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1、第3 5 卷第6 期2 0 0 5 年1 1 月吉林大学学报(工学版)J 0 u r n a lo fJ i l i nU n i v e r s i y(E n 矛n e e r i n ga f l d I e c h n o l o g)E d i t j 伽)V 0 1 3 5N o 6N o v 2 0 D 5文章编号：1 6 7 1 5 4 9 7(2 0 0 5)0 6 一0 6 4 1 0 5基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统王云鹏，王占中，鹿应荣，钱小小(吉林大学交通学院，长春1 3 0 0 2 2)摘要：为解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求
2、的问题，结合数据仓库的特征和决策支持系统的要求，提出了基于数据仓库的多式联运决策支持系统结构。该系统包括三个层次：模型库系统和数据库系统组成的基础层、数据仓库组成的加工层以及联机分析处理(0 L A P)、专家系统和数据挖掘等组成的应用层，可以实现定性与定量相结合的物流决策支持。为提高多式联运物流企业决策效率和实现物流系统的协调运作提供了有效手段。关键词：交通运输工程；数据仓库；多式联运；物流决策支持系统中图分类号：U 6 9 5文献标识码：AL o g i s t i c sD e c i s i o nS u p p o r tS y s t e mf o rM l l l t i m o
3、 d a lT r a n s p o r t a t i o nB a s e do nD a t aW a r e h o u s eW A N GY u n p e n g，W A N GZ h a n-z h o n g，L UY i n g r o n g，Q I A NX i a o x i a o(c o f 姆e 矿，印D 砌砌n，胁昕龇瑙毋，舻 帆1 3 0 0 2 2，c 讹)A b s t r a c t：A l o n gw i t hv i o l e n ti n c r e a s eo fb u s i n e S so p e r a t i o nd a t
4、 ac 印a c i t y，t r a d i t i o n a ll o 舀s t i c sd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m(L D S S)i sh a r dt om e e tw i t ht l l ec o r p o r a t i o nr e q u i r e m e n t T os o l V et l l i sp r o b l e m，t l l ef r 锄eo fL D S Sf o rm u l t i m o d a lt r a n s p o r t a t i o nb a s e do nd a
5、t aw a r e h o u s e(【)W)w 鹊p u tf o 州a r db yc o m b i n i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c so fD W w i t l lt h er e q u i r e m e n t so fd e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m T h ef r a m eo ft h ep r o p o s e ds y s t e mc o n 8 i s t so ft h r e el a y e r s，f o u n d a t i o nl a y e rc
6、 o m p o s e do fm o d e lb a s es y s t e ma n dd a t a b a s es y s t e m，p r o c e s s i n gl a y e rc o m p o s e do fd a t a r b a s ew a r e h o u s e，a I l da p p l i c a t i o nl a y e rc o m p o s e do fo n l i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s(O I A P)，e x p e ns y s t e ma I l dd a t am
7、 i n i n g T h i ss y s t e mc a nb ea p p l i e df o rq u a n t i t a t i v ea n dq u a l i t a t i V el o g i s t i c sd e c i s i o n m d k i n gs u p p o r t I tp r o v i d e se f 艳c t i v em e a s u r e st or e a l i z eh 锄o n i o u so p e r a t i o no fl o 舀s t i c ss y s t e ma n dt os t r e
8、n 群h e nt l l ee f c t i v e n e s sf o rl o g i s t i c se n t e 印r i s e sd e c i s i o n m a k i n g 1 妯y r o r l l s：t r a n s p o r t a t i o ne n g i n e e r i n g；d a t aw a r e h o u s e(D W)；m u l t i m o d a lt r a n s p o r t a t i o n；l o g i s t i c sd e c i s i o ns u p p o r ts y s t
9、e m(L D S S)o 引言警要熏篙黧鬈黻裟蔷主多式联运系统13 有人类活动的参与，可控度多式联运的信息化，必须建立高效的多式联运决收稿日期：2 0 0 5 J 0 7 旬8 基金项目：“十五”国家科技攻关计划项目(2 0 0 4 B A 2 0 5 A 2 9)；吉林省科技发展计划项目(2 0 0 4 0 5 2 8)作者简介：王云鹏(1 9 6 6 一)，男，教授，博士生导师研究方向：交通环境与系统资源优化E m a i l：w a n g y u n p e n g j l u e d u c n 万方数据6 4 2 吉林大学学报(工学版)第3 5 卷策支持系统。传统的物流决策支持系
10、统(L D S S)旧3 1 缺乏丰富的数据资源以及没有统一、优质、高效的数据作为决策分析的基础，单一的常规数据库技术远远满足不了海量和多源的多式联运空间数据融合、集成、交互和信息提取。为此，作者提出了一种基于数据仓库的多式联运物流决策支持的体系结构。1基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统结构基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统结构如图1 所示。它包含3 个层次：基础层由模圈囤圈船二二二工二二二二二工二二二二二二】二二：图1 基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统的结构_ i g 1F 咖eo f L D S Sf o rm u l t i m o d a lt m n s p o r t
11、 a t i o nb 蹴do nD W加工层基础层型库系统和数据库系统组成，是多式联运决策支持的基础，能为决策问题提供定量分析的辅助决策信息；加工层主要是指数据仓库系统，通过数据仓库集成多式联运企业信息孤岛的数据，然后从数据仓库中提取综合数据和信息，这些数据和信息反映了大量数据的内在本质；应用层包括联机分析处理(0 L A P)、专家系统和数据挖掘等，数据挖掘从数据库和数据仓库中挖掘知识，并将其放人知识库，由进行知识推理的专家系统进行定性与定量相结合的分析来完成辅助决策。2 多式联运决策支持系统各功能模块分析2 1多式联运数据采集多式联运数据采集系统将运输企业、货主企业、监管部门等相互联结起
12、来，通过数据采集器将相应的数据存人数据库，作为数据仓库抽取数据的数据源，其结构如图2 所示。2 2 模型库系统多式联运物流决策系统模型库Ho 主要包含预测模型、统计模型、仿真模型、网络模型、运输模型、库存模型、仓库模型以及多式联运综合物流模型，如图3 所示。多式联运物流模型库为物流决策提供依据，主要解决路径选择、方式选择、库存选择、流程选择、统计分析等问题。在确认和评价物流行为时起重要作用，达成复杂的管理目标。成功地联结相关的物流活动以及整合整个多式联运物流系统，物流模型变得十分有效。2 3 数据仓库系统数据仓库系统是多式联运决策支持系统的核图2多式联运数据采集结构图n g 2D a t a
13、舵q u i s i 6 0 fm l l l t 蚰o d a lt r a 邶p o r t a 廿o n 万方数据第6 期王云鹏，等：基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统6 4 3 多图3多式联运物流决策系统模型库n g 3M o d e I so fL D S Sf o rm I l l t i m o d a It r a n s p o r t 觚O n心，主要由数据仓库、数据仓库管理系统、数据仓库分析和应用三部分组成，如图4 所示。数据仓库是整个系统信息挖掘的基础。数据仓库管理系统负责对整个系统的管理。数据仓库分析以多维数据的O L A P 分析工具、数据挖掘工具为代表，使数据
14、仓库发挥支持决策分析作用。数据仓库的使用会大大提高多式联运决策支持系统的效率。多式联运数据仓库中按主题集成的数据为多式联运决策支持系统提供了有效的数据平台。而且为访问和综合数据提供了集成基础，增强了决策分析的速度。多式联运数据仓库多维数据组织方式采用星型雪花模式。图5 表示出基于事实表和维表的多式联运货运多维模型，包括多式联运货运事实表和6 个维表：时间维、货物维、经营人维、联运信息维、收货人维、发货人维。其中时间、货物、经营经营人维表!营人主属性；称 系方式f 业地：理处编码：理处名称多式联运事实表时间主属性经营人主属性货物主属性联运信息主属性输费用输时间图4多式联运数据仓库系统结构F i
15、g 4D W m p 碱t i o no f 蛐l l t i l o d a lt 聃璐p o r t a t i o n货物维表货物主属性货物品名货物质量体积件数包装收货人属性发货人属性联运信息维表联运信息主属性联运提单号联运合同编号联运方式联运路线收货人维表收货人主属性收货人名称地址联系方式发货人维表发货人主属性发货人名称地址联系方式图5 多式联运星型雪花模型F i g 5S t a r-轴o wm o d e lo fm l l I 廿m o d a lt 啪s p o r t a t i 伽人、联运信息维度采用星型架构；收货人、发货人维度采用雪花架构。2 4 多式联运联机分析处理(M
16、 T O L A P)和数据挖掘针对特定的多式联运物流问题，M T O L A P 能够对不同数据集合从不同角度切割后进行分析。M T O L A P 通常采用切片、切块、钻取、旋转等基本动作分析处理多维数据。7J。通过与模型库中的模型、方法有效地结合，将会极大地提高M T O L A P的分析能力。M T O L A P 侧重于与用户的交互、快速响应及提供数据的多维视图，而数据挖掘则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息，从数据仓库中挖掘知识，并将其放人知识库。其分析结果可以为数据挖掘提供分析信息作为挖掘的依据，数淼 万方数据6 4 4 吉林大学学报(工学版)第3 5 卷据挖掘可以拓展M
17、T O L A P 分析的深度，可以发现M T O L A P 不能发现的更为复杂细致的物流决策信息。2 5 专家系统专家系统以知识推理形式解决定性问题，充分做到定性分析与定量分析的有机结合，使得解决多式联运实际问题的能力有较大提高，能解决的实际范围扩大很多，明显体现出整个多式联运物流决策支持系统智能的特性。由于模型仅仅是在某种假定下对多式联运现实物流问题进行抽象描述，使得模型与实际问题产生“实用性的差距”。而知识库是为物流决策者提供解决动态和复杂物流问题的智能工具，具有解释、学习、精炼解决问题的方法的特性，可提高决策支持系统的灵活性和交互性。集中管理决策问题领域的知识(规则和事实)，包括知识
18、的获取、表达、管理等旧j。通过对模型库和知识库的连接(图6)，消除了差距的存在，有机地结合了定性与定量的决策支持，使多式联运物流管理者能应付不断变化的物流环境。图6 知识库与模型库的连接n g 6Al i n k a g eo fl【n o w l e d 辨b a 辩t 0m o d db a 鼬3多式联运联机分析处理的实现作者将多式联运货运站数据集市作为联机分析的对象，首先利用M sS Q L S e v e r 2 0 0 0 建立多维数据集(见图7)，通过O D B C 数据元管理器为创建多维数据集建立相应的数据源，并在M i c r o s o f ta n a l y s i s
19、设置其与所建数据源间的连接。利用多维数据集向导创建多维数据集，采用星型模式，其中事实表为C F s，4 个维度为t i m e、c a 鼍g o、o w n e r、c o n t a i n e r o利用建立的多维数据集进行0 L A P 分析，从不同维度、不同级别层次上对数据作相应的切片图7多式联运货运站多维数据集F i g 7C u b eo f C F S分析。表1 描述了2 0 0 3 年与2 0 0 4 年前4 个月的堆存量，表2 描述了两年间4 个月内堆存量的比较。通过对数据的挖掘进行各种统计和分析，利用货主、货物、时间分布图分析货主的货运需求周期。通过分析货主货运量比例(见图
20、8)，可以确定大客户，从而针对大客户需求制定相应的决策方案。通过分析堆场集装箱拼箱比例，可以合理安排拼箱器材。图9 描述的是堆场某一段时间拼箱的比例。图8 各货主货运量比例F i 昏8R a 廿oo f f r e i 曲tv o l 岫ef o r c hO w n e ro fc 盯g O图9 集装箱拼箱比例n g 9L m n gp r o p o r t i o no fc o n t a i m r 万方数据第6 期王云鹏，等：基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统6 4 5 表12 加3 年和2 0 们年4 个月份的堆存量T a b l e1s t o r a g eq 帆n t
21、i t i e so ff o u r 删1 I t h s参考文献：i I I2 0 0 3y e a r 柚d2 0 叫y 明r2 0 0 3 年2 0 0 4 年客户M 1M 2M 3M 4M lM 2M 3M 4中远3 1 3 1 02 8 4 2 03 5 1 5 03 7 5 2 03 5 1 2 03 1 2 0 0 3 8 1 3 04 1 2 l O其他1 8 3 8 8 1 5 9 8 6 1 8 1 0 7 1 9 3 2 8 1 7 8 2 5 1 6 2 0 1 1 9 0 0 02 0 1 0 0总计4 9 6 9 84 4 4 0 65 3 2 5 75 6 8
22、4 85 2 9 4 54 7 4 0 1 5 7 1 3 06 1 3 1 0表22 3 年和2 0 0 4 年4 个月份堆存量的比较T a M e2T h e n t r 嬲to fs t o m g eq 岫n t i t i e so ff o u rm o n t h si n2 0 0 3y e a ra n d2 0 0 4y e a rM l凇M 3M 4客户2 0 0 32 0 0 42 0 0 32 0 0 42 0 0 32 0 0 42 0 0 32 0 0 4中远3 1 3 1 03 5 1 2 02 8 4 2 03 1 2 0 03 5 1 5 03 8 1 3
23、03 7 5 2 04 1 2 1 0其他1 8 3 8 8 1 7 8 2 5 1 5 9 8 6 1 6 2 0 1 1 8 1 0 7 1 9 0 0 0 1 9 3 2 82 0 1 0 0总计4 9 6 9 85 2 9 4 54 4 4 0 64 7 4 0 15 3 2 5 75 7 1 3 05 6 8 4 86 1 3 1 04 结束语作者提出的多式联运物流决策支持系统结构集成了数据仓库、数据挖掘和M T O L A P 等信息技术，强化了系统的智能性，通过数据仓库集成相互分离的、甚至全异的系统数据，可提供更可靠的决策信息。然而数据仓库技术在我国的研究和应用尚处于起步阶段，提
24、出的基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统的体系结构只是对此类系统的一种探索。建立一个基于数据仓库的多式联运物流决策支持系统还需要更多的理论支持和实践经验。1 杨志刚国际集装箱多式联运实务与法规 M 北京：人民交通出版社，2 0 0 1 2 汤银英，况漠L D s s 的研究 J 物流技术，2 0 0 3，1 2 5(2)：2 0 2 2 7 r A N GY i n-y i n g，K U A N GM o S t u d yo nI m 西s t i c 8D e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m J L o g i s t i c sT e c h
25、n o l o g y，2 0 0 3，1 2 5(2)：2 0 2 2 3 I N M O NwH 数据仓库(第二版)M 王志海译北京：机械工业出版社，2 0 0 0 4 M I NH o k e y，E O MBS e 锄A nI n t e g r a t e dD e c i s i o nS u p-p o r ts y s t e mf b rG l o b a lh 百s t i c s J I n t e m a t i o n a lJ o 廿n a l o fP h y s i c a lD i s t r i b u t i o n&L o 西s t i c sM a n
26、 a g e m e n t，1 9 9 4，2 4(1)：2 9 3 9 5 王珊数据仓库技术与联机分析处理 M 北京：科学出版社，1 9 9 8 6 陈德良，雷定猷铁路客货营销决策支持系统 J 交通运输工程学报，2 0 0 3，3(4)：8 2 8 4 C H E ND e l i a n g，L E ID i n g y o u D e c i s i o nS u p p o r tS y s-t e m0 fR a i l w a yP a s s e n g e r-g o o d sM a r k e t i n g J J a 呦a lo fT r 辐ca n dT r 趴s
27、p o r t a t i o nE n 舀n e e r i n g，2 0 0 3，3(4)：8 2 8 4 7 黄毅数据挖掘技术在物流决策系统中的应用 J 广州航海高等专科学校学报，2 0 0 3，2 1(2)：4 4 4 6 H U A N GY i D a t aM i n i n g7 r e c h n i q u eA p p l y i n gt oD e v e l o p i I l gM o d e mk 舀s t i c sD e c i s i o nS y s t e m J J o 岫a lo fG u a I l g z h o uM a r i 妇l eC o e g e，2 0 0 3，2 1(2)：4 4 4 6 8 陈文伟决策支持系统及其开发(第二版)M 北京：清华大学出版社，2 0 0 0(责任编辑陈永杰)万方数据