风神快递公司物流配送中心选址模型的优化设计.doc

摘要：本文对快递公司的物流配送中心选址问题进行了研究，并且应用于风神快递公司选取二级物流配送中心以及总的配送中心的选址问题中去。物流配送中心选址问题在物流系统优化中的重要性非同一般，可以说是影响优化结果最关键的一步。选好物流配送中心，既可以降低仓储费用、配送费用等物流成本，又可以缩短商品的配送时间，提升消费者满意度。由于物流中心的选择直接影响到待建物流中心本身的运营成本以及服务水平，对于其服务范围内的物流系统是否合理也具有重大的影响，所以物流中心选址已经成为了物流中心建设项目规划中最需要谨慎对待的问题，需要选址决策者掌握多方面数据，并综合考虑诸多因素对配送中心选取的综合影响，利用合理的分析方法进行数据的处理。

为了得到最佳的物流配送中心地址，本文采用了聚类分析的方法，聚类分析是数据挖掘中的重要分支和有效工具。聚类分析从字面上理解就是基于“物以类聚”的思想，对所研究的数据对象进行分类，确保具有相似属性的数据对象可以被分到一组之中，应用到物流选址问题中就是将距离较近的点分到一个类当中去。本文首先利用K-means划分聚类算法对所有需求点进行聚类，规定将需求点分为5类，即初始有5个随机的聚类起点，通过计算需求点之间的距离，判断它该属于哪一类，最终得到5个聚类中心，将这5个中心作为二级配送中心。之后利用迪杰斯特拉算法求得最终的物流配送中心和对应的配送路径。

本文的创新之处在于对迪杰斯特拉算法中边的权值确定方式所作的改进。单纯地将两地之间的道路实际距离作为抽象模型图中两个点之间边的权值显然有失偏颇，由于最终的物流配送中心不仅要负责配送，还要负责存储和分拣，所以必须要将各备选点所在地区的仓储费用算在其中，此外还要考虑交通道路状况，按照一定比例确定最终每条边的权值，再使用迪杰斯特拉算法求解。

关键词：物流中心选址，K-means均值聚类，迪杰斯特拉算法

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1研究背景-1

1.2国内外研究成果-2

1.3内容概述-3

2.物流中心及其选址模型简介-4

2.1物流中心的概念-4

2.2物流中心的作用-5

2.3物流中心常用选址模型-6

2.4小结-8

3.聚类分析概念及应用-9

3.1聚类分析的起源-9

3.2聚类方法的介绍和对比-11

3.3小结-12

4.使用聚类分析思想选出二级配送中心-13

4.1将实际问题转为可分析模型-13

4.2聚类分析算法流程-15

4.3小结-17

5.用迪杰斯特拉算法确定一级配送中心及配送路径-19

5.1迪杰斯特拉算法介绍-19

5.2基于实际情况所做的改进-21

5.3用改进后算法进行问题的求解-22

5.4小结-25

6.总结-26

致谢-27

参考文献-28