基于改进K-means聚类的物流配送区域划分方法研究

在求解大规模的车辆路径问题时,首先需要将大规模复杂的配送网络根据一定的约束条件并利用相应的方法划分为若干个小规模的配送区域,而不同的配送区域的划分方法对最后优化效果影响很大,本文从解决实际问题入手,首先明确了使用聚类算法进行配送区域的划分可以使得到的区域比较紧密且更符合实际需求,然后分析了现有基于K-means聚类算法的优劣性,在此基础上设计了一种新的配送区域均衡的划分方法——改进的两阶段K-means聚类算法,并经过仿真实验验证了方法的实用性和有效性。