面向B2C电商平台的订单分拣优化研究

发布时间：2017-10-25 14:08

  本文关键词：面向B2C电商平台的订单分拣优化研究

  更多相关文章： B2C 订单分拣 算法 优化

【摘要】：随着B2C电子商务的快速发展,随之产生了大量的包裹,使物流中心进行处理的压力与日俱增。在“双十一”、“双十二”等促销活动期间,物流仓库经常出现“爆仓”现象,影响了用户体验。在这样的形势下,如何提高物流仓库的处理效率,减少“爆仓”现象的产生,是物流企业重点关注的问题。在物流仓库的作业过程中,分拣所占的时间要占仓库作业时间的40%以上。实践证明,通过合理的库位分配以及订单分批,不仅可以提高物流仓库的库存管理水平,也有助于改善物流中心分拣的效率和水平,缩短分拣环节的处理时间。订单分拣研究问题主要包括仓库布局、库位分配、订单分批和路径优化这几个问题,这些问题对分拣的效率和水平有着很大的影响。本文提出面向B2C电商平台的订单分拣优化,通过货位分配和订单分批对分拣过程进行优化,减少分拣过程的总行走距离,提高物流分拣效率。本文构建了货位分配问题模型,在算法实现时,首先运用关联规则算法,计算货品的频繁度,考虑了货品出入库的频率、货品价值以及距离出口的距离,得到货位与该货品的适合度(C值),根据该值更合理的分配货位。构建了订单分批模型,设计了基于Canopy和K-Means算法的订单分批算法,采用种子算法中的相同通道数作为订单间相似性系数,通过Canopy算法得到初始聚类,使用K-Means算法聚类得到分批结果。文章同时比较了采用货位优化分配策略和随机策略的货位分配对订单分批的影响。数值实验表明通过改进的货位分配和订单分批方法可以有效降低分拣距离,提高分拣效率。
【关键词】：B2C 订单分拣 算法 优化
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F252;F224
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 研究背景14-16
• 1.2 研究意义及研究目的16
• 1.2.1 研究意义16
• 1.2.2 研究目的16
• 1.3 国内外的研究综述16-19
• 1.3.1 货位分配研究综述17-18
• 1.3.2 订单分批研究综述18-19
• 1.4 本文研究的主要内容及组织结构19-21
• 1.4.1 主要内容19-21
• 1.4.2 组织结构21
• 1.5 论文的创新点21-22
• 第二章 相关概念及理论概述22-32
• 2.1 B2C电子商务与物流过程22-25
• 2.1.1 B2C电子商务22-23
• 2.1.2 B2C电子商务物流过程23-25
• 2.2 订单分拣相关理论25-28
• 2.2.1 分拣模式25
• 2.2.2 订单分拣流程25-26
• 2.2.3 分拣路径26-28
• 2.3 数据挖掘相关理论28-30
• 2.3.1 关联规则算法28-29
• 2.3.2 聚类算法29-30
• 2.4 本章小结30-32
• 第三章 货位分配模型与算法研究32-42
• 3.1 问题描述32
• 3.2 基于关联规则的货位分配32-35
• 3.3 算法35-37
• 3.4 实验分析37-41
• 3.4.1 ASA算法分析38-39
• 3.4.2 因子分析39-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 订单分批模型算法研究42-51
• 4.1 问题描述42
• 4.2 问题假设及符号说明42-43
• 4.3 模型构建43-44
• 4.4 算法44-45
• 4.4.1 Canopy算法初始聚类44-45
• 4.4.2 K-means算法45
• 4.5 实验分析45-50
• 4.5.1 订单数据处理45-46
• 4.5.2 采用随机储位分配策略的订单分批46-49
• 4.5.3 采用储位优化之后的订单分批49-50
• 4.6 本章小结50-51
• 第五章 总结与展望51-53
• 5.1 全文总结51
• 5.2 展望51-53
• 参考文献53-56
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况56

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本文编号：1094041