物流枢纽选址优化：基于路网距离的K-Means与P-Median模型混合方法
最优化与控制
2024-07-08 v3 人工智能
机器学习
摘要
物流枢纽在最后一公里配送距离中起着关键作用；距离即便略微增加也会对电子商务行业业务产生负面影响，同时增加其碳足迹。该行业尤其在新冠疫情后的增长进一步加剧了对城市环境中资源优化分配的需求。本研究采用混合方法优化物流枢纽的布置。该方法依次运用不同技术。首先，根据空间位置使用K-Means对配送点进行聚类。该聚类方法采用路网距离而非欧氏距离。基于非路网的方法已被避免，因其会导致错误和误导性结果。最后，使用P-Median方法定位枢纽。P-Median方法还将配送次数和人口作为权重。使用来自Muller and Phipps（M&P）的真实配送数据证明该方法的有效性。从最优枢纽位置进行配送可使每次配送节省815（10%）米。
引用
@article{arxiv.2308.11038,
title = {Logistics Hub Location Optimization: A K-Means and P-Median Model Hybrid Approach Using Road Network Distances},
author = {Muhammad Abdul Rahman and Muhammad Aamir Basheer and Zubair Khalid and Muhammad Tahir and Momin Uppal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11038},
year = {2024}
}