融合结构邻近性与等价性以增强动态网络嵌入在冷链物流可靠性评估中的应用

本文提出一种创新算法，精确评估考虑多状态运输能力（multi-state transport capacity）与行程时间（multi-state travel time）的冷链网络（MCCN）可靠性。通过整合最小路径（MP）概念与时间阈值约束，解决了现有研究未能精确计算双因素耦合效应的难题，为冷链物流系统性能优化提供了量化决策工具。

　　

Section snippets

MCCN模型与网络可靠性

本节首先构建了多状态冷链网络（MCCN）模型，随后提出相关论述与分析作为网络可靠性评估的基础。

网络可靠性评估的提出算法

本研究开发了一种核心算法，用于精确计算MCCN的网络可靠性。

算法i：精确网络可靠性R_D,I评估

输入：G ≡ (N, A, M, T), D = (d¹, d², …, d^p), U, L, I。

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  Step 1. 将行程时间转换为负值并相应调整其概率。列出所有最小路径P_o^k。
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  Step 2. 获取所有可行流向量F_s ∈ F。
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    1.1) 满足需求D：∑_o=1^w_k f_o^k = d^k, for k=1,2,…,p
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    1.2) 在最大运输能力M约束下可行：∑_k=1^p ∑_o=1^w_k {f_o^k(a_q) ∈ P_o^k} ≤ M_q, for each arc

案例研究

本节通过实际案例演示提出算法的应用流程，包括案例描述、逐步可靠性评估及敏感性分析，并对管理实践提出讨论。

结论

开发网络可靠性评估算法并研究双多状态因素（运输能力与行程时间）下冷链网络的性能是本研究的核心贡献。MCCN被构建为包含节点（供应商、3PL公司、零售商）与弧（路线）的网络拓扑结构。网络可靠性即MCCN在时间阈值内成功输送给定需求量的概率。本研究采用MP概念判定...