[發明專利]一種物資儲備中心選址方法

有效

• 申請號: 202110013459.5
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112613830B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 黃煬;蘇喜生;李建湘;劉楠;康勇;于吉平;陳新文;熊亮;賀德富;宋玉豪;姜敬維;田野;朱洪日;崔旭東;游權
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍陸軍勤務學院
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/063;G06Q10/04;G06F18/2411;G06F18/23213;G06F18/2135
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 陳炳萍

1.一種物資儲備中心選址方法，其特征是：具體包括以下步驟：

S1、采用物聯網技術自動感知災區救援物資的需求態勢，并結合地理信息系統生成物資需求態勢圖；

S2、根據地理信息系統中的水溫地理特點和專家庫數據，采用計算機自動生成滿足建設災區救援物資儲備中心的備選目標點；

S3、根據災區救援環境、救援規模、及救援難易程度設定，采用服務器自動判別每個物資需求點的保障需求等級；

S4、根據步驟S1至S3，在滿足保障需求等級、建設資源上線和最大響應速度的約束條件的前提下，采用人工智能算法求解災區救援物資儲備中心選址的最優解，即得災區救援物資儲備中心選址；

步驟S4中采用人工智能算法求解災區救援物資儲備中心選址的最優解的具體步驟為：

1)將災區救援物資中心的選址參數作為原始樣本集，并將原始樣本集分為建模集和尋優集兩部分，在尋優集中引入災區救援物資中心選址的設想解，并對尋優集進行與建模集相同的標準化處理；

2)選取主成分分析算法、單類支持向量機算法、K均值聚類算法和自動編碼器算法，輸入標準化的建模集訓練為四個一級距離模型，通過尋優集對一級距離模型的參數進行尋優，建立最優的四個一級距離模型，剔除計算性能弱的一級距離模型；定義每個一級距離模型的輸出距離與其對應的模型邊界距離的差值為新差值距離，組合篩選后的最優一級距離模型的輸出結果，形成新差值距離集；

3)通過標準化后的新差值距離集分為新建模集和新尋優集，建立基于以上四種算法的二級距離模型，選取性能最好的二級距離模型作為最終的二級距離災區救援物資中心選址模型；其中，二級距離模型的輸出結果為單個距離，將其和輸出單個距離對應的邊界距離作比較，小于則為正常樣本，儲存至正常樣本集A1中；大于則為災區救援物資中心地址樣本，儲存至災區救援物資中心位置樣本集A2中；

4)在數據更新后啟動增量學習訓練新增樣本集Ф2，將新增樣本集輸入到S1中得到的綜合距離模型內，輸出結果同樣被劃分為新增選址樣本集B1和新增災區救援物資中心樣本集B2；將B2和4)中的A1、A2混合形成更新后的樣本集，訓練出更新后的關于綜合距離的災區救援物資中心選址模型，并求解災區救援物資儲備中心選址的最優解。