Алгоритм кластеризации с проекцией для решения задач оптимизации размещения транспортных объектов

Б. А. Есипов, О. В. Москвичев, Н. С. Складнев, А. О. Алёшинцев

Аннотация


Предлагается математическая модель и новый метод решения задачи оптимального размещения логистических центров двухуровневой сети железнодорожных перевозок на основе применения математического аппарата кластерного анализа. При заданных геоинформационных параметрах производств-поставщиков, а также заданных железнодорожных станциях сети железных дорог ставится задача оптимального выбора станций – контейнерных пунктов (КП). Критерием является минимизация общего суммарного объёма перевозок в тонно-километрах от производств до КП. Для этого в качестве оптимизационной математической модели используется модель разбиения объектов на кластеры. Искомыми кластерами являются подмножества точек-производств со своими центрами-КП. Поскольку центры кластеров обязательно должны находиться в железнодорожных станциях, в статье предложен новый алгоритм кластеризации «с проекцией». Исследованы возможности такого алгоритма кластеризации, названного k-means pro. Рассмотрена методика оптимизации выбора мест расположения контейнерных накопительных распределительных центров как центров кластеров второго уровня для двухуровневой сети перевозок. Приведены примеры расчётов для предприятий и железных дорог Приволжского федерального округа на основе созданного программного обеспечения.


Ключ. слова


Размещение транспортных объектов; двухуровневая сеть контейнерных перевозок; логистические центры; кластеризация с проекцией; дефект проекции

Полный текст:

PDF

Список литературы

1. Резер С.М., Москвичев О.В., Москвичева Е.Е. Оптимизация модели формирования и функционирования контейнерно-транспортной системы страны // Транспорт: наука, техника, управление. 2016. № 7. С. 3-7.

2. Москвичев О.В. О новом подходе к организации контейнерных поездов во внутреннем сообщении // Железнодорожный транспорт. 2014. № 2. С. 56-59.

3. Разина М.А. Математические модели и оптимизация размещения станций скорой помощи для обслуживания населения заданной области. Дис. … канд. физ.-мат. наук. Казань, 2005. 110 с.

4. Михалевич B.C., Трубин В.А., Шор Н.З. Оптимизационные задачи производственно-транспортного планирования: Модели, методы, алгоритмы. М.: Наука, 1986. 260 с.

5. Протасов В.Ю. Максимумы и минимумы в геометрии. М.: Московский центр непрерывного математического образования. 2005. 56 c.

6. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

7. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.

8. Есипов Б.А., Москвичёв О.В., Складнев Н.С., Алёшинцев А.О. Разработка и исследование алгоритма кластеризации с проекцией для решения задач оптимизации транспортной инфраструктуры // Сборник трудов международной научно-технической конференции «Перспективные информационные технологии (ПИТ 2017)». Самара: Самарский научный центр РАН, 2017. С. 633-637.

9. Москвичев О.В. Модели, методы и алгоритмы оптимизации контейнерно-транспортной системы железнодорожного транспорта на основе кластерного подхода. // Транспорт Урала. 2017. № 2 (53). С. 18-27.


DOI: http://dx.doi.org/10.18287/2541-7533-2017-16-4-108-117

Ссылки

  • Ссылки не определены.


 

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License.

 

ISSN: 2541-7533