基于数据挖掘的物流分拣系统模型优化研究

发布时间：2018-01-02 07:42

本文关键词：基于数据挖掘的物流分拣系统模型优化研究　出处：《成都理工大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着我国经济的快速发展,特别是近几年电子商务的迅速崛起,对传统的物流行业产生了巨大的影响。现代物流的商品供应更多的是面向小品种、多样化的货品需求,物流配送中心作为现代物流的标志,它可以减少产品交易次数和流通环节,产生效益,减少客户库存数量,提高库存保证度,能够很好地解决现代物流面对的挑战。基于物流配送中心的强大功能和特点,它也已经成为当前电子商务快递物流的重要基础。物流配送中心的内部作业流程包括接货、搬运、存储、分拣、出货等操作流程,而其中的订单的分拣成本可以占到配送中心总成本的60%,订单处理的时间可以占到配送中心总时间的40%,所以如果能够在不增加成本的情况下提高订单分拣的作业效率,会对配送中心的作业效率带来积极地影响。在这种情况下,以品项分配策略为出发点,结合客户订单与品项之间的相关性,提出一种基于品项需求相关性的聚类模型,并对其求解得到最佳的品项分配策略。本文从理论分析的角度出发,针对中小型物流配送中心的分拣系统,结合配送中心的订单需求提出一种基于客户需求的品项分配策略,并采用基于层次聚类的算法中的直接动态聚类算法,以品项相关性系数作为聚类指标,对配送中心所有品项进行聚类并得到最终的聚类结果。在对聚类结果进行评价的算法方面,采用了Fisher距离算法,将聚类间距离与聚类内部元素的方差的比值作为参考,对其求得的平均值结果即为有效性验证参数,同时在此算法基础上,结合实际问题的需要,分析品项聚类的分布情况,最终确定最佳的分类方式。本文在进行仿真实验的过程中,通过对订单数据的分析,计算两品项同时出现在同一订单中的概率,从而得到关系矩阵,对关系矩阵进行数学处理,使其具有对称性,以得到聚类指标距离。通过Matlab对聚类之间距离算法进行仿真,同时分别对六种距离计算方法进行了验证与分析,结合有效性验证算法,确定聚类之间距离计算方法及最佳的品项分配策略,最终分析了品项分配策略对分配中心的效率影响。本文通过对品项分配策略模型的建立、优化、仿真以及对其仿真结果的分析可知,合理的品项分配策略对现代物流的发展和物流行业服务质量都起到一定积极的作用和影响。
[Abstract]:With the rapid development of Chinese economy , especially in recent years , the rapid rise of E - commerce has exerted great influence on the traditional logistics industry . Based on the analysis of the establishment , optimization , simulation and simulation results of the product item distribution strategy model , it can be seen that the reasonable item distribution strategy plays a positive role and influence on the development of modern logistics and the service quality of logistics industry .

【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F259.2;TP311.13

【共引文献】