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        基于數(shù)據(jù)挖掘的云計算車輛路徑優(yōu)化系統(tǒng)

        2016-04-20 02:50:51廣東工業(yè)大學自動化學院王書易王欽若劉尚武
        電子世界 2016年6期
        關(guān)鍵詞:云計算數(shù)據(jù)挖掘

        廣東工業(yè)大學自動化學院 王書易 王欽若 劉尚武

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        基于數(shù)據(jù)挖掘的云計算車輛路徑優(yōu)化系統(tǒng)

        廣東工業(yè)大學自動化學院 王書易 王欽若 劉尚武

        【摘要】云計算的出現(xiàn)為物流配送提供了新思路,將物流云的理念引入配送環(huán)節(jié)中,在新型網(wǎng)絡(luò)信息支持的條件下構(gòu)建物流配送模型,優(yōu)化配送路線、倉儲等,極大化利潤,極小化時間,達到客戶滿意程度,即達到的服務(wù)質(zhì)量QOS等優(yōu)化指標。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對信息進行深度剖析,提高物流配送的效率,優(yōu)化車輛路徑,降低成本,真正的做到減少資源浪費、提高效率、減輕交通壓力。

        【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘;云計算;車輛路徑優(yōu)化問題

        0 引言

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[1-2]的興起對具有大量實物流、資金流及信息流的物流行業(yè)而言,具有非常重要的意義,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對信息進行深度剖析,提高物流運作效率的同時降低整個物流行業(yè)的物流成本。

        云計算的出現(xiàn)為物流配送[3-4]提供了新思路,將物流云的理念引入配送環(huán)節(jié)中,在新型網(wǎng)絡(luò)信息支持的條件下構(gòu)建物流配送模型,優(yōu)化配送路線、倉儲等,極大化利潤,極小化時間,達到客戶滿意程度,即達到的服務(wù)質(zhì)量QOS等優(yōu)化指標,完善物流系統(tǒng),提高物流配送效率,降低物流成本,獲得更大的社會效益。

        1 問題描述

        運輸調(diào)度問題可以這樣闡述:從配送中心(倉庫)選定若干貨車,這些車輛都有義務(wù)為若干個需求點(顧客)配送貨物,而所有需求點的位置信息和需求量數(shù)據(jù)是已經(jīng)掌握的,同時,每輛貨車的載重也是客觀規(guī)定限制的,其目的是通過優(yōu)化方法或數(shù)學運算,使貨車配送貨物的軌跡合理有效,最終達到全部里程和最短的目的。

        如圖1所示,研發(fā)一套智能物流配送車輛路徑優(yōu)化服務(wù)平臺,通過建立相應(yīng)的數(shù)學模型并對其求解,最終達到實現(xiàn)智能物流配送車輛的實時路徑不斷優(yōu)化的目的,該平臺向下連接云服務(wù)資源層,可以實時地聚合全部資源,通過向上的接口,為各個需求用戶提供穩(wěn)健可靠的路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。圖中上層云計算服務(wù)的應(yīng)用層通過提供服務(wù)的接口及網(wǎng)絡(luò),可以隨時、隨地無縫便捷接入應(yīng)用服務(wù)層,接入服務(wù)平臺的方式包括但不限于Web服務(wù)接口、瀏覽器、app及手持終端等。

        圖1 云計算車輛路徑優(yōu)化應(yīng)用架構(gòu)圖

        圖2 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的過程

        2 數(shù)據(jù)挖掘

        數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM),又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn),主要是把潛在的、隱藏的、不被大家了解的、有價值的信息和知識從一個數(shù)據(jù)庫里挖掘出來的過程。它具有如下特點:(1)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析;(2)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫;(3)事務(wù)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫;(4)數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機分析處理。其功能包括:自動預(yù)測;關(guān)聯(lián)分析;聚類;概念描述;偏差檢測。挖掘過程如圖2所示。

        3 系統(tǒng)實現(xiàn)

        采用B/S架構(gòu),C++編程語言來實現(xiàn)。主菜單如圖3所示。

        圖3 主菜單

        4 結(jié)語

        本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),針對云計算車輛路徑優(yōu)化問題,提取有效信息,不斷挖掘,找出一定的規(guī)律,并研發(fā)了一套基于數(shù)據(jù)挖掘的云計算車輛路徑優(yōu)化系統(tǒng),且具有成本不高、易于實現(xiàn)、功能齊全的特點,因而具有一定的實用價值。

        參考文獻

        [1]張波.基于SOA的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)在物流管理平臺中的應(yīng)用研究[D].武漢:武漢理工大學,2008.

        [2]胡孔法,孫艷,陳崚,等.現(xiàn)代物流系統(tǒng)中基于頻繁子圖的RFID路徑挖掘算法[J].計算機集成制造系統(tǒng),2010,16(11): 2491-2495.

        [3]任中明,蔡延光.智能運輸調(diào)度系統(tǒng)求解機制研究與實現(xiàn)[J].自動化與信息工程,2011,(1):14-18.

        [4]徐優(yōu)香,劉鎮(zhèn).基于云計算的冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化方法的研究[D].江蘇科技大學,2013.

        王書易(1991-),女,河南鶴壁人,碩士研究生,研究方向:大數(shù)據(jù)存儲,系統(tǒng)優(yōu)化。

        劉尚武(1993-),男,河南信陽人,碩士研究生,研究方向:物流調(diào)度,視頻信息處理。

        王欽若(1958-),男,海南儋縣人,教授,博士生導師,研究方向:自動化裝備技術(shù)及自動化網(wǎng)絡(luò)控制研究。

        通訊作者:

        作者簡介:

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