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《中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)》 2018年
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聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用

李捷承  
【摘要】:随着网络的普及和居民消费需求的提升,网络购物这种新型消费模式迅猛发展,使面向普通消费者的快递物流业成为了物流行业新的爆发点。电商对物流的时效性要求越来越高,使得快递物流业对快件的集散、分拣、中转效率的要求也越来越高。物流配送中心是快件流通过程中的关键节点,在整个物流系统中起着承上启下的作用,配送中心的选址对物流成本、在途时间影响巨大,一个好的配送中心选址决策可以使得快件在汇集、中转、分发、配送的过程达到最少的费用和时间。本文先对物流配送中心的选址相关理论进行阐述,对比了不同选址模型的优缺点。在前人的研究基础之上,本文深入地分析了在现代物流运转规则下的物流配送流程,总结了物流配送中心选址的4个特点:物流配送服务是巡回配送的、配送中心选址与配送线路规划的相互影响、物流配送中心选址的多层级特性、同层级配送中心存件数量要求均衡性。根据物流配送中心选址的问题特点,本文设计了一套适用于物流配送中心选址的基于BIRCH聚类的多层级均衡选址算法,先使用带容量限制的BIRCH算法将所有的需求点划分为不重叠的配送范围,再使用重心法在各个配送范围内进行单配送中心选址。为物流配送中心选址问题提供了更好的解决方案。通过将该算法与其他聚类算法、传统选址算法进行对比,验证了该算法的两大特性:配送服务范围的均衡划分、多层级的配送设施选址,并总结了该算法的优缺点。最后,介绍了该算法在沈阳市沈北物流公共信息平台二期建设项目中的实际应用,提出了算法的优化和改进方向,并对该算法的更多潜在应用场景进行了展望。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F259.23;TP311.13

【参考文献】
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