配送中心选址Matlab示例

本示例使用Matlab中的k-means算法来选择配送中心的最佳位置。

首先，我们生成一些地理坐标点来代表客户的位置。这些点随机生成在一个正方形区域内，具有一个给定的中心和半径。

% 客户位置随机生成
center = [30, 30];
radius = 10;
num_points = 200;
theta = 2 * pi * rand(num_points, 1);
r = radius * sqrt(rand(num_points, 1));
x = r .* cos(theta) + center(1);
y = r .* sin(theta) + center(2);
points = [x, y];

接下来，我们使用k-means算法将这些点分为k个簇。k-means算法首先随机选择k个中心点，然后将每个点分配到距离最近的中心点所在的簇中。然后，重新计算每个簇的中心点，并重复这个过程，直到簇的分配不再发生变化或达到最大迭代次数。

% 使用k-means算法将点分为k个簇
k = 5;
max_iter = 100;
[cluster_idx, center] = kmeans(points, k, 'MaxIter', max_iter);

最后，我们将每个簇的中心点作为配送中心的候选位置。我们可以考虑选择与客户的平均距离最小的中心点作为最终的配送中心位置。

% 选择与客户的平均距离最小的中心点作为最终的配送中心位置
distances = pdist2(points, center);
mean_distances = mean(distances, 1);
[~, min_idx] = min(mean_distances);
delivery_center = center(min_idx, :);

完整的代码如下：

% 客户位置随机生成
center = [30, 30];
radius = 10;
num_points = 200;
theta = 2 * pi * rand(num_points, 1);
r = radius * sqrt(rand(num_points, 1));
x = r .* cos(theta) + center(1);
y = r .* sin(theta) + center(2);
points = [x, y];

% 使用k-means算法将点分为k个簇
k = 5;
max_iter = 100;
[cluster_idx, center] = kmeans(points, k, 'MaxIter', max_iter);

% 选择与客户的平均距离最小的中心点作为最终的配送中心位置
distances = pdist2(points, center);
mean_distances = mean(distances, 1);
[~, min_idx] = min(mean_distances);
delivery_center = center(min_idx, :);