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    基于綜合路阻函數(shù)的多源最短路徑計算

    2017-10-30 11:38郭麗劉磊緱西梅
    科教導(dǎo)刊·電子版 2017年27期
    關(guān)鍵詞:路徑優(yōu)化

    郭麗 劉磊 緱西梅

    摘 要 路徑優(yōu)化是物流配送方案中最核心的問題。本文提出考慮行駛距離、擁堵程度及平均行駛時間的綜合路阻函數(shù)計算方法,并提取OSM地圖中路段數(shù)據(jù)構(gòu)建有向圖,基于Dijkstra算法求得最短路徑。

    關(guān)鍵詞 路徑優(yōu)化 綜合路阻函數(shù) Dijkstra算法

    中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    0引言

    高效率合理的配送是物流系統(tǒng)順利運(yùn)行的保證,配送線路安排的合理與否對配送速度、成本、效益影響很大。正確合理地安排車輛的配送線路,實(shí)現(xiàn)合理的線路運(yùn)輸,可以有效地節(jié)約運(yùn)輸時間,增加車輛利用率,從而降低運(yùn)輸成本,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與客戶服務(wù)水平,使企業(yè)達(dá)到科學(xué)化的物流管理,?這也是企業(yè)提高自身競爭力的有效途徑之一。

    路徑優(yōu)化是物流配送中的核心問題。路徑優(yōu)化總的解決思路如下:

    (1)路網(wǎng)的表示

    (2)道路權(quán)重的標(biāo)定

    (3)最短路徑算法求解

    (4)把圖中的最短路徑還原成現(xiàn)實(shí)路網(wǎng)中的路段集

    1路網(wǎng)的表示

    交通路網(wǎng)的構(gòu)成實(shí)體不僅具有非空間屬性數(shù)據(jù),例如等級、長度、類別、行程時間或延誤時間等;還具有空間屬性數(shù)據(jù),例如空間位置。本項(xiàng)目將路網(wǎng)信息使用圖來進(jìn)行表達(dá),表示方式如下:

    (1)頂點(diǎn):代表道路的交叉口或者終點(diǎn),Vertex記作V。

    (2)邊:代表兩個結(jié)點(diǎn)之間的一條可以互通的有方向的道路,Edge記作E。

    (3)權(quán)值:代表路段的某些特征屬性的量化,如路段長度、獨(dú)斷平均行程時間,即道路權(quán)重。Weight記作W。

    一般來說,路段兩個方向的交通流情況并不一致,當(dāng)采用與交通流有關(guān)的擁堵計算時,采用有向圖更為合適,并且有向圖跟有利于處理單行線、轉(zhuǎn)向等特殊情況。所以本項(xiàng)目將路網(wǎng)抽象成為一個賦權(quán)有向圖,從而確定路網(wǎng)中某兩地間的最優(yōu)路線問題,轉(zhuǎn)化為圖論中的最短路徑問題。

    本文將物流配送網(wǎng)絡(luò)使用有向圖G=(V,E,W)來表示。其中V為頂點(diǎn)集,V={Vi|i=1,2,…n};E為邊集,E={e(Vi,Vj)|Vi,Vj∈V};W為權(quán)值集W={W(Vi,Vj)|Vi,Vj∈V}。

    1.1 OpenStreetMap

    OpenStreetMap(簡稱OSM)是一個網(wǎng)上地圖協(xié)作計劃, OSM地理數(shù)據(jù)文件既包含了地理數(shù)據(jù),又包含了對元數(shù)據(jù)的描述。每一個地理元素都擁有對應(yīng)的元數(shù)據(jù),用于記錄數(shù)據(jù)修改的額時間、修改帳號和作者名稱等等。OSM地理數(shù)據(jù)的描述采用的是一種包含拓?fù)湫再|(zhì)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其中與道路相關(guān)的地理元素主要包括節(jié)點(diǎn)(Node)和道路(Way)以及關(guān)系(Relation)。

    1.1.1 Node節(jié)點(diǎn)

    Node節(jié)點(diǎn)包括經(jīng)緯坐標(biāo)和高度信息。node通過經(jīng)緯度定義了一個地理坐標(biāo)點(diǎn)。同時,通過place=* and name=*來表示對象的名稱。其他一些可選信息,如name等,在tag子標(biāo)簽中表示。

    1.1.2 Way路線

    Way表示地圖中的一條線路,通過2-2000個點(diǎn)(nodes)構(gòu)成。Way可表示如下3種。非閉合線,首尾不閉合的線路,通??捎糜诒硎粳F(xiàn)實(shí)中的道路、河流、鐵路等。閉合線,首尾相連的線路,例如可以表示現(xiàn)實(shí)中的環(huán)線地鐵。區(qū)域,閉合區(qū)域,通常使用landuse=* 來標(biāo)示區(qū)域等。

    1.1.3 Realation關(guān)系

    是有序列表nodes,ways和relations(合起來稱為members成員)組成的,每一個成員可以選擇擁有一個role角色,相互的關(guān)系通過role來定義。關(guān)系用來表示已經(jīng)存在的nodes和ways之間的關(guān)系。

    1.2數(shù)據(jù)解析及轉(zhuǎn)換

    作為一種以研究和共享為目的的空間路網(wǎng)數(shù)據(jù),OSM 數(shù)據(jù)基元的屬性值非常豐富,其盡可能地充分表達(dá)空間數(shù)據(jù),以便不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)使用者方便提取。

    OSM 路網(wǎng)數(shù)據(jù)和其他 GIS 數(shù)據(jù)一樣,存儲關(guān)系和邏輯關(guān)系是一種矢量關(guān)系,組成的點(diǎn)線面對象同樣包括有對象的外在屬性、對象的拓展與對象的空間位置。因此本項(xiàng)目中路網(wǎng)數(shù)據(jù)的拓樸關(guān)系是對Node和Node、Node和Way、Way和Way之間的相關(guān)關(guān)系、Relation與Relation之間的關(guān)系屬性的數(shù)據(jù)描述。

    首先,獲取需進(jìn)行配送的物流網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)列表,其中節(jié)點(diǎn)使用經(jīng)緯度表示,數(shù)據(jù)格式如下所示。

    其中,每一行代表一個待配送網(wǎng)點(diǎn)的地址信息,第一個數(shù)字代表網(wǎng)點(diǎn)地址的經(jīng)度,第二個數(shù)字代表網(wǎng)點(diǎn)地址的緯度。

    如圖1所示,在拿到待配送網(wǎng)點(diǎn)信息后,文件中的所有的點(diǎn)構(gòu)成了路網(wǎng)的初始點(diǎn)集V,通過循環(huán)讀取點(diǎn)集中的頂點(diǎn),去ways表中查找是否有以該頂點(diǎn)為弧頭的邊,有則將該邊上存在的所有nodes加入到點(diǎn)集中,并建立對應(yīng)的邊集E。由此建立,獲取配送網(wǎng)點(diǎn)之間的詳細(xì)路網(wǎng)。

    2路網(wǎng)邊權(quán)評價方法

    路網(wǎng)的邊權(quán)代表了當(dāng)前兩點(diǎn)之間的出行代價,很多學(xué)者也稱之為路阻。對于路網(wǎng)邊權(quán)的評價,實(shí)際上就是路阻函數(shù)的設(shè)計過程,即出行費(fèi)用的計算過程。從可計量性和數(shù)據(jù)可獲得性方面考慮,在實(shí)際考慮出行費(fèi)用時,一般都采用被占用的時間或者能夠反映被占用時間長短的其他指標(biāo),例如排隊(duì)長度、耗油量、擁擠程度等等。因此在路徑選擇中,我們設(shè)計了考慮出行時間、行駛距離和擁擠程度三方面的綜合路阻函數(shù)。

    2.1行駛距離

    行駛距離是靜態(tài)的路阻數(shù)據(jù),用C1i=Li表示,其中Li是路段i的長度。單獨(dú)使用行駛距離作為路阻函數(shù)時,較適用于網(wǎng)絡(luò)道路質(zhì)量相近、交通流分布均勻的情況,這時指定OD對之間的最佳路徑是固定不變的。

    2.2平均行程時間

    平均行程時間是最常用的動態(tài)路阻形式,用表示。指在第k個時段,車輛在該路段上運(yùn)行時所用的平均時間,包括形式時間和停車延誤時間。endprint

    2.3擁堵程度

    在交通網(wǎng)絡(luò)中,“擁擠”是指道路上的車輛不能以正常速度行駛的現(xiàn)象,表現(xiàn)為行駛時間延長和停車延誤增加。一般可用排隊(duì)商都和路段的流量與同性能力之比來衡量。本項(xiàng)目定義反映擁堵程度的路阻函數(shù)為C3i(k)=ti(k)/t0。其中,ti(k是k時段i路段的平均運(yùn)行時間,而是車輛以規(guī)定的最高速度通過該路段所需要的時間,是固定值。C3i(k)越小,擁堵程度越低,C3i(k)越大,擁擠程度越嚴(yán)重。

    物流配送路徑選擇時,首先需要預(yù)定配送時間,行駛距離,當(dāng)前時段的擁堵程度等綜合情況。因此本項(xiàng)目設(shè)計了綜合路阻函數(shù)為:

    Ci(k)=h(C1i,C2i(k),C3i(k))

    =b1C1i- +b2C2i- (k)+b3C3i- (k)

    3基于Dijkstra算法的最短路徑算法

    本項(xiàng)目將求解配送網(wǎng)絡(luò)任意網(wǎng)點(diǎn)間的最短距離時,將通過上一節(jié)所示方法求得任意兩路段間的路徑長度、擁堵程度以及行駛時間,并通過綜合路阻函數(shù)求得任意兩路段間的出行費(fèi)用,具體格式如下:

    第一列和第二列代表路段出點(diǎn)的經(jīng)緯度,第三列和第四列代表路段入點(diǎn)的經(jīng)緯度,最后一列代表路段上的出行費(fèi)用。

    Dijkstra算法是從一個頂點(diǎn)到其余各頂點(diǎn)的最短路徑算法,解決的是有向圖中最短路求得任意配送點(diǎn)間的最短送貨線路。

    4總結(jié)

    本文基于OSM開源地圖數(shù)據(jù),獲取物流配送點(diǎn)中,配有交叉路口信息的有向圖。提出一種以擁堵系數(shù)及路徑長度作為權(quán)值的最短路徑求解方法,有效的提高了在物流配送中最短路徑的精確度。

    基金項(xiàng)目:本文為河南省科技攻關(guān)計劃項(xiàng)目(162102310580,162102310582,172102210526,172102210593),河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(15B520040,16A520099,17B520042)研究成果。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 劉海燕,李宗平,葉懷珍.物流配送中心選址模型[J].西南交通大學(xué)學(xué)報,2000,35(03):311-314.

    [2] 楊弋,顧幸生.物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度的綜述[J]. 東南大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2003,33(z1):105-111.

    [3] 廖良才,王棟,周峰.基于混合遺傳算法的物流配送車輛調(diào)度優(yōu)化問題求解方法[J].系統(tǒng)工程,2008,26(08):27-31.endprint

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