基于图神经网络的应急物流设施选址问题研究学术报告

作者及发表信息
本研究由郭强（上海理工大学管理学院）、刘润泽（上海理工大学管理学院）和刘建国（上海财经大学数字经济学院）合作完成，发表于《上海理工大学学报》（Journal of University of Shanghai for Science and Technology），网络首发日期为2025年7月4日，DOI编号为10.13255/j.cnki.jusst.20250306001。

学术背景
应急物流设施选址是应急物流系统建设的核心环节，直接影响灾害救援效率。传统选址模型多依赖静态多目标决策，难以处理大规模复杂网络数据，且对现实因素（如地理、人口、交通）的泛化能力有限。随着图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的发展，其强大的网络结构学习能力为融合多源异构数据提供了新思路。本研究旨在提出一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）的选址模型，通过编码候选地址的多维特征（如人口密度、交通可达性、网络中心性），结合特征最大化和特征均衡化损失函数，实现更科学的选址决策。研究以上海市轨道交通网络为案例，验证模型的有效性。

研究流程与方法
1. 复杂网络建模与特征编码
- 网络构建：以上海市411个轨道交通站点为节点，475条站点连接关系为边，构建无向图，邻接矩阵记录拓扑结构。
- 特征设计：为每个节点编码11维特征，包括：
- 人口与地理特征（6项）：人口密度、15-59岁人口占比（年龄构成）、文化程度、高层建筑占比、卫生机构数量、公共预算支出，数据源自《上海市统计年鉴2023》，按辖区标准化排名。
- 交通便利性（2项）：站点5公里内高速与轮渡口的存在性（二元变量）。
- 网络结构特征（3项）：度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality），通过复杂网络理论计算。

1. 图卷积神经网络模型设计

   • 模型架构：双层GCN，输入层（11维）、隐藏层（32维）、输出层（1维得分）。通过邻接矩阵聚合多跳邻居信息，公式为：
     [ h^{(k)} = \sigma\left(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}h^{(k-1)}W^{(k)}\right) ] 其中(\tilde{A}=A+I)为自连接邻接矩阵，(\tilde{D})为度矩阵，(W^{(k)})为可训练权重。
     
   • 损失函数：
     
     • 特征最大化损失：鼓励节点特征总和最大化（如高人口密度、多卫生机构）。
       
     • 特征均衡损失：通过最小化特征方差，避免单一特征短板（如交通便利但医疗资源匮乏）。
       

2. 实验与验证

   • 基线模型对比：与k-means聚类和中心性算法对比，评价指标为平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）。
     
   • 实证分析：输出前15名候选地址（如成山路、凌兆新村等），分析其人口、地理、交通条件合理性。
     

主要结果
1. 模型性能：GCN模型在8项现实因素（人口、地理、交通）上MAE比k-means降低0.13，比中心性算法降低0.15，证明其更贴合实际需求。
2. 选址合理性：
- 浦东新区站点（如成山路）优势为高公共预算、多卫生机构、临近高速与轮渡；
- 徐汇区站点（如桂林公园）文化程度高但高层建筑较多；
- 中心性算法缺陷：过度依赖网络结构，忽略现实条件（如部分候选地址无高速或轮渡）。
3. 可视化验证：前15名站点地理分布均衡，覆盖市区及近郊（见图2），符合应急设施覆盖需求。

结论与价值
1. 科学价值：首次将GCN应用于应急物流选址，提出多特征编码与双损失函数设计，为复杂网络与地理信息融合提供新方法。
2. 应用价值：模型可扩展至其他城市或灾害场景，支持动态交通网络风险评估（如轨道中断时的替代路径）。
3. 局限性：未考虑轨道交通运营风险，未来需增强模型可解释性。

研究亮点
1. 方法创新：结合图神经网络与多源现实数据，突破传统模型泛化能力瓶颈。
2. 特征设计：11维特征全面涵盖人文、地理、交通与网络结构，优于单一指标评估。
3. 案例典型性：以上海市为实例，验证模型在超大城市中的实用性。

其他价值
研究为国家自然科学基金项目（72171150）支持成果，相关代码与数据可为后续研究提供基准。