Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2126U000354, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано Назва роботи ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ МАРШРУТІВ ДОСТАВКИ З ОБМЕЖЕНОЮ ВАНТАЖОПІДЙОМНІСТЮ НА ОСНОВІ ІМІТАЦІЙНИХ ДАТАСЕТІВ Автор Шевчук Олександр ФедоровичКозловський Андрій ВолодимировичПаночишин Юрій МиколайовичСімончук Сергій ВолодимировичПяста Марія ВолодимирівнаShevchuk Oleksandr FedorovychKozlovskyi Andrii VolodymyrovychPanochyshyn Yurii MykolaiovychSimonchuk Serhii VolodymyrovychPyasta Mariya Volodymyrivna Дата публікації 31-03-2026 Постачальник інформації "Наукові праці Вінницького національного технічного університету" (Вінницький національний технічний університет) Першоджерело https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/930 Видання Вінницький національний технічний університет Опис 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. Додано в НРАТ 2026-04-22 Закрити