作业机械服务网点部署位置确定方法、装置及设备与流程

1.本发明涉及规划选址技术领域，尤其涉及一种作业机械服务网点部署位置确定方法、装置及设备。


背景技术：

2.伴随着需求的提升，例如桩机等作业机械的数量不断增长，分布范围越来越广泛且不断进行扩张，因此，部署新服务网点的需求量快速增加。目前，对作业机械服务网点部署的决策多依赖于经验，根据人为经验判断应该在什么位置部署服务网点。
3.但是，依靠经验进行网点部署的方式无法保证决策最优化，且难以保证达到最佳的需求优化。


技术实现要素：

4.本发明提供一种作业机械服务网点部署位置确定方法、装置及设备，用以解决现有技术中人工经验确定作业机械服务网点部署位置的缺陷，实现准确的确定出服务网点个数，然后通过聚类算法的方式根据服务网点个数，合理地确定出作业机械服务网点的部署位置。
5.本发明提供一种作业机械服务网点部署位置确定方法，包括：
6.获取服务网点的约束条件；
7.根据所述约束条件，确定作业机械的所述服务网点个数；
8.基于作业机械服务距离准则，以所述服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定所述作业机械服务网点的部署位置。
9.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述约束条件包括：不同作业机械权重与服务距离的乘积最小、最远服务距离小于等于第一距离、平均服务距离小于等于第二距离、最少设备服务数量大于等于预设数量中的至少一种。
10.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述约束条件为不同作业机械权重与服务距离的乘积时，所述获取服务网点的约束条件，包括：
11.确定作业机械集合、服务网点集合、每台设备权重、每台设备到服务网点的距离；
12.基于预设规则，根据所述作业机械集合、所述服务网点集合、所述每台设备权重和所述每台设备到服务网点的距离，确定不同作业机械权重与服务距离的乘积。
13.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述基于作业机械服务距离准则，以所述服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定所述作业机械服务网点的部署位置，包括：
14.确定与所述服务网点个数相同的聚类起始点；
15.确定每个服务节点的作业机械权重，并根据所述作业机械权重确定每个所述服务节点与所述聚类起始点的权重距离；
16.基于作业机械服务距离准则和所述权重距离，对所述聚类起始点进行迭代，直至
所述权重距离满足所述作业机械服务距离准则时，确定目标聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置。
17.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述确定每个服务节点的作业机械权重，包括：
18.确定每台作业机械的工况数据；
19.根据每台所述作业机械的工况数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重。
20.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述工况数据包括工时和开工率；
21.对应的，所述根据每台所述作业机械的工况数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重，包括：
22.根据所述工时和所述开工率，确定特征向量矩阵；
23.根据所述特征向量矩阵，确定降维数据；
24.基于预设规则和所述降维数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重。
25.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述确定目标聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置之后，还包括：
26.确定每个服务节点到目标聚类中心的实际驾车距离；
27.加入所述实际驾车距离至聚类样本进行聚类更新，得到更新聚类中心的位置作为所述作业机械服务网点的部署位置。
28.根据本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，所述基于作业机械服务距离准则和所述权重距离，对所述聚类起始点进行迭代，包括：
29.确定每个所述聚类起始点的总权重和新聚类中心；
30.遍历所有服务节点，确定每个所述服务节点到所述新聚类中心的新权重距离；
31.选取新权重距离中的最近距离加入聚类进行迭代，当迭代后的新权重距离满足所述作业机械服务距离准则时，停止迭代。
32.本发明还提供一种作业机械服务网点部署位置确定装置，包括：
33.获取模块，用于获取服务网点的约束条件；
34.第一确定模块，根据所述约束条件，确定作业机械的所述服务网点个数；
35.第二确定模块，用于基于作业机械服务距离准则，以所述服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定所述作业机械服务网点的部署位置。
36.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述作业机械服务网点部署位置确定方法的步骤。
37.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述作业机械服务网点部署位置确定方法的步骤。
38.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述作业机械服务网点部署位置确定方法的步骤。
39.本发明提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法、装置及设备，方法通过获取服务网点的约束条件；根据所述约束条件，确定作业机械的服务网点个数；基于作业机
械服务距离准则，以所述服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定所述作业机械服务网点的部署位置，由于准确的确定出服务网点个数，然后基于服务网点个数和服务距离准则，更加科学、合理的规划出作业机械服务网点的部署位置，避免了人工经验选择不合理的问题，通过聚类算法能够保证选址决策的最优化，更好地满足不同的服务需求。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是本发明实施例提供的作业机械服务网点部署位置确定方法的流程示意图；
42.图2是本发明实施例提供的聚类处理的流程示意图；
43.图3是本发明实施例提供的作业机械服务网点部署位置确定装置的结构示意图；
44.图4是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
45.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.下面结合图1-图4描述本发明的一种作业机械服务网点部署位置确定方法、装置及设备。
47.图1是本发明实施例提供的作业机械服务网点部署位置确定方法的流程示意图，图2是本发明实施例提供的聚类处理的流程示意图。
48.如图1所示，本发明实施例提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，包括以下步骤，其中，作业机械包括挖掘机、起重机、装载机、桩机等机械，在本实施例中以桩机作为作业机械进行详细说明：
49.101、获取服务网点的约束条件。
50.具体的，约束条件可以包括：不同作业机械权重与服务距离的乘积最小、最远服务距离小于等于第一距离、平均服务距离小于等于第二距离、最少设备服务数量大于等于预设数量中的至少一种。具体的，当约束条件为不同作业机械权重与服务距离的乘积时，获取服务网点的约束条件的方式具体可以是，确定作业机械集合、服务网点集合、每台设备权重、每台设备到服务网点的距离；基于预设规则，根据作业机械集合、服务网点集合、每台设备权重和每台设备到服务网点的距离，确定不同作业机械权重与服务距离的乘积，如公式(1)：
51.minimize＝∑i∑jw
idijyij
ꢀꢀ
(1)
52.其中，minimize表示作业机械权重与服务距离的乘积最小化，i表示作业机械集合，j表示服务网点集合，wi表示每台作业机械权重，d
ij
表示作业机械i到服务网点j的距离，y
ij
＝1表示服务网点j服务于作业机械i，y
ij
＝0表示服务网点j不服务于作业机械i。
53.最终也就是当同时满足网点最远服务距离小于等于第一距离，网点平均服务距离小于等于第二距离，最少设备服务数量大于等于预设数量，每台设备只属于一个网点时，确定此时对应的服务网点个数作为需要进行部署的服务网点个数，通过自动计算的方式，科学的确定出服务网点的个数，也就是聚类中心的数量。同时解决了传统的聚类算法在聚类中心的确定上采用人工选取聚类中心个数的方式，采用运筹学模型的方式确定的聚类中心个数，可以更好地满足各个分公司的不同需求。
54.101、根据约束条件，确定作业机械的服务网点个数。
55.在一个具体的实现过程中，为了满足不同的区域对桩机的使用需求，需要在不同地区部署对应的服务网点，而首先需要进行确定的便是具体的服务网点的个数。以a市为例进行说明，a市在多个地方都有对桩机的使用需求，如何只在某一个地方设置有一个服务网点，很难保证能够及时的服务到不同的区域，因此，便需要根据不同区域的不同需求来确定目标服务网点的个数，准确的确定出服务网点的个数是进行网点部署位置确定的前提，若服务网点个数较少，则每个服务网点的服务压力过大，若服务网点个数较多，则每个服务网点难以保证足够的工作量，也就是服务网点个数不匹配，导致了最终的服务效率相对低下。因此，本实施例中便需要根据首先确定的约束条件来更准确的确定出服务网点个数。
56.102、基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置。
57.具体的，在确定出服务网点个数之后，就需要准确的将服务网点部署于a市的不同位置，而具体的部署位置的判定标准，则可以是根据服务距离进行确定，即在服务网点部署完成以后，使得各个服务节点到其对应的服务网点的距离都是最小值，从而保证服务效率，服务节点可以理解为桩机的作业位置。本实施例中选择采用均值算法的方式对服务网点和服务节点进行聚类，以服务网点的个数作为聚类中心的个数，以作业机械服务距离准则为依据进行聚类处理，使得聚类完成后确定出的聚类中心便是最终的服务网点的具体部署位置。例如聚类算法可以采用k均值聚类算法，k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为k组即服务网点的个数，则随机选取k个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类，每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类，没有(或最小数目)聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
58.本实施例提供的一种作业机械服务网点部署位置确定方法，通过确定作业机械的服务网点个数；基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置，由于准确的确定出服务网点个数，然后基于服务网点个数和服务距离准则，更加科学、合理的规划出作业机械服务网点的部署位置，避免了人工经验选择不合理的问题，通过聚类算法能够保证选址决策的最优化，更好地满足不同的服务需求。
59.进一步的，在上述实施例的基础上，本实施例中确定作业机械的服务网点个数，则具体可以包括，获取服务网点的约束条件，
60.进一步的，在上述实施例的基础上，本实施例中的基于作业机械服务距离准则，以
服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置，如图2所示，可以包括：确定与服务网点个数相同的聚类起始点，以k均值聚类算法为例，则为确定出k个聚类起始点，确定每个服务节点的作业机械权重，并根据作业机械权重确定每个服务节点与k个聚类起始点的权重距离，然后基于作业机械服务距离准则和权重距离，对聚类起始点进行迭代，直至权重距离满足作业机械服务距离准则时，确定目标聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置。具体流程可以包括：确定k个聚类起始点的总权重和新聚类中心；遍历所有服务节点，确定每个服务节点到k个新聚类中心的新权重距离；选取k个新权重距离中的最近距离加入聚类进行迭代，当迭代后的新权重距离满足作业机械服务距离准则时，停止迭代。也就是指的当加入新的聚类样本聚类中心即服务网点的位置发生变化时，便持续迭代，直到聚类中心不再发生变化之后，表明此时的迭代完成，此时对应的聚类中心便是服务网点的具体部署位置。
61.其中，受到设备开工率、大小机型差异、机龄/使用时间等因素的影响，每台设备对服务的需求程度存在差异，因此确定每个服务节点的作业机械权重，可以包括：确定每台作业机械的工况数据；根据每台作业机械的工况数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重。而工况数据可以包括工时、开工率、机型、机龄等等参数；对应的，根据每台作业机械的工况数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重，以工时和开工率进行说明，则可以包括：根据工时和开工率，确定特征向量矩阵；根据特征向量矩阵，确定降维数据；基于预设规则和降维数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重。具体可以如公式(2)的计算过程：
[0062][0063][0064]
p＝e
t
[0065]
y＝px
[0066]
w＝((y |min(y)|)
·
p
break
)
α
ꢀꢀ
(2)
[0067]
其中x为工时、开工率矩阵；c为求得工时、开工率的协方差矩阵；e为n个特征的特征向量矩阵，本实施例中即为2个特征的特征向量矩阵；y为降维后的数据；p
break
为每台设备所属机型的召请占比率；α为y的重要系数；w为最后每台设备的参考权重，λ1为工时，λ2为开工率，p可以理解为中间转换变量。
[0068]
于是便可以得到每台设备的权重，使得根据权重更好地计算出每台设备与聚类中心的权重距离，也就是根据设备的工作能力匹配权重，例如完成同一工作，某一作业机械的工作效率为2小时，另一作业机械为3小时，因此，便可以根据作业效率适当的匹配对应的权重，使得即使服务距离上远一点，但是作业机械的作业效率是高的，也便会导致最终的完成效率是高的，因此确定每台作业机械的权重的主要目的也便是更加合理的将作业机械的作业情况与服务距离综合匹配之后，确定出权重距离。
[0069]
通过将设备的型号、机龄、作业量以及开工率大小等因素考虑进算法，将维修频率高低对服务网点需求的强度关系作为权重系数设置的重要参考因素，使聚类中心向更多作业量设备、更密集作业区域偏倚，也能够保证最终的确定出的服务网点更能够与实际需求与服务相匹配，更好地保证服务质量与作业效率。
[0070]
进一步的，在上述实施例的基础上，为了克服聚类算法中的距离确定中采用的是直线距离进行迭代的缺陷，在初步确定目标聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置之后，还可以包括：确定每个服务节点到目标聚类中心的实际驾车距离；加入实际驾车距离至聚类样本进行聚类更新，得到更新聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置，也就是使得对距离的计算更加符合实际环境信息，考虑地理、地势环境对设置服务网点的影响，更加精确地保证服务网点的设置满足不同的需求。
[0071]
本发明通过采用运筹线性规划的方式，优化了k均值聚类算法对聚类中心个数选择的问题，在算法中能够根据桩机设备数量、桩机设备分布等参数进行实时自动调整，使得聚类中心个数选择更加合理化，且不需要人为干预；且加入了对权重计算的推导与解释，达到了使聚类中心向作业量更多、开工率更高、设备分布更密集地区偏移的目的，使得最终的服务网点位置的部署能够最大程度的满足不同的需求。
[0072]
基于同一总的发明构思，本技术还保护一种作业机械服务网点部署位置确定装置，下面对本发明提供的作业机械服务网点部署位置确定装置进行描述，下文描述的作业机械服务网点部署位置确定装置与上文描述的作业机械服务网点部署位置确定方法可相互对应参照。
[0073]
图3是本发明实施例提供的作业机械服务网点部署位置确定装置的结构示意图
[0074]
如图3所示，本发明实施例提供的一种作业机械服务网点部署位置确定装置，包括：
[0075]
获取模块31，用于获取服务网点的约束条件；
[0076]
第一确定模块32，用于根据所述约束条件，确定作业机械的服务网点个数；
[0077]
第二确定模块33，用于基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置。
[0078]
本实施例提供的一种作业机械服务网点部署位置确定装置，通过获取服务网点的约束条件，根据所述约束条件，确定作业机械的服务网点个数；基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置，由于准确的确定出服务网点个数，然后基于服务网点个数和服务距离准则，更加科学、合理的规划出作业机械服务网点的部署位置，避免了人工经验选择不合理的问题，通过聚类算法能够保证选址决策的最优化，更好地满足不同的服务需求。
[0079]
进一步的，本实施例中的约束条件包括：不同作业机械权重与服务距离的乘积最小、最远服务距离小于等于第一距离、平均服务距离小于等于第二距离、最少设备服务数量大于等于预设数量中的至少一种。
[0080]
进一步的，本实施例中的第一确定模块31，具体还用于：
[0081]
确定作业机械集合、服务网点集合、每台设备权重、每台设备到服务网点的距离；
[0082]
基于预设规则，根据作业机械集合、服务网点集合、每台设备权重和每台设备到服务网点的距离，确定不同作业机械权重与服务距离的乘积。
[0083]
进一步的，本实施例中的第二确定模块32，具体用于：
[0084]
确定与服务网点个数相同的聚类起始点；
[0085]
确定每个服务节点的作业机械权重，并根据作业机械权重确定每个服务节点与聚类起始点的权重距离；
[0086]
基于作业机械服务距离准则和权重距离，对聚类起始点进行迭代，直至权重距离满足作业机械服务距离准则时，确定目标聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置。
[0087]
进一步的，本实施例中的第二确定模块32，具体还用于：
[0088]
确定每台作业机械的工况数据；
[0089]
根据每台作业机械的工况数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重。
[0090]
进一步的，本实施例中工况数据包括工时和开工率；
[0091]
对应的，第二确定模块32，具体还用于：
[0092]
根据工时和开工率，确定特征向量矩阵；
[0093]
根据特征向量矩阵，确定降维数据；
[0094]
基于预设规则和降维数据，确定每个服务节点的每台作业机械的权重。
[0095]
本实施例中的第二确定模块32，具体还用于：
[0096]
确定每个聚类起始点的总权重和新聚类中心；
[0097]
遍历所有服务节点，确定每个服务节点到新聚类中心的新权重距离；
[0098]
选取新权重距离中的最近距离加入聚类进行迭代，当迭代后的新权重距离满足作业机械服务距离准则时，停止迭代。
[0099]
进一步的，本实施例中的第二确定模块32，具体还用于：
[0100]
确定每个服务节点到目标聚类中心的实际驾车距离；
[0101]
加入实际驾车距离至聚类样本进行聚类更新，得到更新聚类中心的位置作为作业机械服务网点的部署位置。
[0102]
图4是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
[0103]
如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(communications interface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行作业机械服务网点部署位置确定方法，该方法包括：获取服务网点的约束条件，根据约束条件，确定作业机械的服务网点个数；基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置。
[0104]
此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0105]
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的作业机械服务网点部署位置确定方法，该方法包
括：获取服务网点的约束条件，根据约束条件，确定作业机械的服务网点个数；基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置。
[0106]
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的作业机械服务网点部署位置确定方法，该方法包括：获取服务网点的约束条件，根据约束条件，确定作业机械的服务网点个数；基于作业机械服务距离准则，以服务网点个数作为聚类中心的数量进行聚类处理，确定作业机械服务网点的部署位置。
[0107]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0108]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0109]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。