[发明专利]基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析方法

说明书

本发明提供了基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析方法：用户从计算终端向烟草零售户走访规划云计算平台发送路径规划请求；云计算平台根据基于商业价值最优化的路径规划算法对用户发送的请求进行智能计算，并将路径规划及商户分析结果发送给计算终端；计算终端对云计算平台发回的路径规划及商户分析结果进行可视展示，用户根据分析结果进行人为调整，并由计算终端重新计算出最佳路径；计算终端根据用户决定的烟草零售户走访路径中的零售户地址及顺序，依次为用户提供分段导航服务。

技术领域

本发明涉及路径规划算法及数据可视分析领域，具体涉及基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析方法。

背景技术

对于烟草零售户走访任务主要涉及以下现实问题：1、烟草市场上的零售终端总数目非常庞大，数量超过500万户；2、每个市场销售人员每天工作的步行距离是有限的；3、每个销售人员每天能够访问的户数是有限的。因此有限的销售人员不能对全部的零售户终端进行走访，而增加市场工作人员数量又会带来更高的成本代价过高，所以现实中绝大部分的企业只能走访部分核心零售户。因此，如何为大型销售团队规划日常走访路径任务，使其能够在有限的人力成本情况下，创造更高的商业价值，是烟草制造企业普遍关注的问题。

传统的路径规划方法能够较好的解决两点之间的路径规划，以及多点之间的路径规划问题。但是在市场走访实际任务需求中存在以下问题：1、传统路径规划中点与点之间的价值相等，但是零售户之间的商业价值差异问题；2、传统规划的主要衡量依据是路径距离最短或者耗时最少，而不是走访零售户的商业价值总和最高；3、传统规划中一般是针对单个任务、单条路径的规划，而不是多人、多线任务的路径规划，因此使用传统方法执行多人多线任务是会出现重复性走访的问题，不能实现商业价值最大化；4、传统规划中对于海量数据点的路径规划存在计算效率低等问题。

市场销售数据中隐含着大量的销售情况、时空等信息可供企业进行零售户走访任务的分析与决策。因此，研究一种能够根据用户的参数设定，以无监督、自组织方式实现多路径的智能规划系统，并使之能实现多人、多线的烟草零售户走访路径规划是具有现实意义的。

发明内容

本发明采用了云计算及商业价值最优化思想，设计了基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，能够根据用户需求结合市场销售数据，为多用户提供关于零售户走访的多线路径智能规划及导航服务。

本发明提供如下技术方案：

基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析方法，包括：

优选地，用户在计算终端中定义二维网格中格子的边长L，路径规划数量N，走访的零售户最大数量Num，走访最大距离参数S；

用户从计算终端向烟草零售户走访规划云计算平台发送路径规划请求及相关参数信息。

云计算平台根据基于商业价值最优化的路径规划算法对用户发送的请求进智能计算，并将路径规划及商户分析结果发送给计算终端；

计算终端对云计算平台发回的路径规划及商户分析结果进行可视展示，用户根据分析结果进行人为调整，并由计算终端重新计算出最佳路径；

计算终端根据用户决定的烟草零售户走访路径中的零售户地址及顺序，依次为用户提供分段导航服务。

优选地，所述的商业价值定义为单位地理范围内的销量(或销售额、或利润、或税收)的总量；

优选地，所述的云平台关于商业价值最优化的路径规划算法为：

云计算平台根据用户终端发送的请求及参数信息，结合市场销售数据计算出N个网格中商业价值最高的空间格子；

优选地，上述的二维空间网格，可以根据用户设定的格子边长参数L对烟草市场销售数据集中的数据空间进行均等划分得到；