基于大数据的物流配送中心选址优化研究

发布时间：2019-09-03 13:59

【摘要】：在整个物流过程中,物流配送中心有着承上启下的作用,上游是供应商,下游是分销商或消费者。怎样高效地、科学地选择物流配送中心,对物流配送时间、成本、效率均有很大的影响。因此,如何利用新兴技术提升物流配送效率是一件具有重要的理论价值和实践价值的研究工作。“大数据”是随着社交网络的兴起、处理技术的革新、物理信息的数字化发展应运而生,其蕴含的大感知数据、大交互数据、大交易数据可以给物流领域带来更多的解决方法。诸多学者认为,大数据将实现传统物流到现代物流的过渡。因此,本文旨在探索大数据在物流领域结合的可行性,借助大数据对物流配送中心选址问题进行优化。具体内容如下：1、大数据与现代物流：将大数据分为大感知数据、大交易数据和大交互数据三类,对比分析大数据与物流数据的来源、特征,并在此基础上提出“物流大数据”的概念,探讨了大数据与物流结合的可行性,研究大数据在物流领域的应用。2、基于大数据的物流配送中心选址问题：从大交易数据、大感知数据、大交互数据角度分析物流配送中心选址问题中存在的大数据,并给出基于大数据的物流配送中心选址算法的设计思路。3、DK-Means聚类算法设计：聚类算法是应用于配送中心选址问题的经典算法,用Dijkstra距离取代原有的欧几里得距离或曼哈顿距离。同时,Dijkstra距离的权重函数为经过分析的分拨中心“虚拟距离”,即为需求量、城市发展、交通条件、市场效益、运输距离、顾客评价等众多因素综合分析的结果。4.基于MapReduce的DK-Means并行化算法设计与改进：大数据中蕴含大量的非结构化数据,而传统编程模型无法对其进行处理,因此,DK-Means聚类算法的求解必须进行MapReduce的并行化处理。最后,考虑到算法的复杂程度与时间效率,对并行化算法进行改进。
【图文】：

个乡镇、街道办事处，分别用NB邋５、．．．、５对合肥、宪湖、曲巧等１６个城市进逡逑行标记，为方便向安徽区域的公司运送货物，决定从中选取５个城市建立配送枢逡逑纽，实际地理地图如图５．６所示。逡逑．货。＂，说：＇。或逡逑气毒璋玲；；；尹逡逑图５．６安徽地区地图逡逑Ｆｉｇ邋５．６邋Ｐａｒｔｓ邋ｏｆ邋Ａｎｈ山（ｎｏｒ化邋ｏｆ邋Ｈｅｆｅｉ）逡逑４６逡逑

逦＾邋Ｌ逡逑图５．９安徽地区无向赋权图逡逑Ｆｉｇ邋５．９邋Ｔｈｅ邋ｗｅｉｇｈｔｅｄ邋ｕｎｄｉｒｅｃｔｅｄ邋ｇｒａｐｈ邋ｏｆ邋Ａｎｈｕｉ逡逑由无向赋权图可Ｗ得到该区域内的最短路径矩阵，如图５．９所示。假设初始簇逡逑也选择Ａ、］＾、Ｃ、Ｄ、Ｅ，Ｗ该五簇也为源，计算源到其他各结点的距离，，填入最逡逑短距离矩阵ｉｋ中，依次迭代更新。逡逑表５．３虚拟距离矩阵逡逑Ｔａｂｌｅ邋５．３邋Ｔｈｅ邋ｍａｔｒｉｘ邋ｏｆ邋ｄｉｓｔａｎｃｅ逡逑Ｉ邋Ａ邋］Ｂ邋Ｉ邋Ｃ邋Ｉ邋Ｄ邋Ｉ邋言邋｜ｆ｜ｇ｜ｈ｜ｊ｜ｋ｜ｌ｜ｍ｜ｎ｜邋Ｐ邋ｊ－Ｒ￣［邋ｓ逡逑逦逡逑Ｂ邋１．５６逡逑Ｃ逦１．８
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2531398