复杂物流网络

复杂物流网络（共7篇）

复杂物流网络 篇1

物流技术是现代零售业成功与否的一大制约因素,物流技术作为现代社会运行与经济发展机制的重要因素之一,在国外得到较完善的发展,但在我国尚属新型学科。物流系统的复杂性、系统性、集成性使对其的研究困难重重,从定性到定量的研究更是由于影响因素众多而无法精确建模。物流网络的构建需要大量的决策数据,研究侧重不同则网络模式不同。

物流学作为一门交叉学科,在国内已有很多研究方法,主要有AHP法、运筹学方法、灰关联法、神经网络法、动力学方法等。但由于很多指标量化的困难性,大部分现有方法都停留在定性或定性与定量结合的基础上。本文拟从基于复杂网络构建的抽象物流网络而进行一些整体量化分析[1]。

1 模型建立

1.1 模型建立基础及特征

区域物流系统作为区域经济系统的子系统,根据区域的区位、产业活动、流通活动等特点,必须要有针对性的操作方案,其运行制约因素众多。以零售业为例进行分析,零售业整个运行机制中的影响因素最广一层包括产品、仓储位置、交通、经济、环保、技术等,现将这些因素定义为物流网络一级规划指标;而每个一级指标因素又包括许多二级指标因素。一是产品包括市场需求种类、市场需求量、产品的储存、产品的采购、产品的处理;二是仓储成本包括位置的选择、建筑成本、软设备的配置、内部硬设施建设、勤工人员配置成本;三是包括产品流动最优路线选择、适用交通工具选择及配置成本、交通工具科学调度成本、驾驶人员配置、交通动态规划人员配置、产品运输量核审;四是包括流动资金额度预算、固定资产金额、流动资金合理利用、市场经济制约因素、国家宏观调控机制;五是包括设备设施的可利用水平、设备设施的低污染无污染处理、产品售后冗余物及废弃变质产品处理、仓储周遭环境影响、顾客不文明行为处理;六是包括整体技术规划、分部门实施成本、技术人员配置、技术导向、技术执行。而二级指标因素又会有许多三级,四级等指标因素。依上述各级指标因素,现取其中150个指标建立复杂物流网络结构特征如下:一是以各级指标因素为节点,两节点之间如有制约关系则连边;二是各节点代表性不同,但均抽象看作只有拓扑特征的节点;三是因各节点间制约关系强弱不同,赋以边权,故该网络为加权网;四是因某些二级指标均属于同一一级指标,而二级或更次级指标之间也会有稀疏连接,故该网络应介于连通“卡夫曼世界”与“阳光浴室”之间[2]。

卡夫曼世界是指由一些完全连通的网络构成的复杂网络,它的特点就是局部网络全连通,而全连通网络之间又稀疏连接成一个大网络;而阳光浴室是指几乎不存在聚类的完全稀疏复杂网络;二者都属于网络的极端形式,而实际的、可行的网络应该介于二者之间。合理且成本低的物流网络应该是局部连通性较强,但大部分节点之间还是稀疏连接的,所以,也应该介于二者之间。

1.2 生成网络

依上述数据生成了网络G(150,902)(150个节点,902条边),该网络仅为抽象网络,具有一定的表征意义,如要指导真实物流运作,需将节点及边按实际需求赋予实际意义。

1)以各级指标因素为节点,两节点间如有制约关系则连边。如一级指标仓储位置的建立需考虑环保因素,则与一级指标环保有边连接,其他雷同。

2)边权的定义为各指标之间制约关系的强弱。如二级指标“产品的采购”受“流动资金”影响力较强,可将它们之间的边赋权为5(也表示两节点间边长,可按需要取值,也可以定义适当的权重函数),而受“交通成本”影响力稍弱,可定义边权为2。依上述解释可生成网络,见图1,图2。

2 模型分析

2.1 模型统计量分析

复杂网络常用的静态统计量有度分布、聚类系数、平均最短路径等[3]。度分布作为表达节点度的概率分布关系的统计量可以很好地表达节点之间的连接状况;而聚类系数表达的是网络节点的聚类现象,即边的连接是否有偏好,节点本身的定义是否影响边的连接等;平均最短路径主要是说明节点之间是否可达,若可达,存在多长距离等。依上述物流网络生成机制,需要了解网络的度分布和集聚系数,而研究平均最短路径则没有实际意义。

1)度分布。图3为上述复杂物流网络结构图中度概率分布双对数图。

在上图中进行数据拟合得到网络图2的度分布需服从p(k)~ak-!(其中!≈1.65)公式。从图3中可以看出,该图具有较明显幂率尾的折线图特性,所以,不论从图上看还是从拟合结果看,网络图2的结构都具有较明显的无标度特性[4]。

2)聚类系数。用网络分析软件UCINET6.0计算得网络图2的聚类系数为:

即表示网络具有较大的聚类系数。

3)节点凝聚力。物流系统有很多的制约因素,对其规划需要大量的决策数据。而不同因素对整个物流系统的运行有不同的影响力,需要了解哪些因素是影响力较强的,会影响整个系统运行效率及运行成本;哪些因素又是影响力较弱的,不会对系统运行有很大影响。故引进新的网络统计量——节点凝聚力系数以便对各制约因素对整个物流系统的影响力做定量分析,从而制订出更合理、科学、有效的物流运作方案。

节点凝聚力系数:用字母Jn0表示某节点n0的节点凝聚力系数,其计算公式定义为

式中:kn0表示节点n0度数;k'n0表示节点n0的一级近邻点度数总和;N表示网络总节点数。

若某节点的连接边含权时,

则Jn0=[kn0+wn0×0.6+(k'n0+w'n0×0.6)×0.8]/N,(2)式中:wn0和w'n0分别为节点n0的含权边的权重和一级近邻点含权边的权重。

由上述计算公式得出上述复杂网络结构中,节点凝聚力最高的是节点38,其节点凝聚力J38=0.26;节点凝聚力次高的节点分别为:J36=0.12,J66=0.097。而其中节点38为“流动资金合理利用”;36为“产品的采购”;66为“技术执行”。

2.2 模型分析

从上述模型统计量数据分析可看出该物流网络具有较明显的无标度特性,即节点度分布不同于随机网络和小世界网络模型的均匀分布,节点具有不同的影响力及重要性,而这些数据及网络图本身也表现出了明显的小世界性质[5],所以可以认为该网络是属于无标度网络模型。当然,由网络的生成过程看,它是一个静态复杂网络,不同于BA无标度网络模型。而节点凝聚力系数统计量的引入则能明确显示出哪些指标对于整个物流系统的运行是至关重要的,应当首先考虑。

1)统计得出。在众多影响因素中,“流动资金合理利用”是更为重要的网络运行影响因素,这个也比较符合客观实际,物流系统运行中的很多制约因素都是需要合理配给流动资金的;而次要的则有“产品的采购”“技术执行等,这些较次要因素也是保证物流系统正常运作的脉络因素。通过以上分析过程,把影响物流系统运行机制的各种因素的节点凝聚力系数求解出来,并建数据库保存,以后通过查询数据库数据即可对物流系统的运行进行合理科学的指导,并加以改进。

2)按照上述方法建立了一个比较粗糙的复杂加权物流网络,但该网络也显示出了较明显的无标度特性:少部分节点度数远远高于绝大部分的节点度数;度分布概率在双对数坐标下显示了较明显的幂律特征,其幂指数为1.65,也非常接近无标度网络模型。而作为一个不断演化的物流系统来说,无标度网络增长、择优连接的演化性质也可以调节指导物流网络的科学演化,从而使得物流成本能够更科学合理地得到应用。

3 结论

运用复杂网络理论于物流系统建模中是基于二者的极其相似性,均属于复杂系统研究范畴,而复杂网络是研究复杂系统科学的新型有力工具。可建立网络数据库,将各指标的各统计量结果存入,以备随时调用。在物流系统建模中,复杂网络是一个比较合适的工具,首先,物流系统是一个开放的复杂巨系统,而复杂网络正好是研究复杂系统的专门工具;其次,复杂网络的基本统计量都是基于网络整体性态而言,其指导具有全局性、整合性,不同于其他系统研究工具;第三,复杂网络生成的灵活性,广适应性。网络节点、边的定义非常灵活,并不局限于真实拓扑网,可用来构建很多抽象关系网,进而便于作一些真实系统的内涵分析。

参考文献

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[5]Reka Albert,Albert-Laszlo Barabasi.Statistial mechanics of complex networks[J].Review of Modern Physica,2002(20):74-76.

复杂物流网络 篇2

随着经济全球化的发展,海关面临着业务量激增与监管资源相对不足的矛盾,使得海关在管理实践中必须贯彻风险管理理念,使用风险管理方法。复杂网络的理论和方法因其科学性和适用性可以为海关风险管理提供依据和参考,探索使用该方法对于研究海关物流监控网络风险的产生机理、探索预防海关物流监控网络风险、实施应对策略及完善现代海关物流监控网络都有所裨益。

二、基于复杂网络的海关物流监控网络风险识别与控制

(一)理论基础

物流监控是对海关监管的货物、运输工具、海关监管场所等通过有效的信息监控和实体监控手段,对进出境环节运转过程中的装卸、移位、仓储、集港、转关交付等实施全方位的监控和管理。

复杂网络研究理论建立在将一些真实的网络系统抽象成一些节点和线条形成的网状结构的基础上,节点和线条分别代表研究对象个体和个体之间的联系。这些网状结构可以描述很多真实的网络系统,如社会关系网络、因特网、交通运输网等。节点的度(节点连接的边的总数目)等统计性质、复杂网络的无标度、小世界等特性也表明了不同的网络内部结构和系统功能。

海关的物流监控部门和监控的企业之间,因为业务联系也形成了复杂网络的关系。海关面临有效把关、截获风险及物流顺畅、通关便捷两方面要求,在工作中引入了越来越多的风险管理方法,复杂网络方法在海关物流监控风险管理系统中也能得到良好的应用。

(二)海关物流监控网络的复杂网络特性研究

随着国际贸易环境的变化和生产技术的进步,国际贸易货物不断增加,新型风险不断出现,使海关物流监控网络向更加复杂化和多元化的网状结构发展,越来越具有复杂网络的特征,主要体现在以下几个方面:

一是海关物流监控组织结构的网络性。在海关物流监控网络中,企业之间、海关与企业之间有着复杂的业务往来,形成了具有交互关系的网状拓扑结构。这种结构上的网络性为复杂网络理论方法在海关物流监控网络风险研究中的应用提供了最基本的支撑条件,也包括了节点的风险因素之间的关联以及各节点之间相互作用的动态演化过程。

二是海关物流监控网络的复杂性。海关物流监控系统内部和外部环境的各种不确定因素带来的动态变化是导致复杂性的主要原因。首先,从海关物流监控网络的内部看,整个系统时变的发展(如新货物进入某海关物流监控系统)或萎缩(如企业由于运输方式变化脱离某海关物流监控系统)等是动态变化过程,而且组成该系统的每个基本要素,如系统中某个企业在货物、技术等方面也会产生动态性变化行为,更进一步刺激了系统整体的动态变化;其次,从海关物流监控的外部环境来看,国际贸易需求的变化、政策法律的完善等环境变化都会对海关物流监控系统本身造成巨大影响,从外部对系统的动态变化起到助推作用。

三是海关物流监控的系统性。虽然海关物流监控的每个企业基本都是独立的决策主体,具有自身的运作管理模式和利益需求,但同时每个企业的生存发展又离不开与其他企业在实物、信息、资金等方面的交互和利益上的博弈,使得海关物流监控成为一个具有自组织、自适应、协作演化等特点的网络系统。

海关物流监控网络的不确定性和复杂性使得传统的分析方法已不能较好地对当前规模日益扩大、运行机制日益复杂的海关物流监控网络进行研究,而海关物流监控网络在构造方面具有复杂网络特点,可以用复杂网络理论和方法进行研究。

(三)海关物流监控网络风险的产生机理

物流风险的出现对海关物流监控网络提出了稳定性和适应性的要求。为应对风险,首先要分析风险产生机理,主要包括以下三个方面:

1. 海关物流监控网络效率的影响

海关物流监控系统效率的影响体现在先进风险管理理念的应用节省了海关的监管成本(如减少了物流监控关员配置),但同时也使得海关物流监控系统因为太过于注重通关效率和减少成本而在面对突发事件时变得过于脆弱。一旦风险确实发生,物流监控关员人手过少,往往会给海关物流监控系统造成影响和损失。应对这样的问题,可以在分析物流监控系统的脆弱环节之后设计弹性灵活的海关物流监控系统,必要时可以调剂人员并保有适当的人员冗余(富裕配置)。另外,海关物流监控系统的高通关效率也使得整个网络的一体化更加明显,即网络中任何节点的风险都能够快速地在整个网络中传播和累积。

2. 海关物流监控网络无标度特性的影响

海关物流监控网络是无标度复杂网络,具有明显的结构非均匀性,即绝大多数的节点度相对较小,而有少量的节点度相对很大。其具有两个重要的生长特性:一是增长特性,即海关物流监控网络规模是动态扩大的,即总会有新的货物加入;二是优先连接特性,即海关物流监控网络中新加入的货物更倾向于与那些在网络中地位重要的节点,即度较大的企业相连接,达成合作关系。

无标度的海关物流监控网络的非均匀性也使得网络在面对特定的突发事件时具有高度的脆弱性:某些度较大的节点产生风险时,其他与之合作的节点或具备类似条件的节点也有可能产生类似风险。而与无标度特性相伴的小世界特性又使得这种风险所带来的影响在整个网络中传播的速度非常快。

3. 海关物流监控网络相继风险

借鉴相继故障的概念,海关物流监控网络的相继风险指的是在该网络中,一个或少数几个节点的风险通过节点之间的业务连接关系引起其他节点的风险。风险的产生因素主要包括两类:一是宏观政治经济环境因素,如市场价格、贸易壁垒、国家税收和贸易管制政策以及经济形势等会对企业行为产生影响,诱发走私违法行为;二是企业自身因素,如企业领导者的个人品质、内部管理控制体制、企业经营状况、信用等级等,决定着企业在面对走私违法利益诱惑时的行为选择。

一旦网络中一个企业在面对违法利益诱惑时作出不当的行为选择,那么与之相连接的或具备相同或类似条件的其他企业也有可能会做出违反海关法律规范的行为,导致海关物流监控网络整体产生风险。这个过程在海关物流监控网络中不断进行,从而导致了风险的扩散,引发相继风险故障。这就是海关物流监控网络会因为局部的小风险而产生大面积风险故障,甚至造成整个海关物流监控网络中断的机理。

三、基于复杂网络视角的海关物流监控网络风险管理策略

从复杂网络的视角出发,海关物流监控网络应主要从两个方面进行风险管理,首先在风险发生前预防,其次在风险发生后进行应对。

(一)海关物流监控网络风险的预防策略

1. 增加海关物流监控系统“冗余”

海关物流监控网络的脆弱性使得网络容易发生中断。最有效的预防方法是在海关物流监控系统中保持超过需求均值的一定“冗余”,来临时满足对海关物流监控风险的紧急需求能力,适当地给海关监管部门预备一些人力物力资源,应对突发事件而导致的需求变动,以维持海关物流监控的正常进行。这种“冗余”可以通过人员调剂、查验外包、协查武警协助等方式实现,可使急剧上升的物流需求得到一定程度的满足,使海关有时间做出恢复计划和采取行动。但这是一种临时性措施,涉及运营成本,使用时应把握好度。

2. 降低海关物流监控网络的非均匀性

无标度特性带来了海关物流监控网络的非均匀性。该网络中存在一些度很大的节点企业,这些企业一旦因遇风险而中断,就会对整个网络的正常运行产生巨大影响,成为海关物流监控网络脆弱性的重要来源。海关物流监控部门可考虑降低网络的无标度性,即通过政策引导,使一些小规模的企业加入到网络中来,这些小企业的度比较小,它们的风险概率也会相应降低,这样整个网络的度分布趋于均匀,节点中断对整个海关物流监控网络的正常运行造成的影响则会较小。

3. 海关物流监控网络的“免疫”策略

为避免海关物流监控网络受到风险攻击而导致中断,需要选择合适的“免疫”策略。“免疫”是指海关针对被选取企业采取法律法规政策宣讲,提高风险管理意识,提高规范作业能力,包括评估企业经营状况和信用等级、提高从业人员素质、完善行业规范等方法。可以通过构建双重随机免疫网络来保护海关物流监控网络的正常运行,再通过目标免疫来有选择地加固特别重要的节点企业。

(1)双随机“免疫”。双随机免疫是指在海关物流监控网络中对已经受到随机免疫的部分节点再随机选取部分节点施加二次免疫的策略。首先随机选取一部分企业进行第一次免疫,然后再从每个已被第一次免疫的企业中随机选取一个跟这个企业有连接(如直接合作关系)的邻居企业进行免疫。通过双重随机免疫,整个网络就可以实现在尽量减少成本的前提下,将遭受突发风险引起中断的概率降到最低。

(2)目标“免疫”。根据无标度的特性,可以在海关物流监控网络中进行有选择的目标免疫,即选取少量几个度最大的核心企业或重要企业,增强其风险管理意识和规范作业能力。只要这些核心企业在海关物流监控网络的突发风险概率降低,风险在网络中传播的主要路径就被切断,整个海关物流监控网络中断的概率就会大大降低。

(二)海关物流监控网络风险的应对策略

1. 控制海关物流监控网络中的重点企业

控制海关物流监控网络中的重点企业的基本思想,是由于海关时间精力限制,仅对网络中的部分重点节点直接加以控制,通过重点节点达到抑制整个网络的变化的目的。发生突发风险后,海关可以选取网络中度较大的即相对重要的几个企业,针对突发事件对其进行专项整治,增加这些企业应对风险的能力,通过这些专项整治的威慑力和宣传扩散作用,将规模庞大的海关物流监控网络稳定到平衡点,抑制突发风险的传播,从而获得对于网络的牵制和控制效果。

2. 做好海关物流监控网络中“弱连接”关系的应对

美国学者Granovetter认为,在复杂网络中一些看上去应该紧密联系的节点之间的关系反而不如那些弱连接的关系更能发挥作用,从而得出了一个组织节点相互间最密切的社会关系并不是“强连接”,而常常是“弱连接”。“弱连接”虽然不如“强连接”那样坚固,却具有低成本和高效率。应用到海关物流监控网络中,海关应重视那些度不够大,或其他海关监管区内的“弱连接”企业,平时应搜集这些企业的资料并将它们放进应急预案中。在这些企业通过转关、属地申报等方式或区内企业与之合作出现跨关区的涉嫌违反海关法律法规活动时,借助它们作为突破口,可能会在海关物流监控风险控制过程中取得意想不到的效果,从而更好地应对中断,维持海关物流监控网络的正常运行。

四、结语

海关物流监控是海关监管和国际物流链条中的一个重要组成部分,利用风险管理方法,系统准确地对海关物流监控中的风险进行分析,可以为海关及时确定重点物流监控对象并选择最恰当的风险管理对策。在海关物流监控系统中,采用复杂网络研究方法,找出海关监管重点,能够有效使用有限资源,避免风险产生,强化海关监管和服务,能够使海关充分发挥为国把关职能,保证国际物流安全顺利运行,进而保障国民经济安全。

摘要：目前我国海关面对业务量激增与监管资源不足的矛盾,在实践中必须加强风险管理。运用复杂网络相关理论与方法对海关物流监控风险因素进行分析,从预防和应对两方面得出海关物流监控网络风险管理策略,为我国海关开展物流风险管理作有益探索。

关键词：海关物流监控,复杂网络,风险管理

参考文献

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复杂物流网络 篇3

1.1 复杂网络理论的历史与发展

早在18世纪中期, 而立之年的天才数学家欧拉创作了他最著名的论文——《哥尼斯堡的七座桥》, 开创了网络研究的先河。从此数学中又多了一个新的学科——图论与几何拓扑, 这也标志着数学研究进入了一个崭新的时代, 而欧拉也被誉为图论之父。

在1969年前后, 数学家在原有的图论基础上相处了一种全新的网络构造方法。在这种方法下, 两个节点之间的连边变成了一个根据概率来决定的问题, 根据这一理论, 索洛莫诺夫等数学家建立起了另一个里程碑意义的复杂网络模型——ER随机网络基本模型。随着时代的不断发展, 人们对于复杂网络理论的认识也越来越丰富, 开始向更多的方面探索。在20世纪末至21世纪初的几十年间, 数学家们采用了更多实验的手段来对复杂网络理论进行研究。在不断地试验中研究人员发现, 现实生活中的网络虽然与规则网络和随机网络都有一定的联系, 但却呈现出一种两者不具有的特征性的网络。就好像你发现身边很多朋友的朋友又恰好是你的朋友, 这样就属于一种特征性的网络。根据这一理论, 美国数学家沃特斯教授于1998年提出了有关小世界网络模型的理论, 这一理论实现了规则网络向小世界网络的过度。在进一步的实验探索中, 发现小世界网络在众多领域都是存在的, 比如在细胞中就有小世界理论的体现和分布等。

1.2 复杂网络的交通网络应用研究现状

随着当今社会的不断发展, 人们生活水平不断提高, 交通已经成为了越来越多的人关注的问题, 而交通网络系统也越来越复杂和庞大。有关交通网络的建设和管理需要复杂网络的相关方法, 也就是说复杂网络是一个研究交通网络的工具, 这为复杂网络的进一步研究打下了坚实的基础。有关复杂网络的研究最早源于欧洲, 我国在这方面的研究起步较晚, 但随着我国经济的飞速发展, 有关复杂网络的研究已经得到了越来越多的重视。而城市交通网络作为交通系统的重要部分, 其相关理论越来越丰富、发展也越来越迅速。

交通网络是一个复杂的、综合性的网络, 需要与其它很多学科产生交集, 在使用复杂网络研究城市交通网络方面需要考虑到地理、生态、人文等多方面的因素。交通网络的研究初期, 一些学者根据地理分布的相关内容, 并结合地理学的相关方法发现了早期城市交通网络存在分形结构和自发性等方便的特点。随着复杂网络的应用, 结合前人的研究成果, 如今的研究人员开始从更本质的方面来研究城市交通网络, 通过对偶法和原始法两种研究方法, 开始对城市街道节点分布、街道是否有交叉关系等方面来对城市交通网络进行研究, 从而获得了更全面、准确、系统的数据。

2 城市交通网络研究现状

城市交通系统是一个复杂的开放性系统, 这个系统主要是由管理系统、道路系统以及流量系统3个部分组成。城市交通网络有城市道路上的各个交叉路口以及街道组成, 在这里, 每个交叉路口相当于一个节点, 而每条街道则相当于边, 通过这样的类比将城市的交通变成了一个复杂加权网络。

下面两幅图分别是上海和北京的城市交通系统结构图。现在, 复杂网络在城市交通的应用已经受到了广泛的关注, 通过类比的方法将城市交通变成抽象的复杂网络, 对其进行更精确的分析和研究已经成为了一个新课题。

由于城市交通系统有众多的因素存在, 因此构成了一个庞大的城市交通系统。而复杂网络是研究复杂系统的一个主要研究手段, 因此将复杂网络应用在城市交通网络上能够让两者之间形成互补, 让复杂性网络的优势能够充分发挥, 这样就成为了复杂网络在城市交通网络应用上的一个主要原因。在国外很多科学家通过复杂网络与其它网络系统的结合进行了长时间的研究, 并取得了多方面的突破, 但在城市交通方面还很少有人进行研究。

3 未来研究主题

虽然城市网络简化了城市交通网络很多方面, 并且为城市的管理和建设带来了很大的方便。如今城市的不断发展和扩充, 城市交通网络也变得越来越复杂, 需要掌握的知识和技术越来越多。因此, 在交通的网络复杂性的问题上要注意对结构、时空、流量等多方面的变化, 随着复杂网络在城市交通网络上的不断发展和改进, 城市交通网络会越来越完善和进步, 研究的重点也会做出相应的调整。在笔者看来, 今后的研究主题可能主要围绕在以下几个方面。

3.1 城市交通网络中Hub点的确定

早先的城市交通网络中对于城市安全方面没有足够的重视, 但经过美国“911事件”之后, 国家和城市安全已经引起了人们的高度重视。利用复杂网络的一些技术在恐怖袭击之前进行及时的预防和保护成为了城市交通网络中的重要部分。

要从事这方面的研究和探索首先要在网络中寻找Hub点, 也即是关键地点。这些地点是城市交通网络操作中的难点, 也是进行城市交通安全的前提条件。对城市交通中Hub点的确定能够有效地预防恐怖袭击的发生, 同时也能够为网络交通设计提供足够的便利。在Hub点的确定方面的研究我国已经有了一定的成绩, 接下来需要让Hub点和城市交通网络更加明确和平衡, 使Hub点的确定更加准确。

3.2 平衡城市交通网络时空分布

城市交通网络的另一个难点在于时空分布的变化。由于城市处于不断的变化当中, 因此城市交通网络在时间和空间上都存在很大的变化, 而现如今的城市交通网络必须要及时准确地记录下这些变化, 这样才能够及时、有效地反应城市的情况。此外, 根据及时、准确的城市交通网络, 可以对城市未来的发展进行准确的规划, 为城市未来规划提供了充足的依据和参考。通过这样让未来城市交通在时空分布上更加合理。

3.3 有效预防交通堵塞

随着城市车辆的不断增多, 城市中交通堵塞的现象越来越严重, 而交通堵塞会为城市的居民出行造成很多不便, 不仅大大降低了道路的运输效率, 更有可能对人身和车辆安全造成危害。因此如何有效地预防交通堵塞已经成为了城市交通网络的一个首要问题。

城市交通堵塞的产生主要是由3个方面造成的:①暂时路障, 由于城市的道路需要定期的进行护理和施工, 因此会造成个别路段不能通车, 通过城市交通网络能够对相关路段的施工进行提前规划, 这样就能有效地减少施工路段的拥堵现象;②永久能力瓶颈, 这主要是由于道路的运输能力不足造成的, 通过城市交通网络对这些地方进行及时客观的评估, 并对其进行相应的拓宽等;③随机波动, 随机波动主要受到一些不确定因素的影响, 可能会在某一特定时间和特定地点出现拥堵的现象, 通过城市交通网络能够对这些地点的拥堵情况作出及时反馈, 这样能够让交通部门及时的采取应对措施。

3.4 城市交通网络稳定性与可靠性

城市交通网络由于具有重要的价值, 一旦出现混乱就会造成严重的后果, 因此对可靠性和稳定性都有很高的要求。城市交通网络一旦出现失效的现象, 就会给其它网络系统造成巨大的压力, 最终会对整个城市网络造成破坏。所以, 首先, 在城市交通网络上要不断进行更新和检查, 保证其稳定的运行;其次, 要提前制定周全的方案, 一旦出现城市交通网络混乱的情况能够迅速进行补救, 让损失降到最低。

4 结语

21世纪是一个信息爆炸的世纪, 只有复杂性的学科才能够全面快速地发展, 而城市交通网络结构在新世纪的发展也一定要与时俱进, 充分地融合其它学科的相关内容, 在理论上要做到对城市交通网络进行更全面和深入的探索。更好地提高城市交通的承载能力, 让交通资源的利用达到最大化, 让我国的城市化建设更加的合理、有效, 也能够进一步促进城市的发展。

摘要：通过对复杂网络理论的发展以及现状进行阐述, 详细说明了复杂网络的发展历史及其在当今社会城市交通网络方面的应用;通过对城市交通网络的相关描述指出了城市交通网络的特点, 例举了相关研究成果, 并对今后复杂城市交通网络在城市交通网络中的研究主题进行了展望和总结。

关键词：复杂网络,城市交通网络,研究主题

参考文献

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复杂物流网络 篇4

1 区域物流系统研究现状与问题的提出

西方学界在20世纪50年代以后开始重视物流系统的区域经济效益研究, 并将物流系统建设与区域开发联系起来, 关注区域物流系统的效率、资源的整合配置与利用、物流政策协调, 以及区域可持续性发展等问题, 物流创新是其中一个关键环节和重要研究课题, 并作为一个综合、开放的社会化过程, 研究环境、产业结构、生产模式以及技术等因素对物流企业、企业物流活动和供应链物流创新与变革的影响。但这类研究的出发点多为企业创新策略和发展战略服务, 而从中/宏观角度整体把握物流系统创新和发展的研究并不多见。

以中国为代表的发展中国家在走向区域物流现代化的过程中, 并非在简单的重演西方所经历的物流产业的演进阶段, 存在着其独特的创新内容和演化机制。众多国内学者已经针对我国区域物流的构成、创新与发展问题分别从微观、宏观及特定区域展开了一系列相关研究, 如董千里等人 (1998) 提出采用企业集团和多企业聚合等方式是实现区域物流系统化的有效手段;马立宏 (2002) 的研究认为我国应构建以城市为核心的点轴型区域物流发展体系;赵黎明、徐青青 (2003) 指出区域现代物流体系构建的三大支持平台, 以及区域物流系统空间演化的六大规律;刘秉镰 (2004) 对区域物流内涵以及物流需求构成进行了探讨, 提出能够应用于区域研究的基于产业关联的物流需求测算方法, 并构建了物流业与城市产业关联的投入产出模型;桂寿平等人 (2005) 利用灰关联理论定量分析区域物流的影响因素;宋健坤 (2004) 的研究指出促进增长型系统是中国区域物流发展的主要改革战略, 并提出了“系统性双向耦合模式”的中西部地区物流产业增长模式。随着经济发展区域化趋势的日益明显, 物流业的创新、发展与区域经济增长之间的关系不断增强。众多学者认为, 在现有研究基础上, 关于区域物流理论的研究焦点在于区域物流增长机理和区域物流框架体系上取得突破。这需要链接微观与中/宏观领域, 并相应增加对区域物流政策的研究, 关键之一需要对区域物流系统创新机制与演化机理的洞悉, 而目前这一领域尚缺乏系统深入的研究。

2 理论基础与研究视角

2.1 复杂适应系统 (CAS) 理论与区域物流

1994年, 霍兰 (Holland) 教授在多年复杂系统研究的基础上, 以“适应性造就复杂性”为基本观点, 提出了关于复杂适应系统 (Complexity Adaptive System, CAS) 比较完整的理论, 之后经过多位学者的充实, 成为人们研究复杂系统的主要手段。复杂适应系统理论和基于Agent的模型已在众多学科中的复杂系统研究中得到应用, 如经济、生态、认知、管理等科学研究等, 取得了一定的研究成果。2004年, 王飞跃、戴汝为等八位著名学者联合提出利用复杂系统理论研究城市交通、物流和生态综合发展问题的总体思路, 建立三者综合发展的理论和方法体系[1]。

区域物流本身是一个复杂的体系, 具有复杂适应系统的诸多特征, 如层次性、开放性、聚集性、自组织、自适应、协同演化等, 是一个多主体的复杂适应系统。CAS理论认为系统演化的动力本质来源于系统内部, 由微观主体的相互作用生成宏观的复杂性现象, 其研究深度不仅限于对客观事物的描述, 更着重于揭示客观事物构成的原因及其演化的历程[2,3]。借助CAS理论和方法, 能够深刻揭示区域物流系统创新及其演化的历程。

2.2 复杂感知反应系统 (SARs) 理论与区域物流创新与演化

复杂感知反应系统 (Sensitive and Reactive System, SARS) SARs是一类具有感知反应现象和行为的特殊复杂系统, 其边界具有多变、易变的特点。当环境条件和系统结构条件达到某种组合时, 系统的边界有可能发生扩张或收缩, 从而形成一个具有不同规模、不同特性的新系统。SAR系统理论以系统演化作为研究的中心任务之一, 认为开放系统的复杂性是由系统与环境之间的相互作用关系产生的, 而这种相互作用关系最集中的体现在系统边界上, 因此必须把系统、环境以及边界三者一起放到一个更广泛的全系统中进行处理;在全系统中由于本体系统与环境系统之间复杂的相互作用, 因而本体系统的边界就成了一个具有丰富层次的“色谱边界”, “色谱边界”的层次性由有关要素的感知反应强度决定, 感知反应临界带不同宽度的分布及其组合确定了系统的演化方向和演化道路[4]。

区域物流创新与演化的过程同时具有其自身的特点, 借用Stacey等人 (2000) 的观点[5], 区域物流系统和区域内其他产业系统及环境构成共同演化的大系统, 并在创新和学习中为区域经济发展做出贡献;同时, 由于与区域内其它产业、经济实体的高度结构关联使得区域物流与区域环境的关系不能仅简单描述为系统与环境的二元关系。因此在研究中需要一方面引入认知科学的认知发生论观点, 将区域物流系统看作是由很多具有不同创新信念和期望的主体组成, 用一种基于认知的观点来描述区域物流创新系统, 如各种信念、期望, 以及基于这些信念和期望的决策、创新战略规划和行动等;另一方面通过融入复杂系统感知反应系统理论的内核, 将传统二元的系统与环境研究, 转化为三元的区域物流本体系统、感知反应边界 (创新边界带) 、区域环境的研究, 探索区域物流创新机制以及系统演化的时间旋进、空间旋进、环带边界特征与规律。

2.3 “规划经济增长极”概念和方法与区域物流设计规划

规划经济增长极的概念和方法是将一个国家或地区的交通运输政策作为一种经济活动空间分布政策的工具[6]。从空间分布角度看, 现代经济的发展总是首先在运输资源相对丰富的地区或区域形成经济增长极, 经济增长极之间通常都存在较强的相互作用, 并在它们之间形成“经济场”, 从而对它们之间的地区和其他地区产生经济极化作用, 带动整个经济更有效有序的发展。就区域层面来说, 区域物流系统是区域经济发展和空间扩展的载体和主要力量之一, 通过区域物流系统的设计与规划, 使之促进经济增长极生成与发展并使区域的产业结构合理化, 为技术创新作用发挥和经济增长铺平道路。

3 基于复杂系统观的区域物流系统创新与演化

3.1 两类协同进化路径

协同进化作为现代生态学的一个重要的发展观, 因其特别适合于复杂进化系统的动态描述, 已在不同层次上被应用。已有的研究表明, 协同进化对于解决系统内部各单元之间既冲突又相互依赖的问题具有很好的指导意义。在区域物流系统创新与演化过程中, 呈现出两类协同进化路径:

首先, 区域物流作为一个复杂适应系统, 作为其主体要素的物流企业的自组织能力和学习能力形成了对环境适应、发展的能力以及竞争力。系统内部是一种协同进化关系, 维持系统稳定性的主要因素是各成员在利益上的相互妥协而形成的利益相对一致性。在知识经济社会中, 物流企业的协同进化表现为“竞合关系”, 一方面通过合作扩大资源和市场的规模, 共享信息资源和基础设施, 并提高其学习能力, 解决产业集中度低、过渡竞争、市场自我组织能力差等问题;另一方面, 协同进化并不排斥竞争, 促进协同进化的竞争并非是两败俱伤的恶性竞争, 而是表现为物流企业核心竞争力和学习能力的竞争, 如技术领先地位、新市场开发等方面。

其次, 将物流作为区域经济发展的一个要素, 由于物流产业与其他产业存在着高度的结构关联, 区域物流的发展呈现出与其他产业和环境协同进化的关系。区域经济发展过程中物流产业在产业结构中处于关键环节, 它的发展对于理顺产业结构、利用结构效应推动现代经济增长具有重大意义。产业结构关联的基础是产业之间的生产技术联系, 而这种联系是通过产品的运动来实现的, 即通过中间产品的使用 (消耗) 及其使用程度使产业之间发生相应的生产技术联系。在技术进步这一要素推动区域经济增长时, 物流业自身的技术水平对产业结构关联水平有很重要的影响。物流业的发展一方面可以提高自身技术水平, 另一方面其发展使得经济结构合理化, 有助于技术的扩散, 提高整体技术水平, 进而推动区域经济的发展。

3.2 感知反应边界 (创新边界带)

根据复杂感知反应系统理论的观点, 区域物流系统与环境存在着物流、信息流和感知反应流的输入输出关系, 分别对应着物质结构、信息结构与感知反应结构。区域物流系统与感知反应边界及区域环境构成一个全系统, 感知反应边界孕育系统创新, 降低系统创新过程中的“摩擦成本”。

区域物流系统在区域环境作用下通过感知反应边界不断进行系统结构的调整和演化。一方面体现在区域物流系统对区域成本、资源、市场、产业、聚集效应、基础设施、制度要素等方面的感知与反应, 实现区域物流与区域经济、社会要素的协同;通过物流联盟、物流园区、供应链协同等方式进行系统创新及扩散。实现区域物流的组成形式与区域经济、社会状况的适应, 最终能够实现降低交易费用, 提高物流主体经济效益的目标。另一方面体现在物流产业正在不断与服务业、制造业和其他产业进行产业融合, 产业价值链不断被解构和重组, 新型业态不断涌现, 新型企业组织结构不断演进, 如第三方、第四方物流集成商的产生。而区域物流系统在空间上表现为空间配置方式的变化, 与相关经济及制度要素结合产生了物流空间层次的演化, 如物流中心城市、交通经济带、物流网络、物流圈, 产生了物流经济的聚集性经济优势。

3.3 系统创新与演化的动力

(1) 社会经济动力。

借助协同学理论, 区域物流形态的变化是受区域间分工贸易、区际产业转移、区域经济的结构规模和效率等序参量决定的[7]。这些因素最终以市场需求、资源需求与竞争、技术进步方式推动区域物流系统创新与演化。在推动区域物流创新与演进的动力体系之中, 资源与需求拉动是根本性的, 同时物流业作为一个对科学技术依赖程度较高的行业, 以电子商务为代表的信息技术应用正在创新物流产业的业态, 引起传统物流向现代物流的转变, 顺应物流需求多元化、个性化、“一站式”服务的发展趋势。

(2) 产业间协同动力。

物流业已经在各个层面与其他产业进行对接和联动, 在产业边缘地带激发出各种新的产品和服务方式, 以行业实践丰富产业融合的内容。产业间协同和融合不仅激发了创业精神, 促进区域物流新型业态和新型组织的出现, 而且促进物流企业在特定空间的聚集, 以竞争合作的方式推动科技创新和组织创新。

(3) 产业内动力。

创新收益和提高核心竞争力是推动物流企业进行创新的最根本动力。而创新过程实际上是一个系统的过程, 不仅依赖于特定机构的表现, 而且要依赖于它们作为知识生产和使用系统中要素相互之间的作用, 以及它们与社会制度 (如价值、观念、法律制度等) 的关系, 促使创新系统化并向协同进化方向发展。其中区域物流创新联盟的形成和有效管理, 是促进区域物流系统发展和演进的重要策略之一。区域物流创新联盟的形成及有效管理方式, 包括政府主导型、产业牵引型、产学研拉动型, 会根据各区域特点和区域物流系统发展阶段情况不同而有所不同。

此外, 根据复杂适应系统理论观点, 区域物流系统的制度体系是信息、标识和积木的重要载体之一[8]。区域物流系统的制度体系及其创新, 包括基础制度、核心制度和保障制度及其创新, 将促使区域物流系统向进化方向发展。

4 总结及研究展望

本文基于复杂系统理论观点, 指出了区域物流系统两类协同进化路径以及感知反应边界 (创新边界带) , 并分析了系统创新与演化的三种动力, 试图弥补现有区域物流领域研究的不足, 扩大复杂系统科学的应用研究范畴并起到示范作用。而未来的研究将围绕以下几方面展开:

(1) 建立适合我国国情和“区情”的区域物流创新理论体系。在我国区域物流现代化的过程中, 存在其特殊的创新内容与演化机制, 需要充分考虑我国转型期区域经济增长方式、物流系统特征、政府管制等特点, 建立适合我国国情和“区情”的区域物流创新理论体系。

(2) 针对区域物流系统创新与演化所呈现出“微观主体的相互作用生成宏观的复杂性现象”的特点, 基于复杂系统理论来深入揭示区域物流系统创新要素构成的原因及其演化的历程。

(3) 将物流政策与制度体系建设及其创新作为系统协同创新与演化的重要变量纳入到整体研究体系, 寻找其作用的系统杠杆解, 为政府规划、治理与管制提供理论基础和方法指导。

摘要：基于复杂适应系统理论、复杂感知反应系统理论以及区域物流设计规划方法, 对区域物流系统协同创新与演化进行研究。指出区域物流系统两类协同进化路径以及感知反应边界 (创新边界带) , 分析系统创新与演化的三种动力:社会经济动力;产业间协同动力;产业内动力, 并指出未来的研究方向。

关键词：区域物流系统,协同创新,复杂适应系统,复杂感知反应系统

参考文献

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[7]国世旭.区域物流与区域经济协同发展研究[D].南京:河海大学商学院, 2007.

复杂物流网络 篇5

随着人们对复杂性科学、复杂系统的深入认识, 有关企业创新的研究逐步从关注创新要素或创新过程中的某个片段, 发展到系统地解释和理解企业科技创新的整个活动过程, 进而研究企业科技创新的系统构建、完善及其运行模式、机制等理论和方法。本文把复杂适应系统理论引入到创新系统研究中, 从一个新的视角对物流企业的科技创新行为进行理论研究。

1 复杂适应系统理论的基本内涵

复杂适应系统理论是美国圣菲研究所约翰·霍兰教授于1994年正式提出的。它的基本思想是:“系统中的成员称为具有适应性的主体 (Adaptive Agent) , 简称主体。适应性是指它能够与环境及其它主体进行交流, 在交流的过程中‘学习’或‘积累经验’, 并根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个系统的演变或进化, 包括新层次的产生、分化和多样性的出现, 新的、聚合而成的、更大的主体的出现等, 都是在这个基础上出现的。”一言以蔽之:“适应性造就复杂性。”复杂系统中主体以适应为手段方式, 与环境相互影响、协同进化。

2 基于CAS视角的物流企业科技创新的概念内涵

2.1 物流企业科技创新的系统涵义

在国内外学者对企业创新系统的概念内涵进行深入探讨[1][2]的基础上, 本文提出物流企业科技创新系统的涵义是指物流企业内部的各种要素和关系以及外部环境因素的集合, 它们相互作用于新的知识和技术创造、溢出、扩散和使用之中所形成的有机整体。从宏观上讲, 它指出了物流企业创新系统是一个复杂嵌合的有机整体;从微观上讲, 它揭示了物流企业创新过程中的内在动力机制及其动态性和集成性。

2.2 物流企业科技创新系统的主体构成

相比国家创新系统, 本文侧重于企业及其内部这一 “微观”层面的系统研究。物流企业科技创新系统是由多主体构成的, 主要包括知识型学习型的员工、自组织群体、企业家及企业家精神、企业和物流协会五类, 这些主体行为贯穿于物流企业的创新过程中, 彼此间相互独立、相互依赖、相互作用。员工是企业的主人, 是最小的智能型“活” 主体;自组织群体是在某一领域处于领先地位的特殊团体, 如技术专家群, 它由创造性的员工组成, 是物流企业创新的中坚力量;企业家在创新活动中起核心作用, 是企业的决策者和带头人;物流协会在科技创新系统中挖掘、集中、整合物流资源, 发挥着沟通、协调、服务的桥梁和纽带作用。

2.3 物流企业科技创新系统的CAS特性分析

从复杂适应系统理论角度分析物流企业科技创新系统的特性, 主要表现在以下几方面:

(1) 多主体主动适应性。在物流企业中, 员工“聚集”产生群体、非正式组织的形成、企业并购重组等, 这就呈现出多主体并存的局面。主体可依环境变化和自身意愿进行内部规则调整, 进而改变系统结构和行为方式, 使系统自适应地、自组织地从无序的混沌状态转化为有序结构, 不断演变。

(2) 多层次性。物流企业的创新活动可以在员工、部门 (团队) 、企业三个层面分别进行, 也可以跨越不同层面, 且有多种不同的组合, 这可能产生完全不同的创新效果, 这种多结构多层次性也正是复杂性产生的原因之一。

(3) 动态开放性。随着时间发展, 物流企业科技创新系统的系统结构、功能和行为处于不断变化中;作为一个开放的系统, 它要从环境中摄取相应的物质、能量和信息, 以满足科技创新的需要, 在与环境的相互作用中不断向更好的适应环境的方向发展。

(4) 非线性。非线性相互作用所包括的系统内部关系、企业与环境之间是双向的, 循环反复和动态的。物流企业的创新行为受到很多因素影响如企业历史与现状、物流技术、竞争对手状况、国家政策等复杂的关系决定了科技创新行为和结果的非线性。

(5) 涌现性。涌现指系统低层次微小差异会导致高层次的巨大不同。[3]在物流企业科技创新中, 先进物流技术是简单技术的累加, 企业创新系统是各种创新要素相互作用产生的凝聚。

(6) 自组织性。物流企业的科技创新系统是在没有外界的特定干扰下源于创新主体自身需求而自发形成的;同时, 它满足自组织形成的四个条件:开放性、远离平衡态、非线性相互作用和涨落现象。[4]

3 基于刺激—反映模型的物流企业科技创新主体的基本行为模式

3.1 CAS理论中的刺激—反应模型

在微观层次上, 刺激—反应模型表达了系统中各主体最基本的行为模式。每个主体的执行系统都有三个组成部分:一个探测器、一个效应器和一组IF/THEN规则。探测器用来接受外部环境的刺激, 效应器用来做出反应, IF/THEN规则规定了何种刺激做出何种反应。主体将探测器探测到的消息与规则进行匹配, 发现匹配的规则就激活相应的另一规则, 这个规则可以直接激活效应器产生行为或激活另一个规则, 这一过程可以是一个循环的链式反应过程。主体在进化过程中可以不断地对规则进行比较、选择, 甚至产生新规则。

3.2 物流企业科技创新行为的刺激—反应模型

物流企业科技创新系统属于复杂适应系统范畴, 当我们把对创新系统的认识聚焦于系统与外界环境的交互作用时, 物流企业的科技创新行为就是各创新主体对环境进行不断地刺激和反应的过程。基于CAS理论中的基本刺激—反应模型, 构建物流企业科技创新行为的刺激—反应模型如图1所示。

(1) 探测器消息集合。

物流企业科技创新系统各主体感知到的外界刺激主要有社会和市场需求、市场竞争压力、科学技术进步、企业内部动力因素、物流协会支持。具体说明如下:企业经济利益的实现有赖于其产品和服务通过市场满足社会需求的程度, 需求对科学技术提出具体要求, 导致科技去解决需求问题, 从而产生科技创新。适度和规范性的竞争对企业产生紧迫感、压力感会把企业的积极性、创造性呼唤出来, 激发企业科技创新的动机和行为。科学技术在其宏观动力和内在规律的共同作用下运动和发展, 并被应用于生产, 成为推动技术变革的强大动力;同时, 各创新主体相互联结, 在不同技术能力之间获得协同, 可以帮助企业更为快捷地获得创新所需的新技术, 创新能力大为增强。主体的创新意识—企业家和员工对科技创新的主观价值判断是企业进行科技创新的内部重要动因。物流协会与企业、政府、大专院校及科研机构紧密联系, 发挥其各种职能, 对创新资源进行合理配置, 支持物流企业的科技创新活动。

(2) 科技创新规则集合。

物流企业科技创新系统中主体对消息的处理主要遵循以下规则:经济利益的最大化、创新成功概率预期、知识与技术的溢出和扩散、沟通/竞争/合作。创新的动力来源于创新所带来的收益和优势, 追求利润最大是物流企业创新的主要动力来源。由于创新活动存在不确定性和风险性, 所以收益预期和风险评估成为企业开展科技创新的一个重要参量。知识与技术的溢出和扩散规则表明科技创新系统便于缄默知识和同质技术信息在企业家和研发、管理人员之间流动、激发创新意识的保障机制。沟通/竞争/合作规则表明异质创新主体间沟通共享、竞合共赢的宗旨。

(3) 科技创新效应器。

经过创新规则集合的处理, 系统的下一环节就是效应器的对外输出, 输出结果体现了物流企业科技创新系统中各主体与环境的交互作用。主要有针对个性化的服务;物流装备、工具的改进;物流技术 (物流硬技术和软技术) 的改善优化如库存分拣技术的应用、通信设备、计算机及网络的应用等;企业创新点的产生和核心竞争力的提高。

4 基于回声模型的物流企业科技创新系统的整体行为模式

4.1 CAS理论中的回声模型

在宏观层次上, 回声模型表达了系统的整体行为模式。整个系统包括若干位置, 每个位置中有若干主体和资源库, 当两个主体在一个位置相遇, 一个主体的进攻标志与另一主体的防御标志进行匹配比较, 若非常匹配, 则进行资源交流, 在自己内部存储与加工资源, 如果资源足够, 则繁殖新主体, 否则这个主体只能获得对方资源库中很少一部分资源或者一无所获。[5]霍兰进行了一定的扩展, 增加了一系列新机制, 即选择性交互作用、资源变换、粘着、选择性交配、条件复制, 使其更符合现实。

4.2 物流企业科技创新行为的回声模型

物流企业科技创新系统中各主体更多的是以信息、理念、技术、利益等无形资产为核心纽带而成的整体, 在构建自己的合作伙伴时, 要求被选主体在信息、理念、技术等各方面具有很强的互补性, 使上述因素很好地拟合。基于CAS理论中的回声模型, 构建物流企业科技创新行为的三层回声模型如图2所示。

(1) 匹配因素。

在主体、环境交互过程中, 主体自身的异质性导致主体间的相互作用强度存在差异, 映射到回声模型中, 就是“匹配能力”这一因素。在物流企业创新系统中主要表现有:员工获得信息的能力和技术能力, 企业家决策的能力, 企业获得顾客和盈利的能力, 物流协会的资源配置能力。主体不仅要具备从环境中获取资源的能力, 而且要能快速塑造出这些能力, 因此我们还必须考虑其匹配速度。它涉及资源流动的速度, 一个高速的匹配过程会缩减主体的时间冗余, 实现资源价值的升值。表现在科技创新系统中:主体迅速获取信息并正确决策、企业迅速适应市场变迁等。这也反映出企业创新中各主体快速反应、实现共赢的规则。此外, 匹配时间也是必不可少的。任何主体只有拥有持久的竞争能力, 才不会被淘汰, 科技创新具有时效性, 企业组织结构的稳定性、匹配能力的动态性随着时间变化其性能也会相应变化, 因此在创新系统中加入时间因素 , 它表示系统中各个主体能够长期协作并发挥最大效用的验证参数 , 这个参数越大 , 系统的适应性和创造性越强。[6]

(2) 标识区。

在模型中, 各主体之间进行着复杂的进攻—防御作用。一个主体的前途取决于它所携带的标识对, 它获取的资源与它的进攻标识和其它主体的防御标识的匹配程度成正比。一个员工主体总是选择与自己有很强互补性的其它员工或群体作为合作伙伴, 使双方的运作更容易。其中, 粘着标识决定主体间的粘着程度, 主体选择性地粘着, 并形成层次的结果, 使它们能作为一个整体运动。在物流企业中, 一个员工主体的粘着标识与另一个员工主体的进攻标识匹配, 由匹配程度决定粘着程度, 企业中自组织群体的形成就是粘着机制的体现。而在这个群体中, 一些人负责进攻或防御, 一些人则专门负责获取资源, 这样就增强了群体的运作效率。

(3) 控制区。

物流企业科技创新系统作为一个复杂适应开放系统, 其主体在系统内、外部相互作用过程中会不断增加自己的进攻、变异能力等, 它会记忆以前工作中的失误、优劣势从而取长补短, 得到对自己和系统最有利的策略, 这个过程被称为交叉复制。在此过程中, 主体形成了“个人机制”。由于主体相互学习, 其行为具有逐渐趋同的现象最终在系统内达成共识, 即“共享机制”。物流企业中的规章制度、物流行业的标准、规范、法规等是共享机制的体现。因此, 我们给主体增添交叉复制、学习和创新能力两个属性。此二者决定了系统中个人机制与共享机制的转化与提高过程, 并在一定程度上决定了整个系统的创新能力和适应能力。条件复制深入分析了创新系统的复杂动态适应性变化的内在机制。一个员工的方法、技巧可以被其他员工复制, 如适合自己, 则“拿来”使用。资源变换能力决定了企业或其它主体的资本转换能力及适应能力, 物流设施 (物流中心、仓库、物流线路等) 调整、人员培训、物流流程的重组等使企业可把富裕的资源转换为自己短缺的资源, 从而增强综合竞争力。选择性交互机制是每个主体都具备的能力, 它是主体选择合作伙伴的基础, 若符合彼此交换条件要求, 则交互进行, 否则, 交互活动终止。

5 结语

复杂适应系统理论为科技创新行为研究提供了新的视角和理论指导。物流企业科技创新系统是一个具有自组织能力的、开放的、动态演化的复杂适应性系统, 需要充分利用复杂系统理论进行研究。建立以企业为中心的科技创新系统, 要充分发挥企业家、员工、企业、物流协会的作用, 做到“联动合进”。 期望本文的研究能为物流企业开展科技创新活动提供一定的理论和方法论指导。

摘要：基于复杂适应系统 (CAS) 理论, 对物流企业科技创新行为模式进行了论证, 指出物流企业科技创新系统是一个复杂适应系统。基于CAS理论中的刺激—反应模型, 构建了物流企业科技创新主体的基本行为模式;基于CAS理论中的回声模型, 构建了物流企业科技创新系统的整体行为模式, 揭示了物流企业科技创新主体相互作用的机理, 期望为相关物流企业的科技创新提供一定的理论支持。

关键词：复杂适应系统 (CAS) 理论,刺激—反应模型,回声模型,物流企业,科技创新

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复杂物流网络 篇6

空中交通日益繁忙,管制压力陡增,通过复杂性刻画空中交通态势、减小管制调配难度是空管领域的研究热点。对空域系统服务能力进行评估的传统方法以空中交通系统容量作为指标,即某一空域管制单元,在一定的系统结构、管制规则和安全等级下,考虑可变因素的影响,该单元在单位时间内所能提供的航空器服务架次[1]。这种基于架次的定义没有考虑空中交通系统不同组成部分之间有机而复杂的联系,难以准确描述高密度交通环境下的空域运行状况,也就无法适应精确空域管理、流量管理的要求[2]。因此,迫切需要综合考虑空域因素、管制员工作负荷、空中交通流特征,从复杂系统角度研究空中交通系统的复杂性,实现交通态势客观准确的描述。

目前对空中交通复杂性的评估研究,主要有动态密度、交通内禀复杂性等[3]。美国国家航空航天局NASA对动态密度的研究做了大量开创性工作,通过综合交通密度、管制员意图等要素定量描述空域复杂性[4,5,6]。动态密度的不足在于没有考虑航空器间的无序性等内禀属性,过多依赖于管制员的主观工作负荷,难易客观反映交通态势复杂程度。空中交通内禀复杂性是指通过航空器之间的内禀属性(如速度、航向、位置等)挖掘交通态势复杂程度的客观描述。内禀复杂性研究主要有交通无序性、交通流扰动两个分支。交通无序性事实上是通过刻画交通态势的几何无序性揭示复杂性[7]。主要是利用航空器的相对距离与相对速度作为交通态势最基本的特征和内禀属性,通过交通无序性反映航空器集合的航向与速度变化对局部交通的影响[8,9]。基于交通流扰动的复杂性分析方法是源于对航空器进入管制扇区后的扰动效应研究,认为空域复杂性是空域系统应对各种突发交通态势的管理复杂程度[10,11,12]。现有的内禀复杂性研究很好地回避了主观工作负荷难以定量描述的问题,可以弥补动态密度方法的缺陷,但无法刻画航空器间复杂性的相互影响关系,也难以反映管制员对突发态势的反馈效应。

事实上,空中交通复杂性发展演化的本质是航空器间复杂性影响关系的形成及关系结构演化的过程。从复杂系统角度深入分析,有望从根本上揭示空中交通复杂性的本质。复杂系统是一门研究系统各部分如何协作产生系统行为及系统如何与外界交互的科学[13]。而复杂网络是对复杂系统的抽象和描述,强调了系统的拓扑特征,有助于从本质上理解系统行为[14,15]。复杂网络理论最初应用在社会网络和计算机网络分析领域,20世纪90年代开始逐步应用于交通运输领域,研究主要集中在城市道路及公共交通网络领域,为描述交通网络的复杂特性提供了一种新的思路[16,17,18,19]。

为此,本文将引入复杂网络理论,通过进一步挖掘交通内禀属性对空中交通复杂性进行系统分析。首先以接近度、接近率描述航空器间的迫近效应,提出能客观反映冲突调配复杂性的态势可控性指数,基于航空器迫近效应和态势可控性指数建立航空器间的复杂性计算模型。为从整体上刻画多航空器间的复杂性,进一步建立了反映航空器间复杂性影响关系的加权网络模型,并通过网络的平均距离来描述多架航空器间的整体交通复杂性。最后,基于实际航班数据,通过将复杂度与对应的流量、冲突风险进行对比分析,验证了本文复杂性模型的有效性。

2 扇区交通网络复杂度计算

2.1 两架航空器间的复杂度

依据结构决定功能的基本思想,扇区内航空器之间的微观结构也决定了其对扇区复杂性的影响,而航空器位置、速度属性是分析这种影响的最基本要素。基于航空器的位置、速度属性可以进一步计算航空器间的汇聚/非汇聚态势,即航空器间的迫近效应[2]。此外,为反映复杂性交通态势受管制员控制的难易程度,提出态势可控性指数。以下将计算航空器间的迫近效应、态势可控性指数,进而计算两架航空器间的复杂度。

①计算迫近效应

航空器的迫近效应是从空间和时间两个维度体现航空器相对接近的程度,分别用接近度和接近率表示。

设扇区内第i架航空器为fi,第j架航空器为fj,定义t时刻航空器fi、fj间的相对距离为Di,j(t):

式中:xi(t)为t时刻fi的当前横坐标,yi(t)为t时刻fi的当前纵坐标。

设t时刻航空器fi、fj之间的接近度为Pi,j(t),Pi,j(t)可以反映迫近效应的空间距离测度。可知,Di,j(t)越大表示两架航空器的接近程度越弱,反之则表示接近度越强,所导致的管制紧迫性也更大。由于实际管制过程中,当Di,j(t)小于安全间隔Dsep时,碰撞风险异常突出,此时航空器间接近的紧迫程度剧增,带来的管制难度也将倍增,反之则航空器之间的紧迫程度并不明显。为反映这种非线性关系[7],本文用一个指数函数定义航空器间的接近度:

式中:Di,j(t)表示t时刻,fi、fj两架航空器间的相对距离。

接近率反映迫近效应的时间测度,设t时刻航空器fi、fj的接近率为Ri,j(t)。已有研究人员通过汇聚度、发散度分别反映航空器之间汇聚和发散的程度,并以此从交通无序性方面描述复杂性[7,8]。本文将汇聚度和发散度统一为接近率,以此反映航空器之间接近紧迫程度的时间维度,可用两航空器的速度矢量在航空器位置连线上的投影分量表示,有:

式中:vi(t)、vj(t)为t时刻fi、fj的速度,θi(t)、θj(t)为t时刻fi、fj的航向,αx(t)= (xj(t)- xi(t))/Di,j(t),αy(t)= (yj(t)-yi(t))/Di,j(t)。

②计算态势可控性指数

由于相同接近度和接近率的冲突态势对管制员调解的困难程度仍有区别,所以本文进一步提出态势可控性指数。管制员对冲突调配的主要手段是航向调整、速度调整、高度调整[9],而调配的目标可以是增加航空器间相对距离、减小接近率或者延迟汇聚时间等。因此,基于航向调整、速度调整、高度调整导致的相对距离、接近率或汇聚时间的变化梯度可以从客观上反映管制员对冲突态势调配的难易程度。本文以航空器间的相对接近率梯度定义态势可控性指数,首先计算相对接近率梯度,即:

结合式(3)对式(4)中的偏微分求解,有:

态势可控性指数可由相对接近率梯度向量的二范数计算:

航空器间的态势可控性指数越高说明交通态势越易于解脱,反之所反映的管制复杂程度就越高。

③计算航空器间复杂度

综合式(2)、式(3)、式(6)即可从接近度、接近率、态势可控性指数三个维度生成航空器间的复杂度向量:

式中,α、β、χ为加权调节因子,分别反映距离接近度、接近率、冲突解脱难易程度对管制复杂性的影响权重。一般可依据航空器所在不同空域类型(如终端管制区、中低空管制区或高空管制区)的实际管制条件选取相应的调节因子。

对式(7)中的复杂度向量求二范数,可计算出t时刻航空器fi、fj之间的复杂度值,即

2.2 多航空器间的复杂度

以往针对多航空器间的复杂度大多是对两架航空器间的复杂度进行统计得出,侧重微观上的统计,缺乏全局和总体上的复杂性测量,而系统的复杂性通常是整体上的表现。本文将依据复杂网络理论,提出从整体上度量多航空器间复杂性的计算模型。将扇区内航空器映射为一个网络,并基于相似性原则定义边的权值,这里以航空器间的复杂性关系定量化描述边权。在此基础上,以加权复杂网络中的平均距离来描述多架航空器网络的整体复杂性。

其中,N为航空器网络中的节点数,即t时刻扇区内航空器架次,CN(t)为t时刻多架航空器网络的整体复杂度值,Ci,j(t)为t时刻航空器fi、fj之间的复杂度值。

为反映扇区内复杂度分布的空间不均衡特性,将扇区划分为若干个大小相等的正方形网格,基于扇区内航空器的内禀属性计算不同网格的复杂程度,将此定义为该扇区的区域分布复杂度。设fi、fj为扇区内第i、j架航空器,t-ii(k)、t-ij(k)分别为fi与fj进入扇区A中第k个网格的时刻,t-oi(k)、t-oj(k)分别为fi与fj离开扇区A中第k个网格的时刻,则航空器fi、fj在第k个网格中的复杂度记为Ci,j(Ak),可计算为:

式中:Ci,j(t)为t时刻航空器fi、fj之间的复杂度值,t1=max(t-ii(Ak),t-ij(Ak)), t2=min(t-oi(Ak),t-oj(Ak))。

基于扇区内所有与该网格相关的航空器间复杂度,并考虑扇区整体交通规模的影响,定义网格k的复杂度为:

其中,n为扇区A内的航空器总数。

3 实证分析

3.1 数据采集

本文以厦门南扇(扇区编号为ZSAMAR02)为观察对象,通过自主研发的雷达数据采集及显示软件获取实际雷达数据进行验证,软件界面如图1所示。图中显示的是厦门南扇在2013 年10 月5 日09∶30 时刻的空中交通态势。

3.2 扇区复杂度可视化

扇区复杂度计算是对交通态势进行精确的定量分析,复杂度可视化便于针对高复杂性情况对管制员提供辅助决策。

依据第2节的计算模型,并参考厦门空管运行手册,设定最小安全间隔Dsep=10千米。同时,为特别加强态势可控性的影响,设式(7)中加权调节因子的取值分别为α=1,β=1.2,χ=2.5。在计算扇区区域分布复杂度时,需要将扇区划分为若干个大小均等的正方形网格,网格边长过大不能有效反映扇区内复杂性的不均衡程度,过小又会带来高负荷计算的压力。本文参考设定的区域最小间隔,设定网格的边长为10千米。

基于式(11)可计算出扇区内各网格所对应的复杂度。遍历所有网格,并将其对应的复杂度值用不同颜色的等高线图表示出来,即绘制出扇区区域分布的二维复杂性图。如图2所示,其横轴和竖轴分别表示各网格相对于中心点(本文设厦门机场基准点为中心点)的偏移距离,且上偏移、右偏移为正,下偏移、左偏移为负。绘制复杂性区域分布图后,即可对空中交通态势的区域分布特性进行分析。由图可知,坐标点(-60,-50)周边的4个网格复杂度较高。对比初始的空中交通态势图1,可知该网格处的航迹交汇复杂,航空器间的迫近效应明显,给管制员带来的额外管制负荷相比其他网格要严重。而在其他大部分网格中,由于航空器迫近效应不明显,由此计算出的复杂度值也较低。

基于区域分布复杂度图示更易展现扇区内复杂度的空间分布特征。图中有较明显的共同特征,即复杂度等高线的形态与航路走势基本一致。同时,由于航路交叉点处的迫近效应更为明显,所以复杂度的高峰值都位于航路交叉点附近。区域分布复杂度图可有效展现空域结构、交通流模式与复杂性的关系,可依此改善扇区结构和交通流结构。

3.3 复杂度与风险

为对复杂性模型进行验证,以下将复杂度与风险、流量分别进行对比分析,所选样本为2013年10月1~6日的9∶00~10∶00的雷达数据。

空中交通管制的首要目标是保证航空器间的安全间隔,将扇区复杂度与运行安全水平进行对比分析,可验证复杂性模型的友效性。研究表明,飞行冲突是空中交通系统的固有内在特性之一,是离散动力系统的涌现现象,是空中交通安全风险和复杂性的重要体现[20]。因此,本文选取冲突次数作潍空管运行安全水平的度量指标。

图2已展现了图1所示交通态势中每一网格区域的复杂度,现进一步根据式(8)计算其全局复杂度,并将其与冲突次数进行对比分析,结果如图3所示。从图3 可知,在每一飞行冲突产生的时刻,对应的复杂度整体偏高,而复杂度较高的时刻也往往伴随着飞行冲突的产生,如图3(a)的第6分钟、图3(b)的第13分钟、图3(c)的第20分钟、图3(d)的第11分钟、图3(e)的第48分钟、图3(f)的第7分钟。此外,高复杂度的持续时间越长,飞行冲突也就越发频繁,如图3(a)的第27~30分钟、图3(b)的第33~50分钟、图3(c)的第24~31分钟、图3(d)的第49~59分钟、图3(e)的第54~60分钟、图3(f)的第31~35分钟。这正是由于复杂性高的时段内,航空器的迫近效应比较明显,易产生小于安全间隔的冲突现象。管制员尽早调配高复杂性区域处航班便可有效消除飞行冲突。此外,冲突次数相同的时段,其对应的复杂度并不完全一致。这是由于处于冲突的两架航空器有可能处于追赶、汇聚和发散的交通态势,每种态势对应的迫近效应、态势可控性都有所不同,反映的复杂性也就不同。

3.4 复杂度与流量

进一步将扇区全局复杂度与航空器架次进行对比分析,结果如图4所示。观察图4(a),在第26~30分钟内,航空器架次保持9架,但复杂度曲线却呈现先增后降的形态,说明该时间段内航空器先有汇聚趋势,导致扇区的管制复杂性先增加,在冲突解脱后航空器之间的迫近效应减弱,所以复杂性又减缓,图4(b)的第13~14分钟、图4(c)的10~12分钟、图4(d)的第49~51分钟、图4(e)的第22~24分钟、图4(f)的第17~21分钟及第51~57分钟也都出现了同样情形。图4(a)中,第47~51分钟,航空器架次保持7架,但对应的复杂度曲线却保持下降趋势,查询该时段对应的雷达视频数据,发现该期间的航空器大多呈现发散飞行,航空器间的迫近效应逐渐减弱,给管制员带来的管制难度也相应减小,与此类似的情形也出现在了图4(b)的第6~10分钟、图4(c)的第5~9分钟、图4(d)的第14~15分钟、图4(f)的第32~34分钟。然而,从图示的整体效果来看,扇区的复杂度值随着航空器架次的变化大体也呈现相同发展趋势,这也验证了扇区复杂度计算方法的合理性。

此外,观察图4(b)的第20、21分钟,两个时刻对应的航空器架次分别为7、8,然而对应的复杂度却发生陡增,直接从80跳变到180,图4(a)的第24~25分钟、图4(b)的第28~29分钟、图4(c)的第24~25分钟、图4(d)的第28~30分钟、图4(e)的第21~22 分钟也出现了这种情况。表明扇区增加一个航空器集合后系统所增加的复杂性与该集合单独给系统带来的复杂性并不相同。扇区的复杂性并不是扇区内每架航空器复杂性的简单相加,而存在一些非线性的因素,而且航空器的数量越多,这种非线性的程度也越显著。也就是说扇区的复杂性表现在两个方面:某架航空器带来的自身复杂性及其对扇区内其它航空器影响的复杂性。事实上,从系统学的角度出发,每架航空器都不是作为个体孤立存在的,而是在整个扇区尺度上对系统复杂性做出贡献,这正符合复杂系统是一个非线性系统的本质。

以上分析表明,与基于航空器架次的流量统计方法相比,扇区复杂性模型能够更加敏感地反映出扇区内交通态势的微观特征,帮助管制员提前获悉高复杂性交通发生的时空范围。

4结论

复杂物流网络 篇7

自然界中存在的大量复杂系统都可以通过数学工具加以建模, 并通过形形色色的网络加以描述。网络最初属于图论的研究范畴, 早期的图论主要涉及一些可以利用简单规则网络来研究的问题, 如数学上经典的"一笔画问题"、"旅行售货员问题"。自上世纪50年代以来, 人们开始研究一些大规模复杂系统的统计性质, 用随机网络模型来描述。1998年Watts和Strogatz发现的小世界性质 (small-world property) , 引发了复杂网络的研究热潮, 标志着复杂网络研究的开端。目前, 复杂网络的研究受到学术界和工程各个领域研究人员的广泛关注, 已经成为研究热点之一。

在中国, 2008年初的大范围雪灾, 波及个20省 (区) , 受灾人数过亿。而这场雪灾的最大破坏力正体现在对电力网络的中断上, 交通依赖电力, 电力又依赖能源, 能源又依赖交通, 而经济又依赖上述三者的循环。一场由电力网络受损造成多个网络的崩溃, 本文结合复杂网络的统计特征, 分析其在电力网络上的应用。

2、复杂网络

2.1 复杂网络中的一些基本概念

(1) 度和分布 (degree&degree-distribution)

度是一个节点的重要特性之一, 节点度k就是该点所连接的边数。节点的连接度分布是指网络中连接度为k的节点数目的概率p (k) 随节点连接度的变化规律。

(2) 簇系数 (clustering coefficient)

在人际关系网络中, 经常会遇到这样的情况, 你朋友的朋友还是你的朋友, 或者说你的两位朋友之间也是朋友。这种特性称为聚类特性。簇系数就是用来度量网络的这种特性的。确切地说, 聚类系数可以定义为:假设节点i连接着ki个其它的节点, 这些节点都是节点i的邻接点。那么最多存在条边在这些邻接点之间, 而实际在这些节点之间存在着的边的数。节点i的簇系数ci就定义为它所有相邻节点之间连边的数目占可能的最大连边数目的比例, 即整个网络的簇系数c定义为网络中所有节点的聚类系数的均值,

(3) 最短路径和平均路径长度 (average path length)

网络中, 两个节点i和j之间的距离di, j定义为连接i和j的最短路径所包含的边的数目。网络中任意两点间的距离被定义为连接两点的最短路径所包含的边的数目, 把所有节点对的距离求平均, 就得到了网络的平均路径长度L。

2.2 网络的模型及特性

(1) 规则网络:如果系统中节点及其与边的关系是固定的, 每个节点都有相同的连接度数, 就可以用规则图来表示这个系统, 规则网络的统计特征是具有大的簇系数和大的平均距离。

(2) 随机网络:ER随机图论则假设网络有N个节点, 以概率p来连接一对随机选定的节点。这样就生成了一个具有N个节点和大约条边的随机图。随机网络的统计特征是具有小的簇系数和小的平均距离。

(3) 复杂网络:复杂网络中最重要的统计特征就是小世界 (small-world) 效应和尺度无关 (scale-free) 特性。

小世界特性就是在一个很大的网络中, 顶点具有较大的簇系数和较小的平均路径。例如互联网、电力网络、演员合作网络都有表现。无标度特性是指网络中的节点服从幂律分布。这种特性对网络中局部环境受到攻击, 表现出较强的鲁棒性, 但遇到网络中枢纽点的攻击, 就比较脆弱。但是在解决如交通杜塞, 预防电力网络全线崩溃等等有着重大应用。

3、复杂网络在电力网络中的应用

3.1 电力网络的特征描述

电力网络是电力系统中由电厂、变电所、各级电压等级的输配电电线路及升降压变电所组成的复杂系统。如果把电厂看作节点, 连接电厂和电厂之间、电厂和变电所之间, 以及变电所和各终端用电设备的输电线看作边。电厂的电容量看作点权, 输电线上的电压看作边权, 这样就可以把电力网络抽象为一个复杂加权网络。电力网络除了具有大多数复杂加权网络的共性特征外, 还有自己的特征:

1) 网络的规模大, 不同作用的节点根据其作用不同 (电厂节点个数少, 变电所较多, 终端用电设备多) , 起关键作用的节点个数反而少。

2) 网络是加权的, 且点权和边权有严格的容量限制。

3) 有些节点连接的边是双向的 (电厂和电厂之间的边) , 有些节点连接的边是单向的 (电厂和变电所之间、变电所和终端用电设备之间) 。 (以电流流动方向/电压高低)

4) 网络的结构具有相对的时空稳定性和复杂性, 这是因为电力网络的节点有开关闭合、串并连技术。一段电网出现问题, 只要通过开关将该段网络隔离就能解决问题。

5) 电力网络中的枢纽节点 (电厂节点) 受地理位置和天然资源的影响, 比如:火电站和水电站的在建设过程中的选址问题。

3.2 利用复杂网络理论研究电力网络的意义

在电力网络领域内的许多问题, 如:

1) 电厂节点的选址是电力网络设计的重点和难点。

2) 地方电力网络和区域电力网络的组建问题。利用其无标度特性, 达到成本上的节约和效率上的提高。

3) 开式电力网和闭式电力网的选择问题。

而上述问题都可以依靠复杂网络的相关理论来解决。在此基础上, 将电力网模型与复杂网络特性相结合进行研究, 探讨未来电力网络的一般演化规律, 最终目标是形成描述电力网络演化一般规律的数学刻画, 为电力网络的发展提供决策上的支持。这就证明了利用复杂网络理论研究电力网络是可行的。

3.3 复杂网络理论在电力网络中的应用研究

近年来, 随着复杂网络在社会关系网络, 城市交通网络等各领域的深入研究, 复杂网络正在向电力网络领域渗透, 针对目前国内外的研究成果, 主要集中在以下几个方面:

1) 探寻电力网络连锁故障发生的机理。

Dobson等人对电力网络进行了抽象和简化, 建立OPA, CASCADE等模型。通过对北美电力网络的分析, Dobson等人研究得到一个重要结论是:当前北美电力网络是一个自组织临界系统, 在临界负荷附近, 系统故障规模的增长表现出幂律分布。许多国家的电网, 尽管各种小规模停电事故的发生频率要远大于北美电网, 但却很少发生类似于北美电网的大规模连锁事故。他们认为正式这些频繁的小规模停电事故缓解了整个电网日渐增加的某种大规模停电事故的压力, 而不至于引发大范围停电。

2) 电力网络的抗毁性和级联效应

对于电力网络的抗毁性研究中表明, 网络遭受突发故障 (随机选择移除一些节点) 和蓄意攻击 (选择移除部分度大的节点) 后拓扑结构的变化是不一样的。研究结果表明服从幂律分布的网络 (无标度网络) 对于突发故障是鲁棒的, 但对于蓄意攻击是脆弱的。在加上考虑级联效应的攻击, 对于基于最大度或最大负载的蓄意攻击是更加脆弱的。所谓的级联攻击, 是指每个时间步攻击负载最大的10个节点, 然后下个时间步重新计算各点的负载, 那么故障级联是大规模停电事故发生的罪魁祸首之一。Albert等人的研究从电站出现故障, 其上负载被其他电站分担而产生级联这一基本思想出发, 证明了这一结论。

4、结束语和展望

结合复杂网络的统计特征, 从网络的结构特征方面、网络的演化模型方面以及网络的鲁棒性和可靠性方面进一步深化理论研究, 并将研究成果尽快地应用于电力网络中去, 这是该领域深入研究的迫切要求之一, 也是复杂网络研究进一步发展的动力所在。

摘要：本文从复杂网络的统计特征分析电力网络瘫痪的内在原因, 并通过复杂网络的动力学特征, 研究电力网络的鲁棒性和抗毁性。

关键词：复杂网络,电力网络,小世界效应,尺度无关特性

参考文献

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