基于粒計(jì)算的物流節(jié)點(diǎn)選址理論建模

張麗巖，馬 健

（1.蘇州科技學(xué)院 土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215011；2.同濟(jì)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 201804）

基于粒計(jì)算的物流節(jié)點(diǎn)選址理論建模

張麗巖1,2，馬 健2

（1.蘇州科技學(xué)院 土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215011；2.同濟(jì)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，上海 201804）

首先對(duì)物流節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了三維界定，從物流節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題的特點(diǎn)及人的決策思維模式，以客觀數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，以 “有限理性”、 “有限記憶”、 “群體決策” 和 “粒計(jì)算”為理論基礎(chǔ)，提出了金字塔理論架構(gòu)，并應(yīng)用于物流節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題，進(jìn)而提出了數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型與選址的決策思維過(guò)程相適應(yīng)，具有很好的理論指導(dǎo)意義。

粒計(jì)算；物流節(jié)點(diǎn)選址；金字塔模型；數(shù)據(jù)挖掘模型

物流節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題屬于物流系統(tǒng)規(guī)劃中的子問(wèn)題，其位于物流系統(tǒng)規(guī)劃層次中的戰(zhàn)略規(guī)劃層。目前，物流節(jié)點(diǎn)選址方法缺乏系統(tǒng)的理論指導(dǎo)和規(guī)范的決策流程，各種選址方法都有其各自的優(yōu)劣勢(shì)，沒(méi)有一種方法既能夠兼顧主觀與客觀，又能夠保持決策的科學(xué)合理性和使用的方便性。因此，物流節(jié)點(diǎn)選址領(lǐng)域迫切需要引入新思想、新理論、新方法來(lái)解決這些問(wèn)題。粒計(jì)算理論 （Granular Computing Theory,GCT）作為信息處理的一種新概念和計(jì)算范式，為物流節(jié)點(diǎn)選址研究中的一些問(wèn)題提供了新的思路和途徑。

物流節(jié)點(diǎn)選址的影響因素眾多而復(fù)雜，直接基于眾多影響因素建立決策模型是非常復(fù)雜和不經(jīng)濟(jì)的，通過(guò)粒計(jì)算理論將眾多影響因素進(jìn)行簡(jiǎn)化是做出低成本的科學(xué)合理決策的重要途徑之一。故本文先從物流節(jié)點(diǎn)本身的界定出發(fā)，引入粒計(jì)算的思想與選址問(wèn)題相結(jié)合，建立了金字塔模型，并將之運(yùn)用于物流節(jié)點(diǎn)的理論選址中，具有很好的應(yīng)用前景。

1 物流節(jié)點(diǎn)的界定

物流選址是物流系統(tǒng)規(guī)劃中的戰(zhàn)略重點(diǎn)，它決定了整個(gè)物流系統(tǒng)的模式、結(jié)構(gòu)和形狀，影響著庫(kù)存成本、運(yùn)輸成本。全部物流活動(dòng)是在線(xiàn)路和節(jié)點(diǎn)進(jìn)行的。其中，在線(xiàn)路上進(jìn)行的活動(dòng)主要是運(yùn)輸。物流功能要素中的其他所有功能要素都是在節(jié)點(diǎn)上完成的。所以，物流節(jié)點(diǎn)是物流系統(tǒng)中非常重要的部分[1]。

廣義的物流節(jié)點(diǎn)是指所有進(jìn)行物資中轉(zhuǎn)、集散和儲(chǔ)運(yùn)的節(jié)點(diǎn)，按作用不同可分成轉(zhuǎn)運(yùn)型物流節(jié)點(diǎn)、儲(chǔ)存型物流節(jié)點(diǎn)、流通加工型物流節(jié)點(diǎn)、綜合型節(jié)點(diǎn)四大類(lèi)型[2]。狹義的物流節(jié)點(diǎn)僅指現(xiàn)代物流意義的物流中心、物流園區(qū)和配送中心[1]。如無(wú)特別說(shuō)明，本論文所敘述的物流節(jié)點(diǎn)，均指狹義物流節(jié)點(diǎn)。隨著現(xiàn)代物流學(xué)的發(fā)展，本文從三方面來(lái)界定物流節(jié)點(diǎn)：

（1）交通方式：不同的交通方式如水路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸、公路運(yùn)輸、航空運(yùn)輸、管道運(yùn)輸?shù)瓤梢栽诠?jié)點(diǎn)處交匯、銜接，形成一個(gè)功能強(qiáng)大的多式聯(lián)運(yùn)體系。

（2）拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的布局結(jié)構(gòu)、不同節(jié)點(diǎn)間的連通方法及銜接方式、信息傳遞的流通結(jié)構(gòu)等等，對(duì)于節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的順暢運(yùn)行至關(guān)重要。

（3）空間形式：節(jié)點(diǎn)空間包括多種制約因素，如交通空間、經(jīng)濟(jì)空間、政策空間、環(huán)境約束、用地條件及人口狀況等等，這些因素對(duì)于節(jié)點(diǎn)的選擇和有效運(yùn)營(yíng)非常重要，甚至有著決定性的作用。圖1是物流節(jié)點(diǎn)的三維界定關(guān)系。

2 建模基礎(chǔ)——粒計(jì)算在選址問(wèn)題應(yīng)用中的可行性

粒計(jì)算 （Granular Computing,GrC）[3]是 T.Y Lin教授在1997年第一次提出的，是軟計(jì)算科學(xué)的一個(gè)重要分支，已成為不精確信息、模糊信息、不完備信息及海量信息處理的重要工具，也是人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。

粒計(jì)算的基本思想就是利用事物在層次和結(jié)構(gòu)上的特性，建立可以在不同層次上對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解的模型。其中最基本的概念有粒、粒化、粒結(jié)構(gòu)和粒運(yùn)算[4]。所謂粒就是按照某種粒化準(zhǔn)則對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行某種層次的抽象所得到的結(jié)果。粒度的大小反映了抽象的程度，也是對(duì)具體問(wèn)題不同層次細(xì)化的度量。粒化可以理解為粒的構(gòu)造過(guò)程。一個(gè)粒化準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)一個(gè)粒層，不同的粒化準(zhǔn)則對(duì)應(yīng)多個(gè)粒層，所有粒層之間的相互聯(lián)系構(gòu)成一個(gè)關(guān)系結(jié)構(gòu)，稱(chēng)為粒結(jié)構(gòu)[5]。而粒的運(yùn)算涉及到的主要問(wèn)題是粒層的映射、不同層次上粒的轉(zhuǎn)換以及粒的性質(zhì)保持性。

粒計(jì)算是信息處理的一種新概念和計(jì)算范式，為知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究中的一些問(wèn)題提供了新的思路和途徑。它是研究多層次粒度結(jié)構(gòu)的問(wèn)題求解方法、思維方式及信息處理模式。粒計(jì)算從實(shí)際出發(fā)，用可行的滿(mǎn)意近似解替代最佳的精確解，改變了傳統(tǒng)的計(jì)算觀念，得到對(duì)問(wèn)題的簡(jiǎn)化，實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解的魯棒性，降低求解費(fèi)用。其主要思想是在不同的粒度層次上進(jìn)行問(wèn)題求解，在很大程度上體現(xiàn)了人類(lèi)問(wèn)題求解過(guò)程中的智能[6]。

粒計(jì)算理論符合物流節(jié)點(diǎn)選址的決策過(guò)程，其本質(zhì)上與思維決策具有一致性；粒計(jì)算能夠用多層次，多視角的系統(tǒng)分析法來(lái)處理復(fù)雜問(wèn)題，使復(fù)雜的選址決策問(wèn)題流程規(guī)范化、層次化，綜合考慮多方面的影響因素，減少?zèng)Q策成本；粒計(jì)算理論通過(guò)粒化的方法將問(wèn)題抽象細(xì)化，使復(fù)雜問(wèn)題得到簡(jiǎn)化，這就可以根據(jù)具體問(wèn)題對(duì)選址問(wèn)題的指標(biāo)因素進(jìn)行抽象細(xì)化以建立符合實(shí)際要求的選址決策指標(biāo)體系；粒計(jì)算從實(shí)際出發(fā)，用可行的滿(mǎn)意近似解替代最佳的精確解，符合選址決策問(wèn)題的內(nèi)在要求，可以降低選址成本，提高選址效率，具有很高的實(shí)用價(jià)值及經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

綜合上述分析，本文根據(jù)物流節(jié)點(diǎn)的選址目標(biāo)運(yùn)用粒計(jì)算理論將人的思維分為宏觀思維、中觀思維及微觀思維 （當(dāng)然這種劃分不是絕對(duì)的、不變的），與之相對(duì)應(yīng)的可以根據(jù)因素的影響程度將物流節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題的指標(biāo)分為一般影響因素、間接影響因素及直接影響因素，由此可以抽象出該問(wèn)題宏觀選址指標(biāo)模型、中觀選址指標(biāo)模型及微觀選址指標(biāo)模型。

3 基于粒計(jì)算物流節(jié)點(diǎn)選址的理論架構(gòu)

本文針對(duì)物流節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題的特點(diǎn)及人的決策思維模式，以客觀數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，以 “有限理性”、 “有限記憶”、 “群體決策”和 “粒計(jì)算”為理論基礎(chǔ)，提出了基于粒計(jì)算的物流節(jié)點(diǎn)選址模型，形成了一個(gè)多層次結(jié)構(gòu)的金字塔理論架構(gòu)。不同的粒度對(duì)應(yīng)不同的層次，所考慮問(wèn)題的精度及復(fù)雜度各不一樣。越接近宏觀模型，抽象程度越高，考慮的范圍越廣，需要的精度越小；越接近微觀模型，抽象程度越低，考慮的范圍越窄，需要的精度越高。其理論框架如圖2所示。

圖1 物流節(jié)點(diǎn)的三維界定

圖2中，客觀數(shù)據(jù)是作出合理科學(xué)物流選址決策的基礎(chǔ)，人的 “有限記憶”決定了人只能具有 “有限理性”，這就需要 “群體決策”來(lái)彌補(bǔ) “有限理性”與 “有限記憶”的不足，使決策盡可能地接近 “完全理性”與 “最優(yōu)結(jié)果”。物流節(jié)點(diǎn)選址是一個(gè)復(fù)雜的多屬性決策問(wèn)題，模糊決策法能夠處理許多不確定問(wèn)題，德?tīng)柗品ㄊ?“群體決策”的一種很好的實(shí)現(xiàn)形式，這些方法為理論的研究提供應(yīng)用方式。粒計(jì)算的理論結(jié)構(gòu)與認(rèn)知世界的結(jié)構(gòu)、人類(lèi)思維模式及行為方式具有一致性，能夠處理不確定的、模糊的、不完整的和海量的信息。它從實(shí)際出發(fā)，用可行的滿(mǎn)意近似解替代最佳的精確解，符合 “有限理性”的約束，是選址決策問(wèn)題的內(nèi)在要求，可以集成上述的理論及應(yīng)用方法，進(jìn)而降低選址成本，提高選址效率，具有很高的實(shí)用價(jià)值及經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

4 金字塔模型在物流節(jié)點(diǎn)選址的實(shí)際應(yīng)用

本節(jié)主要研究基于粒計(jì)算的物流節(jié)點(diǎn)選址的理論框架在應(yīng)用中如何解決實(shí)際選址問(wèn)題。物流節(jié)點(diǎn)選址問(wèn)題本質(zhì)上是決策問(wèn)題，所以我們以一般決策問(wèn)題的解決方法為思路，以客觀信息數(shù)據(jù)為中心，圍繞著數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，避免決策的主觀性及不確定性，以作出合理科學(xué)的選址決策[7]。其應(yīng)用框架如圖3所示。

圖3中主要包括兩大部分：一般決策問(wèn)題通用的理論解決方法及現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的實(shí)際解決過(guò)程。其中實(shí)際解決過(guò)程主要包括以下四個(gè)模塊：

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

在實(shí)際系統(tǒng)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)以文件或表的形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或云存儲(chǔ)器中。首先，根據(jù)要解決的目標(biāo)任務(wù)，從這些數(shù)據(jù)源中讀取與篩選出相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，如果存在不完備信息，則根據(jù)一定的先驗(yàn)信息，將不完備信息系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)全以轉(zhuǎn)化為完備信息系統(tǒng)；然后選擇合適的離散化方法，對(duì)連續(xù)的屬性值進(jìn)行離散化；最后根據(jù)屬性值對(duì)所有對(duì)象進(jìn)行粒化。

（2）屬性約簡(jiǎn)模塊

利用屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，刪除冗余的屬性數(shù)據(jù)，得到最小約簡(jiǎn)集，從而可以大幅度地減少數(shù)據(jù)量，降低復(fù)雜度。屬性約簡(jiǎn)是一個(gè)NP-Hard問(wèn)題，但是在很多應(yīng)用中，我們不需要求出全部約簡(jiǎn)，每個(gè)約簡(jiǎn)只是在某個(gè)角度上，利用最少的屬性對(duì)論域進(jìn)行分類(lèi)。

（3）規(guī)則挖掘模塊

根據(jù)用戶(hù)給定的覆蓋度和置信度閉值，挖掘出所有滿(mǎn)足條件的最簡(jiǎn)規(guī)則，這個(gè)過(guò)程為規(guī)則的自動(dòng)生成；具體步驟為：執(zhí)行完屬性約簡(jiǎn)之后，對(duì)每個(gè)信息粒與決策屬性進(jìn)行粒化，生成基本粒庫(kù)，從每個(gè)決策粒出發(fā)，輸出滿(mǎn)足條件的決策規(guī)則，接著生成高階粒庫(kù)，繼續(xù)提取規(guī)則，直到算法結(jié)束，從而得到了該約簡(jiǎn)的規(guī)則。

（4）決策應(yīng)用模塊

分析經(jīng)過(guò)解釋的規(guī)則，從中挖掘出的規(guī)律，這些規(guī)則為人的主觀決策提供參考，這就需要決策者來(lái)分析、判斷規(guī)則是否合適、合理，是否能用于決策。有價(jià)值的或者能夠揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律的規(guī)則才能幫助決策者作出合理科學(xué)的決策，而有偏差的或者不能反映數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律的規(guī)則可能會(huì)誤導(dǎo)決策者作出錯(cuò)誤的決策。

5 結(jié) 論

本文首次對(duì)物流節(jié)點(diǎn)做了三維界定，通過(guò)闡述粒計(jì)算理論的特點(diǎn)，分析了其在物流節(jié)點(diǎn)選址中的可行性，并論述了基于粒計(jì)算的物流節(jié)點(diǎn)選址的建模基礎(chǔ)及建模方法，并以此為基礎(chǔ)建立基于粒計(jì)算的物流節(jié)點(diǎn)選址的金字塔模型，并利用數(shù)據(jù)挖掘理論，建立了基于物流節(jié)點(diǎn)選址的數(shù)據(jù)挖掘模型。為物流節(jié)點(diǎn)的選址問(wèn)題提供了新的理論及應(yīng)用框架基礎(chǔ)，具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

[1]Hainanmumian. 物流節(jié)點(diǎn)[DB/OL].(2010-07-15)[2012-05-30].http：//baike.baidu.com/view/1048718.htm.

[2]王之泰.新編現(xiàn)代物流學(xué)[M].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社，2005：366-367.

[3]Lin T Y.Granular Computing,Announcement of the BISC Special Interest Group on Granular Computing[DB/OL].(2010-05-16)[2012-05-30].http：//www.cs.uregina.ca/～yyao/GrC/.

[4]吳珺.基于粒計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用及研究[D].武漢：武漢理工大學(xué) （碩士學(xué)位論文），2009.

[5]YAO Y Y.Granular computing for data mining[C]//Proceedings of SPIE Conference on Data Mining,Intrusion Detection,Information Assurance,and Data Networks Security,Kissimmee,USA,2006.

[6]鄭征.相容粒度空間模型及其應(yīng)用研究[D].北京：中國(guó)科學(xué)院研究生院 （博士學(xué)位論文），2006.

[7]Li-yan ZHANG,Yan SUN,Jian MA.A Decision Support System of Logistics Location[C]//2010 the 2nd IEEE International Conference on Information Management and Engineering,2010：85-89.

Theoretical Modeling Based on Granular Computing in Logistics Nodes Location

ZHANG Li-yan1,2,MA Jian2

(1.School of Civil Engineering,Suzhou University of Science and Technology,Suzhou 215011,China;2.School of Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China)

The paper firstly circumscribes a new concept of the logistics node from the three-dimensional aspect.According to the characteristics of the logistics node and the nature ofhuman decision-making,itputs forward a theoretical framework of pyramid,which starts from objective data and is based on “bounded rationality”, “l(fā)imited memory”, “group decision” and “ granular computing”.Simultaneously,it presents the application framework of logistics location from the process of the decision-making thought and the point of view of data mining,which can provide the reference pattern and standardized application flow for the pyramid model under the actual scenario of logistics location.

granular computing theory;logistics nodes location;pyramid model;data mining model

F250

A

1002-3100(2012)09-0004-04

2012-06-20

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：71072027。

張麗巖（1978-），女，黑龍江齊齊哈爾人，蘇州科技學(xué)院土木工程學(xué)院，工程師，同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院博士研究生，研究方向：物流系統(tǒng)、交通規(guī)劃；馬 健（1979-），男，江蘇揚(yáng)州人，同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院博士研究生，研究方向：交通仿真、物流仿真。