在零售4.0時代,渠道的多樣化不僅豐富了數(shù)據(jù)源,還能迅速生成大量數(shù)據(jù),需要通過分析大數(shù)據(jù),為決策提取有意義的信息,通過分析先行發(fā)貨的重要性,提出了一種基于遺傳算法(GA)的優(yōu)化模型,預測顧客何時購買,然后在顧客線下單前將產(chǎn)品運送到距顧客最近的配送中心,解決先行發(fā)貨中存在的問題。研究認為,需要先部署云計算來存儲所有渠道生成的大數(shù)據(jù),再應用基于集群的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究顧客的購買行為,根據(jù)"如果-那么"預測規(guī)則預測未來的采購情況,最后利用修正的遺傳算法生成最優(yōu)的先行發(fā)貨計劃;這種遺傳算法考慮了其在運輸成本和運輸距離之外,還有預測規(guī)則的置信度,利用大量的數(shù)值實驗權(quán)衡了先行發(fā)貨中的不同因素,驗證了模型的最優(yōu)可靠性。

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【文章目錄】：
一、文獻綜述
    (一)全渠道零售及大數(shù)據(jù)分析研究
    (二)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相關(guān)研究
    (三)遺傳算法相關(guān)研究
二、基于遺傳算法的優(yōu)化模型
    (一)大數(shù)據(jù)管理模塊
    (二)顧客預測分析模塊
    (三)預先發(fā)貨優(yōu)化模塊
        1.問題描述
        2.引入遺傳算法
            (1)染色體編碼。
            (2)適應度評估。
三、優(yōu)化模型驗證和討論
    (一)基于集群的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    (二)先行發(fā)貨的修正遺傳算法
四、結(jié)語



本文編號：3787581