基于社区综合服务体的广州邮政同城配送研究
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F618;F259.27
【图文】:
图4 SWOT 分析3.2.1 广州邮政的优势(1)“三网”资源,广州作为国际化的大都市,其交通的便捷程度十分的发达,其整合了火车、汽车以及飞机等多种运输工具,并通过广州市内多大2300多个的投送网点,构建起了一整张全面而周密的同城物流网络。与此同时,近年来广州市还加大了物流网络信息化的假设步伐,为广州物流同城配送提供了坚实的信息化基础。(2)品牌形象。广州邮政作为广州早起现代化物流企业的代表,一直就承担着广州物流配送的重任,在广州人民以及各个客户企业的心中塑造了良好的企业形象,其对在广州邮政进一步的进行同城配送业务的扩展提供了很好的前
30聚类中心个数和初始聚类中心确定的流程如下图所示:图5 聚类中心个数和初始聚类中心确定流程图(7)新聚类中心的确定新聚类中心的计算公式如下所示: =∑ =1∑ =∑ =1∑ 其中 表示第 j 个聚类中心各个社区综合服务体的货运量,( , )表示该聚类中心的重心坐标。点( , )由于是通过公式计算得到的,所以不一定存在这个点,在这种情况下,就需要再计算( , )到改聚类中其他点的距离,并将离它最近的点作为新的聚类中心。(8)收敛准则在 K-Means 算法的运行过程中,是不断的利用重心法计算新的聚类中心,其重复迭代的标准就是第 n次的聚类中心和(n-1)的聚类中心一致,然后转入到第二阶段的计算。(9)第二阶段中均衡货运量的计算第二阶段对聚类中心调整的标准是聚类之间的货运量要相当,其具体的调整步骤如下:第一步:计算每个社区综合服务体聚类的货运量
32图6 K-Means 算法步骤步骤 1:根据问题中给定的 Q和 q计算出需要的聚类个数 k,然后对根据地图绘制的平面直角坐标系,进行等分划分,得到 k个区域,然后利用欧式距离,将每个区域的集合中心作为第一次聚类之前的初始聚类中心。步骤 2:根据之前在百度地图上搜索得到的各个社区综合服务体之间的最短距离,针对每个社区综合服务体,找出离其最近的聚类中心,并将其归类到
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本文编号:2805252
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