考虑港口失效问题算法设计 |
| 5.1 主要启发式算法介绍与比较 |
| 5.2 考虑港口失效问题所用算法概述 |
| 5.2.1 粒子群算法(PSO) |
| 5.2.2 禁忌搜索算法(TS) |
| 5.3 考虑港口失效问题算法实现 |
| 5.3.1 粒子群算法设计 |
| 5.3.2 禁忌搜索算法设计 |
| 5.3.3 结合禁忌搜索混合式算法实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 算例分析 |
| 6.1 基础数据及参数设定 |
| 6.1.1 基础数据 |
| 6.1.2 算法参数 |
| 6.1.3 算法收敛图 |
| 6.2 考虑枢纽港口部分失效求解结果 |
| 6.3 考虑枢纽港口完全失效求解结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（6）连续设施选址:模型、方法与应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 连续设施选址中的几个要素 |
| 1.1 新设施个数 |
| 1.2 距离度量函数 |
| 1.3 目标函数 |
| 2 连续设施选址经典模型 |
| 2.1 Weber问题 |
| 2.2 Minimax问题 |
| 2.3 Multi-facility Weber问题 |
| 2.4 Multi-source Weber问题 |
| 2.5 Multi-facility minimax问题 |
| 3 连续设施选址拓展模型 |
| 3.1 不确定设施选址(Facility Location under Uncertainty) |
| 3.2 枢纽选址(Hub Location) |
| 3.3 竞争选址(Competitive Location) |
| 3.4 厌恶型选址(Obnoxious Facility Location) |
| 3.5 选址-路径(Location-Routing) |
| 4 连续设施选址常用方法与技术 |
| 4.1 共轭对偶(Conjugate Duality) |
| 4.2 全局优化(Global Optimization) |
| 4.3 不确定优化(Optimization under Uncertainty) |
| 4.4 变分不等式方法(Variational Inequality Approach) |
| 4.5 维诺图(Voronoi Diagrams) |
| 5 连续设施选址的应用 |
| 5.1 商业应用 |
| 5.2 公共服务 |
| 6 总结与展望 |
| (1)模型。 |
| (2)方法与技术。 |
| (3)应用。 |
（7）水铁联运枢纽选址及设计的全生命周期管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 既有研究统计与分析 |
| 1.2.2 国外研究现状综述 |
| 1.2.3 国内研究现状综述 |
| 1.2.4 既有研究分析述评 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 1.5 论文技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 国内外水铁联运发展概况分析 |
| 2.1 水铁联运基本理论 |
| 2.1.1 水铁联运概述 |
| 2.1.2 水铁联运分类 |
| 2.2 国外水铁联运发展概况 |
| 2.2.1 德国水铁联运发展分析 |
| 2.2.2 荷兰水铁联运发展分析 |
| 2.2.3 美国水铁联运发展分析 |
| 2.3 我国水铁联运发展概况 |
| 2.3.1 我国水铁联运发展历程 |
| 2.3.2 我国水铁联运发展现状 |
| 2.4 我国发展水铁联运基础设施分析 |
| 2.4.1 铁路基础设施条件分析 |
| 2.4.2 水运及港口基础设施分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水铁联运枢纽选址优化模型构建 |
| 3.1 水铁联运枢纽 |
| 3.1.1 水铁联运枢纽概述 |
| 3.1.2 水铁联运枢纽分类 |
| 3.1.3 水铁联运枢纽功能 |
| 3.1.4 水铁联运枢纽功能区划分 |
| 3.1.5 水铁联运枢纽作业及组织流程分析 |
| 3.2 选址问题概述 |
| 3.2.1 P-中值模型 |
| 3.2.2 有容量约束选址问题 |
| 3.3 水铁联运枢纽选址优化影响因素分析 |
| 3.3.1 成本类因素分析 |
| 3.3.2 运输时间因素分析 |
| 3.3.3 碳排放因素分析 |
| 3.3.4 规模经济效应的影响 |
| 3.4 水铁联运枢纽选址建模机理分析 |
| 3.4.1 选址优化建模方法分析 |
| 3.4.2 既有研究目标函数分析 |
| 3.4.3 约束条件分析 |
| 3.5 考虑不同运输模式的水铁联运枢纽选址优化模型构建 |
| 3.5.1 问题描述 |
| 3.5.2 模型假设及符号定义 |
| 3.5.3 相关函数说明 |
| 3.5.4 直达运输枢纽选址优化模型构建 |
| 3.5.5 双枢纽中转枢纽选址优化模型构建 |
| 3.5.6 混合运输网络水铁联运枢纽选址优化模型构建 |
| 3.5.7 模型形式化表示 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 算法设计与算例分析 |
| 4.1 算法设计 |
| 4.1.1 求解算法分析 |
| 4.1.2 禁忌搜索算法简介 |
| 4.1.3 算法设计策略 |
| 4.1.4 算法实现 |
| 4.2 算例背景 |
| 4.3 案例数据 |
| 4.4 求解结果 |
| 4.5 对比分析 |
| 4.6 灵敏度分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 水铁联运枢纽全生命周期管理研究 |
| 5.1 全生命周期及BIM技术概述 |
| 5.1.1 水铁联运枢纽全生命周期管理概述 |
| 5.1.2 BIM技术概述 |
| 5.1.3 BIM技术在水铁联运枢纽全生命周期管理应用分析 |
| 5.1.4 EPC理论基本概述 |
| 5.2 水铁联运枢纽工程的特点 |
| 5.3 现阶段水铁联运枢纽工程建设管理模式分析 |
| 5.4 BIM技术在水铁联运枢纽管理应用优势分析 |
| 5.5 基于BIM技术的水铁联运枢纽全生命周期管理流程设计 |
| 5.5.1 设计阶段应用流程 |
| 5.5.2 采购阶段应用流程 |
| 5.5.3 施工阶段应用流程 |
| 5.5.4 运维阶段应用流程 |
| 5.5.5 全生命周期管理应用流程 |
| 5.6 设计阶段BIM应用研究 |
| 5.6.1 BIM软件介绍 |
| 5.6.2 BIM软件建模流程 |
| 5.6.3 设计阶段BIM具体应用 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 节点运输方案 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）最大覆盖选址问题的一种降阶回溯算法（论文提纲范文）
| 1 问题描述 |
| 1.1 数学符号及解释 |
| 1.2 数学模型 |
| 2 子算法与数学性质 |
| 2.1 下界子算法 |
| 2.2 上界子算法 |
| 2.3 数学性质 |
| 3 降阶回溯算法 |
| 3.1 降阶子算法 |
| 3.2 回溯子算法 |
| 3.3 算法时间复杂度与对比分析 |
| 4 示例分析 |
| 5 结语 |
（9）跨境电商海外仓模式物流网络优化问题及方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展动态 |
| 1.2.1 跨境电商物流发展综述 |
| 1.2.2 海外仓模式发展综述 |
| 1.2.3 物流网络优化方法研究综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究目标 |
| 1.5 研究方案及技术路线 |
| 1.6 拟突破的难点 |
| 1.7 论文的创新与特色 |
| 1.8 论文组织安排 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 跨境电商国际物流 |
| 2.1.1 跨境电商物流概念 |
| 2.1.2 跨境电商物流模式 |
| 2.1.3 跨境电商新模式——海外仓 |
| 2.2 物流网络及国际物流网络模型 |
| 2.2.1 物流思想的演变 |
| 2.2.2 物流网络的概念及国际物流网络 |
| 2.2.3 国际物流网络模型概述 |
| 2.3 多目标优化算法理论 |
| 2.3.1 通用启发式算法 |
| 2.3.2 多目标进化算法 |
| 2.3.3 算法性能评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 海外仓模式下跨境电商国际物流网络模型 |
| 3.1 海外仓模式物流网络结构 |
| 3.2 跨境电商海外仓模式海运物流网络模型 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 参数定义 |
| 3.2.3 目标函数 |
| 3.2.4 海外仓模式跨境电商海运物流网络模型 |
| 3.3 跨境电商海外仓模式空运物流网络模型 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 参数定义 |
| 3.3.3 目标函数 |
| 3.3.4 海外仓模式跨境电商空运物流网络模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于权重向量调整的物流网络优化及在海运物流模型中的应用 |
| 4.1 背景知识 |
| 4.1.1 聚合函数 |
| 4.1.2 权重向量的生成 |
| 4.1.3 MOEA/D中均匀权重向量、均匀搜索方向、均匀Pareto最优解三者之间的关系 |
| 4.2 具有复杂Pareto前端的多目标问题及MOEA/D存在的缺陷分析 |
| 4.2.1 复杂Pareto前端的多目标问题 |
| 4.2.2 MOEA/D存在的缺陷 |
| 4.3 线性插入搜索方向策略 |
| 4.4 算法性能分析比较 |
| 4.4.1 算法的GD指标、S指标测试 |
| 4.4.2 算法的IGD指标测试 |
| 4.4.3 算法的HV指标测试 |
| 4.5 基于MOEA/D-AW算法的海运物流网络优化模型求解 |
| 4.5.1 设计算法编码及解码 |
| 4.5.2 案例描述 |
| 4.5.3 海运物流网络优化模型求解 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于方向向量插入的物流网络优化及在空运物流模型中的应用 |
| 5.1 支配受阻解(DRSs) |
| 5.2 α支配定义 |
| 5.3 α支配与NSGA-Ⅱ算法相结合 |
| 5.4 性能评价指标 |
| 5.5 不同α值的效果 |
| 5.6 α偏序和拥塞距离抽样 |
| 5.7 算法性能分析比较 |
| 5.7.1 算法的整体性能分析 |
| 5.7.2 算法的收敛性分析 |
| 5.8 基于α偏序高维目标优化算法的空运物流网络优化模型求解 |
| 5.8.1 案例描述 |
| 5.8.2 空运物流网络优化模型求解 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读博士/硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（10）考虑港口竞合及腹地运输路径选择的多式联运网络优化研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展及存在的不足 |
| 1.2.1 港口、运输方式及内陆港的选择 |
| 1.2.2 考虑港口竞合的内陆港选址 |
| 1.2.3 多式联运网络优化 |
| 1.2.4 相关研究存在的不足 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究思路及研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 多式联运相关理论 |
| 2.1.1 多式联运的参与者 |
| 2.1.2 多式联运网络优化相关问题 |
| 2.2 内陆港相关理论 |
| 2.2.1 内陆港可提供的服务 |
| 2.2.2 内陆港的分类 |
| 2.2.3 内陆港的投资建设者 |
| 2.3 竞合及博弈理论 |
| 2.3.1 企业竞争及合作 |
| 2.3.2 港口竞争、联盟及整合 |
| 2.3.3 非合作博弈 |
| 2.3.4 合作博弈 |
| 2.3.5 演化博弈及重复博弈 |
| 2.4 离散选择及优化理论 |
| 2.4.1 离散选择模型理论基础 |
| 2.4.2 优化理论基础 |
| 2.4.3 精确算法及求解软件 |
| 2.4.4 分散搜索-路径重连算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 港口竞争环境下腹地运输路径选择分析 |
| 3.1 腹地运输路径选择的影响因素分析 |
| 3.1.1 港口相关因素 |
| 3.1.2 内陆运输相关因素 |
| 3.2 港口竞争环境下的腹地运输路径选择 |
| 3.2.1 模型选择 |
| 3.2.2 港口竞争环境下腹地运输路径选择的巢式Logit模型 |
| 3.3 算例分析及模型验证 |
| 3.3.1 融合行为偏好及意向偏好调查的数据收集 |
| 3.3.2 可选路径及因素水平设置 |
| 3.3.3 极大似然估计 |
| 3.3.4 巢式Logit模型和多项式Logit模型的参数估计及对比 |
| 3.3.5 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 港口动态竞争及腹地运输路径选择的多式联运网络优化 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.1.1 港口规划腹地多式联运网络的动态博弈 |
| 4.1.2 托运人的腹地运输路径选择 |
| 4.2 港口动态竞争及腹地运输路径选择的多式联运网络优化模型 |
| 4.2.1 参数及决策变量 |
| 4.2.2 基于巢式Logit模型的效用函数及路径选择概率 |
| 4.2.3 模型建立 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 基于策略组合枚举的算法设计 |
| 4.3.2 基于剔除先决策者劣策略的算法设计 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 港口静态博弈和动态博弈均衡解对比 |
| 4.4.2 算法对比分析 |
| 4.4.3 竞争港口服务参数的影响分析 |
| 4.4.4 内陆港服务参数的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 港口合作及多货种路径选择的多式联运网络多阶段优化 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.1.1 多货种托运人的运输要求 |
| 5.1.2 港口合作后的腹地多式联运网络优化 |
| 5.2 港口合作及多货种路径选择的多式联运网络多阶段优化模型 |
| 5.2.1 参数及决策变量 |
| 5.2.2 目标函数计算 |
| 5.2.3 模型建立 |
| 5.3 算法设计 |
| 5.3.1 解编码及初始种群生成 |
| 5.3.2 带容量约束的多货种货流分配 |
| 5.3.3 参考集产生及更新 |
| 5.3.4 子集产生及贪婪路径重连 |
| 5.3.5 停止准则 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 多阶段和单阶段模型对比 |
| 5.4.2 算法有效性分析 |
| 5.4.3 多货种腹地运输路径选择对比 |
| 5.4.4 合作港口服务参数的影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、应用回溯算法求解多枢纽选址问题（论文参考文献）
- [1]基于大规模自然灾害的轴辐式应急物资调度网络设计与优化[D]. 汪栾. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]多层级多模式交通枢纽选址优化方法及应用[D]. 商晓婷. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]基于深度信念网络的闭环供应链网络优化[D]. 高秀秀. 沈阳大学, 2021(06)
- [4]工业园区应急设施选址研究[D]. 武兵. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [5]考虑港口失效风险的班轮运输轴辐式网络优化[D]. 王雅宁. 大连海事大学, 2020(01)
- [6]连续设施选址:模型、方法与应用[J]. 张苏,吴晨晨,蒋建林,吕一兵. 运筹与管理, 2020(05)
- [7]水铁联运枢纽选址及设计的全生命周期管理研究[D]. 侯耀文. 兰州交通大学, 2020(01)
- [8]最大覆盖选址问题的一种降阶回溯算法[J]. 彭大江,宁爱兵,尚春剑,张惠珍. 系统管理学报, 2020(02)
- [9]跨境电商海外仓模式物流网络优化问题及方法研究[D]. 林梦嫚. 浙江工业大学, 2020(08)
- [10]考虑港口竞合及腹地运输路径选择的多式联运网络优化研究[D]. 蒋晓丹. 大连海事大学, 2019(06)