Registration Number
2126U001953, Article
popup.category
Article, Стаття
Title
Comparative analysis of clustering methods for delivery routes with limited load capacity based on simulated datasets
popup.author
Шевчук О. Ф.
Козловський А. В.
Паночишин Ю. М.
Сімончук С. В.
Пяста М. В.
Shevchuck O.
Kozlovsky A.
Panochyshyn Y.
Simonchuk S.
Shevchuck O.
Kozlovsky A.
Panochyshyn Y.
Simonchuk S.
popup.publication
03-04-2026
popup.source_user
Вінницький національний технічний університет
popup.source
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51079
popup.publisher
Вінницький національний технічний університет
Description
Статтю присвячено порівняльному аналізу найвідоміших методів кластеризації маршрутів доставки (K-means, Sweep та Clarke–Wright) з обмеженою вантажопідйомністю транспортних засобів на основі імітаційних сценарних датасетів: Uniform (рівномірний розподіл пунктів доставки), Clustered (мережа, що імітує скупченість торговельних точок у спальних районах міста), Mixture (комбінована мережа з кластерами та окремими віддаленими пунктами доставки). Для маршрутизації усередині кластерів малої розмірності застосовано точний алгоритм динамічного програмування Held–Karp та евристичний алгоритм найближчого сусіда з подальшою оптимізацією 2-opt для великих наборів даних.
Результати числових експериментів показали, що для Uniform-датасету всі алгоритми демонструють порівнянні показники щодо приросту довжини маршруту після кластеризації. Для Clustered- та Mixture-датасетів виявлено значні відмінності: алгоритм Clarke–Wright забезпечує мінімальний приріст довжини маршруту та високий рівень завантаження транспортних засобів, метод Sweep демонструє помірну ефективність, а K-means у складних сценаріях призводить до істотного збільшення довжини маршрутів і кількості задіяних транспортних засобів. Час виконання алгоритмів залишається прийнятним для задач середньої розмірності, при цьому K-means забезпечує найвищу швидкодію, але ціною втрати контролю над балансом навантаження.
Проведене дослідження підтверджує, що запропонована методика є ефективним інструментом оцінювання алгоритмів кластеризації маршрутів доставки в умовах обмеженої вантажопідйомності та різної просторової структури пунктів доставки. Вона дозволяє не лише порівнювати продуктивність алгоритмів, а й обґрунтовано обирати найбільш доцільні методи для конкретних логістичних сценаріїв. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на удосконалення наявних алгоритмів шляхом інтеграції динамічних обмежень, аналізу великих та географічно складних мереж, а також застосування гібридних методів, що комбінують переваги кількох кластеризаційних підходів для підвищення економічної ефективності та зменшення операційних витрат.
popup.nrat_date
2026-10-29
