[发明专利]一种考虑区域交通状况的服务型库房选址方法

说明书

技术领域

本发明属于备品备件库房选址领域，尤其是涉及一种考虑区域交通状况的服务型库房选址方法。

背景技术

对库房进行选址首先要考虑的是企业的物流战略，当前物流战略考虑的主要因素是服务和成本，根据对这两个因素的不同侧重，可对物流战略进行划分：以提高服务水平为核心的“服务型”物流战略；以降低成本为核心的“成本型”物流战略。

目前，库房选址算法主要包括定性和定量两类方法。定性方法主要通过对影响库房选址的各种因素进行分析，比较它们对选址决策的重要程度来得出每个因素的权重，并以此来评价各种方案的优劣。定量方法是将选址问题建模成一定的数学模型，并结合统计学和运筹学的知识，用数学方法进行求解，以获得问题的最优解或近似最优解。

实际应用中，关注成本(主要根据距离来计算)的定量方法使用的较多，关注备品备件到客户手中消耗的时间的定量方法则较少，例如，重心法主要考虑的是如何选址使得库房到所有客户的距离最小，同时，使库房尽可能地接近运量比较大的网点，从而使较大的备品备件运量运输路程相对较短。还有一些基于规划或启发式的算法使得满足客户需求的总成本最低，这些成本往往被建模成与距离有关的线性函数。

随着城市人口和规模的不断扩大，城市交通及路况越来越复杂，备品备件在运输过程中需要消耗的时间越来越难以估算，并且往往跟运输的时间段有较大关系，即使同一库房，在不同时间段，其到同一客户需要消耗的时间也不尽相同，因此，实时交通状况对物流的运输时间有非常重要的影响，在库房选址时不可忽略，但目前却很少有考虑实时交通状况的库房选址算法。因此，如何开发一种考虑了城市区域实时交通状况的服务型库房选址算法，降低由运输时间过长带来的客户服务质量的损失成为业界的迫切需要。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种快速、高效的考虑区域交通状况的服务型库房选址方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种考虑区域交通状况的服务型库房选址方法，包括以下步骤：

1)建立基于真实路网的物流网络模型，该物流网络模型中，道路交叉路口为节点，相邻节点间的路段为边；

2)将客户位置与物流网络模型的节点进行映射，根据历史备品备件需求信息，预测未来客户对多类备品备件的需求信息，形成多个客户请求；

3)基于历史出租车轨迹数据预测物流网络模型中各边的权值；

4)基于步骤2)和步骤3)预测结果，基于改进的PAM算法迭代优化获得最优库房选址位置集。

所述节点的数据结构中存储有节点的经纬度信息，所述边的数据结构中存储有道路信息。

所述步骤2)中，将客户位置与物流网络模型的节点进行映射具体为：用离客户位置最近的节点代替客户位置。

所述步骤2)中，预测未来客户对多类备品备件的需求信息具体为：将一天划分成24个时间段，统计每个客户各时间段的历史备品备件需求信息，预测该客户未来在该时间段下对各类备品备件的需求信息。

所述步骤2)中，采用指数平滑法预测未来客户对多类备品备件的需求信息。

所述步骤3)具体为：

首先根据各节点的经纬度信息确定通过各路段的GPS轨迹点的经纬度坐标范围，然后根据出租车历史GPS轨迹点的经纬度信息，将出租车的GPS轨迹与路段进行映射，计算出各路段的通行时间，用通过该路段的所有出租车在不同时间段下的平均通行时间作为该路段在该时间段下的预计通行时间，并将所述预计通行时间作为该路段对应的边的权值。

所述步骤4)中，基于改进的PAM算法迭代优化获得最优库房选址位置集合具体为：

401)采用k-中心点聚类算法获得初始库房选址集合；

402)对物流网络模型中的节点和客户请求进行分组，预先计算各节点分组到请求分组的最短时间；

403)计算每个节点分组到各客户请求的最短时间，过滤最短时间大于当前库房选址集合总消耗时间的节点分组；

404)采用组替换的迭代策略进行优化迭代，获得最优库房选址位置集合。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)本发明构建一种考虑了实时交通状况的服务型库房的选址模型，选址快速、高效，能够通过考虑各时间段的真实交通状况，使得从库房运送到客户手中的备品备件消耗的总时间最小，从而使得由运送时间导致的服务质量的损失最小，提升客户的满意度。