基于K-means聚类方法的物流多配送中心选址优化研究

针对城市物流多配送中心选址过程中因素选取和方法融合研究方面存在的不足,提出先对备选配送中心进行聚类分析而后在各聚类单元内进行选址排序的思想方法。首先,建立物流多配送中心选址的评价指标体系,将语言变量值与梯形直觉模糊数相结合并应用模糊集成方法进行计算,进而得到各配送中心在准则指标下的集成综合评价值;其次,根据隶属度函数,将集成后的综合评价值拆分成3个分属性值,并将分属性值作为聚类过程的输入。然后,应用K-means方法计算多配送中心的聚类单元和确定初始聚类中心,并选取聚类单元均值作为新的聚类中心进行优化迭代计算,直到确定聚类中心位置,进而得到最终聚类结果。最后,应用TOPSIS方法计算各类中选址位置的评价值,排序选出配送中心选址位置。实例验证表明,所提方法得到的选址结果合理且优于其他选址方法,并可应用到多级物流配送网络的选址优化问题研究中。