Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
480244 |
| Дата создания |
2021 |
| Страниц |
44
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Введение 5
Глава 1 Постановка задачи исследования и анализ алгоритма k-means 7
1.1 Постановка задачи исследования 7
1.2 Методы решения задачи кластеризации 8
1.3 Анализ алгоритма k-means 12
Глава 2 Разработка решения для оптимизации планирования доставки грузов на основе алгоритма k-means 18
Глава 3 Разработка программы оптимизации планирования доставки грузов на основе алгоритма k-means 26
3.1 Программа «1С:TMS Логистика. Управление перевозками» 26
3.2 Программа «Простые маршруты» 27
3.3 Онлайн-сервис «Калькулятор для кластеризации по алгоритму К- средних» 29
3.4 Выбор платформы и разработка программы 30
Заключение 39
Список используемой литературы и используемых источников 42
Введение
Для обеспечения бесперебойной и своевременной доставки грузов с высоким качеством обслуживания каждый маршрут доставки необходимо тщательно спланировать и проверить.
C оперативной точки зрения задача оптимизации планирования доставки груза состоит в обеспечении эффективности процесса доставки за счет экономии топлива и сокращения времени простоя.
Как показывает практика, для решения данной задачи необходимо использовать методы интеллектуального анализа данных – Data mining.
Фрагмент работы для ознакомления
Тема выпускной квалификационной работы – «Оптимизация планирования доставки грузов на основе алгоритма k-means».
Для обеспечения бесперебойной и своевременной доставки грузов с высоким качеством обслуживания каждый маршрут доставки необходимо тщательно спланировать и проверить. Как показывает практика, для решения данной задачи необходимо использовать методы интеллектуального анализа данных – Data mining. Одним из таких методов является метод кластеризации данных на основе алгоритма k-means.
Список литературы
1. 1С:TMS Логистика. Управление перевозками [Электронный ресурс]. URL: https://itob.ru/products/1c-tms/ (дата обращения: 07.05.2021).
2. Воронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) [Электронный ресурс]. URL: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf (дата обращения: 07.05.2021).
3. Евклидова метрика [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%95%D0%B2%D0%BA%D0%BB%D0%B8% D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80% D0%B8%D0%BA%D0%B0 (дата обращения: 07.05.2021).
4. Карпович Е. Е. Методы тестирования и отладки программного обеспечения : учебник. Москва : Издательский Дом МИСиС, 2020. 136 c. [Электронный ресурс]. URL: https://www.iprbookshop.ru/106722.html (дата обращения: 18.05.2021).
5. Кластеризация заказов по географическим координатам [Электронный ресурс]. URL: http://danila.org.ua/category/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D 0%B0/1%D1%81/page/3/ (дата обращения: 07.05.2021).
6. Котов К., Красильников Н. Кластеризация данных [Электронный ресурс]. URL: https://logic.pdmi.ras.ru/~yura/internet/02ia-seminar-note.pdf (дата обращения: 07.05.2021).
7. Метод k-средних. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_k-
%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D1%85 (дата
обращения: 07.05.2021).
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00388