Disponible con una licencia de Network Analyst.
Resumen
Crea una capa de análisis de red de ubicación y asignación y establece sus propiedades de análisis. Una capa de análisis de ubicación y asignación es útil para elegir una cantidad dada de instalaciones de un conjunto de posibles ubicaciones tal que una demanda se asigne a las instalaciones de manera óptima y eficiente.
Heredado:
Esta es una herramienta obsoleta. Esta función se ha reemplazado por la herramienta Crear capa de análisis de ubicación y asignación.
Uso
Después de crear la capa de análisis con esta herramienta, puede agregarle objetos de análisis de red usando la herramienta Agregar ubicaciones, resolver el análisis usando la herramienta Resolver y guardar los resultados en el disco usando la herramienta Guardar en archivo de capa.
Al utilizar esta herramienta en modelos de geoprocesamiento, si el modelo se ejecuta como herramienta, la capa de análisis de red de salida debe convertirse en parámetro de modelo; de lo contrario, la capa de salida no se agrega al contenido del mapa.
Sintaxis
arcpy.na.MakeLocationAllocationLayer(in_network_dataset, out_network_analysis_layer, impedance_attribute, {loc_alloc_from_to}, {loc_alloc_problem_type}, {number_facilities_to_find}, {impedance_cutoff}, {impedance_transformation}, {impedance_parameter}, {target_market_share}, {accumulate_attribute_name}, {UTurn_policy}, {restriction_attribute_name}, {hierarchy}, {output_path_shape}, {default_capacity}, {time_of_day})| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
in_network_dataset | El dataset de red en el que se realizará el análisis de ubicación y asignación. | Network Dataset Layer |
out_network_analysis_layer | Nombre de la capa de análisis de red de ubicación y asignación que se creará. | String |
impedance_attribute | El atributo de coste que se usará como impedancia en el análisis. | String |
loc_alloc_from_to (Opcional) | Especifica la dirección de viaje entre las instalaciones y los puntos de demanda cuando se calculan los costes de red.
El uso de esta opción puede afectar la asignación de los puntos de demanda a las instalaciones de una red con restricciones unidireccionales y diferentes impedancias basadas en la dirección del viaje. Por ejemplo, una instalación puede estar a una distancia de viaje de 15 minutos desde el punto de demanda hasta la instalación y de sólo 10 minutos desde la instalación hasta el punto de demanda. | String |
loc_alloc_problem_type (Opcional) | El tipo de problema que se resolverá. La elección del tipo de problema depende del tipo de instalación que se está ubicando. Los distintos tipos de instalaciones tienen distintas prioridades y restricciones.
| String |
number_facilities_to_find (Opcional) | Especifica la cantidad de instalaciones que el solucionador debe ubicar. Las instalaciones con un valor FacilityType de Requerido siempre forman parte de la solución cuando hay más instalaciones para buscar que instalaciones requeridas; las instalaciones sobrantes para elegir se seleccionan entre las instalaciones candidatas. Las instalaciones que tengan un FacilityType con el valor de Elegida antes de resolver se tratan como instalaciones candidatas en el momento de la resolución. El valor de parámetro no se tiene en cuenta para el tipo de problema MINIMIZE_FACILITIES debido a que el solucionador determina la cantidad mínima de instalaciones a ubicar para maximizar la cobertura. El valor de parámetro se invalida para el tipo de problema TARGET_MARKET_SHARE debido a que el solucionador busca la cantidad mínima de instalaciones necesarias para capturar la cuota de mercado especificada. | Long |
impedance_cutoff (Opcional) |
Valor límite de impedancia especifica la impedancia máxima con la que se puede asignar un punto de demanda a una instalación. La impedancia máxima se mide mediante la trayectoria de menor coste a lo largo de la red. Si un punto de demanda está fuera de la tolerancia, se deja sin asignar. Esta propiedad se podría utilizar para modelar la distancia máxima que las personas están dispuestas a recorrer para visitar las tiendas, o el tiempo máximo que se permite que tarde un departamento de bomberos en alcanzar cualquier punto de la comunidad. Los puntos de demanda tienen una propiedad Cutoff_[Impedance] que, si se establece, invalida la propiedad Valor límite de impedancia de la capa de análisis. Quizá descubra que en áreas rurales las personas estén dispuestas a recorrer hasta 10 millas para llegar a una instalación, mientras que los urbanitas solo están dispuestos a recorrer 2 millas. Puede modelar este comportamiento estableciendo el valor límite de impedancia de la capa de análisis en 10 y estableciendo el valor Cutoff_Miles de los puntos de demanda en áreas urbanas en 2. | Double |
impedance_transformation (Opcional) | Establece la ecuación para transformar el coste de la red entre instalaciones y puntos de demanda. Esta propiedad, unida al parámetro Impedancia, especifica hasta qué punto influye la impedancia de red entre las instalaciones y los puntos de demanda en la elección de instalaciones por parte del solucionador.
Los puntos de demanda tienen una propiedad ImpedanceTransformation que, si se establece, invalida la propiedad Transformación de impedancia de la capa de análisis. Puede determinar la transformación de impedancia pero debe ser distinta para residentes urbanos y rurales. Puede modelar esto configurando la transformación de impedancia para la capa de análisis para que coincida con la de los residentes rurales y configurando la transformación de impedancia para los puntos de demanda en áreas urbanas para que coincidan con la de las urbanizaciones. | String |
impedance_parameter (Opcional) | Proporciona un valor de parámetro a las ecuaciones especificadas en el parámetro de transformación de impedancia. El valor de parámetro se ignora cuando la transformación de impedancia es de tipo LINEAR. Para las transformaciones de impedancia POWER y EXPONENTIAL, el valor debe ser distinto de cero. Los puntos de demanda tienen una propiedad ImpedanceParameter que, si se establece, invalida la propiedad Parámetro de impedancia de la capa de análisis. Quizá determine que el parámetro de impedancia debe ser diferente para los residentes urbanos y rurales. Puede modelar esto configurando la transformación de impedancia para la capa de análisis para que coincida con la de los residentes rurales y configurando la transformación de impedancia para los puntos de demanda en áreas urbanas para que coincidan con la de las urbanizaciones. | Double |
target_market_share (Opcional) | Le permite especificar la cuota de mercado objetivo en porcentaje que desea solucionar cuando el parámetro Tipo de problema de ubicación y asignación está configurado como TARGET_MARKET_SHARE. Es el porcentaje del peso de demanda total que desea que capturen las instalaciones de solución. El solucionador elige la cantidad mínima de instalaciones necesarias para capturar la cuota de mercado objetivo especificada por este valor numérico. | Double |
accumulate_attribute_name [accumulate_attribute_name,...] (Opcional) | Lista de los atributos de coste que se acumularán durante el análisis. Estos atributos de acumulación solo se utilizan como referencia; el solucionador solo utiliza los atributos de coste especificados por el parámetro Atributo de impedancia para calcular la ruta. Para cada atributo de coste acumulado, se agrega una propiedad Total_[Impedancia] a las rutas generadas por el solucionador. | String |
UTurn_policy (Opcional) | Especifica la política de cambio de sentido que se usará en los cruces. Permitir cambios de sentido implica que el solucionador puede dar la vuelta en un cruce y regresar por la misma calle. Debido a que los cruces representan intersecciones de calles y callejones sin salida, distintos vehículos pueden dar la vuelta en algunos cruces, pero no en otros; depende de si el cruce representa una intersección o un callejón sin salida. Para dar cabida a esta situación, el parámetro de la política de cambios de sentido se especifica implícitamente por la cantidad de ejes que se conectan en el cruce, lo que se conoce como valencia de cruce. Los valores aceptables para este parámetro se enumeran a continuación; cada uno seguido de una descripción de su significado en términos de valencia de cruce.
Sugerencia:Si necesita una política de cambios de sentido definida de forma más precisa, plantéese agregar un evaluador de retraso de giro global a un atributo de coste de red, o bien ajuste su configuración si existe, y preste especial atención a la configuración de los giros inversos. También puede definir la propiedad CurbApproach de sus ubicaciones de red. | String |
restriction_attribute_name [restriction_attribute_name,...] (Opcional) | Lista de atributos de restricción que se aplicarán durante el análisis. | String |
hierarchy (Opcional) |
El parámetro no se utiliza si no se definen atributos de jerarquía en el dataset de red utilizado para realizar el análisis. | Boolean |
output_path_shape (Opcional) |
| String |
default_capacity (Opcional) | Especifica la capacidad predeterminada de las instalaciones cuando el parámetro loc_alloc_problem_type se establece en MAXIMIZE_CAPACITATED_COVERAGE. Este parámetro se ignora para todos los demás tipos de problema. Las instalaciones tienen una propiedad Capacidad, que, si se establece un valor no nulo, invalida el parámetro default_capacity para ese servicio. | Double |
time_of_day (Opcional) | Indica la hora y fecha de la salida. La hora de la salida puede ser de las instalaciones o de los puntos de demanda, dependiendo de si el viaje es desde la demanda a la instalación o desde instalación a la demanda. Si eligió un atributo de impedancia con base en el tráfico, la solución se generará dadas las condiciones de tráfico dinámicas a la hora del día que se especifica a continuación. Una fecha y hora se puede especificar como 14/5/2012 10:30 a.m. En lugar de usar una fecha determinada, también se puede especificar un día de la semana utilizando las siguientes fechas:
| Date |
Salida derivada
| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
| output_layer | La capa de análisis de red recién creada. | Capa de Network Analyst |
Muestra de código
Ejecutar la herramienta utilizando solo los parámetros requeridos.
network = "C:/Data/SanFrancisco.gdb/Transportation/Streets_ND"
arcpy.na.MakeLocationAllocationLayer(network, "StoreLocations", "TravelTime")Ejecutar la herramienta utilizando todos los parámetros.
network = "C:/Data/SanFrancisco.gdb/Transportation/Streets_ND"
arcpy.na.MakeLocationAllocationLayer(network, "NewStores", "TravelTime",
"DEMAND_TO_FACILITY", "MAXIMIZE_ATTENDANCE",
3, 5, "POWER", 2, "",
["TravelTime", "Meters"], "ALLOW_UTURNS",
["Oneway"], "NO_HIERARCHY",
"STRAIGHT_LINES", "", "9 AM")En la siguiente secuencia independiente de comandos de Python se muestra cómo utilizar la herramienta MakeLocationAllocationLayer para elegir las ubicaciones de tienda que generarían la mayor cantidad de negocio para una cadena de tiendas.
# Name: MakeLocationAllocationLayer_Workflow.py
# Description: Choose the store locations that would generate the most business
# for a retail chain. For this scenario we will perform the
# location-Allocation analysis using maximize attendance problem
# type.
# Requirements: Network Analyst Extension
#Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
import os
try:
#Set environment settings
output_dir = "C:/Data"
#The NA layer's data will be saved to the workspace specified here
env.workspace = os.path.join(output_dir, "Output.gdb")
env.overwriteOutput = True
#Set local variables
input_gdb = "C:/Data/SanFrancisco.gdb"
network = os.path.join(input_gdb, "Transportation", "Streets_ND")
layer_name = "NewStoreLocations"
impedance = "TravelTime"
facilities = os.path.join(input_gdb, "Analysis", "CandidateStores")
required_facility = os.path.join(input_gdb, "Analysis", "ExistingStore")
demand_points = os.path.join(input_gdb, "Analysis", "TractCentroids")
output_layer_file = os.path.join(output_dir, layer_name + ".lyrx")
#Create a new location-allocation layer. In this case the demand travels to
#the facility. We wish to find 3 potential store locations out of all the
#candidate store locations using the maximize attendance model.
result_object = arcpy.na.MakeLocationAllocationLayer(network, layer_name,
impedance,
"DEMAND_TO_FACILITY",
"MAXIMIZE_ATTENDANCE", 3,
5, "LINEAR")
#Get the layer object from the result object. The location-allocation layer
#can now be referenced using the layer object.
layer_object = result_object.getOutput(0)
#Get the names of all the sublayers within the location-allocation layer.
sublayer_names = arcpy.na.GetNAClassNames(layer_object)
#Stores the layer names that we will use later
facilities_layer_name = sublayer_names["Facilities"]
demand_points_layer_name = sublayer_names["DemandPoints"]
#Load the candidate store locations as facilities using default search
#tolerance and field mappings.
arcpy.na.AddLocations(layer_object, facilities_layer_name, facilities, "",
"", exclude_restricted_elements = "EXCLUDE")
#Load the existing store location as the required facility. Use the field
#mappings to set the facility type to requried. We need to append this
#required facility to existing facilities.
field_mappings = arcpy.na.NAClassFieldMappings(layer_object,
facilities_layer_name)
field_mappings["FacilityType"].defaultValue = 1
arcpy.na.AddLocations(layer_object, facilities_layer_name,
required_facility, field_mappings, "",
append="APPEND",
exclude_restricted_elements="EXCLUDE")
#Load the tract centroids as demand points using default search tolerance
#Use the field mappings to map the Weight property from POP2000 field.
demand_field_mappings = arcpy.na.NAClassFieldMappings(layer_object,
demand_points_layer_name)
demand_field_mappings["Weight"].mappedFieldName = "POP2000"
arcpy.na.AddLocations(layer_object, demand_points_layer_name, demand_points,
demand_field_mappings, "",
exclude_restricted_elements="EXCLUDE")
#Solve the location-allocation layer
arcpy.na.Solve(layer_object)
#Save the solved location-allocation layer as a layer file on disk
layer_object.saveACopy(output_layer_file)
print("Script completed successfully")
except Exception as e:
# If an error occurred, print line number and error message
import traceback, sys
tb = sys.exc_info()[2]
print("An error occurred on line %i" % tb.tb_lineno)
print(str(e))Entornos
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