【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能零售柜资源优化。尤其是涉及一种基于淘金优化算法的零售柜选址方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、在智能零售柜的选址过程中，传统方法往往依赖于经验和简单的数据分析，难以全面考虑多种因素的影响，从而导致选址不准确或成本过高。现有技术主要面临以下挑战：1. 数据来源复杂且分散，难以全面整合多种数据类型；2. 选址过程缺乏科学的优化算法，难以在全局范围内找到最优方案；3. 缺乏对竞争环境的充分分析，导致选址决策不充分。
技术实现思路
1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供的一种基于淘金优化算法的零售柜选址方法、装置、设备和介质，用于解决现有零售柜选址决策不充分的问题。
2、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于淘金优化算法的零售柜选址方法，所述方法包括：确定目标区域；提取所述目标区域的范围内的选址数据，所述选址数据至少包括人流量数据、公共场所数据、可租赁场地数据及竞品网点数据；根据所述人流量数据得到人流热力图，根据所述共场所数据和可租赁场地数据得到供需网点分布图，根据所述竞品网点数据得到竞争指数；基于所述人流热力图、所述供需网点分布图及所述竞争指数得到若干个潜在选址区域；根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，通过淘金优化算法从若干个所述潜在选址区域得到智能零售柜最优的选址区域。
3、于本专利技术的一实施例中，所述提取所述目标区域的范围内的选址数据后，所述方法还包括：对缺失的所述选址数据采用插值法或均值填充法进行补
4、于本专利技术的一实施例中，所述根据所述人流量数据得到人流热力图，根据所述共场所数据和可租赁场地数据得到供需网点分布图，根据所述竞品网点数据得到竞争指数，包括：基于所述人流量数据使用热力图技术进行可视化处理生成人流热力图；依据所述公共场所数据确定各公共场所是否存在消费需求，将有存在消费需求的公共场所确定为需求网点；依据所述可租赁场地数据得到供给网点，将所述需求网点与所述供给网点中重合位置确定为供需网点分布图；根据所述竞品网点数据得到计算分布密度和销售数据，据以计算竞争指数。
5、于本专利技术的一实施例中，所述基于所述人流热力图、所述供需网点分布图及所述竞争指数得到若干个潜在选址区域，包括：叠加所述人流热力图与所述供需网点分布图得到若干个重叠区域；依据各所述重叠区域对应的人流热力值、公共场所密度、竞争指数进行综合评分；按综合评分从高到低选取若干个所述重叠区域作为潜在选址区域。
6、于本专利技术的一实施例中，所述根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，通过淘金优化算法从若干个所述潜在选址区域得到智能零售柜最优的选址区域，包括：从所述潜在选址区域中选取若干个作为初始选址点，并视为淘金者；根据所述建设成本、运营成本和用户时间成本构建的成本函数计算每个所述选址点的适应度值； 令所述淘金者通过全局搜索和/或局部搜索方式向适应度值更高的选址点移动；所述淘金者移动后，重新计算每个选址点的适应度值，重复上一步骤直至虚拟用户找到适应度值最高的选址点。
7、于本专利技术的一实施例中，所述根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，包括：；其中，x，y表示零售柜的二维空间位置坐标，ctotal(x，y)表示成本函数或总成本，cconstruction(x，y)表示建设成本，coperation((x，y)表示运营成本，cuser(x，y)表示用户时间成本，α、β、γ分别表示权重系数。
8、于本专利技术的一实施例中，所述根据所述建设成本、运营成本和用户时间成本构建的成本函数计算每个所述选址点的适应度值，包括：令所述适应度与所述成本函数成反比，所述适应度表示为：；其中，f(x，y)表示x，y坐标位置的适应度，ctotal(x，y)表示成本函数或总成本。
9、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于淘金优化算法的零售柜选址装置，所述装置包括：确定模块，用于确定目标区域；提取模块，用于提取所述目标区域的范围内的选址数据，所述选址数据至少包括人流量数据、公共场所数据、可租赁场地数据及竞品网点数据；分析模块，用于根据所述人流量数据得到人流热力图，根据所述共场所数据和可租赁场地数据得到供需网点分布图，根据所述竞品网点数据得到竞争指数；选址模块，用于基于所述人流热力图、所述供需网点分布图及所述竞争指数得到若干个潜在选址区域；优化模块，用于根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，通过淘金优化算法从若干个所述潜在选址区域得到智能零售柜最优的选址区域。
10、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种计算机设备，所述设备包括：存储器与处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序实现如上所述的方法。
11、为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
12、如上所述，本专利技术的一种基于淘金优化算法的零售柜选址方法、装置、设备和介质，通过确定目标区域；提取所述目标区域的范围内的选址数据，所述选址数据至少包括人流量数据、公共场所数据、可租赁场地数据及竞品网点数据；根据所述人流量数据得到人流热力图，根据所述共场所数据和可租赁场地数据得到供需网点分布图，根据所述竞品网点数据得到竞争指数；基于所述人流热力图、所述供需网点分布图及所述竞争指数得到若干个潜在选址区域；根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，通过淘金优化算法从若干个所述潜在选址区域得到智能零售柜最优的选址区域。
13、具有以下有益效果：
14、本申请通过收集和分析人人流量数据、公共场所数据、可租赁场地数据及竞品网点数据，结合淘金优化算法，实现零售柜的智能选址，提高了选址方法的科学性和系统性，降低总体成本。
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1.一种基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述提取所述目标区域的范围内的选址数据后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述根据所述人流量数据得到人流热力图，根据所述共场所数据和可租赁场地数据得到供需网点分布图，根据所述竞品网点数据得到竞争指数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述基于所述人流热力图、所述供需网点分布图及所述竞争指数得到若干个潜在选址区域，包括：
5.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，通过淘金优化算法从若干个所述潜在选址区域得到智能零售柜最优的选址区域，包括：
6.根据权利要求1或5所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，包括：
7.根据权利要求6所述
8.一种基于淘金优化算法的零售柜选址装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器与处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序实现如权利要求1-7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述提取所述目标区域的范围内的选址数据后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述根据所述人流量数据得到人流热力图，根据所述共场所数据和可租赁场地数据得到供需网点分布图，根据所述竞品网点数据得到竞争指数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述基于所述人流热力图、所述供需网点分布图及所述竞争指数得到若干个潜在选址区域，包括：
5.根据权利要求1所述的基于淘金优化算法的零售柜选址方法，其特征在于，所述根据建设成本、运营成本和用户时间成本构建成本函数，通过淘金优化算法从若干个所述潜在选...
【专利技术属性】
技术研发人员：李孝田，高扬，张磊，朱改革，李伟，
申请(专利权)人：北京这房行信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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