單一物流中心貨物配送模式之研究ppt課件

1、研究流程修正與回饋研究問題界定結論與建議測試結果與比較例題測試發(fā)展研究架構演算功能文獻回顧研究動機和目的nnApproaches)n(6)最正確解法(Exact Procedures)n (7)人機互動法(Interactive Optimization)故本研討引入空間分析中集群分析Clustering Analysis的相關技術，來作為VRP的分群求解啟始解方式。Y806040200X706050403020100 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1222120191817161413121110987654321X706050403020100Y706050403020

2、100CLUSTER 5 4 3 2 1 0群聚型隨機型1. UPGMA (unweighed pair-group method using arithmetic averages) 利用接近值算數(shù)平均數(shù)2. WPGMA (weighed pair-group method using arithmetic averages) 參與了權重值的計算3. SLINK (single linkage clustering method) 利用最小接近值4. Clink (complete linkage clustering method ) 利用最大接近值5. Wards minimum var

3、iance method E=(x1-Cmean1)2+(y1-Cmean1)2+.取MIN6. K-means algorithms(Macqueen,1967) 在一群需求(demand)點中找出k個供應(supply)中心的位置使得需求點至供應中心的總本錢最 低(鄒明城 ，2000)7. K-medoid algorithmsg (Vinod,1969) 對於K-means法容易掉入去最正確解的問題加以修正。8. CLARANS(clustering large applications base on randomize search)(Ng and Han,1994)9. DBSCA

4、N (density-based clustering algorithm )(Easter,1996) 以空間分佈的密度為考量發(fā)展求解模10. GDBSCAN(generalized density-based spatial clustering of application with noise)(SANDER et. al,1998) VRP空間群聚求解模組配送以及物流之空間資料庫車輛及路線的指派物流業(yè)特性分析VRP求解方式分析地理空間分析GIS系統(tǒng)比較其他求解戰(zhàn)略不同空間Pattern分析歸納結果行車距離的限制No.Problem NameNodesVehicle CapacitySourceCost and Fleet Data#1E-n51-k550160Christofieds & Eilon(1969)採用Christofieds & Eilon(1969)所提出的測試例題進行測試此結果為尚未進行改善解之初步結果，未