面向大规模不确定物流网络的需求概率查询方法技术

一种面向大规模不确定物流网络的需求概率查询方法，采用不确定图G来描述不确定物流网络，计算配送量在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率，具体是不确定图G的需求概率查询，得到物流网络数据的需求概率的查询结果，即配送量在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率，不断更新需求概率，进行下一次查询；根据计算出的结果，制定物流配送线路进行物流配送。采用本方法来处理物流网络的不确定性，能够提高运输效率减少成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据库领域，特别涉及一种。
技术介绍
物流系统是一个网络系统，既包括由物流线路与物流结点组成的实体网络又包括由计算机和通信系统组成的虚拟网络。无论是物流线路还是通信线路，它们仅仅具备传输货物或信息的功能，而承担发出与接受、转换与控制等功能的则是物流结点，包括物资配送中心、仓库、零售店等。物流结点不仅自身承担多种物流功能，如对商品的加工、集中、中转、分发，而且越来越多地执行指挥调度、信息处理等职能。物流结点能够集物流集散、信息处理和控制等功能于一身，实现一体化运作，因而是物流系统的基础和核心。 而在整个物流网络系统中，物流线路规划作为物流网络体系中重要组成部份，也有着不可或缺的重要作用。对大多数企业来讲，运输成本通常代表物流成本中最大的单项成本。据统计，1997年，美国的物流超额运费高达450亿美元；俄罗斯、法国和丹麦的各种运输成本分别占了全国总支出的15%、9%和15% ;而在食品行业中，配送成本占总物流成本近一半，附加值商品的配送成本占有比例更是高达70%。中国物流与采购联合会课题组在其2005年的报告中指出，1991年以来，我国社会物流总额一直占到了 GDP总额的五分之一；2005年上半年，我国社会物流总费用为I. 4万亿元，相当于⑶P总额的21. 5%，其中运输费用为7992亿元，在物流总费用的比重达到了 55. 6%。这种高成本主要是由于物流网络的不确定性造成的，主要体现在物流网络结构、网络运输任务以及网络环境都已呈现出明显的动态性和随机性。为此只有采用科学的方法来处理物流网络的不确定性，才能提高运输效率、减少成本。不确定数据管理技术是当前数据库技术的研究热点，有着广泛的理论和技术基础。在物流配送领域，常需要将货物在给定的时间内从一个地方运输到另一个地方。如图I所示，需要将货物从s运输到t，每条边都有一个运输时间上限(容量)，需求查询会提出能否在d时间内将货物从S运输到t。但由于交通流量、天气等因素会使时间上限不再确定。已有大量的研究在分析道路交通网络的不确定性，研究表明交通网络的运输时间上限符合离散高斯分布，即每边的容量是一个随机变量，有若干取值，每值对应一个存在概率。在此模型下，需求查询会提出“在d时间内成功将货物从S运输到t的概率是多少？”。此问题的回答即是不确定图(路网)的从S到t的需求查询。
技术实现思路
本专利技术提供一种。定义I (不确定物流网络)将一个不确定物流网络抽象成不确定图。不确定图是集合G= (V，E，Pr)，其中(V，E)是确定图，Pr是边集容量R的概率分布。每边容量r(r G R)是一离散随机变量，其每一取值ci:e— [0，-)是定义在每条边上的容量函数，该取值称为一个概率状态。从定义I易知，确定图是一个特殊的R概率为I的不确定图，可表示为G= (V，E，R)，此时R是一确定值。在可能世界模型下，一个不确定图可派生出一组确定图G’ =(V’，E’，R’)，此确定图称为可能世界图，简称可能图，它满足V’=V，Fe cz X e因为不确定图不同边容量的概率分布是相互独立的，因此可能图的概率为，权利要求1.一种，其特征在于，包括如下步骤 步骤I :采用不确定图G来描述不确定物流网络，其中，不确定图的顶点s用来表示物流网络中的源节点，不确定图的顶点t用来表示物流网络中的汇聚节点，不确定图的需求d表示物流网络中的配送量，不确定图中的每条边即配送方案； 步骤2 :计算配送量在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率，方法为不确定图G的需求概率查询，具体如下 步骤2. I :初始化； 首先，对整个不确定图G的概率状态空间初始化将不确定图G中的每条边的可能取得的配送量设置为O，且不确定图的概率分解空间为所有边的可能配送量的集合； 然后，初始化需求概率qPr=0 ; 步骤2. 2 :在概率分解空间不为空的情况下，循环执行步骤2. 3-2. 8 ； 步骤2.3 :判断不确定图中当前边的配送量是否超出物流网络容量范围，是，则对不确定图G中的与当前边相邻的下一个边进行判断，否，则舍弃当前边； 物流网络容量包括物流网络的最大容量和最小容量，最大容量是指物流网络的最大配送量，最小容量是指最小配送量，因此物流网络容量范围即从物流网络的最小容量到最大容量； 判断当前边的配送量是否超出物流网络容量的具体步骤是 首先，根据概率分解空间中每条边允许配送的最小容量Ii和最大容量Ui,选取整个物流网络的最小容量和最大容量，构成状态容量集合C ； 然后，判断源节点s关联的边是否超出该边的容量范围，如果是，即进行下一条边的判断；否则该边被舍弃； 步骤2. 4 :在不确定图G中，计算从源节点s到汇聚节点t的物流线路上，取最小容量状态下的最大需求和取最大容量状态下的最大需求； 步骤2. 5 :判断最小容量状态下的最大需求是否可满足配送量，是则更新需求概率；否则判断最大容量状态下的最大需求是否可满足配送量，成立，则计算每条边的配送量和满足该配送量的边的集合；不成立，则不处理； 步骤2. 6 :对计算出的所有满足物流网络容量的边，构建新的容量集合，并根据该集合构建状态不相容集合，将该新的容量集合进行概率状态分解； 步骤2. 7 :形成新的概率分解空间； 步骤2. 8 :得到物流网络数据的需求概率的查询结果，即配送量d在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率Pr (C0)，至此完成一次查询，更新需求概率，进行下一次查询； 步骤3 :根据步骤2计算出的结果，制定物流配送线路进行物流配送。2.根据权利要求I所述的，其特征在于步骤2. I所述的概率状态空间为物流网络中所有边的需求概率的集合。全文摘要一种，采用不确定图G来描述不确定物流网络，计算配送量在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率，具体是不确定图G的需求概率查询，得到物流网络数据的需求概率的查询结果，即配送量在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率，不断更新需求概率，进行下一次查询；根据计算出的结果，制定物流配送线路进行物流配送。采用本方法来处理物流网络的不确定性，能够提高运输效率减少成本。文档编号G06F17/30GK102799674SQ20121024804公开日2012年11月28日 申请日期2012年7月17日 优先权日2012年7月17日专利技术者王国仁, 袁野, 孙永佼, 赵相国, 韩东红, 王斌 申请人:东北大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向大规模不确定物流网络的需求概率查询方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用不确定图G来描述不确定物流网络，其中，不确定图的顶点s用来表示物流网络中的源节点，不确定图的顶点t用来表示物流网络中的汇聚节点，不确定图的需求d表示物流网络中的配送量，不确定图中的每条边即配送方案；步骤2：计算配送量在不确定物流网络中从源节点到汇聚节点被成功配送的概率，方法为不确定图G的需求概率查询，具体如下：步骤2.1：初始化；首先，对整个不确定图G的概率状态空间初始化：将不确定图G中的每条边的可能取得的配送量设置为0，且不确定图的概率分解空间为所有边的可能配送量的集合；然后，初始化需求概率qpr=0；步骤2.2：在概率分解空间不为空的情况下，循环执行步骤2.3？2.8；步骤2.3：判断不确定图中当前边的配送量是否超出物流网络容量范围，是，则对不确定图G中的与当前边相邻的下一个边进行判断，否，则舍弃当前边；物流网络容量包括物流网络的最大容量和最小容量，最大容量是指物流网络的最大配送量，最小容量是指最小配送量，因此物流网络容量范围即从物流网络的最小容量到最大容量；判断当前边的配送量是否超出物流网络容量的具体步骤是：首先，根据概率分解空间中每条边允许配送的最小容量li和最大容量ui，选取整个物流网络的最小容量和最大容量，构成状态容量集合C；然后，判断源节点s关联的边是否超出该边的容量范围，如果是，即进行下一条边的判断；否则该边被舍弃；步骤2.4：在不确定图G中，计算从源节点s到汇聚节点t的物流线路上，取最小容量状态下的最大需求和取最大容量状态下的最大需求；步骤2.5：判断最小容量状态下的最大需求是否可满足配送量，是则更新需求概率；否则判断最大容量状态下的最大需求是否可满足配送量，成立，则计算每条边的配送量和满足该配送量的边的集合；不成立，则不处理；步骤2.6：对计算出的所有满足物流网络容量的边，构建新的容量集合，并根据该集合构建状态不相容集合，将该新的容量集合进行概率状态分解；步骤2.7：形成新的概率分解空间；步骤2.8：得到物流网络数据的需求概率的查询结果，即配送量d在不确定物流网络中从 源节点到汇聚节点被成功配送的概率Pr(C0)，至此完成一次查询，更新需求概率，进行下一次查询；步骤3：根据步骤2计算出的结果，制定物流配送线路进行物流配送。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王国仁，袁野，孙永佼，赵相国，韩东红，王斌，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：