地区大数据中心选址的应用与验证分析研究 计算机专业.docx

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1、目录1.1 选址相关理论分析1.1.1 定量分析方法11.1.2 定性分析方法6第 2 哈密地区大数据中，选址模型研 112.1 大数据中心概述112.2 大数据中心选址的影响因素研究122.3 大数据中心选址评价模型构建132.4 本章小结20第3哈密地区大数据中心选址的应用与验证 213.1 哈密地区与大数据中心选址条件介绍213.2 哈密地区大数据中心选址方案介绍及分析243.3 哈密地区大数据中心选址方案确定263.4 方案结论293.5 本章小结3031第4章结论与展望4.1 结论314.2 展望31参考文献321.1 选址相关理论分析选址分析作为一门应用广泛的技术，多年来，国内外相

2、关专家学者做了大量的研究，也取得了丰硕的成果，一般而言，我们将选址分析方法分成两类：定量分析方法和定性分析方法。1.1.1 定量分析方法数目分析途径通常情况采用描述资金的可量化数学公式来优化目标函数的方位。它的目的通常是尽量减少货物配送过程的总资金。利用调整若干参数和因变值，并对题目完成一系列的预想，它比利用求解模型可以知道解的简单模型更实用。更典型的数目分析途径包括重心法，物流作业量法、启发式算法、线性整数规划等。(1)重心法存在一系列我们可以把它看作制造量和需求位置的地方，每一个地方都有一系列数目的产品要运往贮存场所，以一系列的传送速率判断，或从贮存场所发出。贮存场所在哪里?我们将此点的运

3、输成本比例乘以此点的运输成本比例，再乘以到此点的长度，就可以知道了上面我们所提到的货物相加总和(也就是总传送资金)极小值的点。那就是，MinTC = yViRidiIII/在上述公式里我们可把TC看作是整体运输所需投入的资金把vi看作是i点部分的运输数量把Ri看作是到达i点的运输费率把d看作是仓库至i点的长度通过下面两个公式，能够获得工厂所处方位。它的准确中点数值是_ *RXJdi _ ViRiYidiX=和P = %W4W4II式中 X,Y 位置待定的仓库的坐标Xi,Yi产地和需求地的坐标距离di可以由下式估计得到di = yJ(xi-x)2+ai-yf式中，K我们可以把它看作一项测量因素，

4、把坐标系上的一系列相关因素转换为更普遍的长度测距单位。(2)物流作业量法此途径求解每个收货地点的货物配送周转率，选择一个极小值用来当作最佳的收货地点，计算流程如下：i .调整坐标系。设a为要选择的新场地，b、c、d为新场地的关联方，也就是新场地物资供应点/货物交付点，每个点的坐标值都设置在此点附近。ii .求解新收货地点与关联方之间的长度。a与b的直线长度为：Ab = j(-.)2+(一 一%)2i.新站点与相关方在一系列时间内发生的货物配送业务量Q的统计。ii. 求解新场地的货物配送量L。L = QiDi在上述公式里，我们把Qi看作是新站点和第i个有关站点的业务工作数量;我们把Di看作是新站

5、点和第i个有关站点的长度；我们把n看作是有关站点的个数。iii. 分别求解不一样新站点的业务作业量，在这当中地址的最小数值可看作是最佳的新址。(3)启发式方法若服务体系想在某一部分构建多个销售场所，并从极小值资金或整体长度的角度挑选销售场所的收货地点，那么能够使用启发类型的途径。一家连锁类型的整体企业打算在一个城市开两所超市。这个城市一共有4个部分，即A、B、C以及D,每个区去超市的人数的权重可参考表格2o那么这2所超市需要构建在这4个部分中的哪里？表1各区距离和人数权重区名距离各区人口(千人)人数权重ABCDA02()3()15161.2B2001()121()1.4C1116020201.

6、0D2430120231.1解答:将A部分的人数乘以*A部分的人数权重，再*A部分至其他部分的长度；其他部分依然要求解整体长度的资金，然后将每一列求和，可参考表2。表2整体长度资金场地ABCDA0384576288B2800140168C2203200400D6077593030合计110714631019856由于D部分整体费用856是最少的，因此挑选D部分。将A、B、C每一列中的数值和D列中的相关数值进行对比，如果它们比D部分的对等点数目小，那么保留它们。如果它们比D部分的对等点数目大，那么将原始数值变更成D列中的数，并添加相同的列数。具体可参考表3。表3新建长度资金表场地ABCDA028

7、8288288B1680140168C2203200400D0000合计388608428856因为A部分的整体资金是最小的，所以选择A区域来构建其余一所超市。(4)线性整数规划该类型规划的通常情况类型是：max z =，ctxij j7=1aijxj = bi (z = 1,2,.,m)j=iX0 ( = 1,2,.,71)勺为整数(部分或全部)线性整数通常可以被分为以下3种:倘若全部的因变值均被看作限制整数，那么就把它叫做integer programming;倘若只有若干因变值属于该范畴，那么就把它叫做混合类型的integer programming。该模式下的一种非常规模式为0 -1规

8、划,它的因变值被限制为0或1该类型规划在integer programming中至关重要。与此同时，由于多数实际题目，如赋值题目，土地选择题目，发送产品等题目都能够归因于这样的模式。例：某公司计划在m个地点建厂，可供选择的地点有A,A2Am ,他们的生产能力分别是am,m (假设生产同一产品)。第i个工厂的建设费用为fi(i=L2m),又有n个地点B,B2, . Bn需要销售这种产品,其销量分别为bl.b2bn o从工厂运往销地的单位运费为Cijo试决定应在哪些地方建厂，即满足各地需要，又使总建设费用和总运输费用最省。设：冲代表从工厂i运往销地，的运量（i=L2m、j=12n）,1在A,建厂0

9、不在A,建厂(z = l,2,.,n)模型:minz = c+/=1Z%qy。= 1.2根)j=i bi 0 = 1.2n)/=1/ 0为整数j=0 或 1 (i = 1.2m、j = 1.2n)进行规划求解，得出结果。（5）盈亏平衡点法此途径求出每个收货地点输出的临界点，并以极小值代价方案为最佳的解。比如：一个企业计划从三个预备挑选位置中选择其中一个构建货物配送制造场所。资金可见表4所示，并选择了最佳方位。表4场址成本abc固定费用（元）50000015000002500000可变费用（元/件）10()6040解:令Q为输出。三个站点的整体资金为:Ca,即500000+100Q, Cb,即1

10、500000+60Q, Cc,即 25（）（）000+40Qo得到Ca和Cb相交的点,即Qab;Cb和Cc相交的点,即Qbc;Ca和Cc相交的点，即Qac;Qab、Qbc以及Qac分别是25000件、100000件以及33333件，从下图中可以看出，当Q当Q小于Qab ，即250000的时候，Q场址的资QbQQbc1.1.2定性分析方法定性方式，一般也称作“多准则决策”、“综合要素评估”，是把专家依托经验理论、相关知识进行准确的判定以数值方式代表。按照地址选取时候需要兼顾的各类影响要素（标准），经过系统的定向解析,构建评估因素系统。而且一般采取加权要素评估法、模糊系统评价法、风险式办法、德尔菲

11、方法等评估方式对各类候选方案做出因素评估，从其中选取出对应最佳的方案。（1）加权因素评分法这一办法要兼顾到影响地址选取的每个指标，确认各个指标的重要水平，同时给各个指标得分进行评定。选址主要步骤如下所示：a）将对选址产生影响的各个要素列举出来。b）确认各个影响因子的权值，按照各个指标要素的相对重要水平来确认。c）制订各个要素的评估准则，各个级别给与不一样的分数。d）对各个方案的各个作用因子进行分值评定。e）加权运算各个方案的总体得分，总分愈高则地址愈优。（2）模糊综合评判法这一方法系统考量客观要素（成本因子）与主观要素（非成本因子）对地址选取的作用，其地址选取步骤如下：a）选择确认指标并确认重

12、要程度比例。只要是和成本相关，可以使用货币代表的指标参量归属为客观要素，其它的归属我主观要素，设定主观指标要素关键程度比例是（）（0Wxl）,则客观要素重要程度比例是l-xob）运算客观度量数值。对每个可行性地址率择方式，运靠基客观衡量数值:mnci=cij M0,i= g(1G)z=l此中，Ci：第i地址选取方式的总成本；Cij：第i地址选取方式的第j项成本；Mo,第i地址选取方式的客观衡量值；m：客观要素的项数量；n：地址选取方案的数量。lfJ = 1,，即第i地址选取方法的全部客观指标要素的客观衡量数值总/=1和是1 Oc）确认主观评估比值。对各项主观指标要素，把每个地址选取方法进行两两

13、比较，对应比较好的比例数值定成1,比较差的比例数值则定成0。接着将某个方案的比例除上全部方案所获得比例总和，求算出某一个主观指标要素在某个地址选取方法中的主观评分值，即：sik=wikwiki=此中，Sik：第i地址选取方案比较第K指标的主观评估比例数值；Wik：第i地址选取在第K指标要素当中的比例；,：第K指标要素的总比例数值。d）运算主观衡量数值。确认每个主观指蓝要素的关键性系数，确认方式可以运用上面所述的两两对比方法，接着将每个指标要素主观评估数值和此要素的关键程度系数相乘，然后叠加，获售每个地址选取的主观衡量数值：%”（2）k=此中，Ms. i：第i地址选取的主观衡量数值；Sik：第i地址选取对第k项主观指标要素的评估数值；k第k项主观指标要素的关键性系数；m：主观要素指标的项数。e)综合运算地址衡量数值：Mi=xMsi + (l-x)Mi最后，选取衡量数值最大的地址当作最佳的方案。(3)风险型方法各个候选地址都面对几类可能的状态，已经得知各可能方案产生的几率，同时已经得知各个地址面对