CN110852590A - 一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及云物流技术领域，且公开了一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，包括以下步骤：步骤一、采集设定区域内所有物流的配送地址，从而获得设定区域内部的配送地址的集合；步骤二、根据设定区域的配送地址集合，对设定区域进行多个板块划分；步骤三、分别统计多个板块内部的物流数量，并获取每个板块内部的配送点的集合。该用于云物流环境下云配送的选址优化方法，通过物流配送量对配送点进行划分，并根据多个配送点的位置，选取聚类中心，使聚类中心到多个配送点的距离总和最小，从而提高聚类中心对多个配送点的物流配送效率，从而提高配送点的物流配送效率，减少物流配送时间成本。
Description
技术领域
本发明涉及云物流技术领域，具体为一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法。
背景技术
在云平台上，所有的物流公司，代理服务商，设备制造商，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低成本，提高效率。
目前，在互联网及大数据背景下，物流选址问题以及云物流服务模式发展问题为新零售企业带来了机遇和挑战，分析配送中心的有效性，并在考虑成本和服务质量的基础上对配送中心选址方案进行评价和选择，提供一种更优化的配送中心选址方案，能够提升新零售企业创新的成功率，帮助企业为客户提供更好的服务。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，具备可以提高云物流配送效率和节约时间成本等优点，解决了背景技术中提出的问题。
(二)技术方案
为实现上述可以提高云物流配送效率和节约时间成本的目的，本发明提供如下技术方案：一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，包括以下步骤：
步骤一、采集设定区域内所有物流的配送地址，从而获得所述设定区域内部的配送地址的集合；
步骤二、根据所述设定区域的配送地址集合，对所述设定区域进行多个板块划分；
步骤三、分别统计多个所述板块内部的物流数量，并获取每个所述板块内部的配送点的集合；
步骤四、根据多个所述板块的物流数量及多个板块的配送点，获取每个配送点的物流配送量；
步骤五、根据所述物流配送量对多个板块内部的配送点进行划分；
步骤六、通过计算机建立平面直角坐标系，并在平面直角坐标系中按照比例对新配送点进行标记；
步骤七、选取所述设定区域内部的任意一点作为聚类中心；
步骤八、分别计算多个配送点到聚类中心的虚拟距离，并计算出总距离；
步骤九、通过云计算多次重复步骤七和步骤八，获取多个总距离的集合；
步骤十、选取最小的总距离值所在点，从而该点即为聚类中心的选址地点。
优选的，所述虚拟距离采用式(1)来表示：
Si＝[(X0﹣Xi)2+(Y0﹣Yi)2]1/2 式(1)，
所述总距离采用式(2)来表示：
∑i＝S1+S2+S3+……+Si 式(2),
其中X0、Y0表示选取的聚类中心位置点，Xi、Yi表示第i个配送点位置点。
优选的，根据物流配送量划分配送点，划分的每个配送点的物流配送量近似相等。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，具备以下有益效果：
1.该用于云物流环境下云配送的选址优化方法，通过物流配送量对配送点进行划分，并根据多个配送点的位置，选取聚类中心，使聚类中心到多个配送点的距离总和最小，从而提高聚类中心对多个配送点的物流配送效率，从而提高配送点的物流配送效率，减少时间成本。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，包括以下步骤：
步骤一、采集设定区域内所有物流的配送地址，从而获得所述设定区域内部的配送地址的集合；
步骤二、根据所述设定区域的配送地址集合，对所述设定区域进行多个板块划分；
步骤三、分别统计多个所述板块内部的物流数量，并获取每个所述板块内部的配送点的集合；
步骤四、根据多个所述板块的物流数量及多个板块的配送点，获取每个配送点的物流配送量；
步骤五、根据所述物流配送量对多个板块内部的配送点进行划分；
步骤六、通过计算机建立平面直角坐标系，并在平面直角坐标系中按照比例对新配送点进行标记；
步骤七、选取所述设定区域内部的任意一点作为聚类中心；
步骤八、分别计算多个配送点到聚类中心的虚拟距离，并计算出总距离；
步骤九、通过云计算多次重复步骤七和步骤八，获取多个总距离的集合；
步骤十、选取最小的总距离值所在点，从而该点即为聚类中心的选址地点。
所述虚拟距离采用式(1)来表示：
Si＝[(X0﹣Xi)2+(Y0﹣Yi)2]1/2 式(1)，
所述总距离采用式(2)来表示：
∑i＝S1+S2+S3+……+Si 式(2),
其中X0、Y0表示选取的聚类中心位置点，Xi、Yi表示第i个配送点位置点。
根据物流配送量划分配送点，划分的每个配送点的物流配送量近似相等，避免多个配送点之间的物流配送量差距过大而影响配送效率。
综上所述，该用于云物流环境下云配送的选址优化方法，采集设定区域内所有物流的配送地址，从而获得所述设定区域内部的配送地址的集合；根据所述设定区域的配送地址集合，对所述设定区域进行多个板块划分；分别统计多个所述板块内部的物流数量，并获取每个所述板块内部的配送点的集合；根据多个所述板块的物流数量及多个板块的配送点，获取每个配送点的物流配送量；根据所述物流配送量对多个板块内部的配送点进行划分；通过计算机建立平面直角坐标系，并在平面直角坐标系中按照比例对新配送点进行标记；选取所述设定区域内部的任意一点作为聚类中心；分别计算多个配送点到聚类中心的虚拟距离，并计算出总距离；通过电脑云计算重复选取任意一点作为聚类中心，计算出聚类中心至多个配送点的总距离，获取多个总距离的集合；选取最小的总距离值所在点，从而该点即为聚类中心的选址地点。
需要说明的是，术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (3)
1.一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、采集设定区域内所有物流的配送地址，从而获得所述设定区域内部的配送地址的集合；
步骤二、根据所述设定区域的配送地址集合，对所述设定区域进行多个板块划分；
步骤三、分别统计多个所述板块内部的物流数量，并获取每个所述板块内部的配送点的集合；
步骤四、根据多个所述板块的物流数量及多个板块的配送点，获取每个配送点的物流配送量；
步骤五、根据所述物流配送量对多个板块内部的配送点进行划分；
步骤六、通过计算机建立平面直角坐标系，并在平面直角坐标系中按照比例对新配送点进行标记；
步骤七、选取所述设定区域内部的任意一点作为聚类中心；
步骤八、分别计算多个配送点到聚类中心的虚拟距离，并计算出总距离；
步骤九、通过云计算多次重复步骤七和步骤八，获取多个总距离的集合；
步骤十、选取最小的总距离值所在点，从而该点即为聚类中心的选址地点。
2.根据权利要求1所述的一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，其特征在于：所述虚拟距离采用式(1)来表示：
Si＝[(X0﹣Xi)2+(Y0﹣Yi)2]1/2 式(1)，
所述总距离采用式(2)来表示：
∑i＝S1+S2+S3+……+Si 式(2),
其中X0、Y0表示选取的聚类中心位置点，Xi、Yi表示第i个配送点位置点。
3.根据权利要求1所述的一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法，其特征在于：根据物流配送量划分配送点，划分的每个配送点的物流配送量近似相等。
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| CN201911062769.5A CN110852590A (zh) | 2019-11-03 | 2019-11-03 | 一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法 |
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| CN201911062769.5A CN110852590A (zh) | 2019-11-03 | 2019-11-03 | 一种用于云物流环境下云配送的选址优化方法 |
Publications (1)
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| CN110852590A true CN110852590A (zh) | 2020-02-28 |
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| CN (1) | CN110852590A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111861308A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-30 | 湖南三湘银行股份有限公司 | 基于物流和渠道节点的物流数据评估系统 |
| CN114004386A (zh) * | 2021-02-24 | 2022-02-01 | 成都知原点科技有限公司 | 一种基于智能算法的虚拟物流中转站选址及配送路径优化方法 |
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2019
- 2019-11-03 CN CN201911062769.5A patent/CN110852590A/zh active Pending
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| CN111861308A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-10-30 | 湖南三湘银行股份有限公司 | 基于物流和渠道节点的物流数据评估系统 |
| CN114004386A (zh) * | 2021-02-24 | 2022-02-01 | 成都知原点科技有限公司 | 一种基于智能算法的虚拟物流中转站选址及配送路径优化方法 |
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200228 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |