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Standortproblem - Cluster |
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Verfasst am: 10.07.2012, 14:23
Titel: Standortproblem - Cluster
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Hallo allerseits,
ich bin Matlab Neueunsteiger und würde mich sehr über hilreiche Tipps freuen, die mir bei meinem Projekt weiterhelfen - momentan beiße ich mir mit folgendem Problem die Zähne aus:
Ich habe 90 Filialen von denen Material zu 30 Lagern transportiert werden soll. Im ersten Schritt muss ich die Anzahl der Lager reduzieren, um deren Auslastung zu erhöhen. Laut meiner bisheriger Recherche eignet sich bspw. k-means Algorithmus dafür, um geografisch optimal gelegene Lager (Reduktion von 30 auf 3 bis 5 Lager) innerhalb der 90 Filialen zu finden. Als Basis zu meinem Modell liegt mir eine vollständige Distanzmatrix vor (mit allen möglichen Entfernungen zwischen den einzelnen Filialen und Lagern). Nach meinem Wissensstand kann aber k-means nicht direkt mit der Distanzmatrix arbeiten. Hat vielleicht jemand Ahnung, wie ich dieses Problem lösen kann, oder ob es bessere Alternativen zu k-means gibt?
Ich bin für jede Anregung sehr dankbar!
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| flashpixx |
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Verfasst am: 10.07.2012, 14:50
Titel: Re: Standortproblem - Cluster
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| gyrus hat Folgendes geschrieben: |
Hat vielleicht jemand Ahnung, wie ich dieses Problem lösen kann, oder ob es bessere Alternativen zu k-means gibt?
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k_means liefert bei multimodal verteilten Daten schlechte Ergebnisse. Weiterhin kann ein klassischer k-Means nur auf reellen Vektoren arbeiten, Du hast diese aber nicht und benötigst dafür eine Anpassung. Das Clustering von Distanzdaten ist möglich, führt aber nur zu der Aussage welche Filialen dicht beisammen liegen. Eine konkrete Aussage welche Daten nun zusammen gefasst werden müssen hast Du damit nicht. Weiterhin ist eine Frage ob Du, falls Du nun geographisch clusterst, z.B. die Lager innerhalb eines rezeptiven Feldes zusammen fasst, diese wäre z.B. als Rucksackproblem aufzufassen.
Ich denke Du musst hier noch einige Arbeit in die Formulierung des Ziels (Optimums) stecken, damit Du das Problem anhand der Fragestellung richtig optimieren kannst.
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