本文關(guān)鍵詞：基于鐵路貨運(yùn)站的城市鐵路物流園區(qū)選址規(guī)劃研究

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【摘要】：近年來(lái)隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇,物流業(yè)逐漸蓬勃發(fā)展,物流園區(qū)應(yīng)運(yùn)而生；鐵路網(wǎng)擴(kuò)張及貨運(yùn)改革也進(jìn)一步釋放鐵路運(yùn)力,為提升鐵路的物流服務(wù)能力創(chuàng)造了良好條件。在此背景下,論文對(duì)如何依托鐵路樞紐,選擇合適的鐵路貨運(yùn)站、貨場(chǎng)建立鐵路物流園區(qū),合理配置鐵路運(yùn)輸資源,加快城市物流運(yùn)轉(zhuǎn)效率的問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行： 首先,查閱并總結(jié)物流園區(qū)、鐵路物流園區(qū)有關(guān)規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)的相關(guān)理論及方法,分析了鐵路物流園區(qū)選址問(wèn)題,剖析了其選址特點(diǎn),得出其選址主要依托既有鐵路貨運(yùn)站、貨場(chǎng)的結(jié)論；并分析選址過(guò)程中影響城市物流需求的多種因素及不同預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn),采用多元線性回歸方法對(duì)未來(lái)年城市物流總需求量預(yù)測(cè),再按照各鐵路貨運(yùn)站當(dāng)前貨運(yùn)比例進(jìn)行分配。 其次,建立定性與定量鐵路物流園區(qū)選址方法。定性部分,構(gòu)建針對(duì)作為鐵路物流園區(qū)備選集的各鐵路貨運(yùn)站的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在層次分析法計(jì)算專(zhuān)家對(duì)各級(jí)指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,考慮專(zhuān)家打分的主觀性,運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算專(zhuān)家自身權(quán)重,兩者的乘積作為各指標(biāo)最終權(quán)重。再使用模糊綜合評(píng)判法對(duì)各鐵路貨運(yùn)站進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),按照最終得分情況,確定鐵路物流園區(qū)的備選集。 然后,在定量部分,考慮城市其他未被選為物流園區(qū)的鐵路貨運(yùn)站為物流需求點(diǎn),建立最大覆蓋最小成本的雙層規(guī)劃模型,上層規(guī)劃目標(biāo)為各鐵路物流園區(qū)對(duì)貨運(yùn)站的總需求覆蓋量最大,下層規(guī)劃目標(biāo)為各鐵路物流園區(qū)的擴(kuò)建、倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸費(fèi)用之和最小。本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳-粒子群算法(GA-PSO),其中遺傳算法采用0-1編碼方式,對(duì)鐵路物流園區(qū)備選點(diǎn)編碼,繼而求解上層目標(biāo)的總覆蓋量最大時(shí)的選址結(jié)果；粒子群算法中粒子的維度值取0-1之間的任意實(shí)數(shù),表示物流園區(qū)對(duì)貨運(yùn)站的覆蓋比例,從而確定當(dāng)下層目標(biāo)的成本最小時(shí),每個(gè)園區(qū)對(duì)城市各鐵路貨運(yùn)站的需求覆蓋比例。 最后,以徐州市為案例驗(yàn)證方法的科學(xué)性。本文在分析徐州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)下,預(yù)測(cè)徐州市2020年的社會(huì)物流需求量,應(yīng)用本文提出的方法與理論,規(guī)劃了徐州市的鐵路物流園區(qū)選址,并確定了各鐵路物流園區(qū)對(duì)鐵路貨運(yùn)站的覆蓋比例,從而驗(yàn)證了本論文的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F532;F259.2

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本文編號(hào)：1170736