【摘 要】
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针对在线零售商一地多仓及仅考虑品类拆单的场景,建立最大化整单配送模型,对单品分配方法进行研究,目的是通过改进现有算法优化配送中心中存放的单品,以进一步降低拆单率。针
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划专项项目(2019YFC1606400),国家重点研发计划(2016YFD0401205)。
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针对在线零售商一地多仓及仅考虑品类拆单的场景,建立最大化整单配送模型,对单品分配方法进行研究,目的是通过改进现有算法优化配送中心中存放的单品,以进一步降低拆单率。针对贪婪订单算法和贪婪热销算法中未考虑单品间关系性的问题,结合Apriori算法,对算法进行优化设计,提出贪婪关联算法。算法应用一种新的单品分配方法寻求订单中具有强关联关系的单品,并对具有强关联关系的单品优先进行分配。实验结果表明,与贪婪订单算法和贪婪热销算法相比,改进后的算法能显著地降低拆单率,分别降低约8%和11%。
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