[发明专利]基于改进近邻传播算法的电费缴纳点选址优化方法

说明书

本发明公开了一种基于近邻传播算法的电费缴纳点选址优化方法，在供电公司拟定的选址整体区域内进行用电用户数量的统计和编号，利用近邻传播算法对整体区域内不同用户客户数量范围的台区进行聚类，确定聚类代表点，得到各个聚类代表点的经纬度、台区名称及各个簇包含的台区，获得初始候选缴费点；选择集合覆盖模型对初始电费缴纳点进行二次优化，以确定最终的缴纳点位置。本发明能够对目标区域内的电费缴纳点选址进行优化和确定，得到比较科学的电费缴纳点地址。

技术领域

本发明涉及一种基于近邻传播算法的电费缴纳点选址优化方法。

背景技术

随着缴费渠道建设多样化、交费方式多元化的发展，原有电力机构营业所缴费的“单一交费”模式被打破，但在实际生活中，电力机构缴费仍然是广大用户缴纳电费时的首选方式，个别营业所缴费高峰时人满为患。用户缴费习惯、缴费需求与缴费渠道建设之间的矛盾凸显，电费回收隐患、供电服务隐患、人力资源分配不合理等问题逐渐显现。

尤其是随着缴费用户的增多，以及村村都有缴费点的目标的设立，新建或改迁的电费缴纳点的地址该如何选择，是现在急需解决的问题。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于改进近邻传播算法(AP)的电费缴纳点选址优化方法，本发明基于近邻传播算法方法，建立覆盖问题模型，以台区作为需求点，台区的用电客户数作为需求量，近邻传播算法结果的代表点作为初始候选电费缴纳点。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于近邻传播算法的电费缴纳点选址优化方法，包括以下步骤：

(1)在供电公司拟定的选址整体区域内进行用电用户数量的统计和编号；

(2)利用近邻传播算法对整体区域内不同用户客户数量范围的台区进行聚类，确定聚类代表点，得到各个聚类代表点的经纬度、台区名称及各个簇包含的台区，获得初始候选缴费点；

(3)选择集合覆盖模型对初始电费缴纳点进行二次优化，以确定最终的缴纳点位置。

进一步的，所述步骤(1)中，分别选择用电客户数从1到P户以及P+1到Q户的台区为研究对象，分别标记为A类和B类，其中，Q大于P，P大于等于20。

进一步的，所述步骤(2)中，将所有数据对象划分成簇，使得同一个簇中的对象具有很高的相似性，而与其他簇中的对象相似度较差。

进一步的，所述步骤(2)中，相似度测量选择球面距离的负值，相似度越大，台区距离越近，经过设定次数的迭代，A类与B类分别得到聚类代表点结果。

进一步的，所述步骤(3)中，电费缴纳点选址问题描述为把台区作为需求点，台区的用电客户数作为需求量，近邻传播算法(AP)结果的代表点作为初始候选电费缴纳点。

进一步的，所述步骤(3)中，给定台区点集合和候选缴纳点集合，已知台区点的数目，用电客户数及台区间的距离，求出能满足设定距离要求且覆盖所有台区的最小数目的电费缴纳点集合。

进一步的，所述步骤(3)中，电费缴纳点的集合覆盖模型的目标为：

约束条件包括：

d_ijy_ij≤Li∈M,j∈N (2)

x_i＝{0,1},i∈M

y_ij＝{0,1},i∈M,j∈N

其中：M为在研究对象中的m个候选电费缴纳点(M＝1,2,……)；

N为在研究对象中的n个台区(N＝1,2,……)；