本文主要探讨了如何利用改进的K-means聚类算法解决多区域物流中心的选址问题。在物流行业中，有效地选址对于降低运输成本、提高配送效率至关重要。传统K-means聚类算法在处理此类问题时可能面临配送中心数量、位置及覆盖范围不确定的挑战。针对这些问题，作者鲁玲岚和秦江涛提出了一种新的方法。
首先，该方法引入了城市经济引力模型，结合城市间的运输距离和居民消费能力指标来重新定义对象之间的相似性度量。这一创新使得算法能更好地考虑地理和经济因素，确保物流中心的分布更贴近实际需求。城市经济引力模型通常考虑城市的规模和经济活动强度，以预测不同城市间的物流需求。
其次，为了确定最优的聚类数量，作者将密度思想融入K-means算法，提出了类内差分均值的概念。这种方法可以根据数据点的分布密度自动寻找合适的分类数目，避免了人为设定聚类数可能导致的不准确性。
在完成区域划分后，作者采用了重心法在每个区域内进一步确定配送中心的位置。重心法是一种基于区域内各点属性值（如人口、消费量）加权平均的几何中心方法，它能够确保配送中心位于最能代表区域特征的位置，从而优化服务覆盖。
通过一个西部地区37个城市的实例分析，该改进算法被证明能有效缩短配送时间，减少运输成本。与传统的K-means聚类算法相比，该方法显示出更好的经济效益。这一研究对于物流行业的决策者提供了有力的工具，有助于他们在复杂环境中制定更科学的物流网络布局策略。
关键词：多区域配送中心选址；K-means聚类；城市经济引力模型；重心法；西北物流
引用格式：鲁玲岚，秦江涛.基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法.计算机系统应用,2019,28(8):251–255.http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7029.html
Multi-Regional Logistics Distribution Center Location Method Based on Improved K-means Algorithm
LULing-Lan, QINJiang-Tao
(Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China)
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