| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 配送中心选址问题的研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 重心法改进的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多重心法中需求分区算法的研究 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 研究的思路与方法 | 第16-17页 |
| 2 基于聚类算法的改进多重心法选址方法概述 | 第17-27页 |
| 2.1 物流配送中心选址概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 物流配送中心选址的基本原则与影响因素 | 第17-18页 |
| 2.1.2 物流配送中心选址步骤 | 第18页 |
| 2.1.3 物流配送中心选址常用方法 | 第18-19页 |
| 2.2 重心法概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 重心法的概念 | 第19-21页 |
| 2.2.2 多重心法的概念 | 第21-22页 |
| 2.3 数据挖掘及聚类分析概述 | 第22-27页 |
| 2.3.1 数据挖掘概述 | 第22-23页 |
| 2.3.2 聚类算法概述 | 第23-24页 |
| 2.3.3 聚类算法分类 | 第24-27页 |
| 3 基于最大最小距离聚类算法的改进多重心选址方法 | 第27-33页 |
| 3.1 选址流程描述 | 第27页 |
| 3.2 基于最大最小距离多重心选址步骤 | 第27-30页 |
| 3.3 选址流程框架 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 重心法选址模型的改进 | 第33-37页 |
| 4.1 问题的提出 | 第33页 |
| 4.2 模型假设 | 第33-34页 |
| 4.3 改进的模型构建 | 第34-35页 |
| 4.4 模型计算步骤 | 第35-36页 |
| 4.5 小结 | 第36-37页 |
| 5 基于最大最小距离算法的三段式配送点分区聚类算法 | 第37-46页 |
| 5.1 最大最小距离聚类算法 | 第37-39页 |
| 5.1.1 最大最小距离聚类算法原理 | 第37页 |
| 5.1.2 最大最小距离聚类算法步骤 | 第37-39页 |
| 5.1.3 最大最小距离聚类算法参数设定 | 第39页 |
| 5.2 基于最大最小距离的三段式多中心聚类算法 | 第39-45页 |
| 5.2.1 问题的提出 | 第39-42页 |
| 5.2.2 基于最大最小三段式算法描述 | 第42页 |
| 5.2.3 基于最大最小三段式算法步骤 | 第42-43页 |
| 5.2.4 基于最大最小距离三段式聚类算法流程图 | 第43-45页 |
| 5.3 小结 | 第45-46页 |
| 6 仿真实验 | 第46-51页 |
| 6.1 实验仿真数据集 | 第46-47页 |
| 6.2 实验步骤 | 第47-50页 |
| 6.2.1 各算法程序分别对需求点聚类 | 第47-48页 |
| 6.2.2 分别用重心法求最优解坐标 | 第48页 |
| 6.2.3 总费用计算与选址结果对比 | 第48-50页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第50-51页 |
| 7 总结与展望 | 第51-53页 |
| 7.1 总结 | 第51页 |
| 7.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |