《電子技術(shù)應(yīng)用》
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生鮮產(chǎn)品的共享云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法
2018年電子技術(shù)應(yīng)用第5期
史寶珠,李美安,左玉暉
內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特010018
摘要: 為提高草原生鮮產(chǎn)品的物流水平,促進(jìn)草原生鮮產(chǎn)品物流的轉(zhuǎn)型升級(jí),提出了一種新的云物流概念。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種面向草原生鮮產(chǎn)品的共享云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法。該算法首先運(yùn)用DFS、Mapreduce等大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算并設(shè)計(jì)新的物流資源封裝與組織形式,分析當(dāng)前云物流資源調(diào)度算法方面存在的問(wèn)題并提出解決方案。面向草原生鮮產(chǎn)品的共享云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法采用動(dòng)態(tài)NSGA-II(多目標(biāo)遺傳算法)資源規(guī)劃模型,尋找NSGA-II模型的快速求解方法,為云物流突破發(fā)展瓶頸提供解決方案。實(shí)驗(yàn)表明,該算法調(diào)度高效、適用性強(qiáng)、穩(wěn)定性好,能有效提高當(dāng)前草原生鮮物流的水平,能夠促進(jìn)當(dāng)前物流企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
中圖分類號(hào): TP391.9
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.180677
中文引用格式: 史寶珠,李美安,左玉暉. 生鮮產(chǎn)品的共享云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(5):5-8,12.
英文引用格式: Shi Baozhu,Li Meian,Zuo Yuhui. Optimal scheduling algorithm of shared cloud logistics resources for fresh products[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(5):5-8,12.
Optimal scheduling algorithm of shared cloud logistics resources for fresh products
Shi Baozhu,Li Meian,Zuo Yuhui
College of Computer and Information Engineering,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010018,China
Abstract: In order to improve the logistics level of fresh prairie fresh products and promote the transformation and upgrading of the logistics of fresh grassland products, a new concept of cloud logistics is put forward. On this basis, an optimal scheduling algorithm for shared cloud logistics resources is designed for fresh prairie fresh products.First, we use DFS, Mapreduce and other big data related technologies to achieve parallel computing and design new logistics resource encapsulation and organization form in this algorithm. We analyze the existing problems of cloud logistics resource scheduling algorithm and propose solutions. A shared cloud logistics resource optimization scheduling algorithm for grassland fresh products is adopted. Dynamic NSGA-II(Multiobjective genetic algorithm) resource planning model is used to find a fast solution for NSGA-II models, and provide a solution for cloud logistics to break through the bottleneck of development. Experiments show that the algorithm is efficient, applicable and stable, and it can effectively improve the current level of fresh grassland logistics, and promote the transformation and upgrading of the current logistics enterprises.
Key words : cloud logistics;resource scheduling;NSGA-II programming model;service request;cloud computing

0 引言

    目前云物流的研究主要停留在概念及架構(gòu)方面,在云物流資源封裝、建模、調(diào)度、監(jiān)控與管理方面成果較少[1-3]。同時(shí),內(nèi)蒙古地區(qū)作為我國(guó)五大牧區(qū)之一,生鮮產(chǎn)品產(chǎn)量大、產(chǎn)能分散,傳統(tǒng)物流已經(jīng)不能適應(yīng)生鮮產(chǎn)品的配送需求[4-6]。針對(duì)這種現(xiàn)狀,豐富當(dāng)前云物流的內(nèi)涵,并將其用于滿足草原生鮮產(chǎn)品的配送需求,將為面向草原生鮮產(chǎn)品的云物流實(shí)現(xiàn)管理更高效、規(guī)劃更合理、運(yùn)費(fèi)更低廉、控制更精細(xì)、調(diào)整更及時(shí)的物流目標(biāo)提供實(shí)現(xiàn)途徑[8-9]

1 云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法概念描述

    (1)服務(wù)請(qǐng)求:用戶發(fā)出的運(yùn)送貨物請(qǐng)求,客戶端接收后,向服務(wù)端發(fā)出空間、時(shí)間、目的地等信息的請(qǐng)求,服務(wù)端對(duì)相應(yīng)請(qǐng)求作出響應(yīng)。

    (2)虛擬化資源:將道路、運(yùn)載工具、位置信息等用一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示。

    (3)服務(wù)資源匹配算法:當(dāng)用戶發(fā)出對(duì)物流的請(qǐng)求時(shí),服務(wù)端根據(jù)動(dòng)態(tài)NSGA—II算法對(duì)服務(wù)器端的物流資源進(jìn)行分配,使得利益、配送及時(shí)率、滿意度等達(dá)到最優(yōu)化。

    (4)服務(wù)及時(shí)率:利用動(dòng)態(tài)NSGA—II算法,當(dāng)benefit最大,time_cost、caclu_cost最小時(shí),abs(由計(jì)算機(jī)算法得到的計(jì)算時(shí)間T+靈敏閾值Δt-實(shí)際運(yùn)送時(shí)間t)/(T+Δt)。

    (5)服務(wù)滿意度:當(dāng)benefit最大,time_cost、caclu_cost最小時(shí),利用動(dòng)態(tài)NSGA—II算法,使得用戶對(duì)于物流配送的滿意度達(dá)到最優(yōu)。

    (6)物流服務(wù)請(qǐng)求屬性:物流服務(wù)請(qǐng)求用多個(gè)屬性進(jìn)行描述。如果用D表示物流的空間區(qū)間,D1,D2分別表示源點(diǎn)與目的地;T表示時(shí)間區(qū)間,T1,T2分別表示最早出發(fā)時(shí)間與最晚到達(dá)時(shí)間;V表示體積;G表示重量;SP表示其他特殊要求集合如單價(jià)等,則一個(gè)基本的物流服務(wù)請(qǐng)求可以寫成SQ((D1,D2),(T1,T2),V,G,SP)。設(shè)服務(wù)請(qǐng)求具有n個(gè)屬性,可以表示成X={x1,x2,…,xn},假定有m個(gè)類,分別用C1,C2,…,Cm表示。設(shè)兩個(gè)具有n個(gè)屬性的服務(wù)請(qǐng)求Xi,Xj,并表示成Xi={xi1,xi2,…,xin},Xj={xj1,xj2,…,xjn}。

2 物流資源的封裝與組織

2.1 物流資源的虛擬化與服務(wù)化封裝

    利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)時(shí)掌握道路、運(yùn)載工具的運(yùn)行情況以及位置信息,利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,用一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示,就能夠完成物流資源的虛擬化。將虛擬化的物流資源封裝成物流云服務(wù)的形式,并將基礎(chǔ)的物流資源云服務(wù)組合成更復(fù)雜的物流資源云服務(wù)以便于在進(jìn)行資源調(diào)度時(shí)加快匹配速度。由所有的物流資源云服務(wù)構(gòu)成了物流資源服務(wù)云。在資源調(diào)度時(shí)只需將服務(wù)請(qǐng)求交給物流資源服務(wù)云,就能以最快的速度搜索到與之匹配的物流服務(wù)。

    如果物流服務(wù)用S表示,S應(yīng)該具備端點(diǎn)D1,D2,通行能力TC,運(yùn)載能力CC,可用時(shí)間端點(diǎn)T1,T2,特殊屬性SP,資源狀態(tài)State(表示占用與否,位置信息,速度信息及其它信息的集合)。物流服務(wù)S可以寫成S((D1,D2),(T1,T2),TC,CC,SP,State),表示在T1到T2時(shí)間段內(nèi),在D1到D2區(qū)間,可以運(yùn)送CC單位的貨物,同時(shí)道路通行能力為TC,狀態(tài)為State。因?yàn)門C大于CC,在CC不能滿足需要時(shí),可以增加TC-CC的運(yùn)力。

2.2 物流服務(wù)特殊組織

    為了提高物流服務(wù)的搜索、匹配與調(diào)度的速度,避免因?yàn)槲锪鞣?wù)的組織形式降低物流服務(wù)的搜索、匹配與調(diào)度的效率,需要改進(jìn)物流服務(wù)的組織形式。本項(xiàng)目通過(guò)研究,擬將物流服務(wù)組織成物流服務(wù)云的形式。假定有一個(gè)物流服務(wù)S1,將其表示成S1((D1,D2),(T1,T2),TC,CC,SP,State),假定D1到D2需要經(jīng)過(guò)D3,D4。由于D1到D3,D3到D4,D4到D2都需要時(shí)間,因此對(duì)時(shí)間區(qū)間(T1,T2),將其改寫成(T1,T2)=(T1,T3)U(T3,T4)U(T4,T2)的形式。S1可以寫成S1((D1,D2),(T1,T2),TC,CC,SP,State)=S11((D1,D3),(T1,T3),TC11,CC11,SP11,State11)US11((D3,D4),(T3,T4),TC12,CC12,SP12,State12)US13((D4,D2),(T4,T2),TC13,CC13,SP13,State13)。同時(shí)由于S11與S12,S12與S13中相鄰的服務(wù)可以兩兩求并,又能生成兩個(gè)新的物流服務(wù)S14((D1,D4),(T1,T4),TC14,CC14,SP14,State14)與S15((D3,D2),(T3,T2),TC15,CC15,SP15,State15)。圖1對(duì)上述服務(wù)的組織形式進(jìn)行了具體描述。

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3 基于聚類與分類的服務(wù)請(qǐng)求的分解與合成

3.1 服務(wù)請(qǐng)求的分類

    給定一個(gè)未知的物流請(qǐng)求數(shù)據(jù)樣本X(即沒(méi)有類標(biāo)號(hào)),若樸素貝葉斯分類法將未知的請(qǐng)求樣本X分配給類Ci,則一定是:

    P(Ci|X)>P(Cj|X)  1≤j≤m,j≠i

    因此,給定概率閾值,可以用樸素貝葉斯方法對(duì)服務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行分類。

3.2 服務(wù)請(qǐng)求的聚類

    兩個(gè)服務(wù)請(qǐng)求的相似度可以表示成:

    SAME=(Xi∩Xj)/(Xi∪Xj)

    根據(jù)服務(wù)請(qǐng)求之間的相似度,采用k-means 算法對(duì)服務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行聚類。

3.3 服務(wù)請(qǐng)求的分解與合成

    服務(wù)請(qǐng)求所需的運(yùn)載能力、運(yùn)輸時(shí)間要求等如果不能直接跟物流服務(wù)相匹配,都可以將其分解成多個(gè)服務(wù)請(qǐng)求。

    具有相同目的、或者相近目的;或者是具有是類似屬性的服務(wù)請(qǐng)求,可以按照聚類與分類算法將其合并成一個(gè)或多個(gè)相同或相近類型的服務(wù)請(qǐng)求,并搜索相應(yīng)的物流服務(wù)與其匹配。

4 物流方案的搜索與NSGA-II動(dòng)態(tài)模型的建立

4.1 基于云計(jì)算的物流方案搜索方法

    由于物流資源服務(wù)云是按照記錄的方式分散存放在云計(jì)算系統(tǒng)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上,在云計(jì)算的管理節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)了各節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)記錄的元數(shù)據(jù)或者索引。利用云計(jì)算方式進(jìn)行分布式搜索包括如下步驟:數(shù)據(jù)分片;分片數(shù)據(jù)搜索;分片數(shù)據(jù)匯總。

4.2 模型目標(biāo)選擇與NSGA-II模型的建立

4.2.1 模型目標(biāo)選擇

    由于本項(xiàng)目針對(duì)的是草原生鮮產(chǎn)品的云物流資源調(diào)度問(wèn)題,設(shè)定如下調(diào)度目標(biāo):

    (1)物流請(qǐng)求者承擔(dān)的運(yùn)費(fèi)低于傳統(tǒng)物流;

    (2)運(yùn)送時(shí)間滿足客戶需求;

    (3)算法運(yùn)行時(shí)間與調(diào)度時(shí)間滿足資源調(diào)度效率與及時(shí)性要求;

    (4)物流平臺(tái)收益不低于傳統(tǒng)物流企業(yè);

    (5)第四、五方關(guān)聯(lián)物流企業(yè)或資源提供方收益不低于預(yù)期;

    (6)物流造成的環(huán)境污染低于政府部門規(guī)定;

    (7)投訴的比例低于各方接受的閾值。

4.2.2 NSGA-II規(guī)劃模型的建立

    (1)運(yùn)費(fèi)目標(biāo)

    針對(duì)單個(gè)任務(wù)請(qǐng)求,需要確定運(yùn)費(fèi)最低的方案。單個(gè)請(qǐng)求的第i個(gè)子任務(wù)的第j個(gè)運(yùn)送方案的運(yùn)費(fèi)單價(jià)為cij,運(yùn)量為xij,則該請(qǐng)求的運(yùn)費(fèi)目標(biāo)如式(1)所示:

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    運(yùn)費(fèi)目標(biāo)應(yīng)該是物流請(qǐng)求方、物流服務(wù)提供方、物流平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方等多個(gè)方面協(xié)商的結(jié)果。

    (2)時(shí)間目標(biāo)

    針對(duì)一個(gè)單純的子任務(wù)而言,對(duì)于選定的物流路線,需要經(jīng)過(guò)一個(gè)或多個(gè)物流階段,每個(gè)階段都有一定的時(shí)間消耗。同時(shí),在求解模型的過(guò)程中也需要一定的時(shí)間消耗。時(shí)間目標(biāo)如式(2)、式(3)所示,其中cttij,cctij,xij,分別為第i個(gè)子任務(wù)的第j個(gè)運(yùn)送方案的單位運(yùn)輸時(shí)間、單位計(jì)算時(shí)間與運(yùn)量。

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    (3)收益目標(biāo)

    針對(duì)一段時(shí)間而言,物流平臺(tái)企業(yè)的收益目標(biāo)即使不能最大化,但也需要不低于傳統(tǒng)物流企業(yè)。而傳統(tǒng)物流企業(yè)而言,作為物流平臺(tái)的第四方、第五方物流的收益不應(yīng)該低于以前做傳統(tǒng)物流的收益或者其他期望收益。物流平臺(tái)與物流企業(yè)的收益目標(biāo)如式(4)所示,其中ci、xi分別表示第i個(gè)物流任務(wù)的單價(jià)以及運(yùn)量。

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    (4)滿意度目標(biāo)

    對(duì)發(fā)貨方,要求將貨品按時(shí)、按質(zhì)送到收貨方;而對(duì)收貨方,也要求按時(shí)按質(zhì)收到貨品。雙方的滿意度指標(biāo)是物流方產(chǎn)生投訴因素越少,滿意度越高。因此,需要根據(jù)投訴的產(chǎn)生因素建立投訴目標(biāo)函數(shù)式(5),且最小化。

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4.3 物流資源狀態(tài)的動(dòng)態(tài)更新

    為了達(dá)到對(duì)物流狀態(tài)盡量精確掌控的目的,就必須一方面通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)當(dāng)前交通與運(yùn)載工具等物流資源運(yùn)行情況進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)控,并根據(jù)交通狀況的統(tǒng)計(jì)特性、天氣等外在因素可能對(duì)交通狀況造成的影響等等,通過(guò)大數(shù)據(jù)手段對(duì)這些統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行挖掘與更新。將更新后的數(shù)據(jù)代入靜態(tài)NSGA-II規(guī)劃模型,方便在T+Δt時(shí)間后更新模型參數(shù),從而將靜態(tài)NSGA-II規(guī)劃模型變成動(dòng)態(tài)NSGA-II規(guī)劃模型。

5 生鮮產(chǎn)品云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法描述

    生鮮產(chǎn)品云物流資源優(yōu)化調(diào)度算法如下:

    Main()

    {

    Input(物流資源D1、D2、D3、D4…Di)

    將物流資源按高級(jí)到基礎(chǔ)的順序放到資源服務(wù)云,高級(jí)用spark處理;

    按級(jí)別創(chuàng)建block塊;

Request服務(wù)按P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m,j≠i進(jìn)行分類;

If request〉2&&requesti與requestj不相似則分解request;

If requesti、requestj相似則進(jìn)行合并request

    相似度:SAME=(Xi∩Xj)/(Xi∪Xj)

    Receive request 按照動(dòng)態(tài)NSGA—II模型和cost、time_cost、caclu_cost函數(shù)值最小,s(x)接近于5進(jìn)行執(zhí)行匹配,在執(zhí)行中benefit保證最大且靈敏度控制在Δt閾值中;

    Output(cost、time_cost、caclu_cost、s(x)、benefit);

    End

    }

6 仿真試驗(yàn)

6.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

    運(yùn)費(fèi)目標(biāo)仿真結(jié)果如表1和圖2所示。

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    圖2中,z軸運(yùn)費(fèi)單價(jià)為cij,y軸運(yùn)量為xij,z軸為運(yùn)費(fèi)目標(biāo)。

    時(shí)間目標(biāo)仿真試驗(yàn)結(jié)果如表2和圖3、圖4所示。

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6.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)

    傳統(tǒng)的NSGA規(guī)劃模型的求解方法計(jì)算效率低,計(jì)算復(fù)雜度高,共享參數(shù)需要預(yù)先確定。為了提高模型求解的并行計(jì)算程度,從而有效地減少模型求解時(shí)間,本項(xiàng)目擬根據(jù)物流服務(wù)云的構(gòu)成,將高級(jí)的物流云服務(wù)按照基礎(chǔ)的物流云服務(wù)進(jìn)行分解,同時(shí)將NSGA-II模型中與該高級(jí)物流云服務(wù)關(guān)聯(lián)的約束與目標(biāo)分解到基礎(chǔ)的云服務(wù)上。

    將所有單個(gè)規(guī)劃模型組成任務(wù)池,每個(gè)云計(jì)算節(jié)點(diǎn)按照自己的運(yùn)算速度在任務(wù)池中摘取需要計(jì)算的任務(wù),并對(duì)單個(gè)規(guī)劃模型進(jìn)行求解。在整體上來(lái)說(shuō),多個(gè)單個(gè)規(guī)劃模型同時(shí)在多個(gè)云計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行計(jì)算,其總的并行程度比求解傳統(tǒng)NSGA模型要高得多。

    至于空間復(fù)雜度,由于測(cè)試數(shù)據(jù)有限所以未能準(zhǔn)確估計(jì),有待進(jìn)一步改善觀察。

7 結(jié)論

    根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)依據(jù)可得,該算法充分利用了第四方、第五方閑置資源,使得物流資源的規(guī)劃更合理;利用基于云計(jì)算的服務(wù)請(qǐng)求的分解與合成使得管理更高效;利用基于云計(jì)算大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)NSGA—II調(diào)度算法,加快了物流資源調(diào)度模型的求解速度,使得模型的求解時(shí)間不再對(duì)物流資源的調(diào)度速度、精度以及對(duì)物流資源的控制效率造成明顯影響最終達(dá)到運(yùn)費(fèi)更低廉,控制更精細(xì)、調(diào)整更及時(shí)的目標(biāo)。該算法使得配送及時(shí)率達(dá)到89.60%,滿意度在3.75-4.7之間,相比傳統(tǒng)物流而言及時(shí)率提高了近12%,滿意度提高了近0.62。

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    其中在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下?lián)碛懈鞣N影響下及時(shí)率的提高充分體現(xiàn)了物流資源調(diào)度的高效性、穩(wěn)定性,滿意度的提高充分體現(xiàn)了算法的適用性。而這些提高將在某種程度上改變生鮮產(chǎn)品云物流的水平,促進(jìn)物流企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

    所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果均是依賴于部分內(nèi)蒙古草原生鮮數(shù)據(jù)資料,也就是說(shuō)此結(jié)果和結(jié)論均具有局限性,所以后期的實(shí)踐與應(yīng)用將需要部分改善,已完成市場(chǎng)需求。

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作者信息:

史寶珠,李美安,左玉暉

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特010018)

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