本文關(guān)鍵詞：臨港產(chǎn)業(yè)的判別方法及其在港城內(nèi)的空間布局優(yōu)化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在港口大型化的過(guò)程中,一方面,港口基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量和規(guī)模不斷增加,港口碼頭本身呈現(xiàn)大型化、復(fù)雜化、信息化和自動(dòng)化的趨勢(shì)；另一方面,由于港口經(jīng)營(yíng)者新業(yè)務(wù)種類的拓展推動(dòng)了港口向“第四代”甚至“第3+X代”港口轉(zhuǎn)型,港口的業(yè)種業(yè)態(tài)呈現(xiàn)多樣化、全產(chǎn)業(yè)鏈化和跨界化的勢(shì)頭。港口基礎(chǔ)設(shè)施的大型化和業(yè)種業(yè)態(tài)的多樣化誘發(fā)越來(lái)越多的產(chǎn)業(yè)和人口向臨港區(qū)域集聚。同時(shí),港口城市為依托港口碼頭的區(qū)位優(yōu)勢(shì)發(fā)展經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè),在臨港區(qū)域發(fā)展產(chǎn)業(yè)集群,進(jìn)一步提升了臨港區(qū)域的區(qū)位優(yōu)勢(shì),使得人口和產(chǎn)業(yè)加劇聚集。最終的結(jié)果是在港口碼頭大型化、臨港區(qū)域綜合化以及兩者的乘數(shù)效果的三重功效下,以港口為核心在空間上形成了占地面積巨大的新型港城。我們有必要站在全產(chǎn)業(yè)鏈和全球化運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的角度,研究適合選址在新型港城的產(chǎn)業(yè)門類,并基于土地利用模型優(yōu)化新型港城的空間格局,以提高新型港城的運(yùn)行效率,實(shí)現(xiàn)新型港城的可持續(xù)發(fā)展,達(dá)到依托港口促進(jìn)港城經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)期目的。在上述背景下,本文主要從兩方面展開研究：1)甄別和篩選適合選址在臨港地區(qū)的產(chǎn)業(yè)門類。通過(guò)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)選址優(yōu)化模型,研究制造產(chǎn)業(yè)在以港口為重要節(jié)點(diǎn)、由海運(yùn)網(wǎng)絡(luò)和陸路運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的綜合交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的最優(yōu)選址布局,基于選址布局結(jié)果,確定適合在港城內(nèi)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)類別及其規(guī)模數(shù)量；2)優(yōu)化港城內(nèi)的土地利用布局。通過(guò)構(gòu)建港城土地利用優(yōu)化模型,從經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益最優(yōu)的角度確定產(chǎn)業(yè)和人口在港城空間上的分布格局。首先,基于設(shè)施為流經(jīng)流量提供服務(wù)的選址原理,構(gòu)建適用于制造產(chǎn)業(yè)的截流選址模型,提出基于截流模型的臨港產(chǎn)業(yè)篩選方法。模型將制造業(yè)的原材料和產(chǎn)品按轉(zhuǎn)換率折算成同一種物質(zhì),基于物質(zhì)的路徑選擇行為計(jì)算它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中的流量/流向,并進(jìn)行截流選址計(jì)算,得到產(chǎn)業(yè)在綜合交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的選址方案。其次,針對(duì)截流選址模型存在的不足,基于設(shè)施為節(jié)點(diǎn)上的需求提供服務(wù)的選址原理,構(gòu)建制造產(chǎn)業(yè)的選址-分配模型,以進(jìn)一步改進(jìn)臨港產(chǎn)業(yè)的篩選方法。模型將運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)拆分成原材料運(yùn)輸子網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)品運(yùn)輸子網(wǎng)絡(luò),分別研究原材料和產(chǎn)品在兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中的分布/分配問(wèn)題,在系統(tǒng)總成本最小的情況下,得到產(chǎn)業(yè)在綜合交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的選址方案。接下來(lái),考慮港城內(nèi)產(chǎn)業(yè)和人口在空間布局上相互影響的關(guān)系,以港城可獲得的GDP最大、在港城內(nèi)居住的家庭的效用總和最大為目標(biāo),構(gòu)建港城土地利用布局優(yōu)化模型,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)和人口在港城空間上的分布格局。然后,設(shè)計(jì)了啟發(fā)式算法對(duì)港城土地利用布局優(yōu)化模型進(jìn)行求解。最后,以大連市太平灣臨港經(jīng)濟(jì)區(qū)為例,對(duì)提出的港城土地利用布局優(yōu)化方法進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用,驗(yàn)證模型和算法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：港口大型化 港城 臨港產(chǎn)業(yè) 土地利用 選址
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F127;F301.2
【目錄】：

• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第1章 緒論13-25
• 1.1 選題背景13-20
• 1.2 研究目的和意義20-22
• 1.2.1 研究目的20
• 1.2.2 研究意義20-22
• 1.3 研究思路及論文構(gòu)成22-25
• 1.3.1 研究思路22
• 1.3.2 章節(jié)安排22-25
• 第2章 研究文獻(xiàn)綜述25-40
• 2.1 港城空間關(guān)系研究25-29
• 2.2 選址與布局研究29-33
• 2.2.1 基于流經(jīng)流量需求的選址優(yōu)化研究30-31
• 2.2.2 基于節(jié)點(diǎn)需求的選址優(yōu)化研究31-33
• 2.3 土地資源優(yōu)化配置研究33-34
• 2.4 土地利用-交通一體化模型研究34-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第3章 基于截流模型的臨港產(chǎn)業(yè)篩選方法40-58
• 3.1 問(wèn)題描述40
• 3.2 模型構(gòu)建40-44
• 3.2.1 符號(hào)定義41-42
• 3.2.2 模型表達(dá)式42-44
• 3.3 算法設(shè)計(jì)44-48
• 3.3.1 遺傳算法概述44-45
• 3.3.2 Frank-Wolfe算法概述45-46
• 3.3.3 啟發(fā)式算法設(shè)計(jì)46-48
• 3.4 模型應(yīng)用48-56
• 3.4.1 數(shù)據(jù)收集與參數(shù)設(shè)定48-51
• 3.4.2 結(jié)果分析51-56
• 3.5 本章小結(jié)56-58
• 第4章 基于選址-分配模型的臨港產(chǎn)業(yè)篩選方法58-74
• 4.1 模型構(gòu)建58-62
• 4.1.1 符號(hào)定義58-60
• 4.1.2 模型表達(dá)式60-62
• 4.2 算法設(shè)計(jì)62-63
• 4.3 模型應(yīng)用63-69
• 4.3.1 數(shù)據(jù)收集與參數(shù)設(shè)定63-65
• 4.3.2 結(jié)果分析65-69
• 4.4 模型比較69-73
• 4.4.1 模型特點(diǎn)比較69-70
• 4.4.2 模型結(jié)果比較70-73
• 4.5 本章小結(jié)73-74
• 第5章 港城土地利用布局優(yōu)化模型74-86
• 5.1 問(wèn)題描述74
• 5.2 模型基礎(chǔ)74-80
• 5.2.1 勞瑞模型74-78
• 5.2.2 非集計(jì)理論78-80
• 5.3 模型構(gòu)建80-85
• 5.3.1 目標(biāo)函數(shù)80-81
• 5.3.2 約束條件81-85
• 5.4 本章小結(jié)85-86
• 第6章 港城土地利用布局優(yōu)化模型的求解算法86-97
• 6.1 求解土地利用優(yōu)化模型的算法概述86-88
• 6.2 港城土地利用優(yōu)化模型的求解算法88-96
• 6.2.1 算法思路88-89
• 6.2.2 初始種群的生成89-93
• 6.2.3 適應(yīng)度計(jì)算93-95
• 6.2.4 交叉操作95
• 6.2.5 變異操作95-96
• 6.3 本章小結(jié)96-97
• 第7章 港城土地利用布局優(yōu)化方法的實(shí)證研究97-111
• 7.1 研究區(qū)域概況97-99
• 7.2 參數(shù)標(biāo)定與數(shù)據(jù)收集99-105
• 7.2.1 參數(shù)標(biāo)定99-104
• 7.2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備104-105
• 7.3 結(jié)果分析105-110
• 7.4 本章小結(jié)110-111
• 第8章 結(jié)論與展望111-113
• 8.1 主要研究成果111-112
• 8.2 研究展望112-113
• 參考文獻(xiàn)113-126
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文126-128
• 致謝128-129
• 作者簡(jiǎn)介129

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本文編號(hào)：329214