模糊聚类法在物流园区总体布局规划中的应用.pdf
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模糊聚类法在物流园区总体布局规划中的应用.pdf
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2010年11月第11期总第447期Nov.2010No.11SerialNo.447水运工程Port&WaterwayEngineering物流园区总体布局的主要目标是使物流园区物流合理、通畅,最大限度地减少物料搬运。
物流园区的各种功能由于其所服务对象的差别又形成若干具有紧密联系的功能区,在物流园区各功能区之间的联系包括物流、人流、商流、信息流等活动。
而其中物流是这些活动的主要部分,也是产生最大费用消耗的部分,所以在物流园区总体布局规划中,主要应考虑各功能区之间的物流关系,并考虑作业相关度等因素的影响。
因此,物流园区布局也就进一步转变为解决园区物流活动的时空分布及优化组合的问题1。
笔者将反映物流园区各功能区物流特征的指标综合起来,运用模糊聚类分析法将属性相近和关联性较强的功能区进行分区聚类2,减少功能区之间搬运费用和避免功能区之间的人流、货流的绕行,从而为物流园区总体布局的进一步规划提供依据3。
1模糊聚类分析的基本原理4聚类分析是数理统计中研究“物以类聚”的一种多元分析方法,即用数学定量确定样品的亲疏关系,从而进行客观分类。
由于事物本身在很多情况下都带有模糊性,因此把模糊数学方法引入聚类分析,就能使分类更切合实际。
模糊聚类分析的一般步骤为:
选择评价指标数据标准化建立模糊相似矩阵建立模糊等价矩阵模糊聚类5。
11选择评价指标模糊聚类分析法对样品的分类效果主要取决于评价指标的选择是否合理。
在指标体系建立的系统性、科学性、简洁性、独立性以及定性与定量相结合的原则框架下,选择意义明确、有较强的区分能力和代表性的指标对得出相对精确、科学的聚类结果是非常关键的。
笔者参考了相关文献模糊聚类法在物流园区总体布局规划中的应用潘宁楠,张培林,杨传波(武汉理工大学交通学院,湖北武汉430036)摘要:
阐述了对物流园区总体布局进行规划的重要性,介绍了模糊聚类分析法的基本原理,提出基于模糊聚类法的物流园区总体布局规划方法。
选取某港口物流园区,运用模糊聚类分析法对该物流园区各功能区的评价指标进行了分析,得到了物流园区的初步布局图。
关键词:
物流园区;布局规划;模糊聚类中图分类号:
TU984.18文献标志码:
A文章编号:
1002-4972(2010)11-0009-04ApplicationoffuzzyclusteringforlogisticsparkgenerallayoutplanningPANNing-nan,ZHANGPei-lin,YANGChuan-bo(SchoolofTransportation,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430036,China)Abstract:
Thispaperexpoundstheimportanceoftheplanningforlogisticsparkgenerallayout,introducesthebasicprincipleoffuzzyclusteringanalysisandproposestheplanningmethodbasedonfuzzyclusteringanalysis.Selectingaportslogisticspark,thispaperanalyzestheindicesofthelogisticsparksfunctionareasbyapplyingfuzzyclusteringanalysisandobtainsthelogisticsparksinitiallayout.Keywords:
logisticspark;layoutplanning;fuzzyclustering收稿日期:
2010-03-03作者简介:
潘宁楠(1984),男,硕士研究生,从事交通运输系统规划的研究。
水运工程2010年和以往研究项目的经验,通过筛选和综合,选择了以下的评价指标作为物流园区模糊聚类分析的指标:
与公路关联性(T1)、与铁路关联性(T2)、与水路关联性(T3)、与航空关联性(T4)、货物流动性(T5)、人员流动性(T6)、货物种类(G1)、货物批量(G2)、货物运输形态(G3)、对周围环境的影响程度(E1)、对城市整体形象的影响程度(E1)6。
设论域U=x1,x2,xn为待聚类对象,且每个对象又有m个指标表示其性状,即xi=xi1,xi2,xim),(i=1,2,n),这样原始数据矩阵为:
U=x11x12x1mx21x22x2mxn1xn2xnm?
(1)其中的U=x1,x2,xn即为待聚类的功能区。
另外,为了便于分析和比较,各功能区的指标按照百分制,可取区间为(1,100的整数,且步长为10,最小值设为1,数值的多少与符合指标的程度成正比。
数值的填写方法可采用专家评价法完成,也可采用多名相关人员填写取均值的方法完成。
1.2数据标准化数据标准化就是根据模糊矩阵的要求,将数据转化到区间0,1上。
不同指标的数据一般具有不同的量纲。
为了方便比较,通常要对数据进行去量纲化。
进行去量纲化的方法有两种,一是平移标准差变换;二是平移极差变换。
但平移标准差变换得到的数据不一定在所要求的区间0,1上,所以采用“平移极差变换”作为数据标准化的方法,其计算公式为:
xij=xij-min1inxijmax1inxij-min1inxij(j=1,2,m)
(2)式中:
xij为物流园区待聚类功能区i的第j个评价指标值;n为物流园区待聚类的功能区数;m为物流园区各功能区模糊聚类评价指标数。
1.3建立模糊相似矩阵建立模糊相似矩阵也称标定,就是根据实际情况,按一个准则,给论域中的元素两两之间都赋以区间0,1内的一个数,即相似系数,它的大小表征两个元素彼此接近或相似的程度。
设论域U=x1,x2,xn,xi=xi1,xi2,xim(i=1,2,n),用rij=R(i,j)来表示xi和xj的相似系数,即xi和xj的相似程度。
建立模糊相似矩阵的方法主要有相似系数法、距离法及主观评分法等。
文章选用的是距离法,其计算公式如下:
rij=1-cd(xi,xj)(3)式中:
c为选取的适当参数,使得0rij1;xi和xj之间的距离为d(xi,xj),采用的距离公式为:
d(xi,xj)=mk=1xik-xjk(4)14建立模糊等价矩阵采用传递闭包法求模糊等价矩阵。
模糊相似矩阵,不一定具有传递性,即R不一定是模糊等价矩阵。
为了进行模糊聚类,还应将R转变成模糊等价矩阵R*。
而模糊相似矩阵R的传递闭包是指包含R的最小模糊等价矩阵。
具体方法是:
从模糊相似矩阵R出发,利用平方法依次计算出R2,R4,R2j,当第一次出现RkRk=Rk时,Rk就是传递闭包t(R)。
1.5模糊聚类设求得的传递闭包t(R)=(rij)nn,则坌0,1,可得U上的关系t(R)奂UU,即有布尔矩阵t(R)劬(rij)nn:
rij=1,rij0,rij(5)对于xi和xj,若,rij()=1,则在水平下将其归于一类,从而达到将待聚类对象分类的目的。
随着水平在0,1中发生改变,相应的聚类也发生改变,从而形成聚类谱系图。
这对全面了解样本的分类情况是比较形象和直观的。
2实例分析选取合肥某港口物流园区作为实例。
该物流园区长约2000m,宽900m,总面积180km2。
根据该物流园区经济腹地的产业类型、交通分布与走向、未来的发展趋势,可将该物流园区按功能划分为保税物流园区、行政管理和后勤服务区、10第11期商务服务区、仓储配送区、流通加工区、散货堆存区(中转区)、大型停车场和集装箱转运(集装箱堆场)等8大功能区。
现根据该物流园区的实际情况,运用专家评价法得到这8个功能区的评价指标,如表1所示。
2.1数据标准化表1的数据利用公式经标准化转化后得到表2所示的指标。
表1某物流园区功能区的评价指标数据序号功能区T1T2T3T5T6G1G2(大)G2(小)G3E21大型停车场8060601501111402行政管理和后勤服务区801120801111803商务服务区80111601111804保税物流园区40208060160608040605仓储配送区80206080140608080406流通加工区401160140406020307散货堆存区(中转区)40608060120608080208集装箱转运(集装箱堆场)4040808018080408020表2标准化转化后的数据序号功能区T1T2T3T5T6G1G2(大)G2(小)G3E21大型停车场1.00001.00000.74680.00000.62030.00000.00000.00000.00000.33332行政管理和后勤服务区1.00000.00000.00000.24051.00000.00000.00000.00000.00001.00003商务服务区1.00000.00000.00000.00000.74680.00000.00000.00000.00001.00004保税物流园区0.00000.32201.00000.74680.00000.74680.74681.00000.49370.66675仓储配送区1.00000.32200.74681.00000.00000.49370.74681.00001.00000.33336流通加工区0.00000.00000.00000.74680.00000.49370.49370.74680.24050.16677散货堆存区(中转区)0.00001.00001.00000.74680.00000.24050.74681.00001.00000.00008集装箱转运(集装箱堆场)0.00000.66101.00001.00000.00001.00001.00000.49371.00000.00002.2建立模糊相似矩阵若矩阵R为模糊相似矩阵,则R的所有对角线皆为1,且RT=R。
基于表2的数据,利用公式rij=1-c10k=1xik-xjk(6)可求出模糊相似矩阵R,其中c=0.1。
R=1.00000.78890.58940.68090.84810.10980.10860.29610.69661.00000.63140.72290.89870.15190.15060.40590.74600.95061.00000.62540.69870.46980.46860.37450.33810.28510.28641.00000.64810.32770.34640.44610.44610.32640.32770.64811.00000.28640.28510.33810.37450.46860.46980.69870.62451.00000.95060.74600.40590.15060.15190.89870.72290.63141.00000.69660.29610.10860.10980.84810.68090.58940.78891.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000002.3建立模糊等价矩阵为了进行模糊聚类,还应将R转变成模糊等价矩阵R*。
利用MATLAB软件计算出模糊等价矩阵R*。
2.4模糊聚类为了更为方便直观地对功能区进行
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- 模糊 聚类法 物流园区 总体布局 规划 中的 应用