基于改进K-means聚类的物流配送区域划分方法研究
基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究
基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究作者：姚佼吴秀荣李皓谢贝贝王诗璇梁益铭来源：《物流科技》2024年第05期Research on Logistics Distribution Center Location Selection Based on Improved K-means Algorithm摘要：针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题，文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值，对类别型数据采取独热编码（One-Hot Encoding）转换为可以处理的连续型数据，并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素，构建了相应的影响因素指标体系，提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据，实现样本的有效聚类。
相关的案例分析结果表明，相比传统K-means聚类，文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%，运营成本降低14.85%，固定成本降低8.09%，效果显著。
关键词：物流配送中心选址;K-means聚类算法;肘部法;轮廓系数法;独热编码中图分类号：F252.14 文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.05.003Abstract： To address the limitations of the traditional K-means algorithm， such as the subjective determination of the number of clusters K and its inability to handle categorical data， this research utilize the elbow method and silhouette coefficient method to determine an optimal value for K. Categorical data was transformed into continuous data that can be processed by using one-hot encoding， and this approach was applied in the site selection of logistics distribution centers. Furthermore， a comprehensive consideration of various influencing factors was incorporated by constructing a corresponding index system for these factors. The proposed model is capable of identifying both numerical and categorical data in the input dataset， enabling effective clustering of samples. The results of the case analysis demonstrate that， compared to traditional K-means clustering， the improved K-means algorithm in this study yields significant benefits in terms of site selection for logistics centers. Specifically， the results show a reduction of 8.76% in overall logistics costs， a 14.85% decrease in operational costs， and an 8.09% decrease in fixed costs. These findings indicate a notable improvement in performance.Key words： logistics distribution center location selection;K-means clustering; elbow method; silhouette coefficient method; one-hot encoding引言近年來，伴随着全球经济的快速发展，电子商务领域空前繁荣，物流业更是被称为“第三利润源泉”，2010年至2020年间我国快递行业业务量总量逐年增长，预计2021年至2025年，快递业务量年均增长15.4%，为满足快递业务的发展需求，合理的物流配送中心位置显得尤为重要。
基于k-means的改进聚类融合算法的研究与应用的开题报告
基于k-means的改进聚类融合算法的研究与应用的开题报告一、研究背景在现实社会中，许多数据都具有很高的维度，如DNA序列、医学影像、网络数据等。
这些数据在处理过程中，往往需要对其进行聚类，以实现数据的管理和分析。
聚类算法是一种数据挖掘技术，能够在数据集中将相似的数据点分组在一起。
其中，k-means算法被广泛应用于聚类问题中。
在k-means算法中，每个数据点都被分配到最近的中心点，中心点按照其所包含的数据点的平均值被更新。
该过程不断迭代，直到中心点达到稳定状态。
然而，k-means算法还存在一些问题，例如对于噪声和聚类中心的初始值非常敏感，且可能收敛到局部最优。
因此，针对这些问题，近年来出现了许多改进的聚类算法，如谱聚类、层次聚类、密度聚类等。
在本次研究中，我们将对k-means算法进行改进，提出一种基于k-means的改进聚类融合算法。
该算法将多个聚类算法进行融合，以提高聚类效果，同时通过优化k-means算法的初始值和收敛条件，进一步提高聚类效率。
二、研究内容1. 对k-means算法进行改进，提出一种聚类融合算法，用于更有效地解决聚类问题。
2. 通过比较不同聚类融合算法的效果，得出最优的聚类融合算法，并进行模型评估。
3. 构建实际应用场景中的数据集，进行聚类分析，验证并应用所提出的聚类融合算法。
三、研究意义本次研究将提出一种新颖的聚类融合算法，并通过对比不同聚类融合算法的效果，得出最优的聚类融合算法，为实践应用提供指导。
此外，通过实际应用场景中的数据集进行分析，可以验证和应用所提出的聚类融合算法，进一步证明其在实践中的可行性。
四、研究方法本次研究将采用以下研究方法：1. 理论分析法：对k-means算法进行改进，并构建聚类融合算法理论模型。
2. 实验研究法：通过比较不同聚类融合算法的效果，并进行模型评估，得出最优的聚类融合算法。
3. 实践应用法：构建实际应用场景中的数据集，进行聚类分析，验证并应用所提出的聚类融合算法。
一种基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法
一种基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法是一种利用聚类分析技术来确定最佳驿站选址的方法。
传统的k-means算法是一种常见的聚类算法，它通过计算样本之间的距离来将样本划分成k个簇。
然而，在实际应用中，k-means算法存在一些问题，如对初始聚类中心的敏感性、选取最佳k值的困难、易陷入局部最优等。
改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法可以通过以下几个步骤实现：1. 数据预处理：首先，收集并整理相关的地理数据，包括人口分布、交通情况、商业区域等。
然后，对数据进行标准化处理，以便在应用k-means算法时能够平等对待各个指标。
2. 确定聚类数目k：为了选择合适的聚类数目k，可以借助改进的k-means算法，如二分k-means、密度聚类等。
这些算法可以根据聚类的结果来评估聚类的质量，并选择最佳的聚类数目。
3. 执行改进的k-means算法：根据选定的聚类数目k，执行改进的k-means算法来确定最佳驿站选址。
改进的k-means算法可以采用一些优化策略，如使用不同的距离度量方式、调整初始聚类中心等。
4. 评估聚类结果：对于得到的聚类结果，可以通过内部评价和外部评价两种方式进行评估。
内部评价方法可以通过计算簇内的紧密度和簇间的分离度来评估聚类的质量；外部评价方法可以通过与已知标签进行比较来评估聚类的准确性。
5. 选取最佳驿站位置：根据评估结果，选取最佳驿站位置。
可以考虑选择簇内样本数最多的簇作为最佳驿站位置，以满足人口密度的要求；也可以考虑选择离商业区域和交通枢纽较近的簇作为最佳驿站位置，以便提高驿站的利用率和便捷性。
通过基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法，可以提高驿站选址的准确性和效率，满足人们的快递需求。
基于改进的K-means聚类算法的分类评价方法
然后根 据 欧 式距 离 来 计 算 每 个数 据 点 ｘ 与 ｊ
得到较好地 解决 。 随着期 刊网络 化 运行 管 理 的大 量 实施 ， 审 稿过 程和 审稿 结 果 的信 息 已被 完 整 地 记 录和 保 存 ， 分应用上 述数据 ， 充 对影 响审稿质 量 的各类 因 素进行 综合考 虑 ， 并选 用 部 分关 键 的特 征 指标 对 审稿专 家进行 适 当 的分类 评 估 ， 是解 决 上 述 问题
（） １ 确定 ｋ 值并 选择初 始聚类 的 中心 。
的有效 途径 。为此 ， 者结合 已有 的审稿 信息 库 ， 笔
对基 于改进 的 Ｋ—ｍ ａｓ 类算 法 的审 稿专 家 分 ｅｎ 聚
收稿 日期 ：０ ０— ９—２ ． ２１ ０ ８
作者 简 介 ： 军 （９４一） 男 ， 北 天 门人 ， 汉 理 工 大学 信 息 工程 学 院 教 授 陈德 １６ ， 湖 武 基金 项 目 ： 汉理 工 大 学 ２ １ 武 ０ ０年研 究 生 自主创 新 基 金 资 助项 目．
聚类中心 的选择和评价标准的量化 、 聚类维度的选择 和分类值大小 的合 理选择等问题 ， 为准确 地解 决了审 较 稿专家的分类问题。经实例分析验证 ， 该方法得到的结果是合理 的， 具有很强的可操作性 ， 并 为建立科学的审 稿专家库 和准确高质量地送审提供了科学 的依据。
关键词： 改进 的 Ｋ— ｅｎ 算 法 ； 类 分 析 ； 稿 专 家分 类 ｍ ａｓ 聚 审
稿件 评审指标 的科学性 和合 理性进行 了探索 和完
善 ¨ ， 审稿专 家 的选 择 也从 评 审 专 家 的学 术 ２ 对 ｊ
地位 和学术成 就方 面 进行 了重点 考 察 ， 上述 工 作 为期 刊质 量 的提 高 和 发 展 作 出 了卓 有 成 效 的 贡
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》一、引言随着电子商务的飞速发展，物流配送的需求和复杂性逐渐增长。
有效的配送中心选址对于企业运营的效率、成本及客户服务质量具有关键性的影响。
近年来，聚类算法在物流配送中心选址问题中得到了广泛的应用和研究。
本文旨在探讨聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究进展、应用实例及未来发展趋势。
二、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将数据集划分为几个不同的组或簇，使得同一簇内的数据具有相似性，而不同簇间的数据差异较大。
在物流配送中心选址问题中，聚类算法可以通过分析地理位置、交通状况、客户需求等因素，将潜在选址地点划分为不同的簇，从而帮助决策者选择最合适的配送中心位置。
三、聚类算法在物流配送中心选址中的应用1. 数据准备与处理：首先，收集与物流配送中心选址相关的数据，包括地理位置、交通状况、客户需求、成本等因素。
然后，对数据进行预处理，如数据清洗、标准化等，以便于聚类算法的应用。
2. 聚类算法选择：根据问题的特点和数据的性质，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类分析与解释：运用选定的聚类算法对数据进行聚类分析，得到各个簇的选址地点。
然后，对聚类结果进行解释和评估，如计算各簇的密度、距离等指标，以确定最合适的配送中心位置。
4. 决策支持：根据聚类分析的结果，为决策者提供选址建议和方案。
决策者可以根据企业的实际情况和需求，选择最合适的配送中心位置。
四、研究与应用实例1. K-means聚类算法在物流配送中心选址中的应用：某物流公司采用K-means聚类算法对潜在选址地点进行聚类分析。
通过分析地理位置、交通状况、客户需求等因素，将潜在选址地点划分为几个簇。
然后，计算各簇的密度、距离等指标，确定最合适的配送中心位置。
最终，该公司成功选择了新的配送中心位置，提高了物流配送的效率和服务质量。
2. 层次聚类算法在快递企业物流网络优化中的应用：某快递企业采用层次聚类算法对物流网络进行优化。
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》一、引言随着物流业的迅猛发展，物流配送中心选址问题已成为物流系统优化中至关重要的环节。
一个合适的配送中心选址不仅能提高物流效率，降低运营成本，还能有效提升客户满意度。
传统的选址方法往往依赖于经验判断和定性分析，难以满足日益复杂的物流需求。
近年来，聚类算法作为一种有效的数据分析工具，在物流配送中心选址问题中得到了广泛的应用。
本文将详细探讨聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用。
二、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇间的数据相似性较低。
在物流配送中心选址问题中，聚类算法可以通过分析地理位置、交通状况、客户需求等数据，将潜在的选址地点划分为不同的簇，从而为决策者提供更为科学的选址依据。
三、聚类算法在物流配送中心选址中的应用1. 数据准备与处理：首先，收集与物流配送中心选址相关的数据，包括地理位置、交通状况、客户需求等。
然后，对数据进行预处理，如数据清洗、格式化等，以便于聚类算法的分析。
2. 聚类算法选择：根据数据的特点和问题的需求，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类分析：运用选定的聚类算法对数据进行聚类分析，将潜在的选址地点划分为不同的簇。
在聚类过程中，可以通过调整聚类参数来优化聚类效果。
4. 结果评估与决策：对聚类结果进行评估，如簇的紧凑性、分离性等。
根据评估结果，结合实际情况，为决策者提供科学的选址依据。
四、案例分析以某城市物流配送中心选址为例，采用K-means聚类算法对潜在选址地点进行分析。
首先，收集该城市的地理位置、交通状况、客户需求等数据。
然后，运用K-means聚类算法对数据进行聚类分析，将潜在的选址地点划分为不同的簇。
最后，根据聚类结果和实际情况，选择合适的簇作为物流配送中心的候选地点。
经过实际运营验证，该选址方案有效提高了物流效率，降低了运营成本。
基于粒子群优化K-means_聚类算法的快递网点选址方法研究
第22 卷第 2 期2023 年6 月宁夏工程技术Vol.22 No.2Ningxia Engineering Technology Jun. 2023基于粒子群优化K-means聚类算法的快递网点选址方法研究倪萌萌，李春树*，刘银（宁夏大学电子与电气工程学院，宁夏银川 750021）摘要：对于大规模客户群体，如何高效合理地规划出网点位置，在节省物流企业配送成本的前提下提高货物的周转率和及时送达率，目前已成为快递物流系统网络优化的难点。
为解决此类问题，针对某地区物流公司的客户信息，采用粒子群优化的K-means聚类算法进行快递网点选址。
具体过程：首先采用手肘法评估研究区域需设立的最佳快递网点数；为改善K-means初始簇中心带来的易陷入局部最优解问题，利用粒子群优化算法对数据集进行迭代寻优，重新确定初始簇中心；最后通过K-means聚类算法在全局最优解附近空间完成聚类任务，最终得到的聚类结果代表配送区域的划分方案，聚类的簇中心即为快递网点位置。
此外，利用3个评价指标对粒子群优化K-means聚类算法和传统K-means聚类算法进行对比分析。
结果表明，结合粒子群优化算法后的聚类结果其类内数据相似度更高，类间数据的差异与距离更大，取得的聚类效果更合理。
关键词：粒子群优化；K-means聚类；快递网点；簇中心中图分类号：TP301 文献标志码：A近年来，信息技术的快速发展为电子商务的崛起奠定了坚实的基础，也推动了快递企业的暴发式增长。
快递末端网点是快递企业的关键节点，在物流网络中发挥着枢纽作用。
规划合理的快递站点可以降低交通运输成本，减少配送过程中带来的污染，为客户提供高效的物流收发服务，获取更高的经济效益。
国内学者们进行了许多相关研究。
毛海军等[1]构建了配送中心的综合评价指标体系，并结合模糊聚类算法，解决了多配送中心的选址问题。
段冠华等[2]运用模糊聚类方法解决了最佳物流中心的选址问题。
王勇等[3]利用改进的K-means聚类算法对备选物流分拨中心进行聚类，确定了配送中心的位置。
基于带约束K-means聚类的城市快递配送区域划分
ｍｅ ａ ｎ ｓ 算法进行改进 ， 使 其在考虑地理信 息 的同 时， 能够 满足站 点业务 量约束． 利 用生成数 据和 实
际数 据 分 别 对 算 法 进 行 了数 值 实验 ． 关键词 ： 城 市快 递 网络 ； 区域 划 分 ； 约束聚类 ； 数 据 挖 掘
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６
Ｖ 。 １ ． ３ ２ Ｎ ｏ ． ５
Ｏ ｃ ｔ ・ ２ ０ ６
基 于 带 约 束 Ｋ—ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚 类 的城 市 快 递 配 送 区域 划 分
于晓 寒 ， 王 东
（ 上海 交 通 大 学 中美 物 流 研 究 院 ， 上海 ２ ０ ０ ０ ３ ０ ） 摘 要： 快 递 配送 区域 划 分 是 城 市 内快 递 网络 优 化 的基 础 ， 客 户的 空 间距 离和 基 层 站 点 的 配送 能 力 是
ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ，ｗｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ａ ｐ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｐ ｒ ｉ ｍａ ｒ ｙ ｓ ｉ ｔ ｅ ａ ｒ ｅ
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２— ０ ９ ４ ６ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ５— ０ ６ ３ １— ０ ４
Ｓ ｔ ｕｄ ｙ ｏ ｎ ｃ ｉ ｔ ｙ ｅ ｘ ｐｒ ｅ ｓ ｓ ｄ ｅ ｌ ｉ ｖ ｅ ｒ ｙ ａ ｒ ｅ ａ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ
ｍａ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｅ ｄ ｂ ｙ ｇ ｅ ｏ —
基于聚类的物流配送方法研究
基于聚类的物流配送方法研究一、研究背景随着电商行业的快速发展，物流配送成为了电商企业最重要的一环。
传统的物流配送方式已经无法满足电商企业日益增长的物流需求。
因此，基于聚类的物流配送方法应运而生。
二、聚类算法介绍1. K-Means算法K-Means算法是一种常见的聚类算法，它将数据集分为K个不同的簇。
该算法主要有以下步骤：（1）随机选择K个点作为初始质心。
（2）计算每个点到质心的距离，并将其分配到最近的簇中。
（3）重新计算每个簇的质心。
（4）重复步骤2和步骤3，直到收敛。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类方法，它可以自动确定簇的数量，并且可以处理噪声数据。
该算法主要有以下步骤：（1）选择一个随机点作为起始点，并找出其邻域内所有距离小于某个阈值ε的点。
（2）如果该点邻域内包含大于等于MinPts个点，则该点成为一个核心点，并形成一个新簇。
（3）将该点邻域内的所有点加入到该簇中，并继续遍历该簇的所有点。
（4）重复步骤1、2和3，直到所有点都被访问。
三、基于聚类的物流配送方法1. 数据采集首先需要采集包括订单信息、物流信息、车辆信息等在内的相关数据，这些数据可以通过电商平台和物流公司提供的API接口获取。
2. 数据预处理对采集到的数据进行清洗和处理，去掉重复数据和缺失值，并进行标准化处理。
同时，对物流区域进行划分，将不同区域内的订单分别进行聚类。
3. 聚类算法运用根据不同的需求选择合适的聚类算法，如K-Means或DBSCAN。
通过聚类算法将订单分为不同的簇，并确定每个簇的质心。
4. 质心与配送路线规划根据质心所在地区确定配送路线，并优化路线规划。
同时，根据车辆容量和订单数量确定每个配送车辆所需配载数量。
5. 配载方案实施根据配载方案安排车辆出发并完成配送任务。
在配送过程中可以通过GPS定位技术实时监控车辆位置和配送进度，并根据实际情况进行调整。
四、优点与应用前景基于聚类的物流配送方法可以有效提高配送效率，减少成本。
基于K-Means聚类算法的配送中心物流成本分析
＝ 碡 爵 薛
其 中 ，Ｃ— — 单 位 车 辆 的存 储 成 本 ，ｃ — — Ｇ 配 送 区 域 的订 货 成 本 ，Ｒ — — Ｇ 配 送 区域 销 售 旺 季 的需 求 量 ，尺 — — Ｇ配
送 区域 正 常 销 售 季 节 的需 求 量 ， — — Ｇ 为 配 送 区域 销 售 淡 季 的 需 求 量 ， — — Ｇ 配 送 区 域 销 售 旺 季 的 时 间 ， — — Ｇ 配 送 区 。
ｍ ｉ （ ｎ ，
ｆ ，需 求 点 由 配 送 中 心 ｉ １ 配送 ｌ ，需 求 点 不 由 配 送 中 心 ｉ 送 。 ０ 配
＋ Ｄ ｓ ． ｔ ・
Ｖ
其 中 ，Ｓ — 所 有 需 求 点 的 集 合 ，Ｇ— — 第 ｉ 配 送 区域 ，Ｄ — — 配送 中 心 ｉ 需 求 点 的 距 离 ，Ｄ —— 配 送 中心 ｉ 工 厂 — 个 到 到
域 正 常 销 售 季节 的 时 间 ， — — Ｇ 配 送 区 域 销 售 淡 季 的 时 间 。
３ 配 送 中 心 位 置 确 定
对 于 已 确定 的 Ｇ 配 送 区 域 来 说 ，配 送 中心 的 位 置 对 于整 个 配 送 的运 输 距 离 是 十分 重 要 的 ， 主要 通 过 计 算 工 厂 到 每 个 配 送 ． 中心 的距 离 以及 配送 中 心 到相 邻 的 配送 点 的 距 离 ，找 出距 离 之 和 最 短 的 做 为 配 送 中 心 ，并 可 以 确定 相 应 的 配 送 区域 。该 方 法 数 学 表 示 如 下 ： （ ）首 先 Ｖｉ １ ∈Ｇ ，作 为 Ｇ 的 配 送 中 心 位 置 ，它 到 Ｇ 内其 他 点 的 距 离 记 为 Ｄ ，它 的 工 厂 的距 离 记 为 Ｄ ； （ ） ２
基于k-means聚类算法对配送区域的划分优化研究
聚类 客户
数 （户）
总需 求
（条）
1 61
2446
2 110
4701
3 138
5537
4 120
4979
5
6
7
144 312 64
5300 10869 3196
8 总计 139 1088
5498 42526
从表1中可看出，聚类后各区域的客户和总需求分布不均，差异较大。
3考虑工作量均衡的区域划分调整 传统的K-means聚类在聚类时仅考虑到客户间的分
Rle Edit View Insert Tools Desktop Window Help
□曰ei岭|4|凤头巴国哽“・|13|昌困|・口
遺传算法(GA)优化聚类收敛图
20
图3初始聚类结果图
根据图3的聚类结果对聚类后各区域所含的客户数和
总需求量进行统计汇总，如表1所示：
表1聚类后各区域客户数及需求量统计表
Tu W等利用基于双层Voionoi图的元启发式算法来 解决大规模多车场车辆路径问题（MDVRP ） o Wei Td等 在针对带时间窗的大规模车辆路径问题（VRPTW ）时，提 出了基于时空Voronoi图的启发式方法，从时空Voronoi 图导出空间-时间Voronoi距离，以在时空搜索上下文中 找到近邻，并提出了一种集成时间扭曲操作的Voronoi距 离衰减策略，以加速局部搜索过程。潘国鹏以安阳烟草公 司为例，结合安阳烟草公司出现的实际问题，运用先分组 后路线的两阶段方法对大规模巻烟配送线路进行优化，先 用K-means聚类算法划分配送区域，后对各区域内运用 最大最小蚁群算法优化线路。李存兵等在针对烟草物流配 送时，在考虑低碳的前提下建立数学模型，并提出了基于 改进的双层遗传算法对路径进行优化。先以工作量均衡为 目标用遗传算法进行聚类，后用禁忌-遗传混合算法对各 区域路径进行优化。罗勇等提出了基于序的选择算子、最 小代价树的交叉算子和随机点长度控制的变异算子的改进 遗传算法对物流配送路径进行优化，并通过实例仿真验证 了其有效性。
基于改进K-means聚类方法的新零售物流配送路径优化
模式仍不适应新零售时代的特点，传统的物流配送 路径方法的研究仍停留在适应于传统的零售方式， 并未将线上线下很好地融合以获取良好的购物体 验。为了适应新零售时代，如何对物流配送进行优 化，融合线上线下，减少物流配送路程以提升用户体 验度是本文的研究重点。本文假设新零售各实体店 面可实现协同合作，各实体店面具有一定的库存量 且可以作为配送中心，从末端实体店物流配送路径 角度出发，对新零售各实体店物流配送路径优化方 法进行研究。
基于改进kmeans聚类方法的新零售物流配送路径优化基于改进kmeans聚类方法的新零售物流配送路径优化陈婵丽钟映竑广东工业大学管理学院广东广州510520摘要在新零售背景下根据新零售的要求从末端物流配送路径的角度出发建立了车辆配送路径最优化数学模型将遗传算法和kmeans聚类算法进行结合与改进对末端实体店配送方法进行优化
Keywords: new retail; distribution route; genetic algorithm; K-means clustering algorithm; path optimization
1 引言
自 2016 年起，新零售概念越来越为人们所熟 悉。随着时代的发展，企业通过物流使得线上线下 融合，互相补充实现共同发展。各企业为适应新零 售时代的要求，进行了一系列战略布局和合作，企业 可通过共同平台实现合作共赢。新零售时代的到 来，使得消费者可以通过各种渠道进行购物，而用户 的购物体验成为重中之重。物流配送路径问题一直 是物流领域的研究重点，然而目前的多数物流配送
陈婵丽，等：基于改进 K-means 聚类方法的新零售物流配送路径优化
doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2019.05.017
基于改进 K-means 聚类方法的 新零售物流配送路径优化
基于改进K-means聚类算法的战区内军事物流基地数量规划
ｄ ｏ ｉ ： ｌ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ５ — １ ５ ２ Ｘ ． ２ ０ １ ６ ． １ ０ ． ０ ３ ７
军 事 物 流
基于改进 Ｋ － ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类算法 的 战 区 内军事物流 基地数 量规 划
ｄ ｅ ｏｔ ｐ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｒ ｚ ｏ ｎ ｅ ， ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ａ ｎ ｄ ｐ ｍｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｍａ ｋ ｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏ ｒ
Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ ， Ｘ ｕ ｎ Ｙ ｅ ， Ｙａ ｎ ｇ Ｑｉ ｘ ｕ ａ ｎ
（ Ｍ ｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｒ ｙ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ １ ６ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
设模式 ； 基于军用 物资采购 站的建设模 式 ； 基 于军种保
原有 的后 方仓库 仍 以绝对 的数量 和广泛 的分布发挥 着 障基 地 的建设模 式ｎ 。其 中 ， 以后方 仓库 群为 基础 ， 整 保障作 用 。在 战 区内规 划建设 军事物流基 地可 以对 传 合选取 现有后方 仓库规划 军事物 流基 地 的建设 模式是 统后方仓库 的保 障能力产生 聚合作用 ， 将 原本 孤立的后 战 区内军事物流基 地建设 的主要模式 。为 了体 现战 区 方仓库联系起来 ， 构成 战区内联 动后 勤保 障网络 。 内军事物流基地规划 问题 的系统性 和整体性 ， 对其数量 规划应从战区保障 网络 中各节点 间业务流程人手 。
低碳背景下基于 K-means 法的配送网络优化研究
《低碳背景下基于 K-means 法的配送网络优化研究》摘要：在低碳经济的大背景下，物流配送网络的优化对于降低碳排放、提高运营效率具有重要意义。
本文深入研究了基于 K-means 法的配送网络优化问题。
首先分析了低碳背景下配送网络优化的重要性和挑战，接着详细介绍了 K-means 算法的原理和应用步骤。
通过建立以碳排放最小化和成本最小化为目标的配送网络优化模型，并运用 K-means 算法进行求解。
最后，通过实际案例分析验证了该方法的有效性和可行性，为企业在低碳背景下优化配送网络提供了理论依据和实践指导。
关键词：低碳；配送网络优化；K-means 法；碳排放一、引言随着全球气候变化问题的日益严峻，低碳经济成为各国发展的重要战略方向。
物流行业作为能源消耗和碳排放的大户，面临着巨大的减排压力。
配送网络作为物流系统的核心环节，其优化对于降低碳排放、提高运营效率具有至关重要的作用。
K-means 算法作为一种经典的聚类算法，具有简单高效、易于实现等优点，在配送网络优化中具有广泛的应用前景。
二、低碳背景下配送网络优化的重要性和挑战（一）重要性1.降低碳排放优化配送网络可以减少运输距离和车辆行驶次数，从而降低能源消耗和碳排放。
2.提高运营效率合理的配送网络可以缩短配送时间，提高货物的送达速度，增强客户满意度。
3.降低成本通过优化配送路线和车辆调度，可以降低运输成本和库存成本。
（二）挑战1.复杂的约束条件配送网络优化需要考虑多种约束条件，如车辆容量、行驶时间、客户需求等，增加了问题的复杂性。
2.动态的需求变化客户需求和市场环境不断变化，要求配送网络具有较强的适应性和灵活性。
3.多目标优化配送网络优化通常需要同时考虑碳排放、成本、服务水平等多个目标，增加了求解的难度。
三、K-means 算法原理及应用步骤（一）算法原理K-means 算法是一种基于划分的聚类算法，其基本思想是将数据划分为 K 个聚类，使得每个聚类内的数据点尽可能相似，而不同聚类之间的数据点尽可能不同。
基于空间聚类的物流配送决策研究
基于空间聚类的物流配送决策研究一、研究背景物流配送是现代经济中不可或缺的一环，其效率和准确度对企业的运营和利润有着重要影响。
而空间聚类作为一种常见的数据挖掘技术，可以在物流配送中发挥重要作用。
因此，本研究旨在探讨基于空间聚类的物流配送决策方法。
二、空间聚类技术简介1. 空间聚类定义空间聚类是指将具有相似属性的对象分组，并将这些分组放在相邻或近邻的区域内，使得同组内对象之间具有高度相似性，而不同组之间则具有明显差异性。
2. 常见空间聚类算法常见的空间聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。
其中K-means算法是最为常用和简单的一种方法，通过迭代计算来确定数据点所属于哪个簇；DBSCAN算法则是一种基于密度的方法，能够自动识别出任意形状和大小的簇。
三、基于空间聚类的物流配送决策方法1. 数据采集与预处理首先需要采集相关数据，包括物流配送区域的地理信息、客户需求量、配送车辆数量等。
然后需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值填充等。
2. 空间聚类分析在完成数据预处理后，可以使用空间聚类算法对物流配送区域进行分析，将其划分为若干个簇。
这些簇可以代表不同的配送区域，或者代表具有相似需求量的客户群体。
3. 配送路径优化在完成空间聚类分析后，需要考虑如何优化配送路径。
一种常见的方法是使用遗传算法或模拟退火算法来寻找最优路径。
这些算法可以考虑各种因素，包括起点和终点之间的距离、交通状况、车辆容量等。
4. 配送调度计划制定在确定了最优路径后，需要制定具体的配送调度计划。
这包括确定每个车辆应当负责哪些客户群体或区域、每个车辆出发时间等。
四、案例分析以某物流公司为例，该公司需要为多个客户提供物流配送服务。
首先采集了相关数据，并使用K-means算法将其划分为5个簇。
然后使用遗传算法寻找最优路径，并制定了具体的配送调度计划。
实验结果表明，该方法能够显著提高物流配送效率和准确度。
五、结论与展望本研究探讨了基于空间聚类的物流配送决策方法，并以某物流公司为例进行了案例分析。
基于改进K-means算法的烟草配送区域划分
基于改进K-means算法的烟草配送区域划分
朱培芬;汉吉庆;杨华龙;唐法浙
【期刊名称】《物流工程与管理》
【年(卷),期】2009(031)006
【摘要】为解决烟草配送中配送区域划分问题,提出了一种改进的K-means聚类算法.计算每个点的密度并取其中最大的K个点作为初始聚类中心;通过分析比较边缘点到聚类中心距离与所有点阃的平均距离,在可选范围内优先考虑边缘点,以避免边缘点对整体最优性的干扰.实例分析表明,该算法有较好的全局收敛性,有效地克服了传统K-means算法收敛于局部最优点和忽视边缘点重要性的缺点.
【总页数】2页(P84-85)
【作者】朱培芬;汉吉庆;杨华龙;唐法浙
【作者单位】大连海事大学交通运输管理学院,辽宁,大连,116026;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁,大连,116026;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁,大连,116026;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁,大连,116026
【正文语种】中文
【中图分类】F252.2
【相关文献】
1.基于遗传算法的烟草物流配送区域划分优化研究 [J], 王勇;池洁;樊建新
2.基于改进K-means算法的烟草配送区域划分 [J], 朱培芬;汉吉庆;杨华龙;唐法浙
3.基于改进K-means算法的公共自行车站点区域划分 [J], 张晶;梁燕;魏文俊
4.基于改进K-means聚类的物流配送区域划分方法研究 [J], 谷炜;张群;胡睿
5.基于改进K-Means聚类算法的互联网涉烟违法犯罪区域划分研究 [J], 吕飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进K-means聚类算法的战区内军事物流基地数量规划
基于改进K-means聚类算法的战区内军事物流基地数量规划张广楠;荀烨;杨祺煊【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2016(035)010【摘要】以战区军事物流基地数量规划问题为研究对象，考虑战区内军事物流基地同后方仓库的业务关系，利用改进K-means聚类算法，对战区内后方仓库进行空间聚类，并对聚类结果进行分析，以聚类结果中的聚类个数作为战区内军事物流基地数量规划的依据。
研究表明，该方法比较科学合理，具有应用价值。
%In this paper, with the quantity of the military logistics bases in war zone as the objective and considering the business relationship between the bases with rear depots, we used the improved K-means clustering algorithm to have the spatial clustering of the rear depots in the war zone, analyzed the clustering result and proposed to make the number of the cluster in the clustering result as the basis for the planning of the quantity of the military logistics bases in the war zone.【总页数】4页(P159-161,173)【作者】张广楠;荀烨;杨祺煊【作者单位】军事交通学院，天津 300161;军事交通学院，天津 300161;军事交通学院，天津 300161【正文语种】中文【中图分类】E234;F224【相关文献】1.基于SLP的军事物流基地功能区布局规划研究 [J], 陈新明;荀烨;龙绵伟;杨哲2.基于K-Means聚类算法的应急物流中心选址 [J], 管玉洁; 徐迅; 黄雅娟; 吴烨3.基于K-means聚类算法的机场客流量变化对机场出租车数量影响情况 [J], 许一洲4.基于改进K-means聚类算法的配电网区域规划方法研究 [J], 温生毅; 安娟; 黄存强; 赵雪; 李宁可5.基于K-means聚类算法的物流配送方案设计 [J], 罗平娟;张胜礼因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于K-means聚类的生鲜自提柜选址及配送方案优化
基于K-means聚类的生鲜自提柜选址及配送方案优化
徐昊源;缪鸿志
【期刊名称】《物流技术》
【年(卷),期】2022(41)11
【摘要】通过分析生鲜自提柜选址影响因素,建立了考虑新鲜度损耗成本、配送成本和建设与运营成本的从商家到消费者的全链条运输成本模型。
基于K-means聚类方法,以新鲜度损耗成本最小为目标对生鲜自提柜进行选址,并结合建设与运营成本给出最佳的自提柜设置数量。
最后以长春市南关区3个配送中心至31个居民小区的生鲜配送为案例对该方法进行实际应用,每一个居民小区同时为生鲜自提柜备选点,为生鲜自提柜的选址决策提供借鉴和理论指导。
【总页数】5页(P50-54)
【作者】徐昊源;缪鸿志
【作者单位】大连海事大学交通运输工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】F259.2;F724.6
【相关文献】
1.基于k-means聚类和遗传算法求解选址—路径优化问题研究
2.基于嵌套Logit 选择模型的城市配送自提柜选址-路径问题
3.基于k-means聚类算法和层次分析法的配送中心选址
4.基于k-means聚类和遗传算法求解选址——路径优化问题研究
5.基于K-means聚类算法的物流配送方案设计
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配 送 车 辆调 度 问题 ．一 般 适 用 于客 户数 目不 太 大 且 配 送 区域 不 首 先 将 其 按节 点 和边 的关 系 抽 象 为 图 的结 构 就 需要 对 原 始 道 这
多 时 ； 当 客 户 网 点 数 目较 大 且 配 送 区 域 较 多 时 ． 采 取 聚 类 算 路 图 进行 预处 理 ， 立 其 相 应 的 网络 拓 扑 关 系 。 过 预 处 理后 ， 而 则 建 经 当
２１ 年 ｌ ００ ２月
中 国 管 理 信 息 化
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Ｄｅ ．２０１ ｃ， ０
第 １ 卷第 ２ 期 ３ ４
Ｖｏ．３． 。 ４ １ １ Ｎｏ２
基于改进 Ｋ— ａ ｓ ｍｅｎ 聚类的物流 配送区域划 分方法研究
路 径 问 题 上 需要 寻找 合 适 的 解 法 。 目前 的解 决 思 想 是 化 整 为零 ． ２ 基 于 ＧＩ 的 两点 间最 短 距 离 的 确 定 Ｓ 各 个 击 破 。 即首 先 将 大 规 模 复 杂 的 配 送 网络 根 据 一 定 的 约 束 条
ＧＳ环 境 下 针 对 配 送 道 路 路 线 进 行 规 划 ． 着 重 分 析 城 市 的 Ｉ 将
． ．
此基础上 设计 了一种新 的配 送 区域 均衡 的划分 方法— — 改进 的两阶段 Ｋ—ｎａｓ １ ｅｎ 聚类算 法 ． 经过仿 真 实验 验证 了方 法的 实用性 并
和有效性
［ 关键词 ］ 物流配送； 区域划分 ： — ａｓ Ｋ ｍｅｎ 聚类
ｄｉ１ ．９ ９ ．ｓ ．６ ３— １４ ２ １．４ ０ ８ ｏ：０ ３ ６￣ ｉ ｎ １７ ０ ９ ．０ ０ ２ ． ２ ｓ ［ 中图分类号］Ｆ ７ ；２ ４ ［ ２４Ｆ ２． 文献标识码］Ａ ０ ［ 文章编号］１７ — １４２ １）４ ０ ６ — ４ ６ ３ ０ ９ （０ ０２ － ０ ０ ０
谷 炜 ， 张 群 ， 胡 睿
（ 京科 技 大 学 经 济 管 理 学 院 ． 京 ｌｏ ８ ） 北 北 ｏ ｏ ３
［ 要］ 摘 在求解大规模的车辆路径问题时，首先需要将大规模复杂的配送 网络根据一定的约束条件并利用相应的方法划分为若
干个 小规模 的配送 区域 ， 而不 同的配送 区域 的划 分方 法对最后 优化 效果 影响 很 大 ， 文从 解决 实 际问题入 手 首先 明确 了使 用聚 本 类算 法进 行配送 区域 的划分 可以使 得到 的 区域 比较 紧密且更符合 实际需求 ， 然后 分析 了现 有基 于 Ｋ １ ｅｍ 聚 类算法 的优 劣性 在 —Ｔ ａ ｌ
法 ， 大 量 的 ｄ维 数 据 对 象 （ 把 ｎ个 ） 集 成 ｋ个 聚类 （ 聚 ｋ＜ｎ ， 同 ）使
一
对 城 市道 路 网进 行 最 短 路 径 分 析 操作 时 ． 统 就可 以直 接 从 拓 扑 系 信 息 表 中提 取 道 路 网的 网络 拓 扑结 构 配 送 仓库 和每 个 客 户 点 将
件 并 利 用 相 应 的方 Байду номын сангаас 划 分 为 若 干 个 小 规 模 的 配送 区 域 ．然 后 逐 道 路 网络 图层 ， 道路 中两 个 节 点 间 的 最 短距 离 的求 解 就 是 基 于这 个 求 解 小 规 模 车 辆 路 径 问 题 即 在 各 子 区 域 内 设 计 最 优 配 送 路 个 图层 。在 城 市 道 路 网 图层 中进 行 最 短 路 径 分 析 时 ． 须 首先 将 必
１ 引 言
车 辆 送 货 格 外 少 或者 格 外 多 的 情 况 出 现 第 四 ， 两 个 聚 类 不 能有 重合 。 则 会 发生 重 复 送 货 的情 况 ： 每 否 第 五 ． 实 际应 用 中 只 考 虑 位 于 城 区 的 客 户 分 布 ． 于 位 于 在 对
物 流 配送 区域 的划 分 是 一 个 多 约 束 、多 目标 决 策 的组 合 优
之 间 的最 短 距 离 ． 以及 每 个 客 户 之 间 的 两 两最 短 距 离 都 保 存 到数
聚类 内 的对 象 的相 似 性 尽 可 能 最 大 ． 而不 同 聚 类 内 的 对 象 的
优 化 效 果 影 响 很 大 ．所 以 确定 一 种 比较 合 理 的 划 分 算 法 对 整个
系 统 是 非 常 关键 的 。 目前 配 送 区域 划分 的 主 要 方 法 有 扫 描 法 和 间 特 征 中的 交 叉 路 口 坐标 和 道 路 位 置 坐 标 是 在地 图 上 借 助 图 形 聚 类算 法 。 扫描 法 的基 本 思 路 是 采 用 逐 次 逼 近 的 方 法 求 解 物 流 来 识 别 和 解 释 的 而 为 了 能 够 高 效 率 地 进 行 最 短 路 径 分 析 ． 须 必
复 杂 度 大 都 为 ０（ ， 按 此 计 算 规 模 为 １ ０ ｎ）若 ０００个 左 右 节 点 的
化问题 ， 于 Ｎ 属 Ｐ难 问 题 …， 行 一 般 求 解 Ｖ Ｐ问题 的 算 法 时 间 同 理 每 一个 点 都 必 须 包 含 在 某 一 个类 中 现 Ｒ 车 辆路 径 问题 预 计 至少 需 要 数 百 小 时 ，因此 在 求 解 大 规 模 车 辆 郊 区 的 客户 ． 以 利 用城 区 的配 送 原 理 进 行 计算 可
线， 以此 寻 找 到 整个 问题 的近 似较 优 解
现 实 中的 城 市 道路 网络 实 体 抽 象 化 为 图论 中 的 网络 图的 形 式 ． 然 中 ． 市 道 路 网 的 表 现 形 式 一 般 为 数 字 化 的 矢 量 地 图 ． 网络 空 城 其
而 在选 择划 分 方 法 时 ，不 同 的 配 送 区 域 的划 分 方 法 对 最 后 后 通 过 网络 分 析 来 实 现 道 路 网 络 的最 短 路 径 分 析 在 实 际 应 用