第六节 本章小结

本章根据应急物流配送车辆导航道路网络分析的特点，将系统科学和社会网络分析的相关理论及方法引入应急物流配送车辆导航道路网络节点连通性的度量中，提出了一种基于网络节点重要性的连通性度量指标——相对连通系数，并进一步用主成分分析法将相对连通系数的定义扩展到多目标节点集上；为简化相对连通系数的计算，利用与节点关联的树的形状来估计连通关系集合中潜在路径计数的规模，建立了相对连通系数近似定义的递归求解算法；最后以一个经典案例将相对连通系数与现有的其他指标进行对照，验证了该指标的有效性和在应急物流配送车辆导航路径搜索应用方面的优越性。

本章所提出的相对连通性系数将节点对应的连通关系集合分解到网络中各个节点上，从而将节点间连通性的影响从网络中纠结在一起的连通关系中分离出来加以量化。该指标可作为多尺度变换时过滤、选取节点的依据，为下一章讨论的应急物流配送车辆导航地图多尺度空间数据模型中选取重要节点生成子网奠定基础。而且其适用范围远不局限于应急物流配送车辆导航路径分析，在复杂网络、图论分析、传染病传播分析、无线传感器网络路由选择等领域都有着广阔的应用前景。

相对连通系数的提出，可看作社会网络分析和系统科学中的节点重要性理论针对应急物流配送车辆导航领域特点的一种扩展，为节点重要性理论在实际应用中的有效性提供了新的例证；通过树的形状来近似估计潜在路径集合的规模的方法，更含有一种“以形估数”的新思路，为大规模组合计数问题的求解开拓了一条全新的途径；而运用主成分分析来消除节点针对不同目标节点的相对连通系数间的相关性，则为网络拓扑关系的分析提供了新思路，有利于促进并深化图论与多元数据分析等学科理论的交叉与渗透。