[发明专利]一种地下物流网络节点分级与选址系统及方法

说明书

本发明公开了一种地下物流系统节点分级及选址系统及方法。将地下物流节点分级为一级节点和二级节点，考虑节点距离和货运量双因素，对传统的模糊C聚类方法欧氏距离加权平方和进行修正，结合遗传算法和模拟退火算法，得到了比较好的聚类效果，并且同时考虑了节点自身的分级和分级属性的不同，因此不仅能够更加真实地反应地下物流系统网络运输状态，同时还能为后续研究地下物流网络提供了一个良好的数据挖掘模型。

技术领域

本发明涉及地下空间开发与应用及交通运输工程领域，涉及一种城市地下物 流系统。

背景技术

地下物流系统(Underground Logistics System，简称ULS)是通过管(隧) 道，将货物由地上转入地下的一种全新的运输和供应系统，以达到更大程度地释 放地面道路空间、缓解交通拥堵、减少环境污染等目的。地下物流节点作为ULS 的重要组成，从规划时序看，节点是成网的第一步，然后才能考虑线路的联结及 网络的优化；从功能实现看，节点作为一个功能综合体，不仅担负了运输、集散、 仓储、配送等物流基本功能，还承担了ULS与地面或其他物流方式的衔接功能， 是ULS整体功能体现的主要执行设施。因此，对ULS节点的分级定义和选址优 化问题就显得尤为重要。

从功能集成上看，ULS属物流领域；从技术系统上看，ULS和地铁的建设 非常相似，同属地下工程。因此，虽然截至现阶段对ULS节点选址问题的研究 并不多见，但基本上是借鉴传统的物流枢纽和地铁站点的选址方法，将其直接应 用到ULS节点的选址优化问题上。物流枢纽选址更多考虑的是基于现有道路条 件下的，对不同运输方式的货物的一种集散，它的选址问题比较单一；而地铁虽 然技术系统与ULS相似，但建设标准并不一样，而且人流和货流的性质也各不 相同。这样的应用没有考虑ULS节点本身及货物自身的特性，虽然能得出一定 的结论，但并不能满足ULS对节点选址的要求。

另外，ULS节点是地下物流网络上货流量的发生点和吸引点，对于城市内 部而言，每天存在着大量的货运量数据，如何对这些数据进行挖掘，对于ULS 节点的确定有着至关重要的影响。聚类分析是数据挖掘的主要技术之一，其中模 糊C均值(Fuzzy C Means，简称FCM)聚类是一种应用非常广泛的模糊聚类方 法，由于在聚类的思想中加入了模糊理论的概念，使得每个数据点不再仅归属于 某一特定聚类，而以其归属程度来表现属于各聚类的程度。但传统的FCM在考 虑单因素的基础上加上模糊理念进行聚类，有可能对孤立的数据点比较敏感，造 成聚类的结果精度低、鲁棒性差。如何解决这一问题在ULS节点选址上的应用， 以实现更高的稳定性和更好的工程适用性，是在聚类过程中需要解决的一大技术 问题。

发明内容

发明目的：本发明是首次将聚类的思想应用于ULS节点选址优化上，克服 了上述已有技术的不足，提供一种地下物流网络节点分级与选址系统。

同时，本发明还提供了地下物流网络节点分级与选址方法，通过货运量和距 离双因素分析寻找最优隶属度矩阵，对传统FCM进行改进，并结合ULS节点自 身属性，最终达到ULS节点分级和选址的目的。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明地下物流网络节点分级与选址系统 可采用以下技术方案：

一种地下物流网络节点分级与选址系统，包括：

一级节点：承接物流园区货物后进行分拣后发送至其他一级节点或者本区域 的二级节点；

二级节点：作为地下物流网络系统的入口或者出口，二级节点只与本区域的 一级节点或者二级节点相连；

信息收集模块：用以收集拟建地下物流区域的地理区域划分，以及不同区域 之间的货运量信息，得到所有地理区域的样本矩阵；并确定各区域放入地下物流 系统进行运输的货运量；