張麗巖，馬 健

（1.蘇州科技學(xué)院 土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215011；2.同濟大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，上海 201804）

基于粒計算的物流節(jié)點選址理論建模

張麗巖1,2，馬 健2

（1.蘇州科技學(xué)院 土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215011；2.同濟大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，上海 201804）

首先對物流節(jié)點進行了三維界定，從物流節(jié)點選址問題的特點及人的決策思維模式，以客觀數(shù)據(jù)為出發(fā)點，以 “有限理性”、 “有限記憶”、 “群體決策” 和 “粒計算”為理論基礎(chǔ)，提出了金字塔理論架構(gòu)，并應(yīng)用于物流節(jié)點選址問題，進而提出了數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型與選址的決策思維過程相適應(yīng)，具有很好的理論指導(dǎo)意義。

粒計算；物流節(jié)點選址；金字塔模型；數(shù)據(jù)挖掘模型

物流節(jié)點選址問題屬于物流系統(tǒng)規(guī)劃中的子問題，其位于物流系統(tǒng)規(guī)劃層次中的戰(zhàn)略規(guī)劃層。目前，物流節(jié)點選址方法缺乏系統(tǒng)的理論指導(dǎo)和規(guī)范的決策流程，各種選址方法都有其各自的優(yōu)劣勢，沒有一種方法既能夠兼顧主觀與客觀，又能夠保持決策的科學(xué)合理性和使用的方便性。因此，物流節(jié)點選址領(lǐng)域迫切需要引入新思想、新理論、新方法來解決這些問題。粒計算理論 （Granular Computing Theory,GCT）作為信息處理的一種新概念和計算范式，為物流節(jié)點選址研究中的一些問題提供了新的思路和途徑。

物流節(jié)點選址的影響因素眾多而復(fù)雜，直接基于眾多影響因素建立決策模型是非常復(fù)雜和不經(jīng)濟的，通過粒計算理論將眾多影響因素進行簡化是做出低成本的科學(xué)合理決策的重要途徑之一。故本文先從物流節(jié)點本身的界定出發(fā)，引入粒計算的思想與選址問題相結(jié)合，建立了金字塔模型，并將之運用于物流節(jié)點的理論選址中，具有很好的應(yīng)用前景。

1 物流節(jié)點的界定

物流選址是物流系統(tǒng)規(guī)劃中的戰(zhàn)略重點，它決定了整個物流系統(tǒng)的模式、結(jié)構(gòu)和形狀，影響著庫存成本、運輸成本。全部物流活動是在線路和節(jié)點進行的。其中，在線路上進行的活動主要是運輸。物流功能要素中的其他所有功能要素都是在節(jié)點上完成的。所以，物流節(jié)點是物流系統(tǒng)中非常重要的部分[1]。

廣義的物流節(jié)點是指所有進行物資中轉(zhuǎn)、集散和儲運的節(jié)點，按作用不同可分成轉(zhuǎn)運型物流節(jié)點、儲存型物流節(jié)點、流通加工型物流節(jié)點、綜合型節(jié)點四大類型[2]。狹義的物流節(jié)點僅指現(xiàn)代物流意義的物流中心、物流園區(qū)和配送中心[1]。如無特別說明，本論文所敘述的物流節(jié)點，均指狹義物流節(jié)點。隨著現(xiàn)代物流學(xué)的發(fā)展，本文從三方面來界定物流節(jié)點：

（1）交通方式：不同的交通方式如水路運輸、鐵路運輸、公路運輸、航空運輸、管道運輸?shù)瓤梢栽诠?jié)點處交匯、銜接，形成一個功能強大的多式聯(lián)運體系。

（2）拓撲結(jié)構(gòu)：多個節(jié)點組成的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，節(jié)點內(nèi)部的布局結(jié)構(gòu)、不同節(jié)點間的連通方法及銜接方式、信息傳遞的流通結(jié)構(gòu)等等，對于節(jié)點網(wǎng)絡(luò)的順暢運行至關(guān)重要。

（3）空間形式：節(jié)點空間包括多種制約因素，如交通空間、經(jīng)濟空間、政策空間、環(huán)境約束、用地條件及人口狀況等等，這些因素對于節(jié)點的選擇和有效運營非常重要，甚至有著決定性的作用。圖1是物流節(jié)點的三維界定關(guān)系。

2 建模基礎(chǔ)——粒計算在選址問題應(yīng)用中的可行性

粒計算 （Granular Computing,GrC）[3]是 T.Y Lin教授在1997年第一次提出的，是軟計算科學(xué)的一個重要分支，已成為不精確信息、模糊信息、不完備信息及海量信息處理的重要工具，也是人工智能領(lǐng)域研究的熱點之一。

粒計算的基本思想就是利用事物在層次和結(jié)構(gòu)上的特性，建立可以在不同層次上對問題進行求解的模型。其中最基本的概念有粒、?；?、粒結(jié)構(gòu)和粒運算[4]。所謂粒就是按照某種?；瘻蕜t對具體問題進行某種層次的抽象所得到的結(jié)果。粒度的大小反映了抽象的程度，也是對具體問題不同層次細化的度量。?；梢岳斫鉃榱５臉?gòu)造過程。一個粒化準則對應(yīng)一個粒層，不同的?；瘻蕜t對應(yīng)多個粒層，所有粒層之間的相互聯(lián)系構(gòu)成一個關(guān)系結(jié)構(gòu)，稱為粒結(jié)構(gòu)[5]。而粒的運算涉及到的主要問題是粒層的映射、不同層次上粒的轉(zhuǎn)換以及粒的性質(zhì)保持性。

粒計算是信息處理的一種新概念和計算范式，為知識發(fā)現(xiàn)研究中的一些問題提供了新的思路和途徑。它是研究多層次粒度結(jié)構(gòu)的問題求解方法、思維方式及信息處理模式。粒計算從實際出發(fā)，用可行的滿意近似解替代最佳的精確解，改變了傳統(tǒng)的計算觀念，得到對問題的簡化，實現(xiàn)問題求解的魯棒性，降低求解費用。其主要思想是在不同的粒度層次上進行問題求解，在很大程度上體現(xiàn)了人類問題求解過程中的智能[6]。

粒計算理論符合物流節(jié)點選址的決策過程，其本質(zhì)上與思維決策具有一致性；粒計算能夠用多層次，多視角的系統(tǒng)分析法來處理復(fù)雜問題，使復(fù)雜的選址決策問題流程規(guī)范化、層次化，綜合考慮多方面的影響因素，減少決策成本；粒計算理論通過粒化的方法將問題抽象細化，使復(fù)雜問題得到簡化，這就可以根據(jù)具體問題對選址問題的指標因素進行抽象細化以建立符合實際要求的選址決策指標體系；粒計算從實際出發(fā)，用可行的滿意近似解替代最佳的精確解，符合選址決策問題的內(nèi)在要求，可以降低選址成本，提高選址效率，具有很高的實用價值及經(jīng)濟價值。

綜合上述分析，本文根據(jù)物流節(jié)點的選址目標運用粒計算理論將人的思維分為宏觀思維、中觀思維及微觀思維 （當(dāng)然這種劃分不是絕對的、不變的），與之相對應(yīng)的可以根據(jù)因素的影響程度將物流節(jié)點選址問題的指標分為一般影響因素、間接影響因素及直接影響因素，由此可以抽象出該問題宏觀選址指標模型、中觀選址指標模型及微觀選址指標模型。

3 基于粒計算物流節(jié)點選址的理論架構(gòu)

本文針對物流節(jié)點選址問題的特點及人的決策思維模式，以客觀數(shù)據(jù)為出發(fā)點，以 “有限理性”、 “有限記憶”、 “群體決策”和 “粒計算”為理論基礎(chǔ)，提出了基于粒計算的物流節(jié)點選址模型，形成了一個多層次結(jié)構(gòu)的金字塔理論架構(gòu)。不同的粒度對應(yīng)不同的層次，所考慮問題的精度及復(fù)雜度各不一樣。越接近宏觀模型，抽象程度越高，考慮的范圍越廣，需要的精度越小；越接近微觀模型，抽象程度越低，考慮的范圍越窄，需要的精度越高。其理論框架如圖2所示。

圖1 物流節(jié)點的三維界定

圖2中，客觀數(shù)據(jù)是作出合理科學(xué)物流選址決策的基礎(chǔ)，人的 “有限記憶”決定了人只能具有 “有限理性”，這就需要 “群體決策”來彌補 “有限理性”與 “有限記憶”的不足，使決策盡可能地接近 “完全理性”與 “最優(yōu)結(jié)果”。物流節(jié)點選址是一個復(fù)雜的多屬性決策問題，模糊決策法能夠處理許多不確定問題，德爾菲法是 “群體決策”的一種很好的實現(xiàn)形式，這些方法為理論的研究提供應(yīng)用方式。粒計算的理論結(jié)構(gòu)與認知世界的結(jié)構(gòu)、人類思維模式及行為方式具有一致性，能夠處理不確定的、模糊的、不完整的和海量的信息。它從實際出發(fā)，用可行的滿意近似解替代最佳的精確解，符合 “有限理性”的約束，是選址決策問題的內(nèi)在要求，可以集成上述的理論及應(yīng)用方法，進而降低選址成本，提高選址效率，具有很高的實用價值及經(jīng)濟價值。

4 金字塔模型在物流節(jié)點選址的實際應(yīng)用

本節(jié)主要研究基于粒計算的物流節(jié)點選址的理論框架在應(yīng)用中如何解決實際選址問題。物流節(jié)點選址問題本質(zhì)上是決策問題，所以我們以一般決策問題的解決方法為思路，以客觀信息數(shù)據(jù)為中心，圍繞著數(shù)據(jù)進行挖掘分析，避免決策的主觀性及不確定性，以作出合理科學(xué)的選址決策[7]。其應(yīng)用框架如圖3所示。

圖3中主要包括兩大部分：一般決策問題通用的理論解決方法及現(xiàn)實應(yīng)用中的實際解決過程。其中實際解決過程主要包括以下四個模塊：

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

在實際系統(tǒng)項目中，數(shù)據(jù)以文件或表的形式存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或云存儲器中。首先，根據(jù)要解決的目標任務(wù)，從這些數(shù)據(jù)源中讀取與篩選出相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，如果存在不完備信息，則根據(jù)一定的先驗信息，將不完備信息系統(tǒng)進行補全以轉(zhuǎn)化為完備信息系統(tǒng)；然后選擇合適的離散化方法，對連續(xù)的屬性值進行離散化；最后根據(jù)屬性值對所有對象進行粒化。

（2）屬性約簡模塊

利用屬性約簡算法對信息系統(tǒng)進行屬性約簡，刪除冗余的屬性數(shù)據(jù)，得到最小約簡集，從而可以大幅度地減少數(shù)據(jù)量，降低復(fù)雜度。屬性約簡是一個NP-Hard問題，但是在很多應(yīng)用中，我們不需要求出全部約簡，每個約簡只是在某個角度上，利用最少的屬性對論域進行分類。

（3）規(guī)則挖掘模塊

根據(jù)用戶給定的覆蓋度和置信度閉值，挖掘出所有滿足條件的最簡規(guī)則，這個過程為規(guī)則的自動生成；具體步驟為：執(zhí)行完屬性約簡之后，對每個信息粒與決策屬性進行?；?，生成基本粒庫，從每個決策粒出發(fā)，輸出滿足條件的決策規(guī)則，接著生成高階粒庫，繼續(xù)提取規(guī)則，直到算法結(jié)束，從而得到了該約簡的規(guī)則。

（4）決策應(yīng)用模塊

分析經(jīng)過解釋的規(guī)則，從中挖掘出的規(guī)律，這些規(guī)則為人的主觀決策提供參考，這就需要決策者來分析、判斷規(guī)則是否合適、合理，是否能用于決策。有價值的或者能夠揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律的規(guī)則才能幫助決策者作出合理科學(xué)的決策，而有偏差的或者不能反映數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律的規(guī)則可能會誤導(dǎo)決策者作出錯誤的決策。

5 結(jié) 論

本文首次對物流節(jié)點做了三維界定，通過闡述粒計算理論的特點，分析了其在物流節(jié)點選址中的可行性，并論述了基于粒計算的物流節(jié)點選址的建?；A(chǔ)及建模方法，并以此為基礎(chǔ)建立基于粒計算的物流節(jié)點選址的金字塔模型，并利用數(shù)據(jù)挖掘理論，建立了基于物流節(jié)點選址的數(shù)據(jù)挖掘模型。為物流節(jié)點的選址問題提供了新的理論及應(yīng)用框架基礎(chǔ)，具有很好的實際應(yīng)用價值。

[1]Hainanmumian. 物流節(jié)點[DB/OL].(2010-07-15)[2012-05-30].http：//baike.baidu.com/view/1048718.htm.

[2]王之泰.新編現(xiàn)代物流學(xué)[M].北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)出版社，2005：366-367.

[3]Lin T Y.Granular Computing,Announcement of the BISC Special Interest Group on Granular Computing[DB/OL].(2010-05-16)[2012-05-30].http：//www.cs.uregina.ca/～yyao/GrC/.

[4]吳珺.基于粒計算的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用及研究[D].武漢：武漢理工大學(xué) （碩士學(xué)位論文），2009.

[5]YAO Y Y.Granular computing for data mining[C]//Proceedings of SPIE Conference on Data Mining,Intrusion Detection,Information Assurance,and Data Networks Security,Kissimmee,USA,2006.

[6]鄭征.相容粒度空間模型及其應(yīng)用研究[D].北京：中國科學(xué)院研究生院 （博士學(xué)位論文），2006.

[7]Li-yan ZHANG,Yan SUN,Jian MA.A Decision Support System of Logistics Location[C]//2010 the 2nd IEEE International Conference on Information Management and Engineering,2010：85-89.

Theoretical Modeling Based on Granular Computing in Logistics Nodes Location

ZHANG Li-yan1,2,MA Jian2

(1.School of Civil Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou 215011,China;2.School of Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China)

The paper firstly circumscribes a new concept of the logistics node from the three-dimensional aspect.According to the characteristics of the logistics node and the nature ofhuman decision-making,itputs forward a theoretical framework of pyramid,which starts from objective data and is based on “bounded rationality”, “l(fā)imited memory”, “group decision” and “ granular computing”.Simultaneously,it presents the application framework of logistics location from the process of the decision-making thought and the point of view of data mining,which can provide the reference pattern and standardized application flow for the pyramid model under the actual scenario of logistics location.

granular computing theory;logistics nodes location;pyramid model;data mining model

F250

A

1002-3100(2012)09-0004-04

2012-06-20

國家自然科學(xué)基金項目，項目編號：71072027。

張麗巖（1978-），女，黑龍江齊齊哈爾人，蘇州科技學(xué)院土木工程學(xué)院，工程師，同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院博士研究生，研究方向：物流系統(tǒng)、交通規(guī)劃；馬 ?。?979-），男，江蘇揚州人，同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院博士研究生，研究方向：交通仿真、物流仿真。