ロケーション-アロケーション レイヤーの作成 (Make Location-Allocation Layer) (Network Analyst)

Network Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

ロケーション アロケーション ネットワーク解析レイヤーを作成し、解析プロパティを設定します。ロケーション アロケーション解析レイヤーは、複数の候補地から指定した数の施設を選択し、需要を施設に最適で効率的な方法で割り当てられるようにします。

レガシー:

このツールは非推奨ツールです。この機能は、[ロケーション-アロケーション解析レイヤーの作成 (Make Location-Allocation Analysis Layer)] ツールに置き換えられています。

使用法

  • このツールで解析レイヤーを作成した後は、[ロケーションの追加 (Add Locations)] ツールを使用して解析レイヤーにネットワーク解析オブジェクトを追加し、[解析の実行 (Solve)] ツールを使用して解析を実行し、[レイヤー ファイルの保存 (Save To Layer File)] ツールを使用して結果をディスクに保存することができます。

  • このツールをジオプロセシング モデルに使用するときは、モデルをツールとして動作させる場合、出力ネットワーク解析レイヤーにモデル パラメーターを作成する必要があります。そうしないと、出力レイヤーはマップのコンテンツに追加されません。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力ネットワーク データセット

ロケーション アロケーション解析が実行されるネットワーク データセット。

Network Dataset Layer
出力レイヤー名

作成するロケーション アロケーション ネットワーク解析レイヤーの名前。

String
インピーダンス属性

解析でインピーダンスとして使用されるコスト属性。

String
移動方向
(オプション)

ネットワーク コストを計算するときに施設と需要地点間で移動する方向を指定します。

このオプションを使用することで、移動する方向に基づいた一方通行規制およびさまざまなインピーダンスを考慮した、ネットワーク上の施設への需要地点の割り当てが行われるようになります。たとえば、需要地点から施設への移動時間は 15 分であっても、施設から需要地点への移動時間は 10 分である場合があります。

  • 施設から需要地点へ移動する方向は施設から需要地点の方向になります。消防署の場合、消防署から緊急事態の場所まで移動する時間が重視されるため、通常はこの設定が使用されます。
  • 需要地点から施設へ移動する方向は需要地点から施設の方向になります。小売店の場合、買物客が小売店に到達するまでの時間が重視されるため、通常はこの設定が使用されます。
String
ロケーション-アロケーション解析タイプ
(オプション)

実行する解析タイプ。解析タイプは配置されている施設の種類に応じて選択します。それは施設の種類によって、優先事項と制約が異なるからです。

  • インピーダンスの最小化このオプションでは倉庫のロケーション解析を実行します。加重インピーダンス (そのロケーションにおける需要と最寄り施設へのインピーダンスの掛け算) の合計値を最小になるように、複数の施設を選択します。この解析タイプは P 中央値解析としてよく知られています。
  • カバーエリアの最大化このオプションでは消防署のロケーション解析を実行します。すべての需要、あるいは需要の最大量が指定したインピーダンスの閾値に収まるように施設を選択します。
  • カバー容量の最大化このオプションでは、施設の容量に制限がある場合のロケーション解析を実行します。すべての需要または需要の最大量を、いずれの施設でも容量を超えることなく提供できるように施設が選択されます。容量の制限を満たすだけでなく、加重インピーダンス (施設に割り当てられた需要に、施設との間のインピーダンスを掛けた値) の合計値が最小になるように施設が選択されます。
  • 施設数の最小化このオプションでは消防署のロケーション解析を実行します。すべての需要、あるいは需要の最大量を指定したインピーダンスの閾値に収めるのに必要な最小数の施設を選択します。
  • アテンダンスの最大化このオプションでは、近傍店舗のロケーション解析を実行します。各店舗には近傍の需要が割り当てられますが、割り当てられる需要値の比率は距離の増加に伴い低下します。割り当てられた需要の合計が最大になるように複数の施設が選択されます。選択された施設は、指定されたインピーダンスの閾値より遠い位置にある需要には影響を受けません。
  • 市場シェアの最大化このオプションでは競合施設のロケーション解析を実行します。競合施設に対して市場シェアを最大化する施設を選択します。各施設に割り当てられた需要比率の決定には、重力モデルの概念が使用されます。割り当てられた需要の合計が最大になるように複数の施設が選択されます。
  • 目標市場シェアこのオプションでは競合施設のロケーション解析を実行します。競合施設に対して指定された目標市場シェアを満たすように施設を選択します。各施設に割り当てられた需要比率の決定には、重力モデルの概念が使用されます。指定された目標市場シェアを満たすために必要な最小数の施設が選択されます。
String
検出する施設数
(オプション)

解析時に検出する施設の数を指定します。

検出する必要のある施設の数が必須施設よりも多い場合、FacilityType 値が [必須] に設定されている施設は常にソリューションに含められ、残りの検出する必要のある施設は候補施設から選択されます。

解析前に FacilityType 値が [選択済み] に設定されている施設は、解析時には候補施設として処理されます。

[施設数の最小化] 解析タイプではカバーエリアが最大になるような最小数の施設の配置を決定するため、パラメーター値は考慮されません。

[目標市場シェア] 解析タイプでは指定された市場シェアの確保に必要な最小数の施設を検索するため、パラメーター値はオーバーライドされます。

Long
インピーダンス カットオフ
(オプション)

[インピーダンス カットオフ] は、需要地点を施設に割り当てる最大インピーダンスを指定します。最大インピーダンスは、ネットワークに沿った最小コスト パスによって計測されます。需要地点がカットオフの範囲外にある場合、それは割り当てられません。このプロパティは、店舗に訪れるために顧客が移動することをいとわない最大距離や、消防署がコミュニティのすべての人に到達するのにかかっても許容される最長時間などをモデリングするのに使用することもできます。

需要地点には Cutoff_[Impedance] プロパティがあり、これが設定されていると、解析レイヤーの [インピーダンス カットオフ] プロパティが上書きされます。たとえば、施設に到達するために移動してもいとわない距離が農村部の住民の場合は最大 10 マイルであるのに対し、都市部の住民の場合は最大 2 マイルであるとします。この振舞いは、解析レイヤーのインピーダンス カットオフ値を 10 に設定し、都市部の需要地点の Cutoff_Miles 値を 2 に設定することでモデリングできます。

Double
インピーダンス変換
(オプション)

これは、施設と需要地点の間のネットワーク コストを変換するための式を設定します。[インピーダンス パラメーター] とともに使用されるこのプロパティは、施設と需要地点の間のネットワーク インピーダンスが、解析でどの施設が選択されるかに影響する度合いを指定します。

需要地点には ImpedanceTransformation プロパティがあり、これが設定されていると、解析レイヤーの [インピーダンス変換] プロパティがオーバーライドされます。都市部の住民と農村部の住民で異なるインピーダンス変換を指定する必要がある場合があります。これは、解析レイヤーのインピーダンス変換を農村部の住民に適合するように設定し、都市部の需要地点のインピーダンス変換を都市部の住民に適合するように設定することでモデリングできます。

  • リニア施設および需要地点間の変換されたネットワーク インピーダンスは 2 点間の最短パスのネットワーク インピーダンスと同じです。このオプションにより、インピーダンス パラメーターは常に 1 に設定されます。これがデフォルトです。
  • 累乗施設および需要地点間の変換されたネットワーク インピーダンスは、最短パスのネットワーク インピーダンスをインピーダンス パラメーターに指定された値で累乗した値に相当します。正の値のインピーダンス パラメーターとともに、このオプションを使用して、近傍の施設の加重を大きくします。
  • 指数関数施設および需要地点間の変換されたネットワーク インピーダンスは、数学定数 e を最短パスのネットワーク インピーダンスにインピーダンス パラメーターに掛けた値で累乗した値に相当します。正の値のインピーダンス パラメーターとともに、このオプションを使用して、近傍の施設の加重を非常に大きくします。指数関数変換は、一般的に、インピーダンス カットオフとともに使用されます。
String
インピーダンス パラメーター
(オプション)

[インピーダンス変換] パラメーターで指定された計算式へのパラメーター値を提供します。パラメーター値はインピーダンス変換が [リニア] のタイプである場合、無視されます。[累乗] または [指数関数] のインピーダンス変換の場合、値は 0 以外である必要があります。

需要地点には ImpedanceParameter プロパティがあり、これが設定されていると、解析レイヤーの [インピーダンス パラメーター] プロパティが上書きされます。都市部の住民と農村部の住民で異なるインピーダンス パラメーターを指定する必要がある場合があります。これは、解析レイヤーのインピーダンス変換を農村部の住民に適合するように設定し、都市部の需要地点のインピーダンス変換を都市部の住民に適合するように設定することでモデリングできます。

Double
目標市場シェア
(オプション)

ロケーション アロケーション解析タイプのパラメーターが [目標市場シェア] に設定されているときに、解析に使用する目標市場シェアをパーセントで指定します。これは、解析対象の施設で獲得したい総需要ウェイトに占める割合です。この数値で指定される目標市場シェアを獲得するのに必要な最小数の施設を選択します。

Double
累積
(オプション)

解析中に累積されるコスト属性のリスト。 これらの累積属性は、参考情報としてのみ使用されます。解析では、[インピーダンス属性] パラメーターで指定されているコスト属性のみを使用してルートを計算します。

累積されるコスト属性ごとに、解析で出力されたルートに Total_[Impedance] プロパティが追加されます。

String
U ターン ポリシー
(オプション)

ジャンクションで使用される U ターン ポリシーを指定します。 U ターンを許可するということは、解析においてジャンクションで方向転換し、同じ道路を引き返すことができるということを意味します。 ジャンクションが道路の交差と行き止まりを表すことを前提に、さまざまな車両が、一部のジャンクションでは方向転換でき、他のジャンクションでは方向転換できない、というように設定できます。これは、ジャンクションが交差と行き止まりのどちらを表すかによって変わります。 これに対応するには、ジャンクションに接続するエッジの数 (ジャンクションでのノードへの接続数) によって、暗黙的に U ターン ポリシーを指定します。 以下では、このパラメーターで選択できる値と、ジャンクションの接続におけるそれぞれの意味について示します。

  • 許可任意の数の接続されたエッジを持つジャンクションで U ターンを許可します。 これがデフォルト値です。
  • 許可しないジャンクションの接続にかかわらず、すべてのジャンクションで U ターンを禁止します。 ただし、この設定が選択されている場合でも、ネットワーク ロケーションでは U ターンが許可されます。同様に、個々のネットワーク ロケーションの CurbApproach プロパティで U ターンを禁止するように設定できます。
  • 行き止まりでのみ許可1 つの隣接エッジを持つジャンクション (行き止まり) を除くすべてのジャンクションでの U ターンを禁止します。
  • 行き止まりと交差点でのみ許可2 つの隣接するエッジが接するジャンクションでの U ターンを禁止します。ただし、交差点 (3 つ以上の隣接エッジを持つジャンクション) および行き止まり (1 つの隣接エッジを持つジャンクション) では U ターンを許可します。 ネットワークには、道路セグメントの中間に無関係のジャンクションが存在する場合があります。 このオプションは、これらの場所で車両が U ターンすることを防ぎます。
ヒント:

U ターン ポリシーをさらに正確に定義する必要がある場合、グローバル ターン遅延エバリュエーターをネットワーク コスト属性に追加するか、すでに存在する場合はそれを調整することを検討してください。その際、逆ターンの設定には特に注意が必要です。 また、ネットワーク ロケーションの CurbApproach プロパティも設定できます。

String
規制
(オプション)

解析中に適用される規制属性のリスト。

String
解析に階層を使用
(オプション)
  • オン - 階層属性が解析に使用されます。 階層を使用すると、解析は下位ランクのエッジよりも上位ランクのエッジを優先します。 階層解析は、より高速で、運転者が遠回りであっても一般道路よりも高速道路を利用する状況をシミュレートするのに使用できます。 このオプションは入力ネットワーク データセットが階層属性を持つ場合のみ有効です。
  • オフ - 階層属性が解析に使用されません。 階層を使用しない場合、ネットワーク データセットの正確なルートが出力されます。

解析を実行するネットワーク データセットに使用する階層属性が定義されていない場合、パラメーターは非アクティブになります。

Boolean
出力経路の形状
(オプション)
  • ラインなし解析の出力として、シェープは生成されません。
  • 直線出力ライン形状は解析対象の施設と割り当てられた需要地点とを結ぶ直線になります。
String
デフォルトの容量
(オプション)

[ロケーション-アロケーション解析タイプ] パラメーターが [カバー容量の最大化] に設定されている場合に、施設のデフォルトの容量を指定します。このパラメーターは他の解析タイプでは無視されます。

施設には Capacity プロパティを設定できます。このプロパティに NULL 以外の値を設定すると、施設の [デフォルトの容量] パラメーターよりも優先されます。

Double
開始日時
(オプション)

出発の日時を示します。出発時間の場所は、移動方向が需要地点から施設か、施設から需要地点かに応じて、施設または需要地点にできます。

交通量ベースのインピーダンス属性を選択した場合、ここで指定した時刻での動的な交通状況に対する解決策が生成されます。日時は、2012/05/14 10:30 のように指定できます。

特定の日付を使用する代わりに、次の日付を使用して曜日を指定することができます。

  • 今日 - 12/30/1899
  • 日曜 - 12/31/1899
  • 月曜 - 1/1/1900
  • 火曜 - 1/2/1900
  • 水曜 - 1/3/1900
  • 木曜 - 1/4/1900
  • 金曜 - 1/5/1900
  • 土曜 - 1/6/1900

Date

派生した出力

ラベル説明データ タイプ
Network Analyst レイヤー

新しく作成されたネットワーク解析レイヤー。

Network Analyst レイヤー

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})
名前説明データ タイプ
in_network_dataset

ロケーション アロケーション解析が実行されるネットワーク データセット。

Network Dataset Layer
out_network_analysis_layer

作成するロケーション アロケーション ネットワーク解析レイヤーの名前。

String
impedance_attribute

解析でインピーダンスとして使用されるコスト属性。

String
loc_alloc_from_to
(オプション)

ネットワーク コストを計算するときに施設と需要地点間で移動する方向を指定します。

  • FACILITY_TO_DEMAND移動する方向は施設から需要地点の方向になります。消防署の場合、消防署から緊急事態の場所まで移動する時間が重視されるため、通常はこの設定が使用されます。
  • DEMAND_TO_FACILITY移動する方向は需要地点から施設の方向になります。小売店の場合、買物客が小売店に到達するまでの時間が重視されるため、通常はこの設定が使用されます。

このオプションを使用することで、移動する方向に基づいた一方通行規制およびさまざまなインピーダンスを考慮した、ネットワーク上の施設への需要地点の割り当てが行われるようになります。たとえば、需要地点から施設への移動時間は 15 分であっても、施設から需要地点への移動時間は 10 分である場合があります。

String
loc_alloc_problem_type
(オプション)

実行する解析タイプ。解析タイプは配置されている施設の種類に応じて選択します。それは施設の種類によって、優先事項と制約が異なるからです。

  • MINIMIZE_IMPEDANCEこのオプションでは倉庫のロケーション解析を実行します。加重インピーダンス (そのロケーションにおける需要と最寄り施設へのインピーダンスの掛け算) の合計値を最小になるように、複数の施設を選択します。この解析タイプは P 中央値解析としてよく知られています。
  • MAXIMIZE_COVERAGEこのオプションでは消防署のロケーション解析を実行します。すべての需要、あるいは需要の最大量が指定したインピーダンスの閾値に収まるように施設を選択します。
  • MAXIMIZE_CAPACITATED_COVERAGEこのオプションでは、施設の容量に制限がある場合のロケーション解析を実行します。すべての需要または需要の最大量を、いずれの施設でも容量を超えることなく提供できるように施設が選択されます。容量の制限を満たすだけでなく、加重インピーダンス (施設に割り当てられた需要に、施設との間のインピーダンスを掛けた値) の合計値が最小になるように施設が選択されます。
  • MINIMIZE_FACILITIESこのオプションでは消防署のロケーション解析を実行します。すべての需要、あるいは需要の最大量を指定したインピーダンスの閾値に収めるのに必要な最小数の施設を選択します。
  • MAXIMIZE_ATTENDANCEこのオプションでは、近傍店舗のロケーション解析を実行します。各店舗には近傍の需要が割り当てられますが、割り当てられる需要値の比率は距離の増加に伴い低下します。割り当てられた需要の合計が最大になるように複数の施設が選択されます。選択された施設は、指定されたインピーダンスの閾値より遠い位置にある需要には影響を受けません。
  • MAXIMIZE_MARKET_SHAREこのオプションでは競合施設のロケーション解析を実行します。競合施設に対して市場シェアを最大化する施設を選択します。各施設に割り当てられた需要比率の決定には、重力モデルの概念が使用されます。割り当てられた需要の合計が最大になるように複数の施設が選択されます。
  • TARGET_MARKET_SHAREこのオプションでは競合施設のロケーション解析を実行します。競合施設に対して指定された目標市場シェアを満たすように施設を選択します。各施設に割り当てられた需要比率の決定には、重力モデルの概念が使用されます。指定された目標市場シェアを満たすために必要な最小数の施設が選択されます。
String
number_facilities_to_find
(オプション)

解析時に検出する施設の数を指定します。

検出する必要のある施設の数が必須施設よりも多い場合、FacilityType 値が [必須] に設定されている施設は常にソリューションに含められ、残りの検出する必要のある施設は候補施設から選択されます。

解析前に FacilityType 値が [選択済み] に設定されている施設は、解析時には候補施設として処理されます。

MINIMIZE_FACILITIES 解析タイプではカバーエリアが最大になるような最小数の施設の配置を決定するため、パラメーター値は考慮されません。

TARGET_MARKET_SHARE 解析タイプでは指定された市場シェアの確保に必要な最小数の施設を検索するため、パラメーター値はオーバーライドされます。

Long
impedance_cutoff
(オプション)

[インピーダンス カットオフ] は、需要地点を施設に割り当てる最大インピーダンスを指定します。最大インピーダンスは、ネットワークに沿った最小コスト パスによって計測されます。需要地点がカットオフの範囲外にある場合、それは割り当てられません。このプロパティは、店舗に訪れるために顧客が移動することをいとわない最大距離や、消防署がコミュニティのすべての人に到達するのにかかっても許容される最長時間などをモデリングするのに使用することもできます。

需要地点には Cutoff_[Impedance] プロパティがあり、これが設定されていると、解析レイヤーの [インピーダンス カットオフ] プロパティが上書きされます。たとえば、施設に到達するために移動してもいとわない距離が農村部の住民の場合は最大 10 マイルであるのに対し、都市部の住民の場合は最大 2 マイルであるとします。この振舞いは、解析レイヤーのインピーダンス カットオフ値を 10 に設定し、都市部の需要地点の Cutoff_Miles 値を 2 に設定することでモデリングできます。

Double
impedance_transformation
(オプション)

これは、施設と需要地点の間のネットワーク コストを変換するための式を設定します。[インピーダンス パラメーター] とともに使用されるこのプロパティは、施設と需要地点の間のネットワーク インピーダンスが、解析でどの施設が選択されるかに影響する度合いを指定します。

  • LINEAR施設および需要地点間の変換されたネットワーク インピーダンスは 2 点間の最短パスのネットワーク インピーダンスと同じです。このオプションにより、インピーダンス パラメーターは常に 1 に設定されます。これがデフォルトです。
  • POWER施設および需要地点間の変換されたネットワーク インピーダンスは、最短パスのネットワーク インピーダンスをインピーダンス パラメーターに指定された値で累乗した値に相当します。正の値のインピーダンス パラメーターとともに、このオプションを使用して、近傍の施設の加重を大きくします。
  • EXPONENTIAL施設および需要地点間の変換されたネットワーク インピーダンスは、数学定数 e を最短パスのネットワーク インピーダンスにインピーダンス パラメーターに掛けた値で累乗した値に相当します。正の値のインピーダンス パラメーターとともに、このオプションを使用して、近傍の施設の加重を非常に大きくします。指数関数変換は、一般的に、インピーダンス カットオフとともに使用されます。

需要地点には ImpedanceTransformation プロパティがあり、これが設定されていると、解析レイヤーの [インピーダンス変換] プロパティがオーバーライドされます。都市部の住民と農村部の住民で異なるインピーダンス変換を指定する必要がある場合があります。これは、解析レイヤーのインピーダンス変換を農村部の住民に適合するように設定し、都市部の需要地点のインピーダンス変換を都市部の住民に適合するように設定することでモデリングできます。

String
impedance_parameter
(オプション)

[インピーダンス変換] パラメーターで指定された計算式へのパラメーター値を提供します。パラメーター値はインピーダンス変換が [LINEAR] のタイプである場合、無視されます。[POWER] または [EXPONENTIAL] のインピーダンス変換の場合、値は 0 以外である必要があります。

需要地点には ImpedanceParameter プロパティがあり、これが設定されていると、解析レイヤーの [インピーダンス パラメーター] プロパティが上書きされます。都市部の住民と農村部の住民で異なるインピーダンス パラメーターを指定する必要がある場合があります。これは、解析レイヤーのインピーダンス変換を農村部の住民に適合するように設定し、都市部の需要地点のインピーダンス変換を都市部の住民に適合するように設定することでモデリングできます。

Double
target_market_share
(オプション)

ロケーション アロケーション解析タイプのパラメーターが TARGET_MARKET_SHARE に設定されているときに、解析に使用する目標市場シェアをパーセントで指定します。これは、解析対象の施設で獲得したい総需要ウェイトに占める割合です。この数値で指定される目標市場シェアを獲得するのに必要な最小数の施設を選択します。

Double
accumulate_attribute_name
[accumulate_attribute_name,...]
(オプション)

解析中に累積されるコスト属性のリスト。 これらの累積属性は、参考情報としてのみ使用されます。解析では、[インピーダンス属性] パラメーターで指定されているコスト属性のみを使用してルートを計算します。

累積されるコスト属性ごとに、解析で出力されたルートに Total_[Impedance] プロパティが追加されます。

String
UTurn_policy
(オプション)

ジャンクションで使用される U ターン ポリシーを指定します。 U ターンを許可するということは、解析においてジャンクションで方向転換し、同じ道路を引き返すことができるということを意味します。 ジャンクションが道路の交差と行き止まりを表すことを前提に、さまざまな車両が、一部のジャンクションでは方向転換でき、他のジャンクションでは方向転換できない、というように設定できます。これは、ジャンクションが交差と行き止まりのどちらを表すかによって変わります。 これに対応するには、ジャンクションに接続するエッジの数 (ジャンクションでのノードへの接続数) によって、暗黙的に U ターン ポリシーを指定します。 以下では、このパラメーターで選択できる値と、ジャンクションの接続におけるそれぞれの意味について示します。

  • ALLOW_UTURNS任意の数の接続されたエッジを持つジャンクションで U ターンを許可します。 これがデフォルト値です。
  • NO_UTURNSジャンクションの接続にかかわらず、すべてのジャンクションで U ターンを禁止します。 ただし、この設定が選択されている場合でも、ネットワーク ロケーションでは U ターンが許可されます。同様に、個々のネットワーク ロケーションの CurbApproach プロパティで U ターンを禁止するように設定できます。
  • ALLOW_DEAD_ENDS_ONLY1 つの隣接エッジを持つジャンクション (行き止まり) を除くすべてのジャンクションでの U ターンを禁止します。
  • ALLOW_DEAD_ENDS_AND_INTERSECTIONS_ONLY2 つの隣接するエッジが接するジャンクションでの U ターンを禁止します。ただし、交差点 (3 つ以上の隣接エッジを持つジャンクション) および行き止まり (1 つの隣接エッジを持つジャンクション) では U ターンを許可します。 ネットワークには、道路セグメントの中間に無関係のジャンクションが存在する場合があります。 このオプションは、これらの場所で車両が U ターンすることを防ぎます。
ヒント:

U ターン ポリシーをさらに正確に定義する必要がある場合、グローバル ターン遅延エバリュエーターをネットワーク コスト属性に追加するか、すでに存在する場合はそれを調整することを検討してください。その際、逆ターンの設定には特に注意が必要です。 また、ネットワーク ロケーションの CurbApproach プロパティも設定できます。

String
restriction_attribute_name
[restriction_attribute_name,...]
(オプション)

解析中に適用される規制属性のリスト。

String
hierarchy
(オプション)
  • USE_HIERARCHY階層属性が解析に使用されます。 階層を使用すると、解析は下位ランクのエッジよりも上位ランクのエッジを優先します。 階層解析は、より高速で、運転者が遠回りであっても一般道路よりも高速道路を利用する状況をシミュレートするのに使用できます。 このオプションは入力ネットワーク データセットが階層属性を持つ場合のみ有効です。
  • NO_HIERARCHY階層属性が解析に使用されません。 階層を使用しない場合、ネットワーク データセットの正確なルートが出力されます。

解析を実行するネットワーク データセットに使用する階層属性が定義されていない場合、パラメーターは使用されません。

Boolean
output_path_shape
(オプション)
  • NO_LINES解析の出力として、シェープは生成されません。
  • STRAIGHT_LINES出力ライン形状は解析対象の施設と割り当てられた需要地点とを結ぶ直線になります。
String
default_capacity
(オプション)

[loc_alloc_problem_type] パラメーターが [MAXIMIZE_CAPACITATED_COVERAGE] に設定されている場合、施設のデフォルトの容量を指定します。このパラメーターは他の解析タイプでは無視されます。

施設には Capacity プロパティがあり、このプロパティに NULL 以外の値が設定されている場合は、その施設の default_capacity パラメーターよりも優先されます。

Double
time_of_day
(オプション)

出発の日時を示します。出発時間の場所は、移動方向が需要地点から施設か、施設から需要地点かに応じて、施設または需要地点にできます。

交通量ベースのインピーダンス属性を選択した場合、ここで指定した時刻での動的な交通状況に対する解決策が生成されます。日時は、2012/05/14 10:30 のように指定できます。

特定の日付を使用する代わりに、次の日付を使用して曜日を指定することができます。

  • 今日 - 12/30/1899
  • 日曜 - 12/31/1899
  • 月曜 - 1/1/1900
  • 火曜 - 1/2/1900
  • 水曜 - 1/3/1900
  • 木曜 - 1/4/1900
  • 金曜 - 1/5/1900
  • 土曜 - 1/6/1900

Date

派生した出力

名前説明データ タイプ
output_layer

新しく作成されたネットワーク解析レイヤー。

Network Analyst レイヤー

コードのサンプル

MakeLocationAllocationLayer (ロケーション アロケーション レイヤーの作成) の例 1 (Python ウィンドウ)

必須パラメーターのみを使用してツールを実行します。

network = "C:/Data/SanFrancisco.gdb/Transportation/Streets_ND"
arcpy.na.MakeLocationAllocationLayer(network, "StoreLocations", "TravelTime")
MakeLocationAllocationLayer (ロケーション アロケーション レイヤーの作成) の例 2 (Python ウィンドウ)

すべてのパラメーターを使用してツールを実行します。

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")
MakeLocationAllocationLayer (ロケーション アロケーション レイヤーの作成) の例 3 (ワークフロー)

次のスタンドアロン Python スクリプトは、MakeLocationAllocationLayer ツールを使用して小売店チェーンの売り上げを最大化するための店舗の場所を選択する方法を示しています。

# 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))

環境

特殊なケース

ライセンス情報

  • Basic: Yes
  • Standard: Yes
  • Advanced: Yes

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