中文专利文本聚类方法研究

该文提出了一种针对中文专利文本的聚类方法.使用自组织特征映射算法获得初始的聚类中心,并以此作为K-means算法的初始输入,从而得到最终的聚类结果.这样的组合可以在提高聚类准确率的同时,降低运行时间.在聚类之前还对文本进行LSI降维操作,降低了特征向量的维数,使得SOM和K-means两个对维数敏感的算法可以更加有效和快捷.     

B2C电子商务环境下订单拣选与配送联合调度优化

如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法：首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。     

基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题

针对生鲜商品多中心共同配送优化研究在资源共享和温度控制有效结合方面存在的不足,提出研究集成资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题。首先,结合生鲜商品的易腐性和配送过程的及时性特征,构建了包含生鲜商品多中心间的运输成本、配送成本、车辆温控成本、违反时间窗惩罚成本、生鲜商品价值损失和车辆租赁成本的物流运营成本最小和配送车辆使用数最小的双目标优化模型。然后,设计了结合生鲜需求客户地理位置、需求商品温控区间和时间窗约束的K-means多维聚类算法,进而提出一种TS-NSGA-II算法,该算法设计了禁忌搜索算法(TS)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)间有效的选择性赋予机制,进而增强了解空间的搜索和寻优能力,并通过与MOGEA和MOPSO算法的对比分析,进一步验证了模型和TS-NSGA-II算法的有效性。最后,通过实例分析探讨了不同资源共享模式和温控区间的多中心车辆路径优化方案,研究结果可为生鲜商品物流配送企业进行资源共享模式选择和温控区间设计提供方法支撑和决策支持。     

基于消费行为的市场细分模型构建与验证——以移动通信行业为例

针对客户偏好和客户需求开展市场营销活动是每一个移动运营商最为关注的问题.为此,分析了移动通信行业现行的以人口统计变量和ARPU值为划分维度的市场细分方法,并在此基础上提出了以消费行为作为划分维度的市场细分模型,该模型将客户按照"当前价值"、"发展性"和"忠诚度"3个维度进行细分,并从数据库中分别提取相应的变量对各个维度进行有效测量.同时采用了K-means聚类算法和相关的数据挖掘和统计方法对模型进行了验证,进一步确定了模型的实用价值.     

考虑交货因素的热轧无缝钢管订单排程模型与算法

无缝钢管的市场需求具有多品种、小批量的特点，为了在满足客户需求的同时保证高效连续化生产，文章在满足生产工艺特征的基础上将配送地址和交货期等合同因素引入热轧无缝钢管订单排程问题中，建立了以适期交货、订单集中生产配送和最小化机器设备调整为优化目标的订单排程优化模型，并设计了两阶段求解算法：首先，以订单交货期与配送地址差异最小为目标，基于凝聚策略设计了订单聚类算法，将具有相同工艺约束、相似合同要求的订单进行聚类，并形成初始轧制计划；然后，以设备调整和提前/拖期最小为目标，设计混合变邻域搜索算法，对初始轧制批次进行排程优化。基于实际订单数据的实验结果表明，模型和算法对问题的描述和求解是可行有效的。     

面向突发事件的应急献血者聚类与分配方法研究

突发事件发生后,应急献血者呈爆发式增长、献血设施超负荷运作。本文提出一种应急献血者聚类与分配的优化方法可以有效地解决该问题。在该方法中,首先提出了应急献血者的分类规则,并采用Canopy与K-means相结合的算法对应急献血者进行聚类分组;然后,考虑献血者的心理因素,建立了最大化血液满足、均衡各献血设施的工作量以及最大化献血者效用的多目标分配优化模型;进一步,考虑应急献血者的时间偏好,构建了献血时间安排的多目标优化模型;通过使用优化算法求解模型得到应急献血者的分配方案;最后,通过一个算例分析验证了该方法的可行性以及有效性。     

基于需求预测的两级动态配送路径优化研究

针对传统响应式配送难以应对海量动态客户需求的困境,在此提出基于需求预测的两级动态配送路径优化方法。利用历史数据从需求预测、需求聚类和需求配额三个维度,处理电商物流配送过程中的动态需求;建立基于需求预测的单阶段和多阶段两级车辆配送路径优化模型,并针对问题特性利用分支定界算法与CW-禁忌搜索算法生成两个阶段的最优配送路径。最后结合实验案例对模型与算法的有效性进行验证,试验结果表明本文设计方法具有较好的动态场景适应度和客户响应能力。     

基于拓展自组织神经网络方法的客户市场细分

准确的客户市场细分对客户关系管理具有重要作用。现有的聚类算法由于自身的缺陷无法很好的应用在市场细分中。本文借鉴拓展自组织神经网络方法的思想,运用Ward's指标对SOM聚类结果进行合并,从而得到有效的客群。运用该方法在某零售企业的客户数据中探索出四类客群。ANOVA分析证明了该方法得到结果的可行性,并通过与K-means方法的比较证明了该方法的准确性。     

信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法

区域产品分类与选择是区域经济发展中最重要和最基础的工作.在产品选择与分类时,需要确定指标权系数和分类阈值等参数,这在实际应用中是比较困难的.针对这种情况,提出了一种信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法.该方法构建了指标权系数信息不完全确定的最优模糊区间聚类模型,利用遗传算法和改进的FCM算法联合求解所得优化模型,得到指标权系数、最优聚类中心和最优划分,进而确定各产品所属类别.最后将该方法应用于某区域的产品分类和主导产品的确定中,实例计算说明该方法的可行性和有效性.     

大规模灾害中基于聚类的医疗物资联合运送优化

应急响应中,往往出现救援物资供应节点与需求节点距离太远、关键道路损毁导致难以及时通过车辆运送物资到灾区等情景,此时直升飞机逐渐被用来运送关键应急资源（如医疗物资及医护人员）。然而,大规模灾害中难以使用直升飞机运送医疗物资到每个医疗救助点,通常考虑灾民的聚集性选择一定数量的应急中转点,以接收直升飞机运送的医疗物资,之后采用车辆运送物资到其覆盖的医疗救助点。针对该问题,提出一种基于聚类的两阶段医疗物资联合运输方法：第一阶段根据医疗救助点分布,采用模糊C-均值算法（FCM）进行应急中转点选择和医疗救助点划分,并针对FCM划分中存在的剩余容量不均衡问题,考虑容量约束提出一种改进划分方法（FCMwCC）,构建“直升飞机-车辆”医疗物资联合运输网络结构;第二阶段建立基于聚类的运送路线优化模型,确定从应急中转点到医疗救助点的具体运送路线。数值实验验证了提出方法和算法的有效性。     

时变路网下多中心电动车-无人机协同配送路径优化

针对车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化的多中心电动车-无人机协同配送路径问题,本文综合考虑配送区域路网交通信息,无人机最大飞行距离、承重能力,配送过程中电动车电池的荷电状态,以及车辆行驶速度、载重量等对电动车能耗的影响等,以总配送成本最小化为目标建立多中心车辆-无人机协同配送路径优化模型。根据问题特征,本文设计遗传大邻域搜索混合算法求解模型,该算法在传统遗传算法基础上,采用整数编码随机生成初始种群,通过无人机最大承重能力、飞行距离筛选无人机可服务的客户,然后确定车辆及无人机的配送路径生成初始解,并嵌入2组摧毁和重建算子进行进化操作。本文通过多组算例验证了算法及模型的有效性,并分析了车辆搭载的无人机数量以及车辆行驶速度对配送方案制定的影响。研究成果丰富和拓展了车辆路径优化的研究领域,可为交通、物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法研究

协同过滤算法是目前个性化推荐系统中应用最成功的推荐算法之一。目前协同过滤构建的用户-项目矩阵,一般是按用户对所有项目的评分构建,却没有考虑项目之间的分类情况,导致寻找的邻居集合可能不是最近邻居集合。针对此问题,本文提出基于项目聚类和评分预测的协同过滤推荐算法,该算法首先按商品聚类,将大矩阵按聚类的商品来进行子矩阵的计算,在子矩阵里进行兴趣度的测量,最后将在所有区域相似用户的推荐项目合并,成为该用户的最后推荐结果。实验证明新算法能够提高协同过滤推荐系统的推荐质量。     

基于WEKA平台的文本聚类研究与实现

文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支.是聚类方法在文本处理领域的应用.本文首先对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结.另外,本文回顾了现有的文本聚类算法,以及常用的文本聚类效果评价指标.在研究了已有成果的基础上,本文利用20Newsgroup文本语料库,针对向量空间表示模型,在开源的数据挖掘平台WEKA上实现了文本预处理和k-means聚类算法,并根据实际聚类效果,就文本表示、特征选择、特征降维等方面提出优化方案.     

生鲜品电商与冷链宅配联合运送优化研究

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，消费者对生鲜品的需求由量的增加转化为质的提升，更加安全、环保、绿色的产品越来越受到人们的青睐，这在一定程度上促进了生鲜宅配的发展。在传统方式下获得优质生鲜品的途径有限，电子商务的出现和快速发展，给生鲜品在网络上的销售提供了良好的平台。本文针对冷链配送中，由于生鲜品供应节点与需求节点距离长或者配送产品周期短等情况，给出基于聚类的两阶段联合运送方法：第一阶段按照客户需求点的分布情况，提出基于模糊C-均值算法(FCM)的配送中转点选择和需求点划分方法，从而构建联合运送网络结构；第二阶段建立基于聚类的联合运送路径优化模型。最后，通过数据实验，验证所提方法和模型的合理性与高效性。     

基于新型图论聚类法的物流系统多设施选址策略研究

提出了一类基于图论的新型聚类算法并将其应用于物流系统中的多设施选址问题。与其他聚类算法相比,该新型算法聚类效率更高且具有更小的聚类树,从而使得有意义的聚类结果更加清晰。比较算例验证了该算法应用于多设施选址问题的高效性和实用性。     

考虑区域限制的卡车搭载无人机车辆路径问题研究

无人机参与配送是解决末端物流难题的重要途径之一。卡车搭载无人机协同配送模式,克服了无人机载重量小、续航时间短的弊端,成为无人机参与末端物流配送的重要形式之一。在疫区、灾区进行应急配送时,经常遇到由于道路毁坏或封锁、区域污染,导致部分路段车辆或无人机无法通行的情况。在非应急配送中,也可能存在车辆限行和空域禁飞等区域限制措施。区域限制给卡车搭载无人机物流配送路径优化问题带来了很大挑战。论文构建了区域限制条件下卡车搭载无人机车辆路径问题的混合整数线性规划模型,提出了一种结合最短路算法和禁忌搜索算法的混合算法,基于标准算例库设计测试集并进行测试实验,实验结果表明混合算法具有较好的计算性能。     

基于网络聚类算法的企业客户细分方法

本文首先介绍了客户细分在企业营运中的重要性,将聚类算法应用于企业客户细分。基于聚类可以找到数据集中未知的分类,本文介绍了一种可对客户多种描述特征进行综合聚类的客户细分方法。该算法不仅将网络概念加入到聚类中,还可以通过参数的控制,使客户的细分数量在可控范围之内。     

基于模糊聚类的高新技术企业信用风险评估方法研究

本文针对高新技术企业的特点,应用粗糙集理论和模糊聚类方法,集成了一种信用风险评估方法。首先构建了高新技术企业信用风险评估指标体系,再应用粗糙集约简方法生成约简的指标集,继而运用模糊聚类方法对企业信用风险进行评估。在使用模糊ISO-DATA聚类算法时,加入"引路样本",这种改进的算法提高了评估的客观性。     

聚类系数无显著性差异下的灰色综合聚类方法研究

在灰色聚类评估分析中,当灰色聚类系数无显著性差异时,按照已有的灰色聚类方法无法对聚类对象进行准确的聚类,而在实际研究中经常会遇到聚类系数无显著性差异这类问题。因此本文提出了一种新的灰色综合聚类方法。具体步骤是:首先计算各聚类对象的聚类系数,并对其进行归一化处理;再根据对象中每一灰类的灰色聚类系数在聚类过程中的作用,计算聚类对象的综合聚类系数;最后根据综合聚类系数对聚类对象进行聚类,确定聚类对象应属的灰类。并且证明了当聚类对象的聚类系数差异大于1-2/S时,一般灰色聚类方法与灰色综合聚类方法所得聚类结果完全相同。最后,以江苏省第二产业内部主导产业选择为例进行了实证分析。     

基于K-means算法的中国移动市场顾客行为细分策略研究

分析了中国移动市场现状和顾客行为分析中的问题,结合K-means算法和顾客行为细分方法,提出基于K-means算法的中国移动市场动态顾客行为细分模型,并结合具体案例,进行了实证研究.