易腐品配送中心选址的聚类局部搜索算法  

On Cluster Local Search Algorithm for Distribution Center Allocation of Perishable Products

作　　者：俞武扬[1] 陈柳君[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学管理学院,浙江杭州310018

出　　处：《杭州电子科技大学学报（社会科学版）》2014年第4期29-35,共7页Journal of Hangzhou Dianzi University：Social Sciences

基　　金：杭州市哲学社会科学规划项目(B13GL09)

摘　　要：针对易腐物品配送中心选址问题,通过引入单位价值贬值函数建立了优化模型,设计了一种结合p均值聚类分析与局部搜索技术的算法,在利用p均值聚类分析得到初始配送中心选址方案基础上,逐步收缩搜索区间结合随机步长以寻找最优选址方案。通过算例将聚类-局部搜索算法与遗传算法和模拟植物生长算法进行了比较,结果表明聚类-局部搜索算法找到的最优解是三种方法中最好的。A model is proposed for solving the location problem of distribution centers by introducing the devalue function of perishable products. To determine the optimal location of distribution centers of perishable products,the cluster local search algorithm（ CLS）,combining p-means cluster analysis and local search method,is proposed by considering the characteristic of the local problem of distribution center for perishable products. Random search step with decreasing length of search interval is used to find the optimal solution. By comparing the calculating results of（ CLS） with genetic algorithm（ GA） and plant growth simulation algorithm（ PGSA）,it shows that the optimal solution given by（ CLS） is the best one.

关 键 词：易腐物品 配送中心 p均值聚类 局部搜索 

分 类 号：F274[经济管理—企业管理]