基于數據挖掘的云計算車輛路徑優化系統

廣東工業大學自動化學院 王書易 王欽若 劉尚武

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基于數據挖掘的云計算車輛路徑優化系統

廣東工業大學自動化學院 王書易 王欽若 劉尚武

【摘要】云計算的出現為物流配送提供了新思路，將物流云的理念引入配送環節中，在新型網絡信息支持的條件下構建物流配送模型，優化配送路線、倉儲等，極大化利潤，極小化時間，達到客戶滿意程度，即達到的服務質量QOS等優化指標。通過數據挖掘技術，對信息進行深度剖析，提高物流配送的效率，優化車輛路徑，降低成本，真正的做到減少資源浪費、提高效率、減輕交通壓力。

【關鍵詞】數據挖掘；云計算；車輛路徑優化問題

0 引言

數據挖掘技術[1-2]的興起對具有大量實物流、資金流及信息流的物流行業而言，具有非常重要的意義，通過數據挖掘技術，對信息進行深度剖析，提高物流運作效率的同時降低整個物流行業的物流成本。

云計算的出現為物流配送[3-4]提供了新思路，將物流云的理念引入配送環節中，在新型網絡信息支持的條件下構建物流配送模型，優化配送路線、倉儲等，極大化利潤，極小化時間，達到客戶滿意程度，即達到的服務質量QOS等優化指標，完善物流系統，提高物流配送效率，降低物流成本，獲得更大的社會效益。

1 問題描述

運輸調度問題可以這樣闡述：從配送中心（倉庫）選定若干貨車，這些車輛都有義務為若干個需求點（顧客）配送貨物，而所有需求點的位置信息和需求量數據是已經掌握的，同時，每輛貨車的載重也是客觀規定限制的，其目的是通過優化方法或數學運算，使貨車配送貨物的軌跡合理有效，最終達到全部里程和最短的目的。

如圖1所示，研發一套智能物流配送車輛路徑優化服務平臺，通過建立相應的數學模型并對其求解，最終達到實現智能物流配送車輛的實時路徑不斷優化的目的，該平臺向下連接云服務資源層，可以實時地聚合全部資源，通過向上的接口，為各個需求用戶提供穩健可靠的路徑網絡服務。圖中上層云計算服務的應用層通過提供服務的接口及網絡，可以隨時、隨地無縫便捷接入應用服務層，接入服務平臺的方式包括但不限于Web服務接口、瀏覽器、app及手持終端等。

圖1 云計算車輛路徑優化應用架構圖

圖2 數據挖掘應用的過程

2 數據挖掘

數據挖掘（Data Mining，DM），又稱數據庫中的知識發現，主要是把潛在的、隱藏的、不被大家了解的、有價值的信息和知識從一個數據庫里挖掘出來的過程。它具有如下特點：（1）數據挖掘與數據分析；（2）數據挖掘與數據倉庫；（3）事務數據庫和數據倉庫；（4）數據挖掘和聯機分析處理。其功能包括：自動預測；關聯分析；聚類；概念描述；偏差檢測。挖掘過程如圖2所示。

3 系統實現

采用B/S架構，C++編程語言來實現。主菜單如圖3所示。

圖3 主菜單

4 結語

本文研究了數據挖掘技術，針對云計算車輛路徑優化問題，提取有效信息，不斷挖掘，找出一定的規律，并研發了一套基于數據挖掘的云計算車輛路徑優化系統，且具有成本不高、易于實現、功能齊全的特點，因而具有一定的實用價值。

參考文獻

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[2]胡孔法,孫艷,陳崚,等.現代物流系統中基于頻繁子圖的RFID路徑挖掘算法[J].計算機集成制造系統,2010,16(11): 2491-2495.

[3]任中明,蔡延光.智能運輸調度系統求解機制研究與實現[J].自動化與信息工程,2011,(1):14-18.

[4]徐優香,劉鎮.基于云計算的冷鏈物流配送車輛路徑優化方法的研究[D].江蘇科技大學,2013.

王書易（1991－），女，河南鶴壁人，碩士研究生，研究方向：大數據存儲，系統優化。

劉尚武（1993－），男，河南信陽人，碩士研究生，研究方向：物流調度，視頻信息處理。

王欽若（1958－），男，海南儋縣人，教授，博士生導師，研究方向：自動化裝備技術及自動化網絡控制研究。

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