基于K-means聚类的快递选址和最短路径规划
基于K-means聚类的快递选址和最短路径规划
- 摘要
- 一、K-means聚类算法
- 二、蚁群算法
- 2.1路径构建
- 2.2信息素更新
- 三.仿真
- 总结
摘要
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针对当前多区域物流中心选址需建立配送中心个数不定、位置、覆盖范围不明的问题,本文提出了一种改进的k-means 聚类算法, 根据每个快递点的地理位置进行聚类划分，分别在这些区域网点中对配送中心进行最终的确定。之后，以一类区域网点为例，采用遗传算法对遍历网点的最短路程进行规划，提供参考。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、K-means聚类算法
K-means原理是初始随机给定k个簇中心，在未知样本类别的情况下，通过计算样本间的距离(欧式距离、马式距离、汉明距离、余弦距离等)来估计样本所属类别。把待分类样本点按照最邻近原则划分到不同的簇后，按平均法再一次计算每个簇的质心得到新的簇心，重复迭代，当簇心的移动距离小于某个给定的值时才停止。
从图中可以看出，所给数据集经过迭代后，最终形成了三个较为良好的簇类。
二、蚁群算法
蚁群算法求解旅行商问题大致可以分为两步：
2.1路径构建
2.2信息素更新
三.仿真
使用python生成100个范围在[0，1]随机坐标作为网点坐标
K—means聚类分析：
以粉色坐标点为例，采用蚁群算法设计遍历网点的最短路径。
总结为如下内容
总结
本文以配送中心选址为研究对象，生成了100个随机网点，研究配送中心选址策略，完成了以下几项主要工作：
第一，设计了基于K-means的聚类分析方法，将100个随机网点分为五类并生成了5个配送中心。
第二，以其中一类网点为例，基于蚁群算法设计了配送的最短路径。
具体代码可以参考我的资源，觉得有用的小伙伴点赞关注。
