基于可拓聚类函数的企业布局资源优化配置

徐 锴，王 洁，李烈军，唐辉军（宁波大红鹰学院信息工程学院，浙江宁波，315175）



基于可拓聚类函数的企业布局资源优化配置

徐 锴，王 洁，李烈军，唐辉军
（宁波大红鹰学院信息工程学院，浙江宁波，315175）

摘要：针对在物流布局配置过程中，为快速寻求到满足客户需求的最佳布局，提出了一种基于可拓聚类方法的整体布局配置设计方法。应用可拓聚类方法对经验布局知识库条件集进行有效聚类划分，解决整体布局设计中的矛盾问题。最后实例验证了这种方法的可行性。

关键词：可拓聚类；布局设计，传导变换

0 引言

合理的企业布局配置能够充分利用企业的现有资源，实现企业利益的最大化。基于模块化技术的设计方法是目前企业所采用的普遍方法。通过模块分析和对布局方案进行模块化划分，科学合理地配置布局模块。但在某一单元模块中，由于个体量值的增大，往往难以快速的寻求到满足客户需求的单元布局。。本文提出一种基于可拓聚类方法的布局设计方法。以提高设计的普遍适应性水平。

1 可拓聚类分析

在适应性设计的环境下，配置设计过程是一个动态的过程。设计方案要具有能更新、多变量、多功能和定制化等性质。可拓聚类方法是根据基元特征的相似性对其进行分类的一门技术。由于它所采用的连接元的数目较小，因此计算量也相应地减少，更适合对大容量数据进行聚类。在布局整体设计过程中，应用可拓学理论，经典域Ri、单元布局节点域Rp可以分别表示为：

其中i代表特征经典域的个数。Cj（j=1，…，m）表示个体的m个特征元素。Xij， Xpj（j=1，…，m）是相应个体布局特征的数值区间。Rxk（k=1，…，n）表示相应的n个个体。Xj（j=1，…，m）表示单元布局个体的特征数值。可拓关联函数为：

2 实例分析

对在基于上述理论分析的基础上，本节将给出一个物流企业商品仓储资源最佳配置布局的实例，需求模型G可以表示为：

根据公式（1）和（2）得到相关关联函数数据值。根据层次分析法，得到各个因素的权系数，计算选择10个布局个体分别对于经典域R1、R2、R3的适应函数值Ki（x）（i=1，…，3）。结果如表1，表2，表3所示。

表2 可拓聚类分类结果

表3 需求模型对于判别类的适应值

在第二类中发现有三个满足需求模型的布局存在，得到对应

表1 类别所属个体

需求的个体适应值。见表4。

表4 布局个体适应值

从上图表中可以发现， Rx2成为布局配置的最佳结果。它的适应值极大的满足了客户的需求。

3 结束语

文中采用可拓聚类方法对知识库条件集进行聚类分析。寻求到具有客户个性需求的布局方案，达到快速配置的目的。

参考文献

［1］Gu P， Sosale S. Product modularization for life cycle engineering［J］. Robotics and Computer Integrated Man ufacturing，1999，15（1）：387-401.

［2］李江，钟诗胜，刘金等.基于可拓理论的的模块化设计方法研究［J］.CIMS.2006，5（5）：642-645.

［4］M. Hashemian. Design for adaptability［D］. Canada： Galgary University.2005.

［5］Gu P， Hashemian M， Nee AYC.Adaptable design［J］. CIRP Annals-Manufacturing Technology. 2004，53（2）：539-557.

徐锴（1992-），男，浙江嘉兴人，本科，研究方向为软件工程

王洁（1992-），女，安徽六安人，本科，研究方向为软件开发与测试，

李烈军（1992-），男，四川宣汉人，本科，研究方向为软件工程

Logistics Layout Design Based On Extension Clustering method

Xu Kai，Wang Jie，Li Liejun，Tang Huijun
（College of Information Engineering， Ningbo Dahongying University，Ningbo，315175，China）

Abstract：An extension-based configurable design approach was put forward to solve layout problems in modern logistics industry.The approach was proposed in the context of adaptable layout development.The knowledge database was divided into groups by applying the extension clustering method.An example is used to validate the theory.

Keywords：extension clustering；layout design；conductive transformation

中图分类号：TH122；TP31

文献标识码：A

作者简介