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面向B2C电商订单的自动小车存取系统动态储位优化

论文摘要

为提高B2C电商订单拣选速度,分析单一订单和多个订单的情况下,品项在自动小车存取系统(AVS/RS)中的货位变化对系统出库作业时间的影响;提出基于节约时间的多层次启发式聚类算法,利用订单品项间的相似系数进行聚类;从商品价格折扣和被定频次两个角度提出品项物流价值模型,并以此为货位优化的依据;构建了仿真模型,对聚类方法及储位优化策略的有效性进行验证。结果表明,基于节约时间法的多层次启发式聚类算法效果较好,和传统的全周转率货位分配策略相比,考虑商品价格折扣的品项物流价值的动态储位优化策略可以明显提高订单出库效率。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 系统作业效率影响因素分析
  •   1.1 系统作业时间构成
  •   1.2 单订单作业时间影响分析
  •   1.3 多订单作业时间影响分析
  • 2 基于节约时间法的多层次启发式聚类
  •   2.1 构建启发式聚类算法
  •   2.2 算法复杂度分析
  • 3 基于聚类及品项物流价值的货位优化策略
  •   3.1 品项、品项子集、品项集物流价值定义
  •   3.2 基于聚类算法和品项物流价值的货位优化
  • 4 仿真分析与验证
  •   4.1 构建仿真模型
  •   4.2 数据来源
  •   4.3 仿真运行
  •   4.4 结果分析
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邹霞,吴耀华,夏德龙,张荣旭

    关键词: 自动小车存取系统,电商订单,节约时间法聚类,价格折扣,品项物流价值

    来源: 计算机集成制造系统 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 机械工业

    单位: 山东大学管理学院,山东财经大学管理科学与工程学院,山东大学控制科学与工程学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(71402084),山东省重点研究计划资助项目(2017GGX60103)~~

    分类号: TH692

    DOI: 10.13196/j.cims.2019.02.023

    页码: 500-507

    总页数: 8

    文件大小: 309K

    下载量: 624

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/61c792d003a4c0c7c901004f.html