針對城市物流多配送中心選址過程中因素選取和方法融合研究方面存在的不足,提出先對備選配送中心進行聚類分析而后在各聚類單元內(nèi)進行選址排序的思想方法。首先,建立物流多配送中心選址的評價指標體系,將語言變量值與梯形直覺模糊數(shù)相結(jié)合并應(yīng)用模糊集成方法進行計算,進而得到各配送中心在準則指標下的集成綜合評價值;其次,根據(jù)隸屬度函數(shù),將集成后的綜合評價值拆分成3個分屬性值,并將分屬性值作為聚類過程的輸入。然后,應(yīng)用K-means方法計算多配送中心的聚類單元和確定初始聚類中心,并選取聚類單元均值作為新的聚類中心進行優(yōu)化迭代計算,直到確定聚類中心位置,進而得到最終聚類結(jié)果。最后,應(yīng)用TOPSIS方法計算各類中選址位置的評價值,排序選出配送中心選址位置。實例驗證表明,所提方法得到的選址結(jié)果合理且優(yōu)于其他選址方法,并可應(yīng)用到多級物流配送網(wǎng)絡(luò)的選址優(yōu)化問題研究中。 

【文章來源】：公路交通科技. 2020,37(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

多配送中心選址的評價指標體系

表5 聚類數(shù)為3-5的聚類結(jié)果Tab.5 Clustering result for cluster number is 3～5 聚類數(shù) DB值 類別名稱 配送中心 3類 1.035 類1 D1 D2 D4 D7 D11 D13 D14 D15 D16 類2 D6 D8 D12 D18 類3 D3 D5 D9 D10 D17 D19 D20 4類 1.623 類1 D2 D4 D7 D11 D13 D14 D16 類2 D1 D6 D8 D15 類3 D5 D12 D18 類4 D3 D9 D10 D17 D19 D20 5類 1.257 類1 D2 D4 D7 D14 D16 類2 D1 D6 D8 D13 類3 D11 D12 D15 D19 類4 D5 D9 D18 類5 D3 D10 D17 D20當DB越小時,其聚類效果越好,表明聚類單元中同類別個體間的差距越小,而不同類別個體間差距越大。因此當聚類數(shù)為3時得到最佳聚類數(shù)目: {D1, D2,D4,D7,D11,D13,D14,D15,D16},{D6,D8,D12,D18},{D3,D5,D9,D10,D17,D19,D20}。為了進一步驗證聚類結(jié)果的有效性,分別應(yīng)用文獻[17]提出的一種基于Spark框架的改進DBSCAN聚類算法和文獻[18]提出的BIRCH聚類算法進行聚類比較分析,如表6所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3340305