检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：卢烨彬上海交通大学

学位级别：硕士

随着近年来电子商务在我国的蓬勃发展,仓储管理运作作为电子商务物流不可或缺的环节,也受到了学术界和业界越来越多的重视。目前国内外电商仓储管理中存储机制的类型,主要可以分为固定存储、分类存储和随机存储三类。其中,随机存储作为... 详细信息

随着近年来电子商务在我国的蓬勃发展,仓储管理运作作为电子商务物流不可或缺的环节,也受到了学术界和业界越来越多的重视。目前国内外电商仓储管理中存储机制的类型,主要可以分为固定存储、分类存储和随机存储三类。其中,随机存储作为一种更为加灵活的存储方式,意味着仓库中每个商品没有固定的存储位置,商品可以放到任何库存中空的货位上,因而其在空间利用率上相比其他存储机制具有绝对的优势。然而在随机存储机制下,电商企业面对每天的大量订单,依然需要解决订单波次划分、波次拣货任务指派等问题。通过调研发现,部分企业针对这些问题的做法是依据经验设定波次大小并随机分配拣货任务,与最优解决方案还有一定距离。本文即针对这两个问题解决方案的优化展开深入研究。本文首先研究了随机存储机制下的订单波次划分问题。波次划分指的是对一段时间里累积下来的订单分批次,然后对批次订单进行拣选,从而降低分拣作业的平均行走距离。在波次划分时需要考虑订单相似度,而在随机存储机制下,同一个订单的某一商品在仓库内会有多个不同存储位置,储位选择会直接影响到该订单与波次内其他订单之间的相似度。本文将引力模型引入波次划分模型中,以波次中不同储位商品间的引力大小来衡量订单之间的相似度,从而进行波次划分。我们设计遗传算法对该模型进行求解,并将求解结果与传统的基于订单聚类划分的方案进行对比,发现在都采用S型拣选策略的情形下,基于引力模型构建的波次划分方案的拣货路径更短,拣货效率更高。其次,本文还研究了配送中心对于拣货任务的指派方法问题。针对随机性指派和分区性指派的不足,提出一种新的指派模型——基于历史拣货信息分析的针对性指派,该模型通过结合拣货任务和拣货人员历史拣货信息等因素分析进行针对性指派,之后设计遗传算法对模型进行求解验证,并通过仿真算例比较了基于工作量均衡和工作量不均衡两种情形下各指派方法的效果。发现针对性指派方法相比于其他两种指派方法在工作量均衡与否的情形下,都有效地缩短了拣货时间,提高了拣选效率。

关键词：随机存储波次划分引力模型遗传算法工作量均衡

来源：评论

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随机存储机制下基于引力模型的订单波次划分方法的研究

引用

管理现代化 2016年第4期36卷 101-105页

作者：卢烨彬刘少轩上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030

研究仓储中心随机存储机制下订单波次划分问题时,创新性地将引力模型应用到波次划分模型中,以波次内不同储位商品之间的引力大小衡量订单之间的相似度,从而进行订单的波次划分,然后运用遗传算法对该模型进行求解。并从实证的角度出发,... 详细信息

研究仓储中心随机存储机制下订单波次划分问题时,创新性地将引力模型应用到波次划分模型中,以波次内不同储位商品之间的引力大小衡量订单之间的相似度,从而进行订单的波次划分,然后运用遗传算法对该模型进行求解。并从实证的角度出发,将求解得出的方案与传统的基于订单聚类划分的方案进行对比,发现在都采用S型拣选策略的情形下,所提出的基于引力模型构建的波次划分方案的拣货路径更短,拣货效率更高。

关键词：随机存储波次划分订单相似度引力模型遗传算法

来源：评论

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基于多目标遗传算法的生鲜电商并行分拣波次优化研究

基于多目标遗传算法的生鲜电商并行分拣波次优化研究

引用

作者：叶嘉瑶北京交通大学

学位级别：硕士

当前,生鲜电商行业具有广阔的发展前景,各大电商平台为提升竞争力争先涌入生鲜市场,却受到了生鲜高昂运输成本的制约。对于消费者而言,生鲜商品新鲜度对消费体验产生愈发重要的影响。因此,在减少生鲜运输成本的同时保障生鲜品质成为了... 详细信息

当前,生鲜电商行业具有广阔的发展前景,各大电商平台为提升竞争力争先涌入生鲜市场,却受到了生鲜高昂运输成本的制约。对于消费者而言,生鲜商品新鲜度对消费体验产生愈发重要的影响。因此,在减少生鲜运输成本的同时保障生鲜品质成为了各大生鲜电商企业解决盈利困境的重要手段。本文将以生鲜电商平台的前置仓为研究对象,比较生鲜电商与普通电商在存储策略、拣货方式等多个工作环节的不同需求,针对生鲜商品易腐蚀变质、生命周期短的特点,研究其在前置仓内的存储与拣货环节的优化方式。具体包括以下内容: (1)归纳总结生鲜电商前置仓内业务流程,通过对各环节工作内容的分析明确了货位存储环节和拣货环节在整个运输环节的重要性,明确了存储策略和波次划分策略这两个优化目标。 (2)根据生鲜商品的易变质的特点,在传统分类存储策略基础上引入生鲜变质率这一属性,提出了基于变质率与周转率的分类存储策略,研究了前置仓内生鲜变质率和周转率特性的计算方法,构建前置仓内分类存储模型。 (3)针对前置仓拣货环节,提出基于多目标遗传算法的生鲜电商并行分拣波次优化方案,以缩短拣货总时长、降低新鲜度损耗为目标,建立拣货波次划分模型,采用NSGA-II算法进行求解。将最优波次划分结果与传统先来先服务拣货方式、三种常见的波次划分方式进行对比,验证了其在缩短拣货总时长、降低商品新鲜度损耗两方面的优越性。 (4)采用前后端分离的计算机技术开发前置仓管理系统,完成了前置仓管理的系统登录、货位管理、库存管理、拣货管理四大功能模块的设计与验证,将基于变质率与周转率的分类存储策略应用于货位分配环节,将基于多目标遗传算法的波次划分策略应用于波次拣货环节,并对重要工作流程进行模拟与演示。本文围绕生鲜电商前置仓内的货位存储和波次划分环节进行研究,建立基于变质率与周转率的分类存储模型,重点研究了基于多目标遗传算法的生鲜商品并行分拣波次优化方案,最后开发了前置仓管理系统进行验证总结。图50幅,表25个,参考文献50篇。

关键词：前置仓货位分配订单分批波次划分多目标遗传算法

来源：评论

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