基于改进贪婪关联算法的在线零售商优化拆单问题
钟丽文1
姜同强2
1.北京工商大学 计算机与信息工程学院,北京 100048v2.北京工商大学 计算机与信息工程学院,北京 100048v;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,北京 100048
摘要：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％.
关键词：在线零售一地多仓单品分配拆单率
分类号：F274(企业经济)
资助基金：国家重点研发计划(2019YFC1606400)国家重点研发计划(2016YFD0401205)
论文发表日期：2021-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 134-140 )
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