【摘 要】
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近年来,电子商务和物流行业的飞速发展,越来越多的人从网上购买商品,导致网络订单急剧增加,给仓库的运作带来极大的负担。所以很多电商企业都希望能提高仓库运作效率以满足日
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近年来,电子商务和物流行业的飞速发展,越来越多的人从网上购买商品,导致网络订单急剧增加,给仓库的运作带来极大的负担。所以很多电商企业都希望能提高仓库运作效率以满足日益增长的订单量。订单拣选是仓库运作中的耗时环节,其中优化仓库库位对提高订单拣选效率来说是一种成本低,收益高的方法。大多数企业采用的库位分配策略还是经验策略,这种策略对拣选效率提升作用有限。在商品的种类少,订单关联性较强的情况下,一些研究者运用关联分析的方法去优化仓库库位的分配。但是在商品种类多的情况下,这种方法难以分析出商品之间的关系。针对这种情况,本文提出了一种基于文本聚类和关联分析的算法。在商品种类多,物品之间相关性较弱的情况下,该算法可以优化仓库存储位置分配,以缩短订单拣选操作的总距离。本文做的工作主要有以下几点:(1)针对订单的特点,设计一个适合商品订单的聚类算法,聚类算法旨在提高商品之间的关联性。该聚类算法通过控制聚类区间来调整聚类结果的类别个数,依靠放缩样本的维度将样本划分到不同的空间。此聚类算法中的聚类区间是影响本文算法性能的主要因素。(2)根据聚类结果进行关联分析,并根据关联分析得到的支持度对聚类结果计算信息熵。本文将信息熵作为判定聚类结果好坏的一个参照,根据信息熵的变化调整聚类区间。(3)设计每一类得分的计算方法,并根据得分分配商品库位。本文设计的得分可以反映每一类商品的热度和不同类商品之间的关联,分配库位的原则是:得分高的类靠近出口,得分低的类远离出口。(4)通过与其他库位分配方法比较,验证本文算法相对于其他策略缩短了订单拣选距离。在本文中,真实的业务历史订单用于模拟实验。通过与其他两种常用的库位分配算法进行比较,根据本文提出的算法的库位分配策略大大减少了订单拣选操作的总距离。并且本文的库位分配策略是基于历史订单制定的,可以根据订单的变化进行调整,使库位一直处于较为理想的状态,具有很强的灵活性。
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