本发明涉及巡检工单分派技术领域，具体地说，是涉及一种基于kmeans聚类的巡检工单主动分派方法。
背景技术：
许多诸如pos机具、电动汽车充电机、atm机等社会公共设备存在数量大、分布不均衡、信息不可知等特点。鉴于此，投放机构须要对这些投放的社会公共设备进行主动巡检。在主动巡检的过程中，面对这些社会公共设备分布不均衡、信息不可知的特点，巡检工单的分派显得无的放矢；另一方面，作为社会公共设备的巡检人员，每日接到的巡检工单是否能够帮助自己以最高的效率完成，或者工单上的地址等信息是否存在内在的联系也不可知。
因此，对于巡检工单的分派，如何做到合理的规划和布局，从而系统地提高巡检工单分派效率；对于工单巡检人员所接到的工单是否能够做到合理部署巡检路线，提升巡检效率是主动工单分派过程中急需解决的问题。同时，由于工单分派本身具有方案的多样性，传统工单分派方法很难通过客观依据进行工单分派方案的合理优化，显得分派效率比较低下。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于kmeans聚类的巡检工单主动分派方法，以解决传统工单分派方法很难通过客观依据进行工单分派方案的合理优化，显得分派效率比较低下的问题。
为了解决上述问题，本发明提供如下技术方案：
一种基于kmeans聚类的巡检工单主动分派方法包括的步骤如下：
(a)将所有待巡检工单的地址集合成集合d；
(b)对确定可执行任务的工单巡检人员进行编号，然后采用kmeans聚类方法，将步骤(a)中集合d分为k类，分别表示为s1,s2,l,sk，其中，k为可执行任务的工单巡检人员的编号；
(c)根据步骤(a)和(b)计算1至k类地址的质心z1,z2,l,zk；
(d)根据步骤(a)至(c)计算待巡检工单的地址xi到第j个质心的距离dicij，将待巡检工单的地址xi归到距离它最近的那个质心，dicmini代表最近距离；
(e)根据步骤(a)至(d)将待巡检工单i分派至其所属质心的类，然后将该类分派到对应的工单巡检人员，重复步骤(d)和(c)将n个待巡检工单全部分派。
具体地，步骤(a)中集合d表示为：d＝{(x1,y1),(x2,y2),l,(xn,yn)}，式中n为需要被分派的待巡检工单的个数，其中，(xi,yi)为待巡检工单i的地址，i＝1,2,…,n。
具体地，步骤(a)的实现过程为：调用电子地图接口，将所有待巡检工单的地址信息转化为经纬度坐标，从而生成poi信息，用经纬度坐标表示待巡检工单的地址。
具体地，步骤(c)中质心zj是对应第j个聚类中所有的待巡检工单的地址的算数平均数，其公式为：
其中，mj为第j个聚类的待巡检工单的地址数量，由kmeans聚类方法计算得出；(xj_p,yj_p)为第j个聚类的待巡检工单的第p个地址，从步骤(a)中集合d中获得；j＝1,2,3…k；将质心zj的坐标表示为(x′j,y′j)。
具体地，步骤(d)中dicij和dicmini的计算公式如下：
dicmini＝min(dici1,dici2,l,dicik)。
具体地，步骤(e)的具体过程为：dicmini对应的聚类编号为c，c∈(1,2,l,k)，待巡检工单i归为第c类，由第c个工单巡检人员负责巡检，重复步骤(d)和(c)将n个待巡检工单全部分派。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明基于kmeans聚类的巡检工单主动分派方法，采用kmeans聚类方法快速有效地进行待巡检工单的智能化分类，然后将待巡检工单距离质心的距离作为该待巡检工单应该归为哪一类的评判指标，从而根据类内凝聚度的度量，进行待巡检工单分派方案的指定，让待巡检工单分派有的放矢，因而为工作巡检人员提供了一种活动范围较小的工单分配方案，提高设备工单巡检人员的巡检效率。
附图说明
图1是本发明的一种具体实施方式流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
如图1所示，本发明基于kmeans聚类的巡检工单主动分派方法包括以下步骤：
步骤s1：生成地址集合d
所有待巡检工单的地址构成集合d，d＝{(x1,y1),(x2,y2),l,(xn,yn)}，n为需要被分派的待巡检工单的个数，其中，(xi,yi)为待巡检工单i的地址，i＝1,2,…,n。
在本实施例中，调用百度地图接口，将所有待巡检工单的地址信息转化为经纬度坐标，从而生成poi(pointofinterest)信息，以此，通过经度和纬度来描述待巡检工单的地址，即待巡检工单i的地址(xi,yi)中，xi为经度坐标，yi为维度坐标。
在本实施例中，将本发明应用于中国四川成都的pos机具巡检工作的工单分派中，其中，待分派的待巡检工单数为2068单，即n＝2068，调用百度地图接口，将2068单待巡检的pos机具工单地址信息转化为经纬度坐标，该坐标为二维向量。
步骤s2：kmeans聚类为k类地址
确定可执行任务的工单巡检人员人数，并对其进行编号，然后，采用kmeans聚类方法，将集合d中待巡检工单的地址分成k类即s1,s2,l,sk，其中，k为可执行任务的工单巡检人员人数。
在本实施例中，确定可执行pos机具巡检任务的工单巡检人员人数为21人即k＝21，并对其进行编号，然后，采用kmeans聚类方法，将集合d中待巡检工单的地址分成21类即s1,s2,l,s21。
步骤s3：计算k类地址的质心
计算k类待巡检工单的地址的质心z1,z2,l,zk，则质心zj是对应第j个聚类中所有的待巡检工单的地址的算数平均数，其公式为：
其中，其中，mj为第j个聚类的待巡检工单的地址数量，由kmeans聚类方法计算得出；(xj_p,yj_p)为第j个聚类的待巡检工单的第p个地址，从步骤(a)中集合d中获得；j＝1,2,3…k；将质心zj的坐标表示为(x′j,y′j)。
在本实施例中，计算21类待巡检工单的地址信息中的质心z1,z2,l,z21。
步骤s4：将待巡检工单的地址xi归到距离它最近的那个质心
利用平面坐标的距离公式，计算待巡检工单的地址xi到第j个质心的距离为dicij，将待巡检工单的地址xi归到距离它最近的那个质心，dicmini代表最近距离，则公式如下：
dicmini＝min(dici1,dici2,l,dicik)。
在本实施例中，利用平面坐标的距离公式，计算各待巡检工单的地址的坐标到21个质心间的距离，将待巡检工单的地址xi归到距离它最近的那个质心。
步骤s5：将待巡检工单i分派所属质心的一个类，分派到该类的工单巡检人员
dicmini对应的聚类编号为c，c∈(1,2,l,k)，待巡检工单i归为第c类，由第c个工单巡检人员负责巡检，这样，按照步骤(4)、(5)的方法，将n个待巡检工单全部分派。
在本实施例中，按照上述方法将2068个待巡检pos机具工单全部分派完成。
实验比较，在未使用本发明时，pos机具待巡检工单的地址存在数量大，分布不均衡，信息不可知等特点。在主动巡检方案设计过程中，工单分派人员根本不可能认为找到一种较理想的方案。
与未使用本发明时对比，使用本发明后，对于待巡检工单的分派，做到了合理的规划和布局，从而提高了巡检工单分派效率，同时，对于工单巡检人员所接到的工单能够做到合理部署巡检路线，提升了巡检效率。
按照上述实施例，便可很好地实现本发明。值得说明的是，基于上述结构设计的前提下，为解决同样的技术问题，即使在本发明上做出的一些无实质性的改动或润色，所采用的技术方案的实质仍然与本发明一样，故其也应当在本发明的保护范围内。