新零售背景下的物流配送路徑優(yōu)化研究
【圖文】:
第一章 緒論(3)對遺傳算法和 K-means 聚類算法的相關知識理論以及兩種智能算法的實和優(yōu)缺點進行研究分析。為下一章的用遺傳算法改進 K-means 聚類算法做基礎 (4)對新零售下末端實體店面物流配送相關概念和內容進行了分析,找出新景下末端實體店面物流配送路徑的不足?紤]新零售下各企業(yè)達成合作伙伴關以通過共同的平臺進行共同配送,,利用遺傳算法改進 K-means 聚類算法,對物路徑進行優(yōu)化研究。(5)研究 Tensorflow 相關理論和仿真方法,結合廣州市天河區(qū)實際數(shù)據(jù),對法改進后的 K-means 聚類算法進行數(shù)值仿真,并與傳統(tǒng)遺傳算法下的物流配送行對比,實驗結果表明該算法對物流配送路徑具有極大優(yōu)化。本文框架結構如圖 1-1 所示:
同一個目標配送點(比如小區(qū))可能會由多個不同的配送中心負責配送。這類情況在現(xiàn)實生活中非常常見。圖2-1 采用 seaborn 對廣州市天河區(qū)的幾個實際配送實體店面(A-J)及其配送點進行了模
【學位授予單位】:廣東工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:F252;F721
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