운영 연구는 개별 창고 위치 문제에 대한 정확한 최적의 솔루션을 결정하기위한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 그러나 이러한 알고리즘에는 각 고객 및 각 창고에 대해 창고 j에서 고객 i를 공급하는 비용을 지정하는 비용 매트릭스가 필요합니다. 아래에서는 이러한 알고리즘을 적용 할 수 있도록 비용 행렬을 지정하는 알고리즘을 제안합니다. 계산은 비용 측정 값으로 유클리드 거리를 기반으로합니다. 아래 코드 스 […]
공간 근접 고객 클러스터링을 수행하는 방법에 대한 코딩 예제 제공 (예 : 적용 가능) 여러 무게 중심을 검색 할 때 (즉, 여러 창고 위치 문제를 해결하려는 경우). 논리와 접근 방식은 모든 종류의 거리 기반 클러스터링 문제와 동일합니다. 공간적 거리에 따라 고객을 그룹화하기 위해 k- 평균 클러스터링을 적용합니다. k- 평균 클러스터링에 대한 알고리즘은 잘 설명되어 있습니다. […]
이전 게시물에서 저는 창고를 질량 중심 근처에 배치하여 단일 창고 위치 문제에 어떻게 접근 할 수 있는지 보여주었습니다. 이 게시물에서는 질량 중심에 여러 창고를 배치하려고합니다. 이전 게시물에서 이미 정의 된 기능을 사용합니다. http://www.supplychaindataanalytics.com/single-warehouse-problem-locating-warehouse-at-center-of-mass-using-r/에서 질량 중심에서 단일 창고를 찾는 기능을 제공했습니다. http://www.supplychaindataanalytics.com/proximity-based-spatial-customer-grouping-in-r에서 공간 근접 클러스터링을 기반으로 고객을 그룹화하는 방법을 보여주었습니다. 질량 중심 이론을 사용하여 다중 창고 […]