CN109029475A - 基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统：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。
Description
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系统。
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系统，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。
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；
首先，在每一个选中的格子中，根据用户设定的每日最大走访零售户数量参数Num，选择格子中商业价值最高的Num个候选零售户，并以网格中经度值与维度值之和最大的数据点为起始点，在剩余的候选零售户中找出距离最近的零售户进行路径连接，并依次递归的将所有Num个零售户进行连接，得到一条零售户走访路径；
其次，在每一条走访路径中，根据用户设定的每日最大走访距离参数S判断路径长度是否超过S，如果未超过则算法结束；否则将路径头和尾两端的零售户剔除直到路径长度小于S，然后在剩余的R个零售户中分别寻找与之最近的R个零售户，并将其中商业价值最大的零售户以路径最短方式插入走访路径中；
可选地，判断所述的重新规划后的路径长度是否超过S，超过则回到上一个步骤，不超过则算法中止，得到N条商业价值较高的零售户走访路径；
云计算平台将路径规划及商户分析结果发送给计算终端；
可选地，上述的商户分析内容包括走访零售户数量、距离总长度、走访路程总耗时、走访零售户销售总量以及零售户销量信息。
优选地，所述的计算终端提供的可视分析方法为：
计算终端根据对收到的N条零售户走访路径在电子地图上进行可视化，并对路径规划中计划走访的零售户的销售情况进行分析与展示；
可选地，用户根据烟草零售户走访路径规划的可视化结果，对走访的零售户进行调整，重新计算最短路径并可视化；
可选地，当用户对所述的重新规划生成的走访路径分析结果不满意时，重复上一步骤进行人为调整与重新计算；满意时可视分析结束。
本发明提供的上述技术方案，与现有技术相比，至少具有以下有益效果：本发明提出了基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，该系统可以根据用户需求设置，从市场销售数据中智能计算出多条零售户走访路径，其特点是：1、多条路径之间走访的零售户不会重复；2、规划中单条路径(及多条路径)中所包含零售户的商业价值总量是经过全局计算后较优的结果；3、用户可以根据所述规划路径的可视分析结果进行自行调整，并重新计算出最短路径，充分利用人的知识与经验来弥补系统计算的不足；4、系统采用了云计算平台与计算终端的分工协作，极大的提高了系统的计算能力和负载能力，使之能够为大量终端用户同时提供烟草零售户走访路径规划服务，提高了系统的可行性和适用性。
附图说明
图1为本发明一个较佳实施例的系统架构图；
图2为本发明一个较佳实施例一的基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统的方法流程图；
图3为本发明一个较佳实施例二的基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统的详细方法流程图；
图4为本发明的零售户走访路径规划可视化图例。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
实施例1
本实施例提供基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，如图1所示，包括：
S1：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。
S2：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。
S3：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。
S4：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。
上述方案中，首先，用户从计算终端向烟草零售户走访规划云计算平台；其次，通过云计算平台根据商业价值最优化思想，通过迭代计算出烟草零售户走访的最佳路径，并将路径规划及商户分析结果发送给计算终端；计算终端对云终端返回的结果进行可视化展示，并由用户根据个人知识与经验对系统计算出的结果进行修正，重新计算最短路径并将其可视化，重复以上交互式可视分析直至用户得到满意的路径规划结果；最终，由计算终端为用户提供分段导航服务。这样的好处主要有3点：1、采用了云计算与计算终端的分布式处理架构，使得系统的计算负载量得到很大的提高；2、所得到的路径规划结果是经过精密计算的全局最优化的结果，因此比人根据经验得到的结果更加精准，商业价值的覆盖范围更大；3、通过可视分析使得人可以对系统计算的缺陷进行人为修正，排除掉在现实世界中不符合实际的规划点位及路径，使得人的知识与经验得到充分的利用。
实施例2
上述步骤S1中，所述的方法可以分解为两个步骤。本实施例中提供一种实现方式，包括：
具体地，如图2所示，包括如下步骤：
S11：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；
S12：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。
上述步骤S2中，所述的方法可以分解为两个步骤。本实施例中提供一种实现方式，包括：
具体地，如图2所示，包括如下步骤：
S21：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；
S22：在每一个选中的格子中，根据用户设定的每日最大走访零售户数量参数Num，选择格子中商业价值最高的Num个候选零售户，并以网格中经度值与维度值之和最大的数据点为起始点，在剩余的候选零售户中找出距离最近的零售户进行路径连接，并依次递归的将所有Num个零售户进行连接，得到一条零售户走访路径；
S23：在每一条走访路径中，根据用户设定的每日最大走访距离参数S判断路径长度是否超过S，如果未超过则算法结束；否则将路径头和尾两端的零售户剔除直到路径长度小于S，然后在剩余的R个零售户中分别寻找与之最近的R个零售户，并将其中商业价值最大的零售户以路径最短方式插入走访路径中；
S24：判断重新规划后的路径长度是否超过S，超过则跳到步骤S32；不超过则算法中止，得到N条商业价值较高的零售户走访路径；
S25：云计算平台将路径规划及商户分析结果发送给计算终端。
上述步骤S3中，所述的方法可以分解为三个步骤。本实施例中提供一种实现方式，包括：
具体地，如图2所示，包括如下步骤：
S31：计算终端根据对收到的N条零售户走访路径在电子地图上进行可视化，并对路径规划中计划走访的零售户的销售情况进行分析与展示；
S32：用户根据烟草零售户走访路径规划的可视化结果，对走访的零售户进行调整，重新计算最短路径并可视化；
S33：当用户对所述的重新规划生成的走访路径分析结果不满意时，跳到步骤S32；满意时可视分析结束。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
Claims (4)
1.基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，其特征在于，包括：
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。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，其特征在于，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包括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。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，其特征在于，所述商业价值为单位地理范围内的销量或销售额或利润或税收的总量；所述智能计算是指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；
首先在每一个选中的格子中，根据用户设定的每日最大走访零售户数量参数Num，选择格子中商业价值最高的Num个候选零售户，并以网格中经度值与维度值之和最大的数据点为起始点，在剩余的候选零售户中找出距离最近的零售户进行路径连接，并依次递归的将所有Num个零售户进行连接，得到一条零售户走访路径；
其次在每一条走访路径中，根据用户设定的每日最大走访距离参数S判断路径长度是否超过S，如果未超过则算法结束；否则将路径头和尾两端的零售户剔除直到路径长度小于S，然后在剩余的R个零售户中分别寻找与其最近的R个零售户，并将其中商业价值最大的零售户以路径最短方式插入走访路径中；
最后判断重新规划后的路径长度是否超过S，超过则回到上一个步骤，不超过则算法中止，得到N条商业价值较高的零售户走访路径；并将路径规划及商户分析结果发送给计算终端。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的烟草零售户走访路径规划可视分析系统，其特征在于所述商户分析结果包括走访零售户数量、距离总长度、走访路程总耗时、走访零售户销售总量以及零售户销量信息；
计算终端根据对收到的N条零售户走访路径在电子地图上进行可视化，并对路径规划中计划走访的商户分析结果进行分析与展示；
用户根据烟草零售户走访路径规划的可视化结果，对走访的零售户进行调整，重新计算最短路径并可视化；
当用户对重新规划生成的走访路径分析结果不满意时，重复上一步骤进行人为调整与重新计算；满意时可视分析结束。
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