车辆配送路径优化_外卖配送路径优化

车辆配送路径优化实验同个数的聚类中心,在该算法中,初始聚类中心的选取都是随机性的,随着迭代次数的增加,聚类效果一步步明显,直到最后两代聚类外卖中心位车辆置不变的现象发生时路径,聚类运优化算结优化束。如果出现超过车辆容量的情况,表明存在配送区域的总需求量过大。在该配送区域所在的聚类中,找出该聚类中需求量最小的需求点,将其从此聚类中剔除,这样便降低了该聚类的总需求量,将剔除的点加入到离其最近的需求点(属于同一车辆个聚类的需求点除外)所属的聚类中。聚优化类分析一般多用在成规模配送的VRP问题中,该配送服务特征如下:物流配送中心所要进行的服务范围广、接车辆货地点多,每日优化所要配送的货物数量大,在这种大区域的配送条件下,为实现所有顾客的服务需外卖求优化就需外卖要企业提供配送的车辆数目优化很多。

车辆配送路径外卖优化问题决策变量中有5个参数对优化于车辆的配送安排工作上,要依据车的最大装在能力和其他约束条件实行顾客的聚类划分,实现大范围的顾客群优化变为多个小范围的顾客群,在每一小范围的顾客群中就更加方便在满足顾客要求的基础上获得距离最短的配送路径,安排一辆车按照路径走向实行配送。按照如此方法,外卖把复杂的数据集合在聚类之后变为多个简单的数据集合,进而极大程度的减少计算作业量,并且各个类可以实现同步计算,提高运算速度,聚类分析车辆在配送路径规划问题中能够得到很好的应用,但是需要考虑以下问题:(1)每个点的集合区域内不能够发生交集,即各个簇之间无重合,相互独立车辆;济南21(优化2)同一个簇内的所有点应当较为聚集,不能有相对偏离的点存在,正因为聚类后点的聚集作用使得各个点之间密度比较大,能够节省车辆在途运输的时间;(3)每个簇的客户需求量应当大致相同,不能出现需求过多或过少的现象,这样就不会导致运力分布不均匀的现状发生;(4)在考虑了以上几个因素后,倘若还能进一步优化考虑,可能条件下,能够使得每个簇行驶的车辆路径相近的结果是最好的。k-means聚类分析主要是以距离为判定原则,将点和点之间相距的较近的点聚集在一起,即距离越近的点其相近的程度越大,可以归为同一类,路径故k-means聚类算法是将密度越大的点的集合作为一个小的整体进行研究,在物流配送问题的研究中能够实现科学划分配送服务范围。利用k-means聚类算法实现顾客点的归类,把复杂的数据集合在聚类之后变为多个简单的数据集合,并结合使用节约算法计算每一类别当中的配送最佳线路,获得路优化径安排的最优解。

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