湯余南

（浙江財經學院，浙江 杭州 310018）

GIS在物流分析活動中的功能及模型探討

湯余南

（浙江財經學院，浙江 杭州 310018）

介紹了GIS的功能，并且研究了其在物流分析活動中的應用。另外還對GIS在物流分析中的應用模型類型進行了探討，比較了模型的運用范圍和部分算法研究。

GIS；物流分析活動；功能；模型

1 地理信息系統(tǒng)的定義

地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System,簡稱GIS）是在計算機硬件和軟件系統(tǒng)的支持下，對整個或部分地球表層（包括大氣層）空間中有關地理數據進行采集、分析、存儲、管理，運用、分析、顯示以及描述的系統(tǒng)，是一種重要的空間信息系統(tǒng)。是一個邏輯縮小的、高度信息化的地理系統(tǒng)，它將現實世界抽象為相互連接不同特征的層面組合，解決了各種紛繁復雜的難題。

從GIS的定義可以看出，地理信息系統(tǒng)同一般信息系統(tǒng)的不同主要體現在其主要處理的信息類型上，GIS主要支持的是地理空間數據，這也就造成了它與一般信息系統(tǒng)在硬件設備、軟件環(huán)境、數據處理以及管理等方面的主要差別。在硬件設備上，由于外部環(huán)境是模擬形式的，而內部數據是數字形式的，所以GIS的輸入設備要求具有從模型形式到數字形式的轉換功能；而且由于地理空間數據大部分需要以圖形的形式來顯示，所以輸出設備對于圖形顯示的要求較高。

2 地理信息系統(tǒng)的功能

如圖1，GIS就是通過對空間信息及其相關屬性信息的處理，將各種詳細的地理資料（包括和地理空間有關的圖形資料和屬性資料）整合成綜合性的地理信息資料庫，通過應用軟件，將各種相關信息以文字、數字、圖表，聲音，圖形或配以地圖的形式，提供給決策者使用[1]。如圖2所示，GIS作為一個空間信息系統(tǒng)具有5項基本功能，即數據采集與輸入、數據編輯與更新、數據存儲與管理、空間數據查詢與分析、數據輸出與表達。

（1）數據采集與輸入。數據采集與輸入是指在數據處理系統(tǒng)中將系統(tǒng)外部的原始數據傳輸給系統(tǒng)內部，并將這些數據從外部格式轉換為系統(tǒng)便于處理的內部格式。由于GIS可以有多種數據源，如地形數據、地圖數據、影像數據、屬性數據等，需要對不同格式的數據進行格式轉換，以保證數據格式的一致性。

GIS的數據通常抽象為不同的專題或層，如圖3。數據采集與輸入的功能就是保證各層實體的地理要素按順序轉化為x，y坐標對應的代碼并輸入到計算機中。

（2）數據編輯與更新。數據編輯與更新是指把GIS的數據輸入過程中，各種輸入設備采集到的數據難免會產生或輸入一些差錯，如使用掃描儀得到的數據，可能會有一些噪聲斑塊或線條出現。所以一般要求對GIS中的空間數據進行編輯和完善，使數據具有一定的意義。這里的數據編輯主要包括圖形編輯和屬性編輯。

（3）數據存儲與管理。主要包括空間與非空間數據的存儲。目前，在GIS中對數據的存儲管理主要是通過數據庫管理系統(tǒng)來完成的對于空間數據的管理，是將各種圖形或圖像信息以嚴密的邏輯結構存放在空間數據庫中；對于非空間的屬性數據管理，一般直接利用商用關系數據庫軟件（如Oracle，SQL Sever等）進行管理。

（4）空間數據查詢與分析?？臻g數據查詢與分析是GIS最重要的功能。也是GIS區(qū)別于其他信息系統(tǒng)的本質特征。它主要包括數據操作運算、空間數據查詢檢索與中間數據綜合分析。GIS有豐富的查詢功能，既具有屬性查詢功能也有圖形查詢功能，還可以實現圖形與屬性之間的交叉查詢，如從數據文件、數據庫或存儲設備中查找和選取所需的數據；還可以為了滿足各種可能的查詢條件實現系統(tǒng)內部數據操作，如數據格式轉換、矢量數據疊合、柵格數據疊加等操作以及按一定模式關系進行的各種數據運算。

（5）數據輸出與表達。GIS的數據輸出與表達是指借助一定的設備和介質，將GIS的分析或查詢檢索結果表示為某種用戶需要的可以理解的形式的過程。GIS通常以人機交互方式來選擇現實的對象與形式。對于圖形數據，根據要素的信息密集程度，可選擇放大或縮小顯示；可以輸出全要素地圖，或根據用戶需要分層輸出各種專題圖、統(tǒng)計圖、圖表以及數據等。

3 GIS在物流分析中的模型類型

GIS應用于物流分析。主要就是指利用GIS這種特有的強大的地理數據處理功能來完善物流分析技術中的“軟技術”。這里的“軟技術”就是指在物流規(guī)劃、物流設計、物流評價等過程中采用的物流策略和決策技術等。

事實上，完整的GIS物流分析軟件中都包含高級的模型建模分析工具，如車輛路線模型，最短路徑模型、網絡物流模型、分配集合模型、設施定位模型等，這些模型既可以單獨使用，解決某些實際問題，也可以作為基礎，進一步開發(fā)適合不同需要的應用程序。這些模型也較有代表性地說明GIS在物流分析中的應用水平。

3.1 車輛路線模型

車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem,VRP），也稱為車輛調度問題（Vehicle Scheduling Problem,VSP），是運輸組織優(yōu)化中的核心問題，它通過對貨物的運輸路線進行優(yōu)化，在滿足客戶需求的前提下，盡量以最低的運輸成本將貨物送達目的地[2],一般用在一個起點，多個終點的運輸問題中。問題的關鍵是在保證服務質量的前提下，怎么減少操作費用。這就涉及到了怎么使用車輛以及車輛的路徑選擇問題。在物流分析活動中，當收、發(fā)貨點之間為一對多的情況時，應該以運輸低費用、及時、安全為目標。從全局上選擇合理的運輸方式并使得費用最低的最優(yōu)車輛路徑模型。

VRP問題中一般約束有：

（1）行程距離約束：每輛車的最大行程距離不得大于預先給定的大小。

（2）容量約束：每條路線總供應量和需求量不得超過車輛的容量。

（3）時間窗約束：時間窗包括軟時間窗和硬時間窗。硬時間窗的VRP為帶時間窗的車輛路徑問題 （Vehicle Routing problems with Time Windows，VRPTW），指運行的車輛必須在用戶規(guī)定的時間限制內沿路線提供服務；而軟時間窗的VRP為帶軟時間窗的車輛路徑問題 （Vehicle Routing Problem swith softTime windows，VRPSTW），是指車輛可不在規(guī)定的時間內沿路線提供服務，但會有懲罰費用。

VRP問題常用的求解方法主要有：

（1）經典啟發(fā)式方法。主要有Solomon的插入法、多庫房用戶的分配方法、循環(huán)法。

（2）遺傳算法。遺傳算法（Genetic Algorithms，GA）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法，最初由美國Michigan大學J.Holland教授于1975年首先提出來的?；舅枷胧恰皟?yōu)勝劣汰”和“適者生存”，從優(yōu)化的角度從一個種群（一組可行解）開始優(yōu)化出越來越好的種群（新的可行解），在優(yōu)化過程中，根據種群（可行解）適應度的大小選擇優(yōu)良個體繁殖（復制）到下一代，進化成更優(yōu)的種群（可行解）。遺傳算法是解決VRP問題的經典方法，已經得到了廣泛的應該和改進，改進的GA主要有：雙倍體的、雙種群的、自適應的、分層的、CHC算法的、messy的、基于小生境的、并行的GA等。

（3）禁忌搜索法。禁忌搜索（Tabu Search,TS）是一種模擬智能過程的、擁有記憶功能的全局逐步優(yōu)化算法，由Glover在1989年提出。它是對局部鄰域搜索的一種改進和發(fā)展，己經成功應用于許多VRP問題中。

局部領域搜索是基于貪婪思想持續(xù)地在當前解的領域中進行搜索，雖然算法通用易實現，且容易理解，但其搜索性能完全依賴于領域結構和初解，尤其易陷入局部極小而無法保證全局優(yōu)化性。TS算法通過引入一個靈活的存儲結構和相應的禁忌準則來避免迂回搜索，并通過藐視準則來赦免一些被禁忌的優(yōu)良狀態(tài)，進而保證多樣化的有效探索以最終實現全局優(yōu)化。相對于模擬退火和遺傳算法，TS是又一種搜索特點不同的meta-heuristic算法。

（5）增強學習。增強學習（Reinforcement Learning，RL）是最近機器學習和人工智能領域的研究熱點之一，在人工智能問題求解、優(yōu)化調度、機器人控制等領域中得到了廣泛的應用。增強學習是一類基于馬爾可夫決策過程，解決復雜多階段決策問題方法。

3.2 設施定位模型

設施定位也叫做設施選址，研究的對象是在事先規(guī)劃的區(qū)域中選擇一個或者多個設施的地點，使得設施運行之后達到最優(yōu)效果。它在物流領域中主要用于物流中心、物流園區(qū)、停車場、堆場、碼頭、車站、配送中心等方面。

在某個規(guī)劃區(qū)域內，具有多個資源點及需求點，那么物流資源就需要通過某一設施點的中轉和分發(fā)才能供應所有的需求點，因此，根據區(qū)域內實際的需要，結果經濟條件、服務質量、地域條件的約束，對設施定位進行合理、準確的選址就變得非常重要。而這個問題運用設施定位模型就能較為容易地實現。

選址問題的目標有多種，可能會對設施定位結果有較大的影響，一般把設施定位問題的目標分為四類:費用最小、利潤（率）最大、需求型目標、環(huán)境目標，這四個目標可能會重疊[3]。

設施定位問題按研究對象的離散程度可以分為連續(xù)選址模型（Continuous Location Models）和離散選址模型（Discrete Location Models）。

3.2.1 連續(xù)點選址模型。連續(xù)點選址問題是指在某個路線或某個區(qū)域內的任何地點都可作為選址選擇的模型。包括交叉中值模型、精確重心模型。

3.2.2 離散點選址模型。離散點選址模型中，不能以任何一點為選址方案，而是在有限的候選方案中，選擇最優(yōu)的一個或多個方案，這叫做離散點選址模型。主要有覆蓋模型和P-中值模型。

（1）覆蓋模型。覆蓋模型是針對需求已知的需求點而研究相應的服務設施來滿足需求的選址模型。在物流分析中，它適用于商業(yè)物流活動，例如配送中心選址、加油站選址、零售點選址。

（2）P-中值模型。P—中值模型指在給定數量和位置的需求集合和包含有n個候選設施位置的集合中，分別為P個設施找到合適的位置并指派每個需求點到一個特定設施，使之達到在設施和需求點之間的費用最低。

3.3 網絡物流模型

網絡物流研究的是在物流配送過程中相關聯(lián)的組織、設施、線路的集成，在滿足服務水平的前提下，使得效益和效率最大化的問題。物流設施包括物流中心、配送中、倉庫、碼頭、工廠等能夠進行物流作業(yè)的結點以及零售店。網絡物流模型是TQ、VRP、設施選址問題的集成，是基于供應鏈角度的對物流活動的綜合、高效、長遠的戰(zhàn)略問題。

3.4 分配集合模型

分配集合模型可以根據各個要素的相似點把同一層上的所有或部分要素分成幾組，用于解決確定服務范圍、銷售市場范圍等問題。

在很多物流問題中都涉及分配集合模型。如，某公司要設立12個分銷點，要求這些分銷點覆蓋整個地區(qū)，且每個分銷點的顧客數目大致相等。在某既定經濟區(qū)域（可大至一個國家，小至某一地區(qū)、城市）內，考慮各個倉儲網點的規(guī)模及地理位置等因素，合理劃分配送中心的服務范圍，確定其供應半徑，實現宏觀供需平衡。這就是分配集合模型解決的問題。

4 小結

GIS在物流活動中扮演著越來越重要的角色，對物流活動以及社會經濟起了非常大的積極作用?，F階段，國內的GIS技術及軟件的開發(fā)應用已經得到了廣泛的重視，并且出現了一大批的研究和應用成果，例如國家建成了基礎地理信息系統(tǒng)1:100萬數據庫。但是不可否認的是，我們的GIS開發(fā)與國外相比還比較落后，對GIS的應用研究也不夠，需要社會和政府更加重視和著力發(fā)展GIS技術。

[1]李波,王謙.物流信息系統(tǒng)[M].北京：清華大學出版社,2008.

[2]劉霞.車輛路徑問題的研究[D].武漢：華中科技大學,2007.

[3]盧曉珊.設施選址問題的數學模型和優(yōu)化算法研究[D].北京：北京化工大學，2009.

Discussion on the Function and Model of GIS in Logistics Analytical Activities

TANG Yu-nan
（Zhe jiang University of Finance&Economics,Hangzhou 310018,China）

The paper introduces the function of GIS and its application in logistics analytical activities.In addition,it also investigates its models of application,compares the scope of application of each of them,and studies some of the algorithm involved.

GIS;logistics analytical activities;function;model

F252

A

1005-152X（2010）16-0097-03

10.3969/j.issn.1005-152X.2010.16.030

2010-07-30

湯余南，男，浙江金華人，浙江財經學院東方學院學生，主要研究方向：計算機科學與技術。