專利名稱：基于加權(quán)Voronoi圖的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計算機(jī)輔助設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化，具體地說是一種利用計算機(jī)軟件進(jìn)行物流節(jié)點服務(wù)范圍的精確劃分和布局規(guī)劃，用于物流節(jié)點服務(wù)范圍的劃分，選址、規(guī)模、布局方案的確定。
背景技術(shù)：
隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化和我國對外貿(mào)易的發(fā)展，物流系統(tǒng)的作用日益增大，成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源動力。為了避免區(qū)域物流節(jié)點建設(shè)過程中由于缺乏系統(tǒng)和科學(xué)的規(guī)劃論證，造成資源浪費、效率較低的不良局面，迫切需要對物流節(jié)點布局進(jìn)行合理規(guī)劃。按照選址決策變量屬性，物流節(jié)點布局優(yōu)化問題可分為離散型和連續(xù)型兩類。在實際操作中，由于諸如土地的使用性質(zhì)，土地費用等等各種因素的限制，國內(nèi)外學(xué)者的研究大多集中在離散型物流節(jié)點布局優(yōu)化方面，而對連續(xù)型物流節(jié)點空間布局的研究則較少， 且多以定性分析為主，定量化研究仍不多見，近年來，大量的新興學(xué)科、交叉學(xué)科的引入對物流節(jié)點布局優(yōu)化研究方法產(chǎn)生了重要影響，但國內(nèi)外學(xué)者采用調(diào)查法、雷利法則、引力模型、需求勢能理論、系統(tǒng)建模等方法[1_4]研究了物流節(jié)點的合理服務(wù)范圍劃分；國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者采用重心法、鮑姆爾-沃爾夫法、雙層規(guī)劃方法、混合-整數(shù)線性規(guī)劃、啟發(fā)式方法等對物流節(jié)點選址進(jìn)行了系統(tǒng)的研究[5_6]；相關(guān)學(xué)者還基于物流節(jié)點服務(wù)范圍的分析，基于雙層規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃、圖論等方法構(gòu)建了物流節(jié)點布局優(yōu)化模型[4’6_8]，系統(tǒng)地研究了物流節(jié)點數(shù)量、選址、規(guī)模的綜合優(yōu)化問題。綜合來看，現(xiàn)有的研究雖能概要性確定物流節(jié)點服務(wù)范圍，但只是粗略的劃分，存在較大的局限性，在相當(dāng)程度上限制了物流節(jié)點空間布局優(yōu)化研究的深度和準(zhǔn)確性，而且，物流節(jié)點空間布局問題不僅是一個多因素評價的問題，影響因素也呈現(xiàn)多樣化，現(xiàn)有空間布局方法都是從眾多因素的某一方面入手，未能綜合考慮，未能全面科學(xué)的反映物流節(jié)點對服務(wù)區(qū)域的吸引，基于此基礎(chǔ)上的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化難以滿足其動態(tài)性、系統(tǒng)性要求。借鑒已有研究成果，為了提供一種物流節(jié)點動態(tài)服務(wù)范圍劃分的方法，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的靜態(tài)劃分方法，試圖用更科學(xué)的方法綜合評價物流節(jié)點的吸引力，采用引力模型來確定物流節(jié)點對區(qū)域空間的吸引力及其服務(wù)范圍，引入加權(quán)Voronoi圖以及實現(xiàn)的離散生成法來實現(xiàn)物流系統(tǒng)空間服務(wù)范圍的動態(tài)精確劃分；在物流節(jié)點服務(wù)范圍精確劃分的基礎(chǔ)上， 構(gòu)建連續(xù)型物流節(jié)點協(xié)調(diào)布局優(yōu)化模型，基于最大空心圓定位策略，結(jié)合模擬退火算法，提出模型的高效求解算法。研究成果可提高物流節(jié)點空間布局優(yōu)化的科學(xué)性和合理性，為區(qū)域物流系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化提供思路。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種物流節(jié)點動態(tài)服務(wù)范圍劃分的方法，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的靜態(tài)劃分方法，用更科學(xué)的方法綜合評價物流節(jié)點的吸引力。本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案
一種基于加權(quán)Voronoi圖的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟步驟(1)，將物流節(jié)點、需求點數(shù)據(jù)輸入到計算機(jī)中，基于加權(quán)Voronoi圖和引力模型利用計算機(jī)建立連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化模型，其中物流節(jié)點包括已有物流節(jié)點和新建物流節(jié)點；步驟(2)，確定物流節(jié)點數(shù)量和層級結(jié)構(gòu)，根據(jù)目標(biāo)年物流需求總量、已有物流節(jié)點物流供給容量，以及候選物流節(jié)點規(guī)模與類型來確定新建物流節(jié)點的最大數(shù)量nmax和最小數(shù)量nmin，并設(shè)立循環(huán)變量n，利用整數(shù)規(guī)劃的優(yōu)化技術(shù)得到新建物流節(jié)點的容量組合；步驟C3)，確定初始方案基于加權(quán)Voronoi圖最大空心圓定位策略的基礎(chǔ)上，給出根據(jù)已有節(jié)點及負(fù)荷分布情況產(chǎn)生新建物流節(jié)點初始方案；步驟G)，方案分析與評價以已有節(jié)點位置和新建節(jié)點初始選址為頂點構(gòu)造加權(quán)Voronoi圖，得到每個物流節(jié)點的服務(wù)范圍，并基于物流節(jié)點的劃分進(jìn)行方案的評價；步驟( ，方案優(yōu)化結(jié)合加權(quán)Voronoi圖與模擬退火算法進(jìn)行多物流節(jié)點選址與規(guī)模優(yōu)化。進(jìn)一步的，本發(fā)明的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法中，步驟(1)所述的引力模型如下設(shè)同一層級有η個物流節(jié)點、s個需求點，則物流節(jié)點i對需求點j的吸引力為
權(quán)利要求
1.一種基于加權(quán)Voronoi圖的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟步驟(1)，將物流節(jié)點、需求點數(shù)據(jù)輸入到計算機(jī)中，基于加權(quán)Voronoi圖和引力模型利用計算機(jī)建立連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化模型，其中物流節(jié)點包括已有物流節(jié)點和新建物流節(jié)點；步驟O)，確定物流節(jié)點數(shù)量和層級結(jié)構(gòu)，根據(jù)目標(biāo)年物流需求總量、已有物流節(jié)點物流供給容量，以及候選物流節(jié)點規(guī)模與類型來確定新建物流節(jié)點的最大數(shù)量nmax和最小數(shù)量nmin，并設(shè)立循環(huán)變量n，利用整數(shù)規(guī)劃的優(yōu)化技術(shù)得到新建物流節(jié)點的容量組合；步驟(3)，確定初始方案基于加權(quán)Voronoi圖最大空心圓定位策略的基礎(chǔ)上，給出根據(jù)已有節(jié)點及負(fù)荷分布情況產(chǎn)生新建物流節(jié)點初始方案；步驟G)，方案分析與評價以已有節(jié)點位置和新建節(jié)點初始選址為頂點構(gòu)造加權(quán) Voronoi圖，得到每個物流節(jié)點的服務(wù)范圍，并基于物流節(jié)點的劃分進(jìn)行方案的評價；步驟(5)，方案優(yōu)化結(jié)合加權(quán)Voronoi圖與模擬退火算法進(jìn)行多物流節(jié)點選址與規(guī)模優(yōu)化。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，步驟(1)所述的引力模型如下設(shè)同一層級有η個物流節(jié)點、s個需求點，則物流節(jié)點i對需求點j的吸引力為fy=k'd%式中mi、Hlj分別表示物流節(jié)點、需求點的綜合競爭力，表示需求點j到物流節(jié)點i 的廣義費用；k為引力系數(shù)；θ為引力衰減指數(shù)； 其中Itfy , υ , Jv= ^1L + a2T + a3F = αλ + α2 + α3 2^jy 3 Σ/υi i i其中1…、_、&分別表示需求點j到物流節(jié)點i的運輸里程、運輸時間、運輸費用；Lu、 Tij^Fij表示歸一化后的需求點j到物流節(jié)點i的運輸里程、運輸時間和運輸費用叫，a2, a3 分別代表權(quán)重系數(shù)，a1+a2+a3 = 1，可采用AHP法確定；^ = ^S1 +JhQt +^E1 +B4G1 =、令 +、務(wù) +、務(wù) +、1A 2^1 2^1 Lg1其中Si、q” e” gi分別表示物流節(jié)點i的規(guī)模、區(qū)位交通條件、技術(shù)作業(yè)水平、所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)總量；SiApEpGi分別表示歸一化后的物流節(jié)點i的規(guī)模、區(qū)位交通條件、技術(shù)作業(yè)水平和作業(yè)效率、所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)總量辦，lvb3，b4分別表示權(quán)重系數(shù)，Vb2+b3+b4 = 1， 可采用AHP法確定。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，步驟C3)所述的確定初始方案按如下步驟進(jìn)行步驟(3a)以已有物流節(jié)點位置為頂點，基于加權(quán)Voronoi圖的離散生成算法產(chǎn)生 Voronoi圖，其步驟如下先將區(qū)域置為白色，對每個節(jié)點指定不同的顏色，從節(jié)點出發(fā)，以權(quán)重為速度，以指定的顏色，向節(jié)點周圍的點填色，直到整個區(qū)域都標(biāo)上顏色為止；1)采用網(wǎng)格法進(jìn)行單元的劃分，將區(qū)域劃分成縱橫間距相等的方格網(wǎng)，以坐標(biāo)網(wǎng)格為單元；2)為每個節(jié)點增加一個唯一標(biāo)識符；3)依次計算每一個網(wǎng)格單元與各節(jié)點之間的引力，以引力最大的節(jié)點的標(biāo)識符作為該網(wǎng)格單元的隸屬代碼，如此下去，直至所有網(wǎng)格單元的歸屬都被確定為止；4)顯示出每個節(jié)點的服務(wù)范圍；步驟(3b)根據(jù)加權(quán)Voronoi圖求出各節(jié)點對應(yīng)的最大空心圓；步驟(3c)根據(jù)規(guī)劃目標(biāo)年負(fù)荷分布情況及負(fù)荷密度來確定閾值常數(shù)ε，ε代表2 個新建節(jié)點間距離的最小允許值，比較節(jié)點Cli與Clj間的距離Clij，i Φ j ； j = 1,2, L，r ；若 Clij彡ε，再比較1與％對應(yīng)的最大空心圓的半徑，將半徑較小的最大空心圓所對應(yīng)的節(jié)點刪去；步驟(3d)若新建節(jié)點數(shù)量為η，取半徑較大的前η個最大空心圓所對應(yīng)的節(jié)點作為新建節(jié)點初始選址。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，步驟(4)所述方案分析與評價的評價函數(shù)描述如下Ccost = ^f(S1) rf + rJ +a !/U(S1)+/=1 M + 乂 1 /=1j=i式中C。。st表示年物流成本；Si表示第i個新規(guī)劃物流節(jié)點的規(guī)模；f (Si)表示第i個新規(guī)劃物流節(jié)點的投資；U (Si)表示第i個新規(guī)劃物流節(jié)點的年運行費用表示第i個物流節(jié)點至第j個需求點之間的單位運輸費用表示第i個物流節(jié)點至第j個需求點之間的運輸距離；Pij表示第i個物流節(jié)點與第j個需求點間的需求量；r。為貼現(xiàn)率；α為折算系數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，步驟( 所述的方案優(yōu)化按如下步驟進(jìn)行步驟(5a)以已有節(jié)點選址和新建節(jié)點初始選址為頂點構(gòu)造加權(quán)Voronoi圖，初始權(quán)重取1 ；步驟(5b)在新建物流節(jié)點對應(yīng)的V曲邊形中，基于模擬退火算法以總物流費用最小為準(zhǔn)則對新建節(jié)點選址及其規(guī)模進(jìn)行優(yōu)化；步驟(5c)再以步驟(5b)優(yōu)化得到的新建節(jié)點站址和已有節(jié)點站址構(gòu)造加權(quán)Voronoi 圖；在每次構(gòu)造加權(quán)Voronoi圖時，權(quán)重計算方法為#胃=正常運行的最大負(fù)荷弓踱1儀— 物流節(jié)點負(fù)荷 X物流節(jié)點負(fù)荷強(qiáng)度其中，物流節(jié)點Agent正常運行的最大負(fù)荷強(qiáng)度是在高負(fù)荷率的情況下得到的；步驟(5d)如果新建節(jié)點選址變動距離和小于閾值，則結(jié)束迭代；否則，返回步驟(汕)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，步驟(5b)所述模擬退火算法的具體步驟分以下兩種情況第一，當(dāng)不考慮規(guī)模優(yōu)化情況下的模擬退火算法，步驟如下11)初始化包括初始溫度T，總迭代次數(shù)，每個T值的迭代次數(shù)L ；12)生成初始方案S；13)對k=l，2，…，L做第14)至第17)步；14)任去掉一個規(guī)劃節(jié)點，對其位置重新按照Voronoi圖的原則選擇最佳位置，得到一個新的解S'；15)計算增量At= C(S' )-C(S)，其中C(S)為評價函數(shù)；16)若At<0則接受S'作為新的當(dāng)前解，否則以概率exp(-At/T)接受S'作為新的當(dāng)前解；17)如果滿足終止條件則輸出當(dāng)前解作為最優(yōu)解，結(jié)束算法；終止條件為連續(xù)若干個新解都沒有被接受時或者迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)計次數(shù)時終止算法；18)T逐漸減少，且T- > 0，然后返回第12)步；第二，當(dāng)考慮規(guī)模優(yōu)化情況下的模擬退火算法，步驟如下21)初始化包括初始溫度T，總迭代次數(shù)，每個T值的迭代次數(shù)L；22)生成初始方案S，步驟如下①采用Voronoi的最大空心圓規(guī)則確定各物流節(jié)點的位置；②根據(jù)Voronoi規(guī)則劃分的物流節(jié)點服務(wù)范圍需求點的總需求作為節(jié)點的規(guī)模；③反復(fù)進(jìn)行②直到各物流節(jié)點前后兩次迭代生成的規(guī)模相差不大時終止，輸出初始方案；23)對k=l，2，…，L做第24)至第27)步；24)生成一個新的解S'，步驟如下①任去掉一個規(guī)劃節(jié)點，對其位置重新按照Voronoi圖的原則選擇最佳位置采用 Voronoi規(guī)則確定物流節(jié)點的位置；②根據(jù)Voronoi規(guī)則劃分的物流節(jié)點服務(wù)范圍需求點的總需求作為節(jié)點的規(guī)模；③反復(fù)進(jìn)行②直到各物流節(jié)點前后兩次迭代生成的規(guī)模相差不大時終止，得到一個新的解S'；25)計算增量At= C(S' )-C(S)，其中C(S)為評價函數(shù)；26)若At< O則接受S'作為新的當(dāng)前解，否則以概率exp(-At/T)接受S'作為新的當(dāng)前解；27)如果滿足終止條件則輸出當(dāng)前解作為最優(yōu)解，結(jié)束算法，終止條件為連續(xù)若干個新解都沒有被接受時或者迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)計次數(shù)時終止算法；觀)T逐漸減少，且T- > 0，返回第22)步。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，其特征在于，對于步驟(5b) 所述模擬退火算法的步驟1 和步驟25)中所述評價函數(shù)為C(S)=ΣΣ^ Pk O‘J ^(Xk-if+ (Yk-J)2 式中，k為服務(wù)于坐標(biāo)為(i，j)的需求點的節(jié)點編號，該物流節(jié)點規(guī)模為Pk，坐標(biāo)為(Xi, Xj)，位于坐標(biāo)(i，j)的需求點的需求量為)^_。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于加權(quán)Voronoi圖的連續(xù)型物流節(jié)點布局優(yōu)化方法，首先，根據(jù)目標(biāo)年物流總需求、已有物流節(jié)點供給容量以及候選物流節(jié)點規(guī)模與類型確定新建物流節(jié)點的最大數(shù)量和最小數(shù)量，利用整數(shù)規(guī)劃技術(shù)得到新建物流節(jié)點的容量組合；在確定了新建節(jié)點的數(shù)量及容量組合之后，采用最大空心圓策略產(chǎn)生新建節(jié)點初始選址方案，基于加權(quán)Voronoi圖和最大空心圓策略，結(jié)合模擬退火算法實現(xiàn)新建物流節(jié)點的選址、規(guī)模與布局的方案優(yōu)化。本發(fā)明可提高物流節(jié)點空間布局優(yōu)化的科學(xué)性和合理性，能較好地滿足物流系統(tǒng)規(guī)劃需要，為物流節(jié)點選址、布局和合理化運營提供依據(jù)。
文檔編號G06Q10/04GK102393869SQ20111039429
公開日2012年3月28日 申請日期2011年12月2日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月2日
發(fā)明者封學(xué)軍, 王偉, 黃莉 申請人:河海大學(xué)