随着互联网时代的崛起和兴盛,电子商务逐渐成为新常态,物流行业科技水平得到持续推进,物流行业作为新兴产业已然成为国民经济发展的基础产业和大动脉,其发展水平已成为一个国家现代化程度和综合实力的重要标志之一。传统物流始于计划经济体制时代,主要是以行政区划建立的各国营储运企业。为了适应科技的高速发展和顾客瞬息万变的需求,传统物流行业开始向网络化运营转型。然而,物流网络具有极端非均匀性,这种特性形成了复杂物流网络的一个重要特征——“鲁棒但又脆弱”。物流网络的运行高度依赖外界环境,疫情突发、自然灾害、购物节“爆仓”等突发事件对物流网络的正常运转构成极大的威胁。当不确定危机发生时,遭到破坏的网络节点不同,级联失效的程度、网络的鲁棒性也截然不同。当普通物流节点失效时,物流网络仍具有较高鲁棒性;当关键物流枢纽节点失效时,物流网络的鲁棒性则具有极大不确定性。这种鲁棒性的不确定性可能导致物流网络瘫痪,造成极大的经济损失,甚至决定着物流网络能否继续生存。因此传统的发展模式正被逐渐颠覆,二十一世纪科学家开始积极探索高效率、低成本、强鲁棒性的物流体系。相比传统基于理论假设对物流网络结构及级联失效过程进行的仿真研究,如今专家学者更注重贴近真实的物流网络建模。但现实中的物流网络规模庞大,数据错综复杂,现场研究更是不切实际。基于复杂物流网络理论,可准确揭示真实物流网络特征,以控制鲁棒性为核心的研究结果更贴合实际,具有更深远的研究价值。为了更深层次地理解物流网络,并对级联失效后的网络鲁棒性提供科学方法和实证支撑,本文运用复杂网络理论,根据真实物流网络数据进行实际特性的分析挖掘,探索物流网络复杂特性、网络拓扑结构、负载容量关系、级联失效过程及负载动态特性,并以此作为理论基础,构建了更符合实际的复杂物流网络模型,首次提出基于负载容量非线性模型的复杂物流网络级联失效模型,和复杂物流网络动态级联失效模型,开展了一系列级联失效过程仿真、级联失效模型仿真、控制鲁棒性和经济性仿真、动态级联失效模型对比仿真,证明了本文方法及模型更优,对解决实际物流问题具有重大意义和深远影响。主要研究内容包括以下五个方面:(1)基于复杂网络的物流网络拓扑特性分析、建模及仿真验证依托某企业的真实物流网络数据,进行分析与挖掘,得出复杂物流网络的网络特征值和结构特性,发现节点度分布服从幂律分布,呈现出无标度网络特性;以此为基础结合物流集聚扩散特性,构建了复杂物流网络模型,验证了其符合真实物流网络的结构特征,为进一步研究级联失效的复杂物流网络模型,解决现实物流问题提供了理论参考。(2)提出基于负载容量非线性模型的复杂物流网络级联失效模型以某企业物流节点负载容量数据为研究对象,实证复杂物流网络的负载与容量符合非线性关系;以此为基础,提出负载容量非线性模型,通过对该模型的参数特征分析发现:不仅可以通过调节参数?和?来获得更精准的节点剩余容量,且?比?对负载容量的关系影响效果要更加显著;基于负载容量非线性模型与常用的负载容量线性模型,构建四种复杂物流网络级联失效模型(负载容量线性模型下初始负载重分配策略级联失效模型、负载容量线性模型下差值负载重分配策略级联失效模型、负载容量非线性模型下初始负载重分配策略级联失效模型和负载容量非线性模型下差值负载重分配策略模型),对级联失效后负载重分配结果分别进行公式推导得知,基于负载容量线性模型,初始负载重分配策略和差值负载重分配策略的级联失效后负载重分配结果相同;基于负载容量非线性模型,初始负载重分配策略和差值负载重分配策略的级联失效后负载重分配结果不同。研究结果表明:1)负载容量非线性模型比线性模型对抗级联失效的问题在可控性上更具优势,为提高复杂物流网络的鲁棒性提供了更多可优化空间;2)基于负载容量非线性模型,采用差值负载重分配策略,可通过调节参数?更加灵活合理地分配失效节点的负载,从而增强复杂物流网络的鲁棒性。综上所述:四种复杂物流网络级联失效模型中,负载容量非线性模型下差值负载重分配策略模型,理论上是更优的级联失效模型。(3)基于真实物流网络级联失效过程展开分析针对真实物流网络抽象出的复杂网络,进行级联失效过程仿真,从而探索负载容量非线性/线性模型下的物流节点度与复杂物流网络级联失效的关系。仿真结果发现:随着级联失效迭代次数的增加,负载容量非线性模型比负载容量线性模型的节点存活率曲线效果更优;蓄意攻击度较小的物流节点比蓄意攻击度较大的物流节点的节点存活率曲线效果更优。研究结果表明:1)本文提出的负载容量非线性模型比常用的负载容量线性模型更具优势;2)蓄意攻击复杂物流网络中物流节点的度越大,造成级联失效的后果越严重,这一发现为本文研究复杂物流网络级联失效现象的蓄意攻击方式提供了新方向。(4)基于负载容量非线性模型的复杂物流网络级联失效模型展开分析蓄意攻击复杂物流网络模型中度最大的物流节点,基于负载容量线性模型和非线性模型下的四种复杂物流网络级联失效模型(负载容量线性模型下初始负载重分配策略级联失效模型、负载容量线性模型下差值负载重分配策略级联失效模型、负载容量非线性模型下初始负载重分配策略级联失效模型和负载容量非线性模型下差值负载重分配策略级联失效模型),以节点存活率作为网络鲁棒性的评价测度,进行复杂物流网络级联失效模型仿真分析。仿真结果发现:1)基于四种模型下,(1)当?值为定值时,节点存活率随着?值的增大而增大;(2)当?值增大时,?的临界阈值越增大,网络的鲁棒性变差;(3)基于负载容量线性模型,采用初始负载重分配策略和差值负载重分配策略的级联失效仿真结果相同,而基于负载容量非性模型,采用初始负载重分配策略和差值负载重分配策略的级联失效仿真结果不同,该仿真结果与前文理论推导的结果一致;2)对比四种模型级联失效后?的临界阈值,当?值相同时,相比负载容量线性模型,负载容量非线性模型下的?的临界阈值更小,负载容量非线性模型下差值负载重分配策略级联失效模型的?的临界阈值最小。即,四种复杂物流网络级联失效模型中,负载容量非线性模型下差值负载重分配策略的复杂物流网络级联失效模型为更优模型,级联失效后的复杂物流网络鲁棒性更强。基于以上的更优复杂物流网络级联失效模型,以控制鲁棒性_iP和网络成本效用e作为复杂物流网络级联失效的性能评价指标。对复杂物流网络控制鲁棒性和经济性进行联合仿真,仿真结果发现:1)控制鲁棒性_iP随着成本效用e增加而更优,提高物流网络建设成本可提升物流网络的控制鲁棒性;2)根据物流成本效用区间的具体要求对容量参数?进行控制,可优化物流网络的控制鲁棒性。在成本效用e一定的前提下,容量参数在0.8???1.4区间时,?越大网络的控制鲁棒性越强;3)复杂物流网络级联失效后的控制鲁棒性受容量参数?影响较大。尤其在0.8???1.4区间时,可根据物流基础设施的成本需求,在0.15?e?1.25区间选择满足控制鲁棒性的物流的成本效用。研究结果表明,采用负载容量非线性模型下差值负载重分配策略的复杂物流网络级联失效模型,调整复杂物流网络的成本效用e和容量参数?,可以更加精准灵活地控制复杂物流网络的控制鲁棒性和成本效用,实现网络成本降低的同时增强网络抵抗攻击的能力,对物流网络鲁棒性和经济性具有深远意义。(5)构建复杂物流网络动态级联失效模型并展开分析根据真实物流网络负载的动态特性,加入动态负载因子,首次建立基于负载容量非线性关系下差值负载重分配策略的复杂物流网络动态级联失效模型;基于复杂物流网络模型,将复杂物流网络动态级联失效模型与非动态级联失效模型进行对比仿真。仿真结果发现:1)复杂物流网络动态级联失效模型下,容量参数?越大,级联失效后?的临界阈值越小,即网络的鲁棒性越强;2)容量参数?为固定值时,五组仿真结果一致表明,复杂物流网络动态级联失效模型的?临界阈值小于非动态级联失效模型的?临界阈值。综上所述,本文提出的研究方法科学合理,且复杂物流网络动态级联失效模型为更优模型,其级联失效后的复杂物流网络的鲁棒性更强,可以为复杂物流网络级联失效问题提供一种更优的解决方案。