基于ArcGIS的物流配送系统集成研究

随着现代物流业的快速发展，物流信息量迅速增加，对配送系统的要求也更高。而传统的配送系统管理的信息化程度较低，缺乏可视性；对海量数据分析、处理及决策支持能力校差；另外，决策时所依赖的配送模型过于理想化，较少考虑实际因素的变化，实则性较差。因此，提高配送系统决策的科学性、可视性和信息化程度非常必要，而GIS与物流配送系统的集成则能较好地实现这一目标。

本文选用ESRI推出的GIS软件Arc/Info9，控件式GIS系统MapObjects以及面向对象的编程工具，VB6.0构成开发环境，实现GIS与物流配送系统的集成。

1 地理信息系统(GIS)构成及特点

地理信息系统(GIS)是一个能够获取、存储、管理、查询、模拟和分析地理信息的计算机系统，是一切综合处理和分析大量地理数据的通用地理信息技术。它按照地理特征的关联，将多方面的数据以不同层次联系起来构成现实世界模型，在此模型上使用空间查询和空间分析进行管理，并通过空间信息模拟和分析软件包进行空间信息的加工、再生，为空间辅助决策的分析打下基础。

GIS主要组成部分包括数据库与数据管理系统、空间数据处理、空间数据分析、规划、管理和决策模型、信息显示与制图输出等，主要功能包括空间及属性数据的采集、编辑，数据处理、存储与组织，空间查询与分析以及电子地图信息的显示与输出等。
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与一般的管理信息系统相比，GIS具有如下特征：(1)高效的空间数据存储和组织模式，实现空间数据与属性数据的统一管理；(2)电子地图实现数据可视化，直观性和交互性较强；(3)很强的空间数据的处理和分析能力，独有的空间分析决策功能。

ArcGIS是ESRI推出的专业GIS软件，自推出以来，始终保持着全球第一的市场占有率。最新推出的是组件式GIS软件Arc/Info9。除了具有上述一般GIS的制图、编辑、查询、统计等基本功能之外，ArcGIS还提供了更为强大的GIS分析功能，如网络分析、拓扑分析、叠加分析等，其中，网络分析包括最佳路径分析，车辆轨迹追踪分析等部分。ArcGIS软件具有良好的系统开放性，还采用了工业标准的Com体系结构，可与其他系统实现真正的无缝集成。

2 GIS在物流配送系统中的应用

物流活动作为物体在空间上的移动，是时间和空间的集合。因此，与空间有关的地理信息系统(GIS)便有了用武之地。GIS应用于物流配送环节主要是利用GIS强大的地理数据功能来完善物流分析技术，其作用表现在处理相关空间问题的分析、检索、处理和决策上。例如：物流配送的可视化表达、配送中心选址、配送点布局、最佳配送路径选择等方面的决策，物流配送的动态监测，等等。
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对于配送系统来说，GIS技术的融入，能更容易地处理物流配送中货物的运输、仓储、装卸、运送等各个环节，并对配送系统中的运输路线选择、仓库位置的选择、仓库的容量设置、合理装卸策略、运输车辆的调度和投递路线的选择等进行有效的管理和决策分析。
根据国外的物流配送发展实践来看，基于GIS的物流配送系统集成是物流配送现代化的必然方向。但目前，将GIS技术引入物流配送系统决策过程，实现时仍然有不少技术上的困难。主要表现在：

(1)前期的地理空间、属性数据的采集及更新困难。主要包括各种影响因素的定量化和路况等数据的实时更新等方面。

(2)GIS空间分析与配送模型的集成。传统模型多为理想的图或网络模型，而忽视了地理空间数据对配送优化的巨大影响，如何将传统的理想模型转换为接近实际的模型，并与GIS空间分析功能相结合，是目前最需要解决的问题。

(3)计算机提供的最优决策方案的评价。由于评价的标准不一样，常出现分析出的最优结果不是我们所想要的结果，如何对计算机分析的最优性进行评价，并使其与人的主观经验相结合，也是当前碰到的难题之一。

3 基于ArcGIS的配送系统集成框架及功能模块

3.1系统集成基本思路及集成框架图

系统集成的基本思路是利用组件式GIS技术，将ArcGIS软件中与物流配送密切相关的GIS组件引入到传统的物流管理信息平台中来。具体来说，先对采集的地理空间数据和物流信息数据集成；再在此基础上加入GIS组件对数据进行显示、分析，完成配送网络的规划；然后结合订单数据，与GIS中的网络分析功能集成，完成车辆调度及配送路线的优化；进一步的方向是将GPS和ｉｎｔｅｒｎｅｔ集成进来，实现GIS的物流配送的实时监控和网络化。

3.2系统集成功能模块

根据系统集成的基本思路和系统集成框架结构，集成系统的功能模块主要如下：

3.2.1数据采集与转换模块。

提供地图数字化和编辑功能，支持多种类型、格式的地图数据和模型的转换，例如将纸质地图数字化为GIS能够识别的数字地图，对遥感数据进行转换等，并提供地图空间数据和属性数据的编辑功能；

3.2.2数据库管理模块。

利用关系数据库，结合特殊的空间数据模型，对空间及属性数据进行统一存储管理，是集成系统中的关键模块之一。

3.2.3 电子地图显示模块。

实现由录入的数据或数据库中的表格数据生成电子地图，并对配送网络及网络中的各要素进行分层综合显示。要求不仅可以显示全要素地图，也可以根据用户需要，进行分层显示，并输出各种专题图、各类统计图、图表及数据等。

3.2.4 查询统计模块。

①提供属性—空间的逻辑查询和空间－属性的空间要素查询功能。可对数据库进行查询操作，也可直接对地图进行查询操作。
②提供空间要素的统计功能。具体包括数量，距离，面积，密度，流量等等方面。
③提供客户订单和货物定位查询，结合GPS功能和webgis功能为客户提供在线查询。

3.2.5 GIS空间分析模块。

支持物流作业的地理空间数据的分析，如多层叠加分析、地图数据与属性数据共同分析、路径分析、动态监测分析等，并能提供相应的统计分析专题图。

3.2.6 网络配送规划决策模块。

该模块是专门针对配送系统特点而设立的，其辅助决策功能表现在以下几个方面：

1、配送中心的选址与物流网点布局决策。配送中心的选址规划问题用于确定一个或多个设施的位置或对现存设施的进行增点布局，使得总成本最小。

2、最优路径选择。

最优路径选择在物流配送中用于解决配送网络两个节点之间的最短路径问题及最佳游历方案选优。其中，最短路径问题还可以转化为最快路径问题、最低费用问题等；物流配送中校常见的结点最佳游历问题要求解决由配送中心出发遍历指定的若干中间配送结点而达终点的最佳路径。

3、网络流分析与配送区域划分规划。

用于解决多个配送中心之间的配送服务区域的划分问题和网络物流量平衡问题。要求合理划分配送中心的服务范围，确定其供应半径，实现宏观供需平衡，并能根据配送系统中现有客户分布及订单货物分布，发掘潜在的客户，进一步拓展市场。

3.2.7物流配送动态监测及配送效果评价。

通过GPS进行配送车辆的实时监控和调度，并能对配送完成情况进行分析、评价，还要求能提供客户所需的货物定位在线查询功能。

4 系统实现的技术关键

系统集成的技术关键在于两点：数据集成和功能集成。数据集成主要是指对异构数据的集成；功能集成主要是根据物流配送需要对系统电子地图显示功能和分析决策功能进行集成开发。

4.1 数据集成

4.1.1地理数据采集与处理。

数据的采集包括空间数据和属性数据两部分，空间数据又包括几何地理数据和拓扑关系数据。基于GIS的物流配送系统将实际物流配送网络中的配送中心，配送路径分别抽象为点要素、线要素，要素之间的联系抽象为拓扑结构。空间数据的采集分为地图数字化、遥感数据获取和GPS数据采集三部分。其中地图数字化主要靠扫描数据矢量化来完成。

空间数据处理主要包括对所采用的交通数据和节点数据进行拓扑检查，保证各个节点之间的连通性。属性数据处理包括对道路数据的权值进行赋值以及对节点的物流分区配送参数进行赋值。上述数据的处理可由ArcGIS平台的ArcMap完成。

4.1.2空间及属性数据统一存储管理。

基于GIS的物流配送系统集成的关键问题之一是对异构数据的处理。将空间数据与属性数据统一存放在关系数据库管理系统中，才能真正实现空间数据与非空间数据一体化的无缝集成。本系统选择比较成熟的ESRI公司的ArcSDE空间数据模型实现空间数据和属性数据的统一管理，空间数据和属性数据都存放在关系数据库SQL Server 2000 中，通过ArcSDE进行空间数据管理和存取，通过内部客户端的MapObjects实现数据维护、分析与辅助规划。

另外，在进行存储、显示、查询和分析时，空间数据及其属性的之间的关联，可以通过地理编码实现。而且，地图数据应采用分层管理，比如可用配送区域的电子地图作为基础底图，配送机构分布区域地图作为业务管理图层。

4.2功能集成

4.2.1电子地图显示。

MapObject(MO)可以实现大部分的GIS功能，地图显示即可由其实现。Arc/Info也提供了若干专川的Ocx控件，涉及到图形显示的控件有ESRI DemoMc.Ocx。

4.2.2网络分析。

网络分析功能的定制实际上是在开发平台上将网络分析的高效算法与GIS空间分析计算功能集成，生成新的组计，然后在物流配送系统中调用该组件，即可得到强大的网络分析功能。

ArcInfo核心模块提供较强的分析功能，包括网络分析、拓扑分析、叠加分析等。但针对性不强，且前期投资较大。二次开发平台MapObject除了支持GIS的基本功能以外，还提供少量简单的GIS空间分析功能，但物流配送的网络分析情况复杂，而且系统自带的网络分析模型理想化，实时性差，算法实现占用空间大，求解速度慢。因此，需要通过二次开发为MapObject定制功能强大网络分析功能。我们选择在VB环境下进行开发。

二次开发关键问题有三个：其一是网络分析算法的选择。算法的好坏直接影响到网络分析的效率，最短路径分析可采用国内外公认较好的Dijkstra算法和Floyd算法等；一对多的配送路径优化问题多采用启发式算法，如节约法、扫描法等。其二是网络节点及路径权要素权值确定。权值的确定时，需要将不同量纲的网络因子(如路况信息等)进行量化处理，可按照经验进行分级打分，以便进行横向比较。其三，多个约束条件下多目标的网络分析时，需要对每条路径进行判定和比较，并根据实际确定各个目标的权重系数。权重系数不同时，“最优”标准自然不同。

5 结语

本文将GIS应用系统开发一般原理与物流配送系统具体实际相结合，首先分析了物流配送系统和GIS各自的特点并归纳了GIS应用于物流配送的主要问题；然后提出了基于ArcGIS的物流配送系统集成的初步解决方案，指出GIS与物流配送的集成首先要先要解决的两个关键问题：一是如何采集实际有用的数据并对其存储组织，一是如何建立接近实际的配送优化模型并进行算法集成实现。当然，进一步来说，GPS定位和webgis的集成开发也是集成的关键，这也是我们下一步工作的重点所在。