一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法技术

本发明专利技术提供一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，属于物流技术领域，方法包括确定构建配送联盟决策参数，计算配送中心辐射力，形成联盟集群，确定联盟集群的收益分配指标体系，确定联盟集群的收益分配原则中联盟效用特征函数，对联盟集群的收益进行分配。本发明专利技术基于地理属性、社会属性进行协同配送联盟组建的过程及方法，规划了配送中心的平均辐射半径，引入配送中心的XY坐标进行聚类，由此得到协同配送联盟集群。同时制定了该基础下形成联盟的收益分配方式，构建具有经济属性、地理属性、社会属性的协同配送联盟效益收益分配指标。公平合理分配联盟收益，促进联盟稳定性。促进配送企业需求整合、提高资源配置效率、降低配送成本。降低配送成本。降低配送成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法


[0001]本专利技术涉及物流
，尤其涉及一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法。

技术介绍

[0002]随着我国经济飞速发展以及城市水平的不断提高，城市居民的消费能力增强，物流需求随之增加。为降低配送成本，提高配送效率，各企业纷纷开始组建具有高时效性，高资源配置率特征的协同配送联盟。针对此研究协同配送联盟组建并研究联盟收益分配。为了突出配送活动的地理属性和社会属性，设计基于地理社会网络的协同配送联盟模型。配送中心(企业)可以根据该方法进行联盟组建设计，并根据Shapely值进行联盟收益分配。有利于整合协同配送资源、促进联盟形成及联盟稳定性特征发现。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，解决现有配送中联盟组建及收益分配涉及的技术问题。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0005]一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，所述方法包括如下步骤，
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤，步骤1：确定构建配送联盟的决策参数；步骤2：计算配送中心辐射力模型；步骤3：根据决策参数和辐射力模型辐射力形成联盟集群；步骤4：确定联盟集群的收益分配指标体系；步骤5：确定联盟集群的收益分配原则中联盟效用特征函数；步骤6：对联盟集群的收益进行分配。2.根据权利要求1所述的一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：步骤1的具体过程为，决策参数包括地理坐标信息和配送中心平均辐射半径，地理坐标信息包括地理X坐标和Y坐标，地理X坐标及Y坐标的参考系为GCS_WGS_1984，平均辐射半径大小代表配送中心的配送能力大小。3.根据权利要求1所述的一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：步骤2的具体过程为，步骤2.1：计算两两配送中心间的直线距离；步骤2.2：计算配送中心断裂点，算式为：式中：L
ik
为第i个配送中心到断裂点k的距离；M
i
、M
j
为配送中心i、j供给能力，规定用配送中心的月平均配送量来表示，L
ij
为配送中心i、j的距离；步骤2.3：计算配送中心场强，算式为：式中：F
ik
为第i个配送中心在k点处的辐射力大小；步骤2.4：计算配送中心的辐射半径，算式为：式中，R
ik
为第i个配送中心的辐射半径；步骤2.5：计算配送中心平均辐射半径，算式为：4.根据权利要求1所述的一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：步骤3的具体过程为，步骤3.1：给定大小为n的配送中心对象数据集，令I＝1，选取k个初始聚类中心Z
j
(I)，j＝1，2，3，
…
，k；
步骤3.2：计算每个配送中心与聚类中心的距离D(x
i
,Z
j
(I))，i＝1，2，3，
…
，k，如果满足D(x
i
,Z
k
(I))＝min{D(x
i
,Z
j
(I)),i＝1,2,3,
…
n}则x
i
∈C
k
；步骤3.3：计算k个新的聚类中心：k即取聚类中所有元素各自维度的距离；步骤3.4：判断：若Z
j
(I+1)≠Z
j
(I)，j＝1，2，3，
…
，k，则I＝I+1，返回步骤2；否则算法结束；其中，配送中心聚类距离的确定方法的过程为：故联盟组建依据的三个参数x1为地理X坐标、x2为地理Y坐标、x3为平均辐射半径，将以上三个参数代入K
‑
means算法进行计算，得出的聚类结果即为基于这三个变量形成的配送中心协同配送联盟。5.根据权利要求1所述的一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：步骤4中，收益分配指标体系包括配送中心资源能力、配送中心服务水平和配送中心网络地位，配送中心资源能力包含平均辐射半径和月平均配送量，配送中心服务水平是经济性数据指标，包括配送中心车辆的平均配送时间利用率以及平均载重利用率，配送中心的网络地位指标是社会性数据指标，包含相对度数中心度、相对接近中心度和相对特征向量中心度。6.根据权利要求5所述的一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：配送车辆平均配送时间利用率和配送车辆平均载重利用率的复构过程为，配送车辆平均配送时间利用率复构过程为：式中P
t
表示不同配送中心配送车辆的平均配送时间利用率，T
m
表示配送中心每月累计配送时间，M
i
表示对应车型的车辆数，T
d
表示每天每种车型的每一辆车计划营运时间，和配送时间窗包含时间长度对应，n表示每月车辆计划营运的天数；配送车辆平均配送载重利用率复构过程为：式中Q
t
表示不同配送中心配送车辆平均载重利用率，Q
m
表示配送中心月平均配送货物量，是调查所得不同种类型车辆分配订单的比例系数，T
j
表示不同车型的额定载重，M
i
表示对应车型的车辆数，N表示对应车型的出车频次；联盟收益分配指标中配送网络地位指标由基于配送中心货物种类竞合得到的相对度数中心度、相对接近中心度、相对特征向量中心度以及配送中心基于客户资源竞合得到的相对度数中心度、相对特征向量中心度构成。7.根据权利要求6所述的一种基于地理社会网络协同配送联盟模型的构建方法，其特征在于：配送中心基于货物种类竞合得到的相对度数中心度、相对接近中心度、相对特征向
量中心度以及配送中心基于客户资源竞合得到的相对度数中心度、相对特征向量中心度；构建配送中心基于货种种类竞合的社会网络，首先建立配送中心与货物的2
‑
模发生网络，2
‑
模发生网络形成一个原始网络邻接矩阵为R
′
，配送中心数为n，配送货物种类为m，其中矩阵元素为：其中i＝1,2,L,n；e＝1,2,L,m；然后将2
‑
模发生网络转化成1
‑
模网络数据进行分析，根据点对点之间的关系，将配送中心与货物关系用对应乘积法转化成配送中心与配送中心之间的1
‑
模网络矩阵，配送中心与配送中心关系测量的是配送中心之间共同拥有的货种类数，设转化生成基于货种结构竞合关系的1
‑
模网络配送中心与配送中...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓建新，张星，韦婉冬，贺秋瑶，袁邦颐，黄秋林，贺德强，李先旺，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：