GIS环境下的物流配送中心选址模型研究

在分析传统的配送中心选址模型优缺点的基础上,提出了一种基于GIS的物流配送中心选址模型。该模型采用多因素参与决策的方法,结合GIS技术与空间分析方法确定最佳选址地点,最后以张家界市永定区某街道配送仓库的选址为例对模型进行了实现。     

基于GIS和蚁群算法的物流配送中心选址研究

本文应用Arc GIS9.3桌面软件,在可视化的地理环境中实现了基于GIS的物流配送中心位置预选;然后基于蚁群算法的最短路径构建物流配送中心选址的目标函数,在VB开发环境中,运用Ma PObjects组件,实现了GIS环境下物流配送中心的选址。本文基于GIS平台进行选址,具有直观性、交互性等优点,并将GIS和蚁群算法结合,在解决最短路径问题上得到了较好的效果,为物流配送中心优化提供了条件。     

基于网络Voronoi图启发式和群智能的最大覆盖空间优化

提出一种基于网络Voronoi面域图的最大覆盖选址模型及相应的粒子群优化方法,并应用于城市响应时间敏感型公共服务设施的空间优化。本文考虑设施功能沿交通网络辐射以及需求非均匀分布情形,对设施在网络连续空间上进行布局优化,选址模型采用网络Voronoi面域图划分布局设施的功能辐射域,以启发空间优化最小化重叠覆盖。模型同时顾及了设施利用率的最大化,规定设施对给定距离以内的需求实行的完全服务覆盖和对给定距离以外的需求实行随距离衰减的部分服务覆盖。本研究提出基于遗传机制和广义Voronoi图改进的粒子群算法以提高其空间优化性能,通过对南京市消防站最大覆盖空间优化实验表明,该研究取得了较为理想的结果,可应用于城市化区域应急设施最大覆盖空间优化。     

顾及视线效应的城市户外传感网络空间布局优化

在选址问题中,部分传感器(如摄像头等)的服务易受建筑物等障碍物的遮挡而无法传播,这种现象通常被定义为视线效应。以最少布设数量和成本实现有效服务覆盖范围最大化,是城市户外传感网络空间布局优化的难点。针对顾及视线效应的空间优化布局问题,本文利用GIS可视分析技术改进经典最大覆盖选址模型,模拟服务覆盖的视线效应,并耦合遗传优化算法实现布局优化,以某城市街区的摄像头空间布局优化问题为例进行验证。结果表明,相较传统未考虑视线效应的选址模型,在试验区内本文模型能够将摄像头传感器的真实有效覆盖范围扩大约52.31%,并有效降低摄像头传感网络的成本。     

出租车GPS大数据在东莞市“小山小湖”社区公园选址中的应用

选址问题是GIS最基本的任务之一。选址通常是考虑一定条件下的空间位置优化,很难将人类的活动情况作为优化因素考虑进来。本文结合东莞市小山小湖社区公园的选址工作,通过分析海量出租车的OD（上下车）记录数据,在选址任务中引入居民实际居住与出行情况作为参考。通过提高人口分布密度这一重要选址影响因素的精度,进而改进小山小湖社区公园的选址情况,这种方法是对传统分析方法的有效补充和创新。基于出租车轨迹数据的选址方法与传统的选址方法相结合,更有效、合理地提高了选址的可靠度。     

GIS和灰色评价的超市选址模型研究及应用

本文针对传统超市选址缺乏科学和直观性的缺点,结合超市选址相关因素的自身情况,提出了CIS和灰色评价相结合改进超市选址的新模型,本文对该模型进行了具体建模和编程实现,并以该模型为基础开发了超市选址系统,最后利用该系统对赣州市某选址项目进行了实践,表明该选址模型能够提高选址效率和选址准确性,为超市选址提供了一种新的方法,具...     

蚁群智能及其在大区域基础设施选址中的应用

提出了基于蚁群智能的空间选址模型,通过蚁群智能和GIS的结合来解决复杂的空间优化配置问题.这种启发式的智能搜索方法大大提高了空间搜索能力.为符合选址问题的求解,从信息素更新方式和禁忌表调整策略两方面对基本蚁群算法进行改进.同时,为了使得模型能实用于大区域的基础设施选址,提出了"分步逼近"的策略,取得了较好的效果.将所提出的模型应用于广州市公共没施的空间优化选址.实验结果表明,该方法比简单搜索方法和遗传算法更有优势.     

基于GIS的城郊物流规划

指明了城郊物流的特殊性和规划的基本要求,明确了可用于城郊物流规划中的GIS技术.采用GIS手段,制作了区位图,界定了城郊的性质,展现了本区的空间结构、交通体系和物流现状,结合模型分析预测出物流需求.重点探讨了3级物流结点的体系架构,阐述了各级结点的规划依据,设计了对应的算法,定位了物流园区、物流中心、配送中心的具体位置;以上位规划原则和可视化分析,提出对内、对外物流通道建设方案.     

基于改进的BP神经网络裸露地表土壤水分反演模型对比

土壤水分对于全球水循环十分重要,大面积、快速获取土壤水分信息具有重要意义。微波遥感数据可以用于反演土壤水分。以Matlab为平台建立BP神经网络,通过改进BP神经网络的权值、阈值和网络结构,对该算法进行了优化;在研究区范围,分别利用积分方程模型(integral equation model,IEM)、Oh模型、Shi模型生成模拟数据,训练改进的BP神经网络,构建裸露地表土壤水分反演模型,并用野外实测土壤水分数据对模型进行了验证。结果表明,改进后的BP神经网络算法反演精度明显提高,且Shi模型训练网络反演精度较其他2种模型更高,绝对误差为2.47 g/cm3,相对误差仅为7.78%。     

基于GIS的城郊物流规划

指明了城郊物流的特殊性和规划的基本要求,明确了可用于城郊物流规划中的G IS技术。采用G IS手段,制作了区位图,界定了城郊的性质,展现了本区的空间结构、交通体系和物流现状,结合模型分析预测出物流需求。重点探讨了3级物流结点的体系架构,阐述了各级结点的规划依据,设计了对应的算法,定位了物流园区、物流中心、配送中心的具体位置;以上位规划原则和可视化分析,提出对内、对外物流通道建设方案。     

GIS在现代城市物流配送中的应用

物流作为第三利润的源泉,如今越来越受到各个行业的重视。针对我国物流行业的现状和发展趋势,以ArcGIS软件如何实现物流中心选址和配送最短路径的选择为例,展现了GIS技术在现代城市物流配送中的应用,展望了GIS在该领域广阔的应用前景。     

Joint distribution of distances to the first and the second nearest facilities

This paper derives the joint distribution of the distances to the first and the second nearest points for regular and random patterns. Distance is measured as the Euclidean and the rectilinear distances on a continuous plane. The joint distribution extends the kth nearest distance distribution of previous works. The kth nearest distance distribution only shows how the distance to the kth nearest point is distributed, whereas the joint distribution provides the relationship between the distances. An application of the joint distribution can be found in a facility location problem with non-closest facility service where the distance to the second nearest facility is also important. The joint distribution that allows us to examine the first and the second nearest distances simultaneously is useful for evaluating the reliability of facility location when some of the existing facilities are closed. The joint distribution of the road network distances is also obtained to confirm that the model on a continuous plane can be applied to actual road networks.     

基于GIS的高校物流代理点选址研究

随着电子商务在社会生活中的广泛兴起,校园物流代理点也随之产生;物流代理点在很大程度上方便了师生快递领取,但由于高校物流代理点选址普遍存在随意性和不合理性,导致师生快递领取时浪费过多时间和精力。针对此问题,本研究结合GIS空间分析技术,通过对广西师范大学雁山校区学生宿舍、教学楼、食堂和道路分布数据的分析,利用缓冲区分析和叠置分析优选出物流代理点最佳分布区域,并对校园中现有的物流代理点分布合理性做出评价,进而给出合理的校园物流代理点选址区域建议,旨在为学校物流代理点科学选址及改善和提升校园人文品质提供合理建议,同时为物流企业规划选址及GIS空间分析应用提供参考。     

大区域物流配送中车辆路径选择的GIS研究

区域物流配送中车辆线路选择问题(VRP),就是最短路径的选择问题。在大区域的物流配送过程中,影响车辆最短路径选择的主要是公路网络中的交通流量和公路网络的可行路径。本文讨论了基于交通流量变化的VRP的分配模型。研究了交通流量、车速和公路技术等级之间的关系。提出用路段的技术等级作为最短路径选择的路阻权重。试验表明基于公路技术等级路段权重信息的最优路径搜索与单纯从道路长度考虑的最短路径分析相比,显然更实用也更具有实际意义。     

电子政务中的人口空间管理和分析

介绍了在国家级人口地理信息系统中 ,利用 2 0 0 0年人口普查信息 ,采用三维模型显示、罗伦斯曲线、人口重心和人口潜力等方法 ,宏观分析了中国人口分布的特征。并在城市人口地理信息系统的基础上 ,通过对城市零售单位布局的分析 ,介绍了人口地理信息系统的微观分析和应用过程     

A Structural Perspective on Visibility Patterns with a Topographic Surface

A topographic surface can be modeled as a graph, a visibility graph in terms of how each point location is visible to every other. This paper demonstrates various structural properties of visibility patterns with a topographic surface from a graph perspective, which could be important for landscape planning. This paper illustrates the fact that the visibility graph with a topographic surface is a small‐world. This finding implies that the average visual separation between any two point locations with a surface is very short (i.e. a small separation), and the visible locations to a given location have a high possibility of being visible to each other (i.e. a high clustering level). Additionally we show that the visibility graph exhibits an exponential distribution rather than a power law distribution, i.e. it is not scale‐free, in contrast to many other real world networks.     

3G技术与现代物流管理技术的集成模式研究

3G技术能够对现代物流作业与管理进行有效地监督和控制,3G技术与现代物流管理技术的集成是物流业发展的客观需要。探讨了3G技术与现代物流管理技术的集成模式,对于以GIS技术为平台支撑、以定位技术和无线通信技术为辅助手段的分布式空间物流信息系统的建设具有一定的意义。     

A spatially weighted degree model for network vulnerability analysis

Using degree distribution to assess network vulnerability represents a promising direction of network analysis.However,the traditional degree distribution model is inadequate for analyzing the vulnerability of spatial networks because it does not take into consideration the geographical aspects of spatial networks.This paper proposes a spatially weighted degree model in which both the functional class and the length of network links are considered to be important factors for determining the node degrees of spatial networks.A weight coefficient is used in this new model to account for the contribution of each factor to the node degree.The proposed model is compared with the traditional degree model and an accessibility-based vulnerability model in the vulnerabil-ity analysis of a highway network.Experiment results indicate that,although node degrees of spatial networks derived from the tra-ditional degree model follow a random distribution,node degrees determined by the spatially weighted model exhibit a scale-free distribution,which is a common characteristic of robust networks.Compared to the accessibility-based model,the proposed model has similar performance in identifying critical nodes but with higher computational efficiency and better ability to reveal the overall vulnerability of a spatial network.