物流配送中心的選址在整個供應鏈的運輸方面都是十分關鍵的決策問題,如何科學地運用統(tǒng)計學及其他學科理論來解決物流配送中心選址就成為亟待解決的重要課題。而重心法因其計算簡單高效并可連續(xù)選點,成為解決單個物流中心選址應用最廣泛的模型。與啟發(fā)式算法相比,有計算時間空間開銷小,可避免維數災難,避免陷入局部最優(yōu)等優(yōu)勢。本文基于數據挖掘領域的最大最小距離聚類算法、K-means算法、基于密度的孤立點篩查算法等結合改進的重心法,提出了一種基于最大最小距離聚類的多重心選址方法,為多配送中心選址問題提供了一種新的思路和有效的選址方法。本文主要研究工作如下:首先,本文結合了數據挖掘中的聚類算法,提出了基于最大最小距離法的多重心法選址方法,該方法可以將重心法應用于多設施選址問題的研究,它的優(yōu)勢還在于能智能地確定聚類中心個數、提高聚類效率,降低總成本。此方法包括三個階段:分區(qū)聚類階段、改進的重心法選址階段及總費用計算調整階段。其次,由于傳統(tǒng)重心法僅考慮運輸成本的局限性。本文有針對性的對其進行改進。加入了地價作為權重,在初始計算備選點時即考慮地價因素,使得總費用較優(yōu)。然后在計算總費用的模型中加入固定費用、地價及用地... 

【文章來源】：遼寧師范大學遼寧省

【文章頁數】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題的背景與意義
        1.1.1 選題的背景
        1.1.2 選題的意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 配送中心選址問題的研究
        1.2.2 重心法改進的研究
        1.2.3 多重心法中需求分區(qū)算法的研究
    1.3 研究內容
    1.4 研究的思路與方法
2 基于聚類算法的改進多重心法選址方法概述
    2.1 物流配送中心選址概述
        2.1.1 物流配送中心選址的基本原則與影響因素
        2.1.2 物流配送中心選址步驟
        2.1.3 物流配送中心選址常用方法
    2.2 重心法概述
        2.2.1 重心法的概念
        2.2.2 多重心法的概念
    2.3 數據挖掘及聚類分析概述
        2.3.1 數據挖掘概述
        2.3.2 聚類算法概述
        2.3.3 聚類算法分類
3 基于最大最小距離聚類算法的改進多重心選址方法
    3.1 選址流程描述
    3.2 基于最大最小距離多重心選址步驟
    3.3 選址流程框架
    3.4 本章小結
4 重心法選址模型的改進
    4.1 問題的提出
    4.2 模型假設
    4.3 改進的模型構建
    4.4 模型計算步驟
    4.5 小結
5 基于最大最小距離算法的三段式配送點分區(qū)聚類算法
    5.1 最大最小距離聚類算法
        5.1.1 最大最小距離聚類算法原理
        5.1.2 最大最小距離聚類算法步驟
        5.1.3 最大最小距離聚類算法參數設定
    5.2 基于最大最小距離的三段式多中心聚類算法
        5.2.1 問題的提出
        5.2.2 基于最大最小三段式算法描述
        5.2.3 基于最大最小三段式算法步驟
        5.2.4 基于最大最小距離三段式聚類算法流程圖
    5.3 小結
6 仿真實驗
    6.1 實驗仿真數據集
    6.2 實驗步驟
        6.2.1 各算法程序分別對需求點聚類
        6.2.2 分別用重心法求最優(yōu)解坐標
        6.2.3 總費用計算與選址結果對比
    6.3 實驗結果分析
7 總結與展望
    7.1 總結
    7.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[8]基于重心法與離散模型的配送中心選址研究[J]. 楊茂盛,姜華.  鐵道運輸與經濟. 2007(07)
[9]改進重心法在物流配送中心選址中的應用[J]. 楊茂盛,李霞.  物流技術. 2007(06)
[10]基于遺傳算法和模糊綜合評價法物流配送中心選址研究[J]. 任春玉,王曉博.  物流科技. 2006(10)

碩士論文
[1]基于聚類蟻群算法的區(qū)域物流配送中心選址模型研究[D]. 饒良良.江西財經大學 2012



本文編號：3170228