本文關(guān)鍵詞：基于Canopy和k-means算法的訂單分批優(yōu)化

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【摘要】：文章針對(duì)物流企業(yè)的訂單分批問(wèn)題,提出了改進(jìn)的Canopy-k-means算法。該算法是采用Canopy算法依據(jù)最大最小原則生成初始聚類(lèi)中心,并使用k-means聚類(lèi)算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化獲取分批結(jié)果的。此外,文章針對(duì)不同規(guī)模的訂單數(shù)據(jù)集,比較了該算法和先來(lái)先服務(wù)(first come first served,FCFS)、k-means以及Canopy-k-means算法的實(shí)際效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法可以避免k-means算法中k值選取的盲目性,同時(shí)可以有效地提高分揀效率以及降低分揀批次。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 分揀 訂單分批 Canopy算法 k-means算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71201044)
【分類(lèi)號(hào)】：F259.23
【正文快照】： 網(wǎng)購(gòu)時(shí)代電商企業(yè)會(huì)產(chǎn)生大量的物流訂單,從而導(dǎo)致訂單數(shù)量呈現(xiàn)海量性,訂單中物品品項(xiàng)呈現(xiàn)小批量、多品種、多批次的特點(diǎn),這給第三方物流企業(yè)的分揀作業(yè)帶來(lái)很大的難度。分揀環(huán)節(jié)在整個(gè)訂單履行環(huán)節(jié)中是除了運(yùn)輸之外最耗費(fèi)時(shí)間的環(huán)節(jié),平均分揀時(shí)間要占倉(cāng)庫(kù)內(nèi)訂單履行時(shí)間的40%

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 康文軍;無(wú)線網(wǎng)絡(luò),從教育起步——訪摩托羅拉Canopy中國(guó)區(qū)總監(jiān)郄建軍[J];中國(guó)教育網(wǎng)絡(luò);2005年09期

2 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：830794