识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法技术

本发明专利技术涉及一种识别聚集性单元及工作重心区域的k片区划分方法。该方案采用计算机模拟划分，先设定项目涉及范围内的相关数据，并通过骑行距离构建模拟矩阵地图。运行过程中，将原本K聚类划分的，基于设定的子片区单元系数ρ，将原始点位打散成K*ρ个聚集性子单元和H个离散片区单元；并基于重心单元不断吸收、组合边缘的非重心单元，直至整合后的聚集性子单元的片区需求量大于或等于该片区的人效。基于此类方案最终分配得到的片区划分结果K+H，K为聚集性子单元数量、H为离散片区单元数量。如此，可以合理划分收集员的负责片区，一方面确保收集员的工作量基本一致，确保公平性；另一方面尽可能覆盖各小区，确保剩余离散单元数量最小。最小。最小。

【技术实现步骤摘要】
识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法


[0001]本专利技术涉及项目运营领域，尤其涉及一种识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法。

技术介绍

[0002]再生资源垃圾再回收业务遍地开花的同时，各项目如何做到清运工作安排场景下，既保证收运人员运力被充分运用提高居民用户体验，又保证其收入的相对公平性，同时也均衡到工作区域的舒适性，是环境组织和企业运营管理时面临的一大难题。在现实场景里，收运项目往往覆盖范围广地理环境复杂，小区点位多但日常点效基本不一致，又需要考虑多种要素下的复杂综合目标，迫切需要数字化片区划分方法合理划分工作区域，协助管理人员策划每日工作区域运营方案。因此，研究复杂目标、复杂场景下的工作区域分配方法，对解决项目收运人员管理难题有重要意义。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法，可以合理划分收集员的负责片区，一方面确保收集员的工作量基本一致，确保公平性；另一方面尽可能覆盖各小区，确保剩余离散单元数量最小。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法，其特征在于：采用如下步骤：步骤1：获取项目安排收集员人数K，设备点位数N，第i台设备日均投递量w
i
，设备点位地理位置(经度和纬度)，地理隔离阈值O，子片区单元系数ρ，计算人均片区需求总量步骤2：基于设备点位地理位置(经度和纬度)通过地图软件的骑行距离api接口获取两两点位之间的距离d
ij
，并加工整合成小区距离矩阵D；步骤3：在小区距离矩阵图上的原始点位采用K
‑
means聚类算法打散成K*ρ个聚集性子单元和H个离散片区单元；步骤4：对原始点位采用K
‑
means聚类算法选取划分为K个聚集性子单元，获取K个聚集性子单元的子单元重心，将子单元重心代入步骤3中的K*ρ个聚集性子单元中，重心点所在聚集性单元为重心单元；步骤5：以重心单元为核心，采取从小到大的规则，匹配组合最短距离O限制内的其他聚集性单元组合成片区，不断更新定位最小的片区，直到所有的片区需求量都大于或等于W
avg
+5000*coef【coef取值0或1，定义为是否放宽限制的参数，1为放宽，0是限制】，或者非重心单元被分配完毕或者在超出约束不能被分配，停止；得到K个聚集性子单元和多个离散片区单元；步骤6：全局测算离散点，补充步骤5中划分的离散片区单元，得到H个离散片区单元；步骤7：重复运行步骤3
‑
6，比较每次片区划分的结果K+H，K为聚集性子单元数量、H为离散片区单元数量；取剩余离散单元最少且主片区需求最均衡的那次结果为最优片区划分结果。2.根据权利要求1所述的识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法，其特征在于：步骤3具体包括：步骤3.1：采用K
‑
means聚类算法对小区距离矩阵图上的原始点位初始随机选取中心点，所有入参点就近分配到各中心点；步骤3.2：对中心点进行更新迭代，计算目标函数值当x
i
属于第k个类时，r
ik
＝1，否则r
ik
＝0；重复该步骤4，直到S不再降低或者到达迭代次数上限，停止；步骤3.3：区域隔离识别和人数再分配优化，对步骤3.2中迭代获取的所有聚集性子单元进行区域隔离判断，并分配对应人数；步骤3.4：将迭代获取的中心点替换为其最近的设备点位地理位置，所有入参点就近分配到各中心点；将原本K聚类划分的，先打散成K*ρ个聚集性子单元和H个离散片区单元。3.根据权利要求2所述的识别聚集性单元及重心区域的再生资源回收片区划分方法，其特征在于：对步骤3.3包括如下步骤：step1：若K＜＝2，则无需处理K＝K；若K＞2，则进行二分聚类，若片区1和片区2最近...

【专利技术属性】
技术研发人员：王永，张文伟，黄正，徐克旭，
申请(专利权)人：浙江云启信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：