轴辐式网络已在快递服务领域得到了广泛应用。相比于传统的运输方式,轴辐式网络通过对货物进行集中运输,整合了物流资源,在枢纽之间产生了一定的规模经济,减少了运输工具,进而节省了网络总体运输成本。近年来,轴辐式网络结构设计在学术界也成为一个研究热点。然而随着外界环境的快速变化,枢纽在运营方面也面临着巨大的挑战。一方面,电子商务的快速发展使得快递业务量急剧增加。另一方面,由于不可控因素引发的枢纽故障,会降低枢纽的运转能力。当业务量超过枢纽的处理能力时将会造成拥堵,发生爆仓现象。此外,轴辐式网络结构设计属于战略性决策,枢纽一旦确定,短期内无法改变。因此,在设计轴辐式网络时将枢纽爆仓现象考虑在内,并提出具体的处理枢纽拥堵的方法有助于改善网络整体性能,对企业也有一定的应用价值。目前在考虑拥堵情形的轴辐式网络结构设计方面的研究中,大部分文献都是针对枢纽容量不足的情况,很少考虑其他因素导致的拥堵问题。而在企业日常运营中,枢纽也可能会发生故障,降低枢纽的处理能力进而引发拥堵。由于枢纽能力下降后短时间内可以恢复,处理起来相对比较简单;而枢纽容量不足受外界影响较大,处理起来比较复杂且持续时间长,所以处理两种成因下的拥堵问题所采用的方法也会有所不同。现有考虑拥堵的轴辐式网络结构设计研究中,大部分都通过在枢纽等待运输来处理受拥堵影响的流量,所产生的成本用幂指函数来表示,很少引入缓解枢纽拥堵的策略;而考虑枢纽失效的轴辐式网络结构设计中大部分都是枢纽完全失效,且枢纽失效后受影响的流量通过向剩余运行良好的枢纽转运来处理。虽等待运输和转运也能缓解拥堵,但当拥堵量很大时单一方式相对不经济。首先,本文对流量在轴辐式网络中实际运输时容易引发枢纽拥堵的因素进行分析,根据不同因素导致拥堵的成因确定了枢纽容量不足和能力下降两种;其次,根据不同成因下的拥堵问题所受外界影响的大小及持续时间的长短提出相应的处理方法;分别对枢纽容量不足和枢纽能力下降两种拥堵成因下的轴辐式网络结构进行优化,以未受枢纽拥堵影响的流量运输成本和处理受拥堵影响的流量所产生的成本之和为目标函数,运用混合粒子群算法对模型进行求解;最后,分别与通过在枢纽等待运输来处理受拥堵影响的流量下的轴辐式网络结构在枢纽点选择、辐点分配、枢纽的总处理量和流量的不均衡率等方面进行对比,据此得出本文的研究结论。