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；

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*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。

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*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