【摘 要】
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在仓储配送中心常见的"波次拣货、整体补货"的分区拣选环境中,为减少整体作业时间,基于谱聚类(spectral clustering,SC)算法及货位指派规则,提出了综合考虑物料需求关联与周
【机 构】
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东华大学机械工程学院,上海航空工业（集团）有限公司,上海精星物流设备工程有限公司,上海精星仓储设备工程有限公司
【基金项目】
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上海仓储物流设备工程技术研究中心能力提升计划资助项目(17DZ2283800),上海市松江区产业转型升级发展专项资金重点领域示范应用资助项目(201801),上海市闵行区科委重大科技攻关资助项目(2017MH205)
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在仓储配送中心常见的"波次拣货、整体补货"的分区拣选环境中,为减少整体作业时间,基于谱聚类(spectral clustering,SC)算法及货位指派规则,提出了综合考虑物料需求关联与周转率的货位优化方法。构建了物料关联性计算模型、物料相似性度量模型、聚合类存储优化模型及物料存储优化模型,通过肘方法确定聚类的最佳簇数后,在基于拉普拉斯矩阵分解的SC算法中引入KMeans++算法对物料进行聚类,以降低初始聚类中心点选择的随机性,最后基于货位指派规则对聚合类及货位的布局进行优化调整。试验
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