【摘 要】
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合理的物流园区功能区布局有助于提高物流作业效率、降低物流成本。本研究在考虑碳排放影响基础上，提出一种结合STIRPAT模型与SLP法的物流园区布局优化方法，针对物流园区的功能布局需求，采用Kaya扩展恒等式与LMDI法进行因素选择及分解，通过构建STIRPAT碳排放模型，对员工规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素进行回归分析，探讨物流园区碳排放的影响机理。随后，以改进SLP法为依据，采用灰色预
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（2021YJS080）； 国家自然科学基金（71340020）；
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合理的物流园区功能区布局有助于提高物流作业效率、降低物流成本。本研究在考虑碳排放影响基础上，提出一种结合STIRPAT模型与SLP法的物流园区布局优化方法，针对物流园区的功能布局需求，采用Kaya扩展恒等式与LMDI法进行因素选择及分解，通过构建STIRPAT碳排放模型，对员工规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素进行回归分析，探讨物流园区碳排放的影响机理。随后，以改进SLP法为依据，采用灰色预测模型划分货运需求状态并基于马尔科夫链进行预测结果修正，以货运搬运成本最小、综合相关性最大、碳排放量最低为优化目标，采用多种群遗传算法进行布局优化方案求解。实例分析结果表明，物流园区布局优化时，非物流关系及综合相关性分析中需要考虑与园区运营及运输组织相关的产业结构与能源强度因素，与NSGA-Ⅱ算法求解的对比分析表明，考虑碳排放影响的基础上，对物流园区功能区面积及相对位置的合理布置表明改进SLP法在低碳物流园区布局中具有较好的适用性。
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