Оптимизация планирования доставки грузов на основе алгоритма k-means»

Для обеспечения бесперебойной и своевременной доставки грузов с высоким качеством обслуживания каждый маршрут доставки необходимо тщательно спланировать и проверить. Как показывает практика, для решения данной задачи необходимо использовать методы интеллектуального анализа данных – Data mining. Одним из таких методов является метод кластеризации данных на основе алгоритма k-means.

Введение........................................................................................................... 5

Глава 1 Постановка задачи исследования и анализ алгоритма k-means........... 7

1.1 Постановка задачи исследования............................................................ 7

1.2 Методы решения задачи кластеризации.................................................. 8

1.3 Анализ алгоритма k-means................................................................... 12

Глава 2 Разработка решения для оптимизации планирования доставки грузов на основе алгоритма k-means.............................................................................. 18

Глава 3 Разработка программы оптимизации планирования доставки грузов на основе алгоритма k-means.......................................................................................... 26

3.1 Программа «1С:TMS Логистика. Управление перевозками»................ 26

3.2 Программа «Простые маршруты»......................................................... 27

3.3 Онлайн-сервис «Калькулятор для кластеризации по алгоритму К- средних» 29

3.4 Выбор платформы и разработка программы......................................... 30

Заключение..................................................................................................... 39

Список используемой литературы и используемых источников................... 42

1. Онлайн-сервис Google Maps [Электронный ресурс]. URL: https://www.google.ru/maps (дата обращения 07.05.2021).

2. Оптимизация планирования доставки грузов. Алгоритм кластеризации k-means (метод K-средних) [Электронный ресурс]. URL: https://infostart.ru/1c/articles/444787/ (дата обращения: 07.05.2021).

3. Программа «Простые маршруты» [Электронный ресурс]. URL: https://infostart.ru/public/635798/ (дата обращения: 07.05.2021).

4. Смирнов А.В., Андрианов И.А., Суконщиков А.А., Бахтенко Е.А. Математическая модель оптимизации доставки товаров автотранспортом на разветвленной сети дорог для решения задачи кластеризации // Тенденции науки и образования. Сборник научных трудов по материалам XXII международной научной конференции, Самара, 2017. С 35-37.

5. Фирма 1С [Электронный ресурс]. URL: https://1c.ru/ (дата обращения 07.05.2021).

6. Форман Д. Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel [Электронный ресурс]. URL: https://baguzin.ru/wp/dzhon-forman-mnogo-tsifr- analiz-bolshih/#%D0%93%D0%BB2 (дата обращения: 07.05.2021).

7. Alshaer M. An Efficient Framework for Processing and Analyzing Unstructured Text to Discover Delivery Delay and Optimization of Route Planning in Realtime. Data Structures and Algorithms. Université de Lyon; École Doctorale des Sciences et de Technologie (Beyrouth), 2019.

8. An Introduction to Clustering and different methods of clustering [Электронный ресурс]. URL: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/11/an- introduction-to-clustering-and-different-methods-of-clustering/ (дата обращения: 07.05.2021).

9. An optimized version of the K-Means clustering algorithm [Электронный ресурс]. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6933081 (дата обращения: 07.05.2021).