[发明专利]一种共享模式下物流资源与需求的匹配度评价方法

权利要求书

1.一种共享模式下物流资源与需求的匹配度评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、根据快件物流各环节的关键资源和物流任务所需资源，确定物流资源特征；

步骤2、对物流资源特征按照性质分成模糊特征和包含特征两类，并确定每种物流资源特征的边界值，然后计算每个物流资源特征与边界值的距离，判断单个物流资源特征是否满足其对应边界值的限制；

步骤3、确定不同物流资源特征的相关关系及特征组合方式，将这两个物流资源特征合成到一个维度；

步骤4、根据物流资源特征的特征值和边界值以及物流资源特征的组合确定物流资源与需求之间的功能匹配度、能力匹配度和交易匹配度，进而实现对物流资源和需求进行综合的匹配评价。

2.根据权利要求1所述的一种共享模式下物流资源与需求的匹配度评价方法，其特征在于：所述物流各环节包括仓储环节、运输环节、网点入库环节和配送环节；其中，仓储环节包括分拣耗时、可用空间、分拣成本这些特征；运输环节包括运输成本、运输耗时、运输空间、装载质量、运输目的地这些特征；网点入库环节包括分拣耗时、可用空间、分拣成本这些特征；配送环节包括配送成本、配送耗时、车辆空间、装载质量、配送目的地这些特征。

3.根据权利要求1所述的一种共享模式下物流资源与需求的匹配度评价方法，其特征在于：所述包含特征为：可根据现有物流数据实时计算得到其准确边界值的特征；所述模糊特征则是：需根据历史物流记录数据来估算其边界值的特征；

对于每一个模糊特征x，根据历史物流订单数据，确定该模糊特征的历史均值μ和历史标准差σ，代入如下正态分布公式，获得模糊特征值的概率分布函数f(x)，然后根据对该模糊特征的概率要求，确定模糊特征应该处于的范围边界；

式中，e表示自然数e，π表示圆周率。

4.根据权利要求3所述的一种共享模式下物流资源与需求的匹配度评价方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：

(1)对所有物流资源特征两两之间的相关关系进行计算；

从历史物流订单数据中提取两个物流资源特征数据，然后计算这两个物流资源特征的皮尔逊(Pearson)相关系数r，计算方式如下：

其中，r为两个物流资源特征的皮尔逊相关系数，n为物流订单数据的总数据量，为第一个物流资源特征的历史平均值，为第二个物流资源特征的历史平均值，x_i为第一个物流资源特征的第i条数据，y_i为第二个物流资源特征的第i条数据；

(2)根据两个物流资源特征之间的相关系数，确定物流资源特征的相关关系，进而确定特征的组合方式；

当|r|≤0.3时，判定这两个物流资源特征不存在相关关系，采用曼哈顿距离计算这两个物流资源特征的组合，如下公式所示：

其中，ρ_m表示两个物流资源特征的曼哈顿距离；

当0.3|r|0.7时，判定这两个物流资源特征存在普通的相关关系，采用欧式距离计算这两个物流资源特征的组合，如下公式所示：

其中，ρ_o表示两个物流资源特征的欧式距离；

当|r|≥0.7时，判定这两个物流资源特征存在高度相关性，采用切比雪夫距离计算这两个物流资源特征的组合，如下公式所示：

ρ_b＝max({|x₁-y₁|,…,|x_n-y_n|})

其中，ρ_b表示两个物流资源特征的切比雪夫距离。

5.根据权利要求4所述的一种共享模式下物流资源与需求的匹配度评价方法，其特征在于：所述步骤4的具体方法为：

所述功能匹配度用于确定物流资源是否满足了物流任务的基本需求；如果功能匹配度的值等于0，则目前的共享物流资源无法满足最基本的快件运输；用于功能匹配度计算的指标被称为功能满足指标，采用如下的方式进行计算：

v₁＝(d_1,10)(d_1,20)…(d_1,j0)

其中，v₁表示功能满足指标，d表示物流资源特征值与边界值的距离，j表示用于功能匹配度计算的特征总数，d_1,j表示用于功能匹配度计算的第j个物流资源特征值；

所述能力匹配度反应目前物流资源对需求的承受能力；用于能力匹配度计算的指标被称为资源利用指标，计算方式如下公式所示：

v₂＝|d_2,1|+|d_2,2|+…+|d_2,k|

其中，v₂表示资源利用指标，k表示用于能力匹配度计算的特征总数；

所述交易匹配度：用于描述物流交易成本的控制能力；用于交易匹配度计算的指标被称为成本优化指标，计算方式如下公式所示：

v₃＝max(d_3,1,d_3,2,…,d_3,m)

其中，v₃表示成本优化指标，m表示用于交易匹配度计算的特征总数；

最终形成(v₁,v₂,v₃)综合的物流资源与需求的匹配度评价。