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《成都理工大学》 2016年
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基于聚类算法的快递服务网点布局研究

王鹏飞  
【摘要】:现代物流的商品供应或者物流服务应该更多的是面向人、面向服务的,并且呈现多样化的服务需求,物流配送中心作为现代物流的标志,合理的布局可以有效的减少不必要的运输费用和降低物品流通的环节,同时有助于企业提高生产的效益,减少库存,提高单位时间内企业库存货物的更迭量。物流配送中心的货物大概会经历以下几个阶段,分别为:接送货、搬运、存储、分拨等操作流程,但是这些流程的实施是建立在快递网点基础上的,所以如果在能够不增加成本的前提下,通过选择合理的服务网点布局方案,以期对快递公司的整个配送作业效率产生积极的影响。在这种情况下,本文以选址模型作为出发点,结合用户的潜在趋势分布,提出一种基于k-means聚类算法的用户购买潜在意向的选址模型,并对其进行求解得出最佳快递网点选址布局策略。本文从理论分析的角度出发,在基于点需求的多目标选址模型中,将k-means聚类算法、蚁群算法应用到网点布局选址中,同时为了更好的使用本文的特定案例模型,对k-means聚类和蚁群算法进行了如下改进:(1)在k-means算法中的每次聚类迭代过程之间,定义一个均衡值,这个均衡值就是衡量各个工作区域任务量是否均衡的指标,保证最终的聚类簇是均匀的分布在各个中心点坐标附近;(2)改进的蚁群算法主要通过降低路径选择计算量、降低路径选择计算次数和利用平衡二叉树优化蚁群寻径等三种方式来优化在处理大规模的数据中,经典算法较低的执行效率,并且也避免了在寻路过程中陷入局部最优解的问题。其中改进的kmeans算法虽然在效率上和经典k-means算法相比,有小幅的降低,但是它却规避了经典k-means算法可能在各个聚类簇内部点集的分布不均衡问题,并在UCI数据集上进行了算法仿真实验和分析,以此验证算法的性能和聚类效果。除此之外,本文还通过深入的分析车辆调度模型,总结出影响车辆调度效率的影响因子。同时对于蚁群算法,采用TSPLIB数据库作为仿真的算法数据源,从算法的最优解、平均解、命中最优次数、平均时间和最优进化曲线等几个方面仿真了改进的蚁群算法和经典蚁群算法,通过对它们的比较,证明改进的算法在以上几个方面都有明显的提升,尤其对于规模较大的数据输入,改进的蚁群算法具有较好的时间复杂度;同时改进的蚁群算法可以很好的规避局部解的最优。最后通过对引入约束、权值、扩展瓶颈、动态需求满意度和适应性等方案指标比较了交叉中值模型、最大覆盖模型和离散点覆盖启发式选址模型三种选址模型的优缺点,得出离散点覆盖启发式选址模型在满足用户动态需求、可扩展性等方面具有较好的表现。结合以上改进的k-means聚类和蚁群算法,应用它们到快递的网点布局模型中,模拟仿真了成都市区的网点需求区域。把区域内的模拟网点坐标作为聚类的输入数据样本,分析出用户购买的“群居”特性,为接下来的选址提供理论依据。然后通过对用户的聚类,分析出用户的“群居”特性,然后划分出初步布局区域。之后采用离散点覆盖启发式选址模型来确定最终的选址方案,并给出每个选址中心点的服务辐射范围以及在各个服务区域内的最佳配送路径。本文通过对快递模型的分析、优化、仿真以及对仿真结果的分析可知,合理的网点布局策略在能够不增加成本投入的情况下,在物流配送的过程中,对提高物流配送系统的作业效率有明显的提升,这对现代物流的发展和物流行业服务质量都会起到一定的积极作用和影响。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.13;F724.6;F259.2

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