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基于ArcLogistics的油庫二次配送最優(yōu)路徑研究

2015-09-23 21:04:28李媛解婷婷
卷宗 2015年9期
關(guān)鍵詞:路徑優(yōu)化GIS技術(shù)

李媛 解婷婷

摘 要:GIS技術(shù)其蘊含的巨大經(jīng)濟價值已經(jīng)被人們所廣泛認(rèn)知。GIS系統(tǒng)擁有強大的數(shù)據(jù)管理、分析能力,能夠有效處理大量復(fù)雜的地學(xué)問題,在地理信息系統(tǒng)的平臺上研究分析成品油二次配送路徑優(yōu)化問題問題概括來講主要有三個優(yōu)點:界面可視化、對空間數(shù)據(jù)的管理分析能力、分析功能。本文所以研究的內(nèi)容是在GIS環(huán)境下,對最優(yōu)路徑問題進行分析建模,進而求解出成品油二次配送的最優(yōu)化路徑,在對比分析多種不同算法后,選取Dijkstra算法作為求解最優(yōu)路徑問題的核心算法。

關(guān)鍵詞:GIS技術(shù);路徑優(yōu)化;二次配送;Dijkstra算法

二戰(zhàn)后全球能源需求的大量增加,使得原油的供需矛盾逐步顯現(xiàn),中國也從上世界九十年代起,由石油出口國轉(zhuǎn)為石油進口國,隨著中國經(jīng)濟的不斷發(fā)展,工業(yè)體系的不斷壯大,可以預(yù)期的是,在可替代能源尚無法大規(guī)模使用的大背景下,我國對石油資源的需求量在未來很長時期還將繼續(xù)保持較為快速的增長,對外依存度也在逐年增加。因此利用GIS技術(shù)來提升物流配送效率是當(dāng)前環(huán)境下的必然結(jié)果。

1 最優(yōu)化問題的相關(guān)算法

(1)Floyd算法

Floyd算法又被稱為插點法,是一種用于尋找給定的加權(quán)圖中頂點間最短路徑的算法[18]。該算法名稱以創(chuàng)始人斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授羅伯特·弗洛伊德命名。Floyd算法在求解最優(yōu)化路徑問題的是時候,是將區(qū)域道路網(wǎng)看做一個帶權(quán)矩陣,我們假設(shè)以A節(jié)點為起點,B點為目標(biāo)點,F(xiàn)loyd算法的解救過程就是遍歷所有由A通向B的路徑,然后從中選擇最優(yōu)路徑。在Floyd算法的運算過程中,對于弧的權(quán)值沒有限制,正負(fù)均可,其主要優(yōu)點是算法易于理解,代碼實現(xiàn)上不存在太大的技術(shù)障礙。但是Floyd算法時間復(fù)雜度是0(),在實際,不適合對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行運算。

(2)蟻群算法

蟻群算法的誕生,最初來源于對螞蟻發(fā)現(xiàn)進食路徑的研究,關(guān)于蟻群算法的系統(tǒng)性研究最早出現(xiàn)在Marco Dorigo的博士論文中,這是一種仿生模擬進化算法[19]。我們可以重現(xiàn)螞蟻覓食的全部過程,螞蟻會在移動的過程中釋放生理激素,而這種激素會對其他螞蟻選擇移動方向產(chǎn)生影響。因為我們不難推測,最初的時候螞蟻的活動范圍就如同一張白紙,并不帶有任何的生理激素也就是路徑信息,而伴隨著螞蟻活動的增加,生理激素的濃度水平也會隨之逐步提升,不難發(fā)現(xiàn)信息素濃度越高的路徑,就是螞蟻活動越頻繁的路徑,反之路徑上生理激素的濃度越低,螞蟻的活動就越不活躍,伴隨著這種行為的不斷進行,生理激素濃度水平越高的道路就是螞蟻活動的最優(yōu)化路徑。蟻群算法的時間復(fù)雜度是0(**m)其中為模擬次數(shù),n為節(jié)點數(shù),m為螞蟻種群規(guī)模。

(3)Dijkstra算法

Dijkstra算法其本質(zhì)是將現(xiàn)實中的道路交通分解為節(jié)點和弧,并對弧進行賦值權(quán)值,可以表示道路的長度,路況等多種影響因素,通過建立一個帶權(quán)值的無向圖來模擬實際交通網(wǎng)絡(luò)中的實際道路情況,可以將無向圖看作樹,起始節(jié)點可以看作樹的根,從根到樹的各節(jié)點權(quán)值最小的路徑就是我們所需要的最優(yōu)路徑。Dijkstra算法適用于求解單源點到各個節(jié)點的最優(yōu)路徑問題。Dijkstra算法的時間復(fù)雜度為0(), n表示中節(jié)點的個數(shù)。

從結(jié)點 A 到結(jié)點 J 的最短路徑是 A1→B2→E5→F6→H8→J10,權(quán)值求和為10.8。不難發(fā)現(xiàn),利用Dijkstra算法所需的求解步驟為45.使用 Dijkstra算法求解最優(yōu)化路徑問題時,為了使算法能夠正常運行會占用一定的內(nèi)存空間。在實際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)的處理量往往很大,對于系統(tǒng)也要求實時性,所以實際使用中,對于服務(wù)器和客戶端性能會有一定的要求,因此,如果能夠?qū)ijkstra 算法進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化,可以很大程度上縮小計算步驟,但是隨著處理器技術(shù)的不斷發(fā)展進步,處理器的計算能力不斷提升,在實際求解最優(yōu)化路徑問題的過程中,Dijkstra算法的缺陷,其實并不會成為最首要的障礙

(4)三種算法對比

Dijkstra算法復(fù)雜度較低,可以解決單元點問題算法,但是適應(yīng)性差;Floyd算法易于理解,但是時間復(fù)雜度較高不適合大規(guī)模計算;蟻群算法適應(yīng)性強,正反饋性好缺點是收斂速度慢。綜合考慮,本文采用Dijkstra算法,并對其進行適當(dāng)優(yōu)化從而求解最短路徑問題

2 最優(yōu)化路徑分析模型的構(gòu)建

從本質(zhì)上來講,Dijkstra算法最終的到的結(jié)果其實是道路網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值,因此如果要使Dijkstra算法能夠用于解決實際問題,其關(guān)鍵在對于權(quán)值的處理。文本對于權(quán)值的處理考慮以下幾個因素:距離、路況。以此構(gòu)建出來的優(yōu)化模型為: ,其中為道路的長度,為道路的通行狀況。影響通行狀況的因素很多,包括車流量、道路寬度、路面養(yǎng)護情況等。對于這些影響因素目前尚沒有高效的評價分析模型,如果一一探討,工作量大,且沒有任何意義。在這里我們可以用平均通行速度來表示道路的通行狀況,因為無論車流量、路面養(yǎng)護情況如何影響道路的通行狀況,其最終的影響形式就是影響車輛的通行速度。我們因此可以構(gòu)建道路的通行狀況模型=,其中 為車輛經(jīng)過該路段的平均速度, 為我們所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)速度。所以權(quán)值的計算結(jié)果為,在系統(tǒng)的實際使用過程中,我們會在GIS系統(tǒng)里面對道路屬性進行直接賦值,避免在運算過程中重復(fù)計算,進而有效減少系統(tǒng)的計算量。

3 結(jié)語

在GIS平臺的基礎(chǔ)之上在算法的選取上采用Dijkstra算法,在分析物流配送體系的基礎(chǔ)之上,建立了最優(yōu)化路徑的算法模型,本系統(tǒng)的功能模塊包括地圖數(shù)據(jù)的導(dǎo)出、地圖標(biāo)注、屬性查詢以及最優(yōu)化路徑查詢模塊,系統(tǒng)采用Visual Studio 2008+AE組件的方式,實現(xiàn)了所需要的系統(tǒng)功能。具有較高的實際應(yīng)用價值。

參考文獻

[1] 徐洪勇.基于GIS的最短路徑算法改進對比研究:(碩士學(xué)位論文).北京:中國地質(zhì)大學(xué),2008.

[2] 陳琥.交通網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路徑分析研究[D].北京:解放軍信息工程大學(xué),2007.

[3] 阮潔,鐘寶榮. Dijkstra算法在物流配送運輸中的最短路徑優(yōu)化研究[J].產(chǎn)業(yè)聚焦,2007, 第16卷(第8期 ):42-44.

[4] 黃貴玲. 基于蟻群算法的最短路徑問題的研究與應(yīng)用[J]. 計算機工程與應(yīng)用, 2007,43(13)..

[5張學(xué)敏.GIS環(huán)境下的動態(tài)交通最優(yōu)路徑算法研究:(碩士學(xué)位論文).長沙:中南大學(xué).2009.

作者簡介

李媛 (1992—),女,碩士,最優(yōu)化理論與應(yīng)用。

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