Google地图接口在物流运输系统中的应用研究
来源：岁月联盟
时间：2014-06-01
图1 实例的图标显示
4.2 行车距离矩阵计算
车辆运输规划问题(VRP),要解决的是如何从物流中心(回收中心)规划车辆,派送(回收)客户的物品,该问题的目标一般是所派的车辆最少、车辆行走的总距离最短等。无论采用什么求解模型,都需要计算出客户点集合与物流中心中任意两个位置之间的距离,最终得到距离矩阵。大多数文献采用的都是根据两位置之间的经纬度,得到的距离矩阵是两位置之间的直线距离。但是在真实道路情况下,任意两位置之间的距离不是直线,Google地图接口提供了两位置之间实际行车路线及距离的计算功能。
实例中测试的回收中心为长宁流动站,待回收的4个街道(居委会)分别为华阳路街道办事处、虹桥街道办事处、天山街道办事处、仙霞街道办事处。通过程序循环调用接口的gdir.load()方法,可以自动获得图2的实际行车距离矩阵。
4.3 行车路线规划
物流运输模型可以计算出完成运输过程所需的车辆数以及各个车辆依次经过客户点的顺序。此外,Google地图提供了一个强大的功能,即只要输入多个位置点,就可以得出详细的车辆行走路线。以4.2节中的长宁流动站和对应的街道为例,车辆路径模型得到的结果为：需要1辆载重为5吨的车。该车的路线为：长宁流动站(回收中心)天山街道办事处华阳路街道办事处仙霞街道办事处虹桥街道办事处长宁流动站(回收中心)。调用接口的directions.loadFromWaypoints(arr)方法,即可得到详细行车路线。本文仅截取从长宁流动站(地址为上海市安顺路)到天山街道办事处(地址为上海市长宁区遵义路185号)的行车路线,其他路段与图3类似。
5 结 论
Google地图接口提供了许多功能,将地图功能引用到物流运输系统中,一方面能够让模型结果更加直观,另一方面能够让模型的基础数据更加符合真实道路情况。随着人们对GIS的重视,越来越多的Google地图接口功能将会被开发和应用,进而提高企业的物流运输环节的效率。
参考文献：
［1］黄卫,陈里得.智能运输系统(ITS) 概论［M］.北京:人民交通出版社,1999.
［2］李勇建.供应链上的新元素——企业逆向物流管理实践［M］.北京:人民交通出版社，2003.
［3］周立新,刘琨.智能物流运输系统［J］.上海：同济大学学报,2002(30):829-832.
［4］翦象慧,黄友森,邓子云.基于GIS 的物流运输系统的研究与实现［J］.信息科技,2010(11):84-85.
［5］花杰.基于Google Maps API的烟草种植资源Web GIS开发研究［J］.植物遗传资源学报,2010,11(5):522-526.
