零售4.0时代先行发货问题的大数据分析

发布时间：2023-04-09 19:14

　　在零售4.0时代,渠道的多样化不仅丰富了数据源,还能迅速生成大量数据,需要通过分析大数据,为决策提取有意义的信息,通过分析先行发货的重要性,提出了一种基于遗传算法(GA)的优化模型,预测顾客何时购买,然后在顾客线下单前将产品运送到距顾客最近的配送中心,解决先行发货中存在的问题。研究认为,需要先部署云计算来存储所有渠道生成的大数据,再应用基于集群的关联规则挖掘研究顾客的购买行为,根据"如果-那么"预测规则预测未来的采购情况,最后利用修正的遗传算法生成最优的先行发货计划;这种遗传算法考虑了其在运输成本和运输距离之外,还有预测规则的置信度,利用大量的数值实验权衡了先行发货中的不同因素,验证了模型的最优可靠性。

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
一、文献综述
    (一)全渠道零售及大数据分析研究
    (二)关联规则挖掘相关研究
    (三)遗传算法相关研究
二、基于遗传算法的优化模型
    (一)大数据管理模块
    (二)顾客预测分析模块
    (三)预先发货优化模块
        1.问题描述
        2.引入遗传算法
            (1)染色体编码。
            (2)适应度评估。
三、优化模型验证和讨论
    (一)基于集群的关联规则挖掘
    (二)先行发货的修正遗传算法
四、结语



本文编号：3787581