CN117709824A - 物流网络布局优化方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及物流数据处理技术领域，公开了一种物流网络布局优化方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：分别对第一物流网络进行节点数据提取和特征提取，得到多个物流网络变形模态；进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并生成第二物流网络；进行实时物流调度和物流数据采集，得到目标实时物流数据；通过粒子群优化算法和序列二次规划法进行全局组合优化，得到目标物流网络，本申请提高了物流网络布局优化的效率和准确率。
Description
技术领域
本申请涉及物流数据处理技术领域，尤其涉及一种物流网络布局优化方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
传统的物流网络往往采用固定的结构和路径，这在市场和需求动态变化的今天，显得不够灵活和高效。随着市场需求的多样化和运输成本的不断上升，传统物流网络面临着诸多挑战，例如：如何在保证服务质量的前提下减少运输成本，如何在复杂的供应链中实现快速响应，以及如何在不确定的市场环境中保持网络的稳定性和可靠性。
随着信息技术和大数据分析技术的快速发展，利用数据驱动的方法优化物流网络布局成为可能。然而，如何从海量的物流数据中提取有价值的信息，并将这些信息转化为提高物流网络性能的具体策略，是一个非常复杂的问题。此外，物流网络是一个高度动态和非线性的系统，单一的优化方法往往难以应对网络运行中的各种不确定性和复杂性，需要综合多种优化技术和方法来实现全局最优。
发明内容
本申请提供了一种物流网络布局优化方法、装置、设备及存储介质，本申请提高了物流网络布局优化的效率和准确率。
第一方面，本申请提供了一种物流网络布局优化方法，所述物流网络布局优化方法包括：
分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态；
分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；
根据所述敏感度综合分析数据对所述第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；
对所述第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络；
通过所述第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据；
通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络。
第二方面，本申请提供了一种物流网络布局优化装置，所述物流网络布局优化装置包括：
提取模块，用于分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态；
建模模块，用于分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；
分析模块，用于根据所述敏感度综合分析数据对所述第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；
生成模块，用于对所述第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络；
调度模块，用于通过所述第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据；
优化模块，用于通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络。
本申请第三方面提供了一种计算机设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行上述的物流网络布局优化方法。
本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的物流网络布局优化方法。
本申请提供的技术方案中，通过对物流网络节点进行多维数据提取并运用主成分分析（PCA），能够有效地识别和提取影响物流网络性能的关键变形模态。这不仅为物流网络的准确性和适应性提供了强有力的数据支持，还确保了在网络布局调整中能够精确反映实际运营需求，从而大幅提升布局优化的准确度和有效性。结合变形模态建模和敏感度综合分析，能够准确评估不同变形模态对整体网络性能的影响，确保优化决策能够集中于对性能提升贡献最大的关键因素。通过这种精细化的敏感度分析，物流网络的调整更加有的放矢，资源配置更加高效，确保了优化决策的科学性和实用性。采用局部网格变形和网格划分优化技术，能够在关注的关键区域实现精细化调整，同时保持整体网络设计的高效性。这种区域精细化与整体高效化相结合的策略，在保证网络局部优化的同时，还能大幅提升整体网络布局的划分效率和执行效率。通过对物流路径和排序进行智能优化，不仅能够实现货物运输成本的最小化和运输效率的最大化，还能够根据实际运营数据动态调整运输策略，确保物流网络能够灵活响应市场变化和客户需求。利用实时物流调度和数据采集功能，能够即时捕捉物流网络的运行状态和环境变化，及时调整优化策略，实现物流网络的实时优化和智能管理。通过整合粒子群优化算法和序列二次规划法，不仅可以处理复杂的全局优化问题，还能够确保在全局层面实现最优的资源配置和路径规划，显著提升物流网络的整体性能和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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例，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，还可以基于这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中物流网络布局优化方法的一个实施例示意图；
图2为本申请实施例中物流网络布局优化装置的一个实施例示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种物流网络布局优化方法、装置、设备及存储介质。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本申请实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本申请实施例中物流网络布局优化方法的一个实施例包括：
步骤101、分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态；
可以理解的是，本申请的执行主体可以为物流网络布局优化装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本申请实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
具体的，对第一物流网络中的多个物流网络节点进行数据提取，得到每个物流网络节点的初始多维节点数据，这些数据包括日均货物流量、平均运输时间以及运输成本等关键指标。对初始多维节点数据进行标准化处理，确保数据在后续分析中具有可比性和一致性。数据标准化消除了不同量级和度量单位对分析结果的潜在影响，从而使得每个节点的数据在统计分析中具有等效性。采用主成分分析（PCA）算法对目标多维节点数据进行深入挖掘。PCA算法通过协方差矩阵的计算来揭示数据的内在结构。协方差矩阵考虑了每个数据点与样本均值的偏差，以及这些偏差的相互关系。具体而言，通过计算每个节点的目标多维数据与样本均值之间的偏差，并将这些偏差进行转置和相乘，从而得出协方差矩阵。这个矩阵捕捉了不同节点数据间的相关性，为深入理解物流网络的运行特性提供了关键信息。对协方差矩阵进行特征值分解，获得描述数据变化方向的特征向量，并获得表示这些变化重要性的特征值。通过对特征向量和特征值的分析，有效地识别出物流网络中最重要的变化模式，即物流网络变形模态。变形模态是优化物流网络布局的关键，揭示了物流网络中最为显著的变化趋势和潜在的优化方向。
步骤102、分别对多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；
具体的，基于物流网络变形模态的功能关系和第一物流网络的性能参数，对每个物流网络变形模态进行建模，创建变形模态模型。每个变形模态模型反映出物流网络在不同条件下的表现和特性。对每个变形模态模型进行敏感度指标计算，对每个模型特征的敏感度进行量化分析。通过评估每个特征对模型整体表现的影响程度计算敏感度指标，揭示模型对不同特征变化的敏感程度，从而确定哪些特征对整个物流网络的性能有着更大的影响，从而为优化提供依据。基于敏感度指标，计算每个物流网络变形模态的敏感度分数。通过为每个特征赋予一个权重，并计算其对应的敏感度指标绝对值的加权和，从而得到每个变形模态模型的敏感度分数。这个分数反映了模型对不同特征变化的整体敏感程度，是衡量模型在物流网络中表现的重要指标。根据敏感度分数对多个物流网络变形模态进行敏感度加权综合分析。分析不仅考虑单个变形模态的敏感度，还综合了多个模态之间的相互作用和影响。通过综合分析，得到敏感度综合分析数据，更有效地定位优化点，提高物流网络的整体性能和效率。
步骤103、根据敏感度综合分析数据对第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；
具体的，对第一物流网络进行网格密度分布计算，获取网格密度分布数据，以便更好地理解网络中不同区域的密度特征。网格密度分布计算通过函数完成，该函数考虑了网络中每个点到最近关键区域的距离，从而反映出网格密度的空间分布。基于敏感度综合分析数据，定义第一物流网络的网格优化目标函数。目标函数综合考虑了网格的能量项和密度项，旨在找到最佳的网格布局，以提高网络的整体性能和效率。能量项反映了网格形状的质量，而密度项则反映了网格密度的分布情况。目标函数指导了整个网络布局优化的方向。基于网格优化目标函数，对第一物流网络进行局部网格变形计算。局部网格变形考虑了网络中每个点的原始坐标和变形后的坐标，从而确定变形量。变形计算过程影响到网络的空间布局和效率。根据局部网格变形数据，对第一物流网络进行网格变形能量分析。通过计算网格变形能量来评估网格变形的效果。网格变形能量函数考虑了变形函数的梯度和Frobenius范数，从而能够精确地衡量网格变形的能量消耗。接着，根据网格变形能量数据，对第一物流网络进行网格变形约束分析。确定网络优化过程中需要遵守的约束条件，确保网格变形的合理性和有效性。这些约束条件保证了网络布局优化的可行性和稳定性。基于网格变形约束条件，对第一物流网络进行网格划分优化分析。综合考虑网络的空间特性、网格变形的能量效率和约束条件，从而得出最终的物流网络布局优化策略。这种策略是对整个物流网络进行综合优化的结果，旨在提高网络的整体性能和效率，确保物流网络在不同条件下的最佳表现。
步骤104、对第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据第一物流网络布局优化策略和第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络；
具体的，对第一物流网络进行物流路径总长度的计算，对网络中各节点间距离进行累加，得到整个网络的路径总长度，路径长度影响到物流的速度和成本。接着，对第一物流网络进行路径总成本计算，累加每一段路径的运输成本。这一计算不仅考虑了物理距离，还包括了运输成本的各种因素，如燃油费用、车辆折旧等。进行物流排序优化，根据已有的数据对网络中的路径进行重新排序和优化，以此生成第二物流网络布局优化策略。这种优化策略基于对成本和效率的综合考虑，目的是在保证服务质量的前提下，尽降低成本并提高效率。根据第一物流网络布局优化策略和第二物流网络布局优化策略，对第一物流网络进行优化，以生成对应的第二物流网络。对现有网络结构进行重新评估和调整，包括节点的增减、路径的变更和运输方式的调整。优化后的第二物流网络应当在综合考虑成本和效率的基础上，提供更为高效、经济的物流服务。
步骤105、通过第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据；
具体的，通过第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，从而获取每个物流网络节点的初始实时物流数据。实时物流调度确保了网络操作的流畅和效率，而物流数据采集则为后续的数据处理和分析提供了基础。获取的初始实时物流数据包含了运输过程中的关键信息，如货物的流动情况、运输状态和各种环境条件等。对每个物流网络节点的初始实时物流数据进行数据清洗。数据清洗主要涉及去除错误数据、纠正格式不一致等问题，以确保数据的准确性和一致性。接着，对每个物流网络节点的第一实时物流数据进行异常值去除和缺失值插值，进一步提高数据的质量和可用性。通过识别和处理异常值，消除数据中的不规则和误导性信息，而缺失值插值则补全了数据集，确保了分析的完整性。对每个物流网络节点的第二实时物流数据进行数据降维，减少数据的复杂性，同时保留最重要的信息。通过识别和保留数据中最重要的特征，去除冗余和不重要的信息，从而简化了数据分析过程。通过数据降维处理后，得到的每个物流网络节点的目标实时物流数据更加集中和精炼，包括了货物流动情况、运输状态和环境条件等关键信息。
步骤106、通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络。
具体的，通过粒子群优化算法根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对第二物流网络进行粒子群优化位置更新。在粒子群优化算法中，每个粒子代表网络中的一个解，而粒子的位置更新则是寻找更优解的过程。位置更新不仅考虑了粒子当前的位置和速度，还涉及到时间因素，即随着迭代次数的增加，粒子位置的更新，从而逐步逼近最优的网络布局。基于位置更新数据，计算粒子群优化速度，速度更新考虑了多个因素，包括粒子的当前速度、历史最佳位置、全局最佳位置以及随机因素。这种复合因素的考虑使得粒子群优化算法能够在全局搜索和局部搜索之间进行有效平衡。同时，引入惯性权重、学习因子和随机数，使得算法在搜索过程中既有方向性又保持了一定的随机性和灵活性，从而提高了找到最优解的性。采用序列二次规划法对粒子群优化结果进行全局组合迭代优化，得到目标物流网络。序列二次规划法以粒子群优化算法的结果为基础，通过迭代公式对解进行精细调整。在每次迭代中，都会计算一个新的解，这个解基于当前解、迭代步长以及搜索方向，从而在已有解的基础上，继续探索更优解，而步长和搜索方向的设定则确保了这一探索过程既系统又高效。
本申请实施例中，通过对物流网络节点进行多维数据提取并运用主成分分析（PCA），能够有效地识别和提取影响物流网络性能的关键变形模态。这不仅为物流网络的准确性和适应性提供了强有力的数据支持，还确保了在网络布局调整中能够精确反映实际运营需求，从而大幅提升布局优化的准确度和有效性。结合变形模态建模和敏感度综合分析，能够准确评估不同变形模态对整体网络性能的影响，确保优化决策能够集中于对性能提升贡献最大的关键因素。通过这种精细化的敏感度分析，物流网络的调整更加有的放矢，资源配置更加高效，确保了优化决策的科学性和实用性。采用局部网格变形和网格划分优化技术，能够在关注的关键区域实现精细化调整，同时保持整体网络设计的高效性。这种区域精细化与整体高效化相结合的策略，在保证网络局部优化的同时，还能大幅提升整体网络布局的划分效率和执行效率。通过对物流路径和排序进行智能优化，不仅能够实现货物运输成本的最小化和运输效率的最大化，还能够根据实际运营数据动态调整运输策略，确保物流网络能够灵活响应市场变化和客户需求。利用实时物流调度和数据采集功能，能够即时捕捉物流网络的运行状态和环境变化，及时调整优化策略，实现物流网络的实时优化和智能管理。通过整合粒子群优化算法和序列二次规划法，不仅可以处理复杂的全局优化问题，还能够确保在全局层面实现最优的资源配置和路径规划，显著提升物流网络的整体性能和效率。
在一具体实施例中，执行步骤101的过程可以具体包括如下步骤：
（1）分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的初始多维节点数据，初始多维节点数据包括：日均货物流量、平均运输时间以及运输成本；
（2）分别对初始多维节点数据进行数据标准化处理，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据；
（3）通过主成分分析算法对目标多维节点数据进行协方差矩阵计算，得到每个物流网络节点的协方差矩阵，其中，协方差矩阵计算函数为：，/>表示目标多维节点数据，/>表示样本均值，n表示数据点总量，T表示矩阵的转置，H表示协方差矩阵；
（4）对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值，并对特征向量和特征值进行主成分选取，得到多个物流网络变形模态。
具体的，对第一物流网络中的多个节点进行数据提取，获得每个物流网络节点的初始多维节点数据，其中包括日均货物流量、平均运输时间以及运输成本等关键信息。这些数据是理解和优化每个节点在整个物流网络中作用的基础。例如，某个物流节点的日均货物流量非常高，这表明它是一个重要的物流枢纽；而另一个节点的运输成本较高，这是由于其地理位置较为偏远或者运输效率不高。对初始多维节点数据进行标准化处理，消除不同度量标准和范围所带来的影响，确保后续分析的有效性和可比性。采用主成分分析（PCA）算法对标准化后的目标多维节点数据进行协方差矩阵计算。协方差矩阵反映了不同数据维度之间的相互关系，是理解数据结构的关键。在这个过程中，计算每个维度数据的均值，然后计算每个数据点与均值之间的差异，最后将这些差异的乘积累加求和，得到协方差矩阵。例如，如果一个节点的日均货物流量与运输成本之间有很高的协方差，这意味着货物流量的增加会导致运输成本的显著增加。接着，对协方差矩阵进行特征值分解，找出数据中最重要的几个方向（即主成分），这些方向是数据变化最显著的方向。特征值分解的结果包括一组特征向量和对应的特征值，每个特征向量代表一个主成分的方向，而特征值则反映了这个方向的重要性。例如，如果某个特征值非常大，那么这个方向上的数据变化对整个数据集的影响就非常大。根据特征值的大小选择主要的特征向量，被选出的特征向量代表了数据中最重要的模式和趋势，即物流网络的变形模态。通过分析这些主成分，理解物流网络中的关键动态，例如哪些因素对运输成本影响最大，或者哪些节点对整个网络的效率影响最显著。
在一具体实施例中，执行步骤102的过程可以具体包括如下步骤：
（1）分别对多个物流网络变形模态进行变形模态建模，得到每个物流网络变形模态的变形模态模型，其中，变形模态模型公式为：，/>表示第/>个变形模态模型，/>表示第/>个物流网络变形模态的函数关系，G表示物流网络变形模态，/>表示第一物流网络的性能参数；
（2）分别对每个物流网络变形模态的变形模态模型进行敏感度指标计算，得到敏感度指标，其中，敏感度指标计算公式为：，/>表示敏感度指标，/>表示对第/>个变形模态模型第/>个特征的敏感度，/>表示第/>个变形模态模型的第/>个特征，/>表示变化率；
（3）根据敏感度，分别计算每个物流网络变形模态的敏感度分数，其中，敏感度分数计算公式为：，/>表示第/>个变形模态模型的敏感度分数，/>表示第/>个特征的权重，/>表示敏感度指标；
（4）根据敏感度分数对多个物流网络变形模态进行敏感度加权综合分析，得到敏感度综合分析数据。
具体的，对每个物流网络变形模态进行建模，得到变形模态模型，将物流网络的各种变形模态用数学模型表达出来。每个变形模态模型基于物流网络变形模态的特定函数关系，以及第一物流网络的性能参数构建。这些模型能够准确地描述物流网络在不同条件下的表现和特性，如货物流通速度、运输路线的效率等。对每个变形模态模型进行敏感度指标计算。对模型的每个特征进行敏感度分析，评估这些特征对模型整体表现的影响程度，确定哪些特征对物流网络性能的影响最大，从而为网络优化提供依据。例如，如果某个特征（如某个节点的货物吞吐量）的敏感度指标高，这说明该特征对整个物流网络的运行效率影响偏大。基于敏感度指标，对每个物流网络变形模态计算敏感度分数。通过为每个特征赋予一个权重，并计算其对应的敏感度指标的绝对值的加权和，从而得到每个变形模态模型的敏感度分数。这个分数反映了模型对不同特征变化的整体敏感程度，是衡量模型在物流网络中表现的重要指标。例如，如果一个物流节点的敏感度分数很高，那么在优化物流网络时就需要特别关注这个节点。根据敏感度分数对多个物流网络变形模态进行敏感度加权综合分析。这一分析不仅考虑了单个变形模态的敏感度，还综合了多个模态之间的相互作用和影响。通过综合分析，得到敏感度综合分析数据。
在一具体实施例中，执行步骤103的过程可以具体包括如下步骤：
（1）对第一物流网络进行网格密度分布计算，得到网格密度分布数据，其中，网格密度分布函数为：，/>表示点/>处的网格密度，α和β表示调整参数，/>表示点/>到最近关键区域的距离；
（2）根据敏感度综合分析数据定义第一物流网络的网格优化目标函数，网格优化目标函数为：，J表示网格优化目标函数，/>表示考虑的空间区域，表示网格的能量项，反映网格形状的质量，D表示网格的密度项，反映网格密度的分布，λ表示权衡能量项与密度项的参数；
（3）基于网格优化目标函数，对第一物流网络进行局部网格变形计算，得到局部网格变形数据，其中，局部网格变形函数为：，/>表示局部网格变形数据，/>表示原始点坐标，/>表示变形后的点坐标，/>表示变形量；
（4）根据局部网格变形数据对第一物流网络进行网格变形能量分析，得到网格变形能量数据，网格变形能量函数为：，/>表示网格变形能量数据，/>表示变形函数的梯度，I表示单位矩阵，/>表示Frobenius范数；
（5）根据网格变形能量数据对第一物流网络进行网格变形约束分析，得到网格变形约束条件；
（6）基于网格变形约束条件对第一物流网络进行网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略。
具体的，通过网格密度分布函数计算每个网格点的密度。该函数考虑网格点到最近关键区域的距离，从而能够反映出物流网络中不同区域的重要性和活跃度。例如，靠近物流中心或交通枢纽的区域有较高的网格密度，而边缘或偏远地区的网格密度较低。根据敏感度综合分析数据定义第一物流网络的网格优化目标函数。目标函数不仅考虑网格的能量项，反映网格形状的质量，还考虑了网格的密度项，反映网格密度的分布。例如，一个高效的物流网络需要在保持网格形状质量的同时，合理分配网格密度，以确保货物运输的高效和成本效益。目标函数为网格布局提供了优化的方向和依据。基于网格优化目标函数，对第一物流网络进行局部网格变形计算。局部网格变形考虑了原始网格点的坐标和变形后的坐标，以及变形量。例如，如果某个区域的货物流量突然增加，需要扩大这个区域的网格密度，通过局部网格变形来适应这种变化。变形计算使得物流网络能够灵活应对不同的运输需求和条件。进行网格变形能量分析，评估变形过程中的能量消耗。网格变形能量函数考虑了变形函数的梯度和Frobenius范数，帮助理解变形对整个网络结构的影响。例如，一个区域的网格变形需要较高的能量消耗，这说明在这个区域进行变形需要更多的资源和成本。接着，根据网格变形能量数据进行网格变形约束分析，确定变形过程中需要遵守的限制条件，约束条件确保网络变形在合理和可行的范围内进行。例如，确保变形后的网络结构不会对运输效率产生负面影响，或者确保变形成本在可接受的范围内。基于网格变形约束条件进行网格划分优化分析，得到第一物流网络的布局优化策略。策略综合考虑了网络的能量效率、成本效益和运输需求，从而优化整个网络的布局。例如，通过优化分析，发现某些区域的网格密度可以降低，以减少运输成本，而另一些区域的网格密度则需要提高，以提高运输效率。
在一具体实施例中，执行步骤104的过程可以具体包括如下步骤：
（1）对第一物流网络进行物流路径总长度计算，得到路径总长度，其中，路径总长度函数为：，L表示路径总长度，/>表示物流网络节点/>到物流网络节点/>的距离，/>表示路径中节点的数量；
（2）对第一物流网络进行路径总成本计算，得到路径总成本，其中，路径总成本函数为：，/>表示路径总成本，/>表示物流网络节点/>到物流网络节点/>的运输成本，/>表示路径中节点的数量；
（3）根据路径总长度和路径总成本对第一物流网络进行物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略；
（4）根据第一物流网络布局优化策略和第二物流网络布局优化策略，对第一物流网络进行优化，生成对应的第二物流网络。
具体的，计算第一物流网络中所有路径的总长度。路径总长度函数考虑了网络中每一段路径的实际距离，通过累加单个路径段的长度，得到整个网络的路径总长度。总长度反映了物流网络在空间布局上的效率，较长的总路径长度意味着运输效率低下或网络布局不合理。计算路径总成本。路径总成本的计算不仅考虑了每段路径的运输成本，还包括其他相关成本，如仓储费用、装卸费用等。例如，从仓库到配送中心的运输成本包括货物的装载、运输和卸载费用，而这些成本与运输距离、货物种类和运输方式紧密相关。根据路径总长度和总成本对第一物流网络进行物流排序优化，重新评估和安排网络中的运输路线和物流流程，在保证服务质量的同时，尽减少运输距离和降低成本。例如，通过分析发现某些货物的运输路线过长或绕行，可以通过重新规划这些路线来减少运输距离，从而降低成本。根据第一物流网络的布局优化策略和物流排序优化结果，对整个网络进行综合优化，生成对应的第二物流网络。综合考虑网络的空间布局、运输效率和成本效益，创建一个更高效、更经济的物流网络。例如，如果原有网络中某些节点的位置导致运输效率低下或成本过高，那么在第二物流网络中，这些节点会被重新定位或调整，以改善整体网络性能。
在一具体实施例中，执行步骤105的过程可以具体包括如下步骤：
（1）通过第二物流网络进行实时物流调度，并对第二物流网络进行物流数据采集，得到每个物流网络节点的初始实时物流数据；
（2）分别对每个物流网络节点的初始实时物流数据进行数据清洗，得到每个物流网络节点的第一实时物流数据；
（3）分别对每个物流网络节点的第一实时物流数据进行异常值去除和缺失值插值，得到每个物流网络节点的第二实时物流数据；
（4）分别每个物流网络节点的第二实时物流数据进行数据降维，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据，目标实时物流数据包括：货物流动情况、运输状态以及环境条件。
具体的，对物流网络中各个节点的活动进行实时监控和管理，确保货物的高效流动。例如，如果物流网络包括多个配送中心和零售点，实时调度系统可以监控每个配送中心的出货情况和零售点的库存状态，从而及时调整货物分配和运输计划。在这个过程中，对第二物流网络进行物流数据采集。这包括收集各节点的货物流量、运输时间、运输状态等关键数据。对初始实时物流数据进行数据清洗，去除错误的、重复的或不一致的数据，确保后续分析的准确性和可靠性。例如，如果某个配送中心的数据显示异常高的出货量，这是数据录入错误，需要在数据清洗过程中识别并纠正。对第一实时物流数据进行异常值去除和缺失值插值。异常值会扭曲后续分析的结果，而缺失值则导致分析不完整。对第二实时物流数据进行数据降维，提取最关键的信息，并减少分析的复杂性。数据降维通常涉及识别并保留数据中最重要的特征，同时去除不重要或冗余的信息。例如，在考虑货物流动情况时，关注货物的种类和数量，而忽略其他不影响决策的细节。
在一具体实施例中，执行步骤106的过程可以具体包括如下步骤：
（1）通过粒子群优化算法根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对第二物流网络进行粒子群优化位置更新，得到粒子群优化位置更新数据，其中，粒子群优化位置更新公式为：，/>表示第/>个粒子在时间/>的位置，表示第/>个粒子在时间/>的速度，/>表示迭代次数；
（2）根据所述粒子群优化位置更新数据计算所述第二物流网络的粒子群优化速度，其中，粒子群优化速度更新公式为：；
其中，表示第/>个粒子在时间/>的速度，/>表示惯性权重，c1和c2表示学习因子，rand1和rand2表示随机数，pbest表示第/>个粒子历史最佳位置，/>表示全局最佳位置；
（3）根据粒子群优化速度，采用序列二次规划法对第二物流网络进行全局组合迭代优化，得到目标物流网络，其中，序列二次规划法迭代公式为：，/>表示第/>次迭代的解，/>表示第/>次迭代的步长，/>表示第/>次迭代的搜索方向。
具体的，通过粒子群优化算法根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对第二物流网络进行粒子群优化位置更新。粒子群优化算法基于群体智能的概念，每个粒子代表着物流网络中的一个的解决方案，即一种特定的网络布局。在粒子群优化过程中，每个粒子的位置根据它自身的历史最优位置和整个粒子群的历史最优位置进行更新。每个粒子的位置实际上代表了物流网络中的一个节点配置，而速度则代表了节点位置改变的方向和幅度。例如，每个粒子可以表示一个不同的货物流动方案，而每个粒子在每次迭代中调整其在搜索空间中的位置，以寻找更优的网络布局方案。计算粒子群优化速度。速度更新公式通过结合惯性权重、认知因子和社会因子来调整每个粒子的速度。惯性权重w控制粒子保持当前运动方向的能力，学习因子c1和c2则分别代表粒子对个体经验和群体经验的学习能力。通过引入随机数rand1和rand2，算法能够在全局搜索和局部搜索之间进行有效平衡，从而避免陷入局部最优解。例如，在物流网络优化中，速度更新公式允许每个粒子根据自己的经验和群体的经验来调整运输路径或货物分配策略。采用序列二次规划法对粒子群优化的结果进行全局组合迭代优化。序列二次规划法是一种高效的非线性规划方法，适用于处理复杂的优化问题。在物流网络优化中，序列二次规划法用于对粒子群算法找到的潜在最优解进行精细调整，以进一步提高解决方案的质量。序列二次规划法的迭代公式考虑了当前解、步长和搜索方向，这允许算法在每次迭代中细化解决方案，从而找到更符合实际需求的物流网络配置。例如，序列二次规划法可以用于调整货物在网络中的具体流动路径，优化运输时间和成本。
上面对本申请实施例中物流网络布局优化方法进行了描述，下面对本申请实施例中物流网络布局优化装置进行描述，请参阅图2，本申请实施例中物流网络布局优化装置一个实施例包括：
提取模块201，用于分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态；
建模模块202，用于分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；
分析模块203，用于根据所述敏感度综合分析数据对所述第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；
生成模块204，用于对所述第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络；
调度模块205，用于通过所述第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据；
优化模块206，用于通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络。
通过上述各个组成部分的协同合作，通过对物流网络节点进行多维数据提取并运用主成分分析（PCA），能够有效地识别和提取影响物流网络性能的关键变形模态。这不仅为物流网络的准确性和适应性提供了强有力的数据支持，还确保了在网络布局调整中能够精确反映实际运营需求，从而大幅提升布局优化的准确度和有效性。结合变形模态建模和敏感度综合分析，能够准确评估不同变形模态对整体网络性能的影响，确保优化决策能够集中于对性能提升贡献最大的关键因素。通过这种精细化的敏感度分析，物流网络的调整更加有的放矢，资源配置更加高效，确保了优化决策的科学性和实用性。采用局部网格变形和网格划分优化技术，能够在关注的关键区域实现精细化调整，同时保持整体网络设计的高效性。这种区域精细化与整体高效化相结合的策略，在保证网络局部优化的同时，还能大幅提升整体网络布局的划分效率和执行效率。通过对物流路径和排序进行智能优化，不仅能够实现货物运输成本的最小化和运输效率的最大化，还能够根据实际运营数据动态调整运输策略，确保物流网络能够灵活响应市场变化和客户需求。利用实时物流调度和数据采集功能，能够即时捕捉物流网络的运行状态和环境变化，及时调整优化策略，实现物流网络的实时优化和智能管理。通过整合粒子群优化算法和序列二次规划法，不仅可以处理复杂的全局优化问题，还能够确保在全局层面实现最优的资源配置和路径规划，显著提升物流网络的整体性能和效率。
本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述物流网络布局优化方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述物流网络布局优化方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，系统和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种物流网络布局优化方法，其特征在于，所述物流网络布局优化方法包括：
分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态；
分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；
根据所述敏感度综合分析数据对所述第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；
对所述第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络；
通过所述第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据；
通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络。
2.根据权利要求1所述的物流网络布局优化方法，其特征在于，所述分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态，包括：
分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的初始多维节点数据，所述初始多维节点数据包括：日均货物流量、平均运输时间以及运输成本；
分别对所述初始多维节点数据进行数据标准化处理，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据；
通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行协方差矩阵计算，得到每个物流网络节点的协方差矩阵，其中，协方差矩阵计算函数为：，表示目标多维节点数据，/>表示样本均值，n表示数据点总量，T表示矩阵的转置，H表示协方差矩阵；
对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到特征向量和特征值，并对所述特征向量和所述特征值进行主成分选取，得到多个物流网络变形模态。
3.根据权利要求1所述的物流网络布局优化方法，其特征在于，所述分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据，包括：
分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模，得到每个物流网络变形模态的变形模态模型，其中，变形模态模型公式为：，/>表示第/>个变形模态模型，/>表示第/>个物流网络变形模态的函数关系，G表示物流网络变形模态，/>表示第一物流网络的性能参数；
分别对每个物流网络变形模态的变形模态模型进行敏感度指标计算，得到敏感度指标，其中，敏感度指标计算公式为：，/>表示敏感度指标，/>表示对第/>个变形模态模型第/>个特征的敏感度，/>表示第/>个变形模态模型的第/>个特征，/>表示变化率；
根据所述敏感度，分别计算每个物流网络变形模态的敏感度分数，其中，敏感度分数计算公式为：，/>表示第/>个变形模态模型的敏感度分数，/>表示第/>个特征的权重，/>表示敏感度指标；
根据所述敏感度分数对所述多个物流网络变形模态进行敏感度加权综合分析，得到敏感度综合分析数据。
4.根据权利要求1所述的物流网络布局优化方法，其特征在于，所述根据所述敏感度综合分析数据对所述第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略，包括：
对所述第一物流网络进行网格密度分布计算，得到网格密度分布数据，其中，网格密度分布函数为：，/>表示点/>处的网格密度，α和β表示调整参数，/>表示点/>到最近关键区域的距离；
根据所述敏感度综合分析数据定义所述第一物流网络的网格优化目标函数，所述网格优化目标函数为：，J表示网格优化目标函数，/>表示考虑的空间区域，/>表示网格的能量项，反映网格形状的质量，D表示网格的密度项，反映网格密度的分布，λ表示权衡能量项与密度项的参数；
基于所述网格优化目标函数，对所述第一物流网络进行局部网格变形计算，得到局部网格变形数据，其中，局部网格变形函数为：，/>表示局部网格变形数据，/>表示原始点坐标，/>表示变形后的点坐标，/>表示变形量；
根据所述局部网格变形数据对所述第一物流网络进行网格变形能量分析，得到网格变形能量数据，所述网格变形能量函数为：，/>表示网格变形能量数据，表示变形函数的梯度，I表示单位矩阵，/>表示Frobenius范数；
根据所述网格变形能量数据对所述第一物流网络进行网格变形约束分析，得到网格变形约束条件；
基于所述网格变形约束条件对所述第一物流网络进行网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略。
5.根据权利要求1所述的物流网络布局优化方法，其特征在于，所述对所述第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络，包括：
对所述第一物流网络进行物流路径总长度计算，得到路径总长度，其中，路径总长度函数为：，L表示路径总长度，/>表示物流网络节点/>到物流网络节点/>的距离，/>表示路径中节点的数量；
对所述第一物流网络进行路径总成本计算，得到路径总成本，其中，路径总成本函数为：，/>表示路径总成本，/>表示物流网络节点/>到物流网络节点/>的运输成本，/>表示路径中节点的数量；
根据所述路径总长度和所述路径总成本对所述第一物流网络进行物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略；
根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略，对所述第一物流网络进行优化，生成对应的第二物流网络。
6.根据权利要求1所述的物流网络布局优化方法，其特征在于，所述通过所述第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据，包括：
通过所述第二物流网络进行实时物流调度，并对所述第二物流网络进行物流数据采集，得到每个物流网络节点的初始实时物流数据；
分别对每个物流网络节点的初始实时物流数据进行数据清洗，得到每个物流网络节点的第一实时物流数据；
分别对每个物流网络节点的第一实时物流数据进行异常值去除和缺失值插值，得到每个物流网络节点的第二实时物流数据；
分别每个物流网络节点的第二实时物流数据进行数据降维，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据，所述目标实时物流数据包括：货物流动情况、运输状态以及环境条件。
7.根据权利要求1所述的物流网络布局优化方法，其特征在于，所述通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络，包括：
通过粒子群优化算法根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行粒子群优化位置更新，得到粒子群优化位置更新数据，其中，粒子群优化位置更新公式为：，/>表示第/>个粒子在时间/>的位置，表示第/>个粒子在时间/>的速度，/>表示迭代次数；
根据所述粒子群优化位置更新数据计算所述第二物流网络的粒子群优化速度，其中，粒子群优化速度更新公式为：；
其中，表示第/>个粒子在时间/>的速度，/>表示惯性权重，c1和c2表示学习因子，rand1和rand2表示随机数，pbest表示第/>个粒子历史最佳位置，/>表示全局最佳位置；
根据所述粒子群优化速度，采用序列二次规划法对所述第二物流网络进行全局组合迭代优化，得到目标物流网络，其中，序列二次规划法迭代公式为：，/>表示第/>次迭代的解，/>表示第/>次迭代的步长，/>表示第/>次迭代的搜索方向。
8.一种物流网络布局优化装置，其特征在于，所述物流网络布局优化装置包括：
提取模块，用于分别对第一物流网络中的多个物流网络节点进行节点数据提取，得到每个物流网络节点的目标多维节点数据，并通过主成分分析算法对所述目标多维节点数据进行特征提取，得到多个物流网络变形模态；
建模模块，用于分别对所述多个物流网络变形模态进行变形模态建模和敏感度综合分析，得到敏感度综合分析数据；
分析模块，用于根据所述敏感度综合分析数据对所述第一物流网络进行局部网格变形与网格划分优化分析，得到第一物流网络布局优化策略；
生成模块，用于对所述第一物流网络进行物流路径与物流排序优化，生成第二物流网络布局优化策略，并根据所述第一物流网络布局优化策略和所述第二物流网络布局优化策略生成对应的第二物流网络；
调度模块，用于通过所述第二物流网络进行实时物流调度和物流数据采集，得到每个物流网络节点的目标实时物流数据；
优化模块，用于通过粒子群优化算法和序列二次规划法，根据每个物流网络节点的目标实时运行数据对所述第二物流网络进行全局组合优化，得到目标物流网络。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行如权利要求1-7中任一项所述的物流网络布局优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的物流网络布局优化方法。
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