【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能物流领域，具体涉及一种基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法。
技术介绍
1、保障仓库选址问题是物流领域的经典问题。保障仓库保障部门大都采取预置或临时开设装备物资仓库，对保障任务范围内的各任务单位实施定点式辐射保障。保障仓库选址技术应考虑的关键点：1)复杂性：保障仓库保障的选址应遵从效益优先的原则，考虑满足保障任务需求、交通网络发达、配套设施齐备、隐蔽安全等多种复杂的要素；2)鲁棒性：任务瞬息万变，选址技术需要在加入干扰因素下，保证选址的实用性与科学性；3)综合性：选址应综合考虑保障仓库保障资源分布、保障地区特征、基建保障能力的保障需求等。
2、选址问题一般采用人工智能中的运筹优化算法求解，目前主要由三类典型算法：一是重心法，重心法亦称网格法或精确重心法，它利用解析几何的基本知识求解在一个已定地区内设置单个服务中心的定位问题。此类算法主要考虑的是地理位置因素，且假设区域内对象分布均衡，可能造成对选址决策的不充分考虑；二是层次分析法是一种系统规划方法是通过应用数学方法将决策过程中的定量分析和定性分析有机结合起来统一进行优化处理而得到合理结果的一种方法，此类算法适用于保障仓库选址问题，但是仅适用于选出一个最优保障仓库位置，无法根据全局情况选择出最优保障仓库地址组合；三是禁忌搜索算法，为了避免陷入局部最优解，禁忌搜索中采用了一种灵活的记忆技术，对已经进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，是一种通过使用自适应的记忆结构来引导局部搜索的技术是人工智能在组合优化算法中的一个成功应用。此类
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、本专利技术要解决的技术问题是：如何提供一种保障仓库选址方法，能够提升保障仓库综合保障效能，从全局角度科学快速的解决保障仓库选址问题。
3、(二)技术方案
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，所述保障仓库选址方法的思路是，首先基于k-means算法，根据任务种类与位置将任务小组划分为不同组簇；然后利用层次分析法构建保障仓库评估指标体系，最后对划分的每个组簇，利用保障仓库评估指标体系评价每个候选保障仓库点，选取评分最高的保障仓库点。
5、其中，所述方法包括：
6、步骤1：基于k-means的保障仓库任务小组分组方法；
7、步骤2：基于层次分析法的保障仓库评估指标体系的构建；
8、步骤3：利用k-means与保障仓库评估指标体系进行保障仓库选址。
9、其中，所述步骤1具体包括：
10、步骤11：结合前方任务小组活动地理位置及执行任务类型的信息，初始化需要划分的组的数量k，并随机选择k个样本作为初始的组中心点；
11、步骤12：分配样本到组：对于每个样本，根据需求类别划分组别，同时计算每个组别内部中点与各个组中心点的距离，将样本分配到距离最近的组中；
12、步骤13：更新组中心点：对于每个组，计算该组中所有样本的均值，将该均值作为新的组中心点；
13、步骤14：重复执行步骤12和步骤13，直到满足终止条件；
14、步骤15：输出聚类结果：输出最终的组中心点和每个样本所属的簇；即最终将所有任务小组分成k个组，并确定所有组的中心点和该组所包含的所有小组信息。
15、其中，所述步骤14中，所述终止条件为达到最大迭代次数或组中心点不再发生变化。
16、其中，所述步骤2中，根据保障仓库的可保障类型、保障装备、保障队伍的能力，构建基于层次分析法的保障仓库评估指标体系。
17、其中，所述步骤2包括：
18、步骤21：构建三个级别指标：首先确定一级指标为保障类型、保障装备、保障队伍的能力，然后对一级指标细化拆分出二级指标；
19、其中，保障类型作为一级指标，其拆分出的二级指标为：保障仓库住房保障、保障仓库供水保障、保障仓库供电保障、取暖降温保障、卫浴保障；
20、保障装备作为一级指标，其拆分出的二级指标为：装备物资配备与装备物资管理；
21、保障队伍作为一级指标，其拆分出的二级指标为：保障队伍编成、保障队伍素质；
22、最后再将各类二级指标细化为可量化的三级指标；
23、步骤22：构建判断矩阵，两两比较每级指标的重要性，程度为1-9；最终得到每级指标的判断矩阵；
24、步骤23：计算权重：根据每级指标的判断矩阵，通过特征向量法和最大特征值法得到每级指标的权重；
25、步骤24：一致性检验：采用一致性指标和一致性比率确定判断矩阵的一致性，如果一致性检验没有通过，则需要跳转到步骤22，重新评估各级指标的重要性；如果通过一致性检验，则得到可行的保障仓库评估指标体系。
26、其中，所述保障仓库住房保障作为二级指标，其拆分出的三级指标为：住房保障时间、住房保障费用、住房保障力量投入；
27、所述保障仓库供水保障作为二级指标，其拆分出的三级指标为：供水保障时间、供水保障费用、供水保障力量投入；
28、所述保障仓库供电保障作为二级指标，其拆分出的三级指标为：供电保障时间、供电保障费用、供电保障力量投入；
29、所述取暖降温保障作为二级指标，其拆分出的三级指标为：取暖降温保障时间、取暖降温保障费用、取暖降温保障力量投入；
30、所述卫浴保障作为二级指标，其拆分出的三级指标为：卫浴保障时间、卫浴保障费用、卫浴保障力量投入。
31、其中，所述装备物资配备作为二级指标，其拆分出的三级指标为：制式保障仓库装备储备数量、自购保障仓库装备数量、储备保障仓库装备品种结构、专业分队装备配套。
32、所述装备物资管理作为二级指标，其拆分出的三级指标为：储备仓库容量、仓库设施设备数质量、储备装备完好率。
33、其中，所述保障队伍编成作为二级指标，其拆分出的三级指标为：保障队伍筹组规模、保障队伍专业组成结构、保障人员在位率；
34、所述保障队伍素质作为二级指标，其拆分出的三级指标为：专业干部受训程度、专业士兵受训程度、专业人员经验。
35、其中，所述步骤3中，利用k-means与保障仓库评估指标体系进行保障仓库选址；
36、所述步骤3包括：
37、步骤31：获取当前保障仓库候选点的信息、前方任务小组任务类型与位置信息；
38、步骤32：利用步骤2中的k-means算法，根据任务小组的任务种类与位置快速聚类出组簇；
39、步骤33：利用步骤3中的层次分析法，结合保障仓库保障要素，构建保障仓库评估指标体系；
40、步骤34：针对每个组簇，利用保障仓库评估指标体系，系统本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述保障仓库选址方法的思路是，首先基于k-means算法，根据任务种类与位置将任务小组划分为不同组簇；然后利用层次分析法构建保障仓库评估指标体系，最后对划分的每个组簇，利用保障仓库评估指标体系评价每个候选保障仓库点，选取评分最高的保障仓库点。
2.如权利要求1所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述方法包括：
3.如权利要求2所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
4.如权利要求3所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤14中，所述终止条件为达到最大迭代次数或组中心点不再发生变化。
5.如权利要求3所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤2中，根据保障仓库的可保障类型、保障装备、保障队伍的能力，构建基于层次分析法的保障仓库评估指标体系。
6.如权利要求5所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选
7.如权利要求6所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述保障仓库住房保障作为二级指标，其拆分出的三级指标为：住房保障时间、住房保障费用、住房保障力量投入；
8.如权利要求6所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述装备物资配备作为二级指标，其拆分出的三级指标为：制式保障仓库装备储备数量、自购保障仓库装备数量、储备保障仓库装备品种结构、专业分队装备配套。
9.如权利要求6所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述保障队伍编成作为二级指标，其拆分出的三级指标为：保障队伍筹组规模、保障队伍专业组成结构、保障人员在位率；
10.如权利要求6所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤3中，利用k-means与保障仓库评估指标体系进行保障仓库选址；
...【技术特征摘要】
1.一种基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述保障仓库选址方法的思路是，首先基于k-means算法，根据任务种类与位置将任务小组划分为不同组簇；然后利用层次分析法构建保障仓库评估指标体系，最后对划分的每个组簇，利用保障仓库评估指标体系评价每个候选保障仓库点，选取评分最高的保障仓库点。
2.如权利要求1所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述方法包括：
3.如权利要求2所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
4.如权利要求3所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤14中，所述终止条件为达到最大迭代次数或组中心点不再发生变化。
5.如权利要求3所述的基于层次分析法与k-means的保障仓库选址方法，其特征在于，所述步骤2中，根据保障仓库的可保障类型、保障装备、保障队伍的能力，构建基于层次分析法的保障仓库评估指标体系。
<...【专利技术属性】
技术研发人员：蔚国强，李印，曹梦凡，李经，周倩，白勇，操歌，
申请(专利权)人：中国人民解放军九六九零一部队，
类型：发明
国别省市：
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