[發明專利]一種物流倉儲中心優化選址方法及系統

在審

• 申請號: 202210428659.1
• 申請日: 2022-04-22
• 公開（公告）號: CN114742593A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 張仰森;黃改娟;段瑞雪;尤建清;苗將
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京眾允專利代理有限公司 11803
• 代理人: 張爭艷

本發明公開了一種物流倉儲中心優化選址方法及系統，該方法包括：獲取數據集，包括目標地區各行政區域的政務中心位置數據及經濟適應量；采用K均值聚類法對數據集中數據點進行基于位置數據的聚類；構建物流倉儲中心的選址模型，基于選址模型，對各聚類區域分別采用帝王蝶優化法優化選取物流倉儲中心地址。本發明更能契合實際問題的解決，可進一步降低物流運輸時間和成本。

技術領域

本發明涉及物流技術領域，具體涉及一種物流倉儲中心優化選址方法及系統。

背景技術

物流倉儲中心選址作為物流配送路徑的根本源頭，很大程度上決定了完成物流配送所需要的時間，對于大幅提升物流配送效率具有重要意義。而物流倉儲中心選址可以演化為純數學問題，即求一個點到多個確定點的距離最小。首先設這個點坐標，然后列寫該點到所有確定點的距離公式，再對各參數求導確定極值代入比較取得最短距離。運用數學問題確定物流倉儲中心選址屬于正向求解，但只能涉及距離參數，無法代入其他復雜約束條件。實際中物流倉儲中心選址問題具有較多復雜的約束條件，具有NP-hard的性質。目前也有一些通過非線性規劃模型、改進鮑摩-瓦爾夫模型等來求解物流倉儲中心選址的方法，但大多容易陷入局部最優、搜索重點偏差和收斂速度慢等問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種可解決背景技術中所指出問題的物流倉儲中心優化選址方法及系統。

本發明提供的一種物流倉儲中心優化選址方法，包括：

獲取數據集，包括目標地區各行政區域的政務中心位置數據及經濟適應量；

采用K均值聚類法對數據集中數據點進行基于位置數據的聚類；

以為目標函數，以為約束條件，構建物流倉儲中心的選址模型；基于選址模型，對各聚類區域分別采用帝王蝶優化法優化選取物流倉儲中心地址；

其中，C表示代價函數；a表示行政區域總數；b表示物流倉儲中心數目；E_i表示行政區域i的經濟適應量；D_ij表示行政區域i的政務中心與物流倉儲中心j的距離；H_ij表示物流倉儲中心j向行政區域i出倉發貨；G_i表示行政區域i的生產總值。

在一些具體實施方式中，經濟適應量E_i＝P_i×Y_i×G_i/T，其中，E_i表示行政區域i的經濟適應量；P_i為行政區域i的常住人口；Y_i為行政區域i的15～69歲人口的比例；G_i為行政區域i的生產總值；T為行政區域i所屬的直轄市或省行政區的生產總值。

在一些具體實施方式中，采用K均值聚類法對數據集中數據點進行聚類中，采用如下方法選擇初始質心向量：

對各數據點k分別獲取其單點密度Q_k和多點間距U_k，并計算Q_k和U_k的乘積；

按乘積大小對數據點排序，選取乘積最大的指定數量的數據點，將所選取數據點對應數據作為初始質心向量；

所述單點密度是以數據點k為中心、以指定長度S_b為半徑的園內其他數據點的個數；所述數據點k的多點間距其中，most表示所有數據點的單點密度最大值，S_kI是數據點k到其單點密度中最遠點I的距離。

在一些具體實施方式中，對各聚類區域分別采用帝王蝶優化法優化選取物流倉儲中心地址中，采用公式所示的迭代公式；其中，E_w為當前聚類區域內行政區域w的經濟適用量，m為聚類區域內行政區域數量，L(E_w)表示當前聚類區域內行政區域w的選擇概率，K(E_w)表示當前聚類區域內行政區域的累計概率。