城市轨道交通物资总库布点优化平台研究

罗小华

城市轨道交通物资总库布点优化平台研究

罗小华

摘 要：根据城市轨道交通物资配送的特点，研究建立了城市轨道交通物资总库布点优化计算平台系统，平台通过对百度地图API（应用程序接口）二次开发进行配送路径的规划，结合层次聚类算法能够快速地进行物资总库布局的优化计算，实践证明该平台具有良好的适应性和应用推广价值。

关键词：城市轨道交通；物资总库；百度地图API；聚类算法

罗小华：中铁第四勘察设计院集团有限公司，工程师，湖北武汉 430063

0　引言

物资总库承担着地铁系统材料、配件、设备和机具及劳保用品等的采购、存放、发放任务和管理工作，一般物资总库设置在车辆段内。在全国各地城市轨道交通建设中，普遍采取的是1 条线路设置1 个物资总库，这样的布局一方面增加了占地面积和经济投入，另一方面，部分物资和备品重复存储，造成资源闲置和经济浪费。随着城市轨道交通的高速发展，大城市的规划线路都将达到7、8 条，物资总库的优化布局必将是城市轨道交通未来的发展趋势。而目前国内对于城市轨道交通物资总库布局优化的研究尚较少，为了满足城市轨道交通物资配送的需求，同时节省成本，进行了城市轨道交通物资总库布点优化计算平台的研究开发。

1　平台框架研究

1.1平台需求分析

由于地铁线路繁忙，为了满足不同线路对于物资的需求，考虑采用汽车由物资总库向各条线路的车辆段进行物资的派送。为了能够快速地配送到目的地，且能够适应不同城市的交通情况，平台需满足以下要求。

（1）平台能根据给定的任意城市的轨道交通规划图自动计算出各备选库之间的距离，不受车辆段个数的限制。

（2）平台能适应任意城市、线路总数不确定的情况，能在较短的时间内得到计算结果，真实、准确地反应出设计方案。

（3）建立友好的人机交互界面，用户通过简单的输入参数和点击鼠标，就能进行物资总库的优化设计。

（4）在设计结果输出方面，除了输出最佳方案外，还输出其他几个备选方案，并有直观的饼图、柱状图和图片等形式来显示最佳方案。

（5）建立方案评价系统，将经济因素、技术指标和环境人文因素的影响结合起来进行综合评价，实现以人为本的设计思想，使优化结果更贴近于实际工程需要。

1.2平台框架结构

根据平台的需求以及软件模块化的设计思想，将平台的功能划分为如下几个模块，如图1 所示。

（1）地图信息处理模块。在此模块中用户可以选择地铁线网规划图、城市名称和车辆段个数，通过鼠标点击进行参考点和车辆段的选择，并通过参考点的像素坐标和地理坐标对比，得到所有车辆段的地理坐标，供路径规划模块调用。

（2）路径规划模块。读取地图信息处理模块得到的所有车辆段的地理坐标，通过调用百度地图进行距离测量，得到任意两车辆段之间的距离，并进行数据存储，供其他模块进行调用。

（3）参数设置模块。在此模块中，用户可以对配送距离、配送费用、建设费用、系统负荷、人为指定方案进行参数设置，最后将所有计算参数存储于数据库中，供计算模块进行调用。

（4）计算模块。此模块主要是对物资总库选址的数学模型进行优化设计计算，得到最优方案和备选方案，并将计算结果以图片格式存储，供报告模块调用。

（5）评价系统模块。本模块从经济因素、技术指标和环境人文因素3 个方面对最优方案和备选方案进行综合评价，实现以人为本的设计思想，使优化结果更贴近于实际工程需要。

（6）报告模块。将软件设计结果生成报告形式，方便用户查看，并设计一键打印功能。

为了将各个模块统一起来，平台基于VB.NET 语言和MATLAB 环境下进行开发，软件技术路线图如图2 所示，程序主体分为VB.NET程序设计和MATLAB 程序设计两部分，两部分之间通过数据库相互传递数据。

图1　软件功能模块划分

图2　软件技术路线图

2　平台实现关键技术

2.1基于百度地图API 的地理信息处理及路径规划技术

百度地图API 是为开发者免费提供的1 套基于百度地图服务的应用接口，提供基本地图展现、搜索、定位、地理编码、路线规划、基于位置服务（LBS）云存储与检索等功能，本平台基于百度地图API 二次开发技术开发了物资总库地理信息处理及路径规划功能。

（1） 在软件界面中导入城市轨道交通规划图，采用人机交互的方式在规划图中确定各个物资总库的可能位置及城市的参考点，并根据城市的参考点坐标，将规划图上物资总库的坐标映射成百度地图坐标。

（2） 建立路径规划函数：new BMap.DrivingRoute（调用参数），其中，调用参数包括城市名称、物资总库的坐标（三维）、路径方式（时间最短或路程最短）等。

（3） 在VB.NET中建立Web-Browser 的对象，通过WebBrowser对象方法将物资总库坐标传递到上一步创建的函数中，获取配送路径以及配送距离。获取结果如图3 所示。2.2 基于聚类算法的布局研究

聚类分析就是研究如何在没有训练数据的条件下把对象划分成若有对象各自作为簇，最“靠近”的簇首先进行分类，再将这个类和其他类中最“靠近”的簇合并，该过程递归进行直到所有对象都聚集成1 个簇或者满足1 个终止条件为止。基于聚类算法的布局研究如下。

图3　调用路径规划函数获取规划路径

图4　聚类循环流程图

图5　城市轨道交通规划图信息处理

图6　调用自定义静态网页计算车辆段配送路径

（1）设有2 个簇Ga与Gb，它们分别有m个和n个元素，其重心分别为xa与xb。又设元素gi? Ga，gj? Gb，这2 个元素间距离记为dij或D （a，b）。

（2）最短距离法中2 个簇间距离定义为两簇中元素之间距离最小者，即为Ds（a，b）＝min{dij|gi? Ga，gj? Gb}。

（3）建立方案有效性评估函数。以方案的总费用作为该方案的评估函数，方案的总费用模型如下：

式（1）中：C为方案总费用；Cjs为建设费用，为物资总库建设的房建费用C1、设备费用C2、铺轨费C3等的总和；Cyy为运营费用，主要是由于物资配送过程中产生的费用，与配送时间、配送路径相关；Cwh为物资总库的维护费用。

（4）采用建立聚类循环，寻求最佳方案。聚类循环算法见图4。

表1　根据车辆段数量建立的距离矩阵

图7　参数设计及计算

图8　计算结果输出

3　平台应用实例

以武汉城市轨道交通物资总库布局为例，进行实例演示。

武汉城市轨道交通线网规划了8 个车辆段，打开软件后进入地理信息处理界面，导入城市轨道交通的规划图以及车辆段位置及数量，如图5 所示。

调用路径规划函数，计算物资总库的间距Dij，如图6 所示。

将物资总库间距Dij写入距离矩阵中，按最短距离法进行聚类重组如下。

（1）根据车辆段的数量建立1 个8×8 的距离矩阵，因2 个车辆段距离是一定的，故距离矩阵是1 个对称矩阵，进行分析时取其下三角部分进行分析即可，见表1。

（2）采用最短距离法进行物资总库的聚类重组。经过4 次重组后，形成了物资总库候选簇群{1，7，2，3}、4、{5，8}、6。

（3）每个簇内物资总库的选取方法采用的是最短距离法，计算如下：

分别计算簇内i点与其他各点j的距离和Σdij，找出最小的距离和minΣdij，则第i点即为中心点。以簇{1，7，2，3}的物资总库选取为例：故选取第2 点为中心点。即簇{1，7，2，3}的物资总库为2。

通过预先设定的配送费用参数，计算相应方案的配送成本（图7），最后进行计算结果的输出及评价（图8、图9）。

由软件计算结果得到，根据武汉市城市轨道交通的规划，建立5个物资总库进行地铁系统配件的配送是比较合理的。

整个平台计算速度快，从物资总库规划点输入至最终方案的输出，整个过程花时约5 min。

4　结束语

研究建立的城市轨道交通物资总库布点优化平台系统，通过对百度地图API 的二次开发，使得平台能够真实地计算出各个物资总库的配送路径，并且能够适应不同的城市，平台适应性强；平台采用聚类算法进行布点的优化计算，计算速度快。工程实例证明，该研究开发的平台具有一定的实用性，能够为城市轨道交通的设计提供一定的参考。

图9　计算结果评价

参考文献

[1] 张琨，刘辉，连坤雷. 蜂群优化算法在轨道交通线网物资总库合理布局中的应用[J]. 现代城市轨道交通，2011（1）.

[2] 张建萍. 基于计算智能技术的聚类分析研究与应用[D]. 山东济南：山东师范大学，2014.

[3] Zhong S. Semi-Supervised modelbased document clustering: A comparative study[J]. Machine Learning. 2006 (65).

[4] Ng R, Han J. CLARANS: a method for clustering object for spatial data mining[J]. IEEE Trans on Knowledge, Data Eng, 2002, 14 (5) .

责任编辑 冒一平

Study on Platform for Material Warehouses Layout Optimization in Transit

Luo Xiaohua

Abstract:According to the characteristics of urban rail transit materials supply and distribution, the paper studies and sets up the layout optimization and calculation platform system for urban rail transit materials warehouses. The platform makes further secondary development of Baidu map API (Application Programming Interface) for the distribution path planning, and the hierarchical clustering algorithm can quickly compute total material warehouses layout optimization. The practice proves that the platform has good adaptability and application value.

Keywords:urban rail transit, material warehouse, Baidu map API, clustering algorithm

收稿日期2015-01-28

中图分类号：U116.2