基于BIRCH聚类的物流配送设施选址算法

物流配送设施的选址对于物流成本、在途时间影响巨大.其特点包括:配送设施选址和配送路线交互影响、多层级选址、配送设施存件数量均衡性等.本文通过分析物流配送设施选址的特点设计了一个基于BIRCH聚类的物流配送设施选址算法,融合了BIRCH聚类算法和基于Dijkstra距离的重心法,为物流配送设施选址提供了更好的方案,大幅节约长期运营成本.

集合规划方法在航线网络枢纽选址上的应用

研究带有容量限制的单分配多枢纽网络选址问题,将问题简化为带有容量限制的聚类问题。通过节点之间的距离以及各个节点的需求量,根据聚类分析原理,采用集合规划的方法对问题进行建模,运用自然约束语言NCL,在POEM平台上对模型进行编程求解,并通过实例将计算结果在地图中可视化。运用模糊聚类方法对多枢纽选址位置进行分析。

改进混合萤火虫算法求解CVRP

提出一种改进混合萤火虫算法(KM-HFA)来解决带容量约束的车辆路径问题。该算法利用K-Means聚类方法将客户集先进行分类,再构建初始解,以较好的初始解开始萤火虫算法的寻优过程,减少了算法的计算量。在萤火虫算法中引入部分匹配交叉算子,2H-opt交换算子,局部搜索算子和变异算子,这些方法加快了算法的收敛速度,提高了萤火虫算法跳出局部最优的能力。选取小规模及中规模数据集进行仿真实验,共94组标准算例。对于79组实例,KM-HFA得到的解优于对照的混合萤火虫算法和CC-CVRP所得的求解方案,KM-HFA所求方案的车辆行驶总距离更小。KM-HFA计算了5组小规模实例,即A-n33-k6,A-n37-k6,P-n16-k8,P-n19-k2和P-n20-k2,在不增加车辆配送路径数目的情况下,得到比经典解更好的配送方案。对于实例P-n22-k8和P-n23-k8,文中算法在比经典解路径数增加了一条的前提下,找到了车辆行驶总距离更小的解。仿真实验结果表明KM-HFA具有较好的稳定性和有效性。