一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法
【專利摘要】本發明公開了一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，依據三角網描述目標需求點的空間鄰近位置，并采用由整體到局部的Delaunay三角網邊長統計約束識別目標需求點的空間聚集模式，從而為服務源點的空間配置提供決策依據。在識別目標需求點的空間聚集模式過程中，空間障礙與便利體等空間約束可以同時被顧及，從而獲得更具有實際意義的目標需求點空間聚集模式。本發明優點如下：不需要用戶制定目標需求點聚集模式的數量，可以從整體和局部兩個層次獲得顧及空間障礙與便利體的空間聚集模式，最后空間聚集模式可以可視化地輸出，為設施區位規劃提供重要地決策依據。
【專利說明】一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于空間數據挖掘與空間分析【技術領域】，涉及一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法。
【背景技術】
[0002]設施區位是一類特殊的區位問題，主要可以分為兩類:韋伯型設施區位與帕蘭德型設施區位。韋伯型設施區位是指在歐幾里德空間上已知目標需求點的前提下，確定若干服務源點的問題。例如，已知若干客戶的空間位置，確定一個倉庫的位置，使得所有客戶到倉庫的距離之和最短。帕蘭德型設施區位問題的需求是面狀分布的，在已知需求分布的前提下，確定若干服務源點的區位問題。空間聚類方法對于輔助設施區位規劃具有重要的價值。
[0003]劃分的方法(如K — means, K — medios)與層次的方法(如 Average — linkage,ward’ smethod)是最常使用的空間聚類分析方法，也是最早應用于設施區位問題的空間聚類方法。然而，此類方法存在兩個突出的問題，首先這類方法的聚類結果嚴重依賴初始聚類中心的選擇，難以發現任意形狀的空間簇，而且當空間簇尺寸、密度變化較大時難以獲得滿意的聚類結果。其次，實際聚類問題中空間障礙與便利體約束難以在聚類中得以考慮。一些改進的劃分聚類方法雖然可以一定程度上考慮空間障礙的影響，但是其依然受到第一個問題的困擾。此外，聚類中便利體的約束難以同時進行考慮。為了克服第一個問題，基于密度的空間聚類算法(如DBSCAN)進一步被提出，并且在此基礎上考慮空間障礙與便利體的約束進行輔助解決設施區位問題(如DBRS+)。然而，基于密度的方法對于參數設置十分敏感，采用固定閾值聚類，難以適應空間實體密度變化的情況。此外，基于密度的方法在聚類過程中考慮空間障礙與便利體的約束時非常復雜。基于圖論的方法(如AUT0CLUST +)雖然可以考慮空間障礙的影響，但是無法同時顧及便利體的影響，而且聚類結果不夠穩健。
[0004]基于上述分析可以發現，采用空間聚類分析技術解決設施區位問題，尚缺乏一種可以同時顧及空間障礙與便利體約束空間聚類方法。
【發明內容】
[0005]針對現有技術中存在的缺陷，解決應用空間聚類技術輔助解決設施區位問題所存在的技術問題，本發明提供一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，該方法是一種可以同時顧及空間障礙與便利體、需要較少的人為干預且能夠識別不同密度、形狀空間聚集模式的空間聚類方法，進一步提高空間聚類技術輔助解決設施區位問題的實用性與可靠性。
[0006]其技術方案如下:
[0007]一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，包括以下步驟:
[0008]I)根據目標需求點(如居民地)的空間位置(即:地理坐標)構建Delaunay三角網，并獲取目標需求點的空間鄰近關系。[0009]2)在整體層次判斷空間障礙與便利體約束，主要包括以下三個步驟:
[0010]2.1)若存在整體的空間障礙約束，則首先判斷空間障礙與Delaunay三角網的疊置關系，將Delaunay三角網中與空間障礙相交的邊打斷；
[0011]2.2)針對打斷與空間障礙相交邊的Delaunay三角網，施加整體邊長統計約束，刪除整體上的長邊獲得顧及空間障礙約束的整體空間聚集模式。整體約束條件表達為Cel°bal(p)，表示與空間實體P連接的所有邊的整體約束條件，利用下列公式進行計算:
[0012]
【權利要求】
1.一種面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，其特征在于，包括以下步驟: 1)根據目標需求點的空間位置構建Delaunay三角網，并獲取目標需求點的空間鄰近關系; 2)在整體層次判斷空間障礙與便利體約束，主要包括以下三個步驟: 2.1)若存在整體的空間障礙約束，則首先判斷空間障礙與Delaunay三角網的疊置關系,將Delaunay三角網中與空間障礙相交的邊打斷； 2.2)針對被打斷與空間障礙相交邊的Delaunay三角網,施加整體邊長統計約束,刪除整體上的長邊獲得顧及空間障礙約束的整體空間聚集模式； 2.3)若存在整體的便利體約束，則首先在每個顧及空間障礙約束的整體空間聚集模式的內部借助Delaunay三角網構建空間聚集模式的凸殼,進而所有凸殼與同一便利體相交的空間聚集模式構成一個顧及便利體約束的空間聚集模式； 3)在局部層次上判斷空間障礙與便利體約束，主要包括以下兩個步驟: 3.1)對每個空間實體對應的二階鄰域范圍內的Delaunay三角網邊施加邊長的局部統計約束，即刪除局部的長邊； 3.2)若存在局部的便利體約束，則首先在每個顧及空間障礙約束的整體空間聚集模式的內部借助Delaunay三角網構建空間聚集模式的凸殼,進而所有凸殼與同一便利體相交的空間聚集模式構成一個顧及便利體約束的空間聚集模式； 4)對聚類結果進行可視化顯示，并輸出最終聚類結果文件。
2.根據權利要求1所述的面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，其特征在于，在整體與局部兩個層次上同時顧及空間障礙與便利體約束，獲得目標需求點的空間聚集模式。
3.根據權利要求1所述的面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，其特征在于，顧及空間障礙約束時，采取疊置分析的方法更新實體間的鄰近關系。
4.根據權利要求1所述的面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，其特征在于，借助Delaunay三角網構建空間聚集模式的凸殼。
5.根據權利要求1所述的面向設施區位規劃的約束空間聚類方法，其特征在于，顧及便利體約束時，采取疊置分析的方法對空間聚集模式的凸殼進行合并。
【文檔編號】G06F19/00GK103927432SQ201410071499
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年2月28日 優先權日:2014年2月28日
【發明者】鄧敏, 劉啟亮, 石巖, 劉慧敏, 唐健波, 徐楓 申請人:中南大學