基于复杂高效的多目标多约束条件分区优化计算(计算复杂度为NP-困难),自动生成空间连续的区域,实现均衡人口、工作量、教育资源、医疗资源、绿化资源等的区域规划和选址评估。支持边界平滑、与历史边界匹配、不打破某些现有边界(如社区边界)、锁定部分分区、用户编辑;满足 主客观限制条件和用户意愿;支持What-if 选址分析,评估选址对整个空间网络平衡的影响。同时支持简便易用的人机交互、可配置的报表功能和多个规划方案的可视化评估。与传统的人工试错方法对比,集成优化计算和人机交互的新技术更省时、高效,所产生的规划方案能更好地满足优化目标和各种主客观限制条件。

应用场景:

  • 公共服务设施布局优化
  • 商业地产和门店布局优化
  • 基站、充电桩布局优化
  • 自动划分交通小区(均衡人口、在职人口、地块面积等)
  • 自动划分居住组团
  • 物流配送分单优化
  • 警力配置优化
  • 城管网格优化
  • 服务区优化(销售、维护等)
  • 学区划片(均衡教育资源、就近入学)
  • 其它…

位和在线是以业务用户为中心的自服务一站式空间数据挖掘与优化计算云平台;集成系列机器学习计算、统计模型和交互可视化,实现视觉解析、模式提取、数据降维、关联性分析、平滑计算、自动特征分区、复杂网络分割、分区优化、选址评估等计算应用;适用于智慧城市、城市规划和地理商业智能领域的诸多应用场景。平台支持云端访问(SaaS)、本地部署(On-Premise)和二次开发。

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