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1、研讨基于模糊聚类神经网络的多物流配送中心选址决策基于模糊聚类神经X络的多物流配送中心选址决策论文导读：本论文是一篇关于基于模糊聚类神经X络的多物流配送中心选址决策的优秀论文范文,对正在写有关于模糊论文的写有一定的参考和指导作用,配送中心相对于标准中心的权重。 由于客观环境的限制,以上标准指标体系只是一种参考,但由于同时得到了方案评价值和方案相对于标准中心的权重,使本文提出的多中心选址决策相对于现有的决策算法有更高效、实用、简便的特性。 神经X络训练好以后,用侯选配送中心方案做为12摘要:该文提出了利用模糊聚类神经X络实现多物流配送中心的选址决策,通过构造有效的模糊聚类神经X络实现算法,同时
2、得到多个侯选中心的优劣评价值、标准物流配送中心的参考指标体系和多个侯选配送中心相对于标准中心的权重。算法应用的结果表明,基于模糊聚类神经X络的多物流配送中心选址决策由专注毕业论文与职称论文的.zglultiplelogisticdistributioncenterallocationstrategyisproposed.Viaconstructinganeffectivefuzzyclusteringneural,theneultiplecandidatedistributioncenter'sestimatedfitnessvalue,as,andmultiplecandidatedistr
3、ibutioncenter'ssubjectiondegreetothestandardcenter.Theapplicationofthealgorithmshohasbetterperformanceinstableconvergencerate,convergencespeed,andthresholdsensitivity.Theresultilluminatesthattheproposedalgorithmprovidesmoreefficientandmorestableapplication为模糊加权参数,又称为平滑因子,制约着模式在模糊类间的分享程度,目前一般根据应用领域的经
4、验在[1,5]之间取值。 应用拉格朗日乘子法求解min(Jm(U,V)),可得模糊聚类结果公式: (3) (4) 可见,利用模糊聚类,可以同时得到聚类中心及输入空间各原始向量对聚类中心的隶属程度。 3多物流配送中心选址决策算法 物流配送中心的选址通常是在一定的原则,如降低成本原则、经济效益原则、提高客户服务水平等原则的指导下,预先选择一些方案,然后再通过各种策略对这些方案进行比较,最终从中选出满意的一个或几个方案作为新的中心的地址。配送中心选址的影响因素很多,一般应根据物流学的原理,结合自身的实际情况,选择其中较重要的一些因素,作为指导决策的指标。这样,一组因素的组合,就是一个待选
5、方案。 本文采用模糊聚类神经X络的策略对方案进行比较,得到理想方案。首先,根据已有配送中心选址方案和专家经验得到一个模糊评价矩阵,然后,用模糊评价矩阵训练神经X络,一旦神经X络的结果达到了专家评价一样的效果,则说明此神经X络经过有指导的机器学习,已具备了对方案优劣进行正确判断的能力,则此神经X络就可用来对侯选的配送中心地址方案进行判断,辅助选址决策。具体思路是,根据FCM算法,用已有配送中心方案做为原始训练用输入向量,用专家经验设置聚类中心的初始值,用已建立的模糊评价矩阵中的专家评价值和当前系统实际输出评价值之间的误差作为X络误差不断训练直至误差小于特定阈值,可以得到使X络误差最小的若干聚类
6、中心和相应隶属度矩阵和方案评价值。也就是说,此时的神经X络已具备了专家一样的评价能力,不但能对方案进行评价,同时还得到了若干标准配送中心的参考标准指标体系,和现有配送中心相对于标准中心的权重。 由于客观环境的限制,以上标准指标体系只是一种参考,但由于同时得到了方案评价值和方案相对于标准中心的权重,使本文提出的多中心选址决策相对于现有的决策算法有更高效、实用、简便的特性。 神经X络训练好以后,用侯选配送中心方案做为基于模糊聚类神经X络的多物流配送中心选址决策论文导读：本论文是一篇关于基于模糊聚类神经X络的多物流配送中心选址决策的优秀论文范文,对正在写有关于模糊论文的写有一定的参考和指导作用,
7、性,收敛速度,初值敏感性方面都有较好的表现。 因此,将表5所示的侯选物流配送地址方案作为神经X络的输入向量,应用已得到的聚类中心vi,利用公式3,计算得输出评价和各侯选方案对标准中心的权重如表6,7。 经过已训练好的神经X络计算,得到评价值如表6。 综合应用表6,7,可以实现对多哥侯选物流配送中心地址的判别,辅助测试用输入向量,用已训练好的聚类中心计算相应隶属度矩阵,就实现了对侯选方案进行评
