[发明专利]一种物流中心储位分配方法在审

专利信息
申请号: 201710103747.3 申请日: 2017-02-24
公开(公告)号: CN106709692A 公开(公告)日: 2017-05-24
发明(设计)人: 贺卫;张士才;刘熙庆 申请(专利权)人: 北京远大宏略科技股份有限公司
主分类号: G06Q10/08 分类号: G06Q10/08;G06Q50/28
代理公司: 北京名华博信知识产权代理有限公司11453 代理人: 李中强
地址: 102209 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 物流 中心 分配 方法
【权利要求书】:

1.一种物流中心储位分配方法,其特征在于,主要包括以下步骤:

第一步:货物关联度计算;第二步:货物聚类分析;第三步:分配聚类货物到储存区域;第四步:分配货物到具体货位;第五步:根据货特性质对特殊货物的存储进行微调整。

2.根据权利要求1所述的一种物流中心储位分配方法,其特征在于:货物关联度计算的具体步骤为:

对货物i和货物j联程度进行计算,通过对同一订单中货物i和货物j一同出现的概率进行货物关联度计算,计算公式如下:

<mrow><msub><mi>&rho;</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>p</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mrow><msub><mi>p</mi><mi>i</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>p</mi><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>p</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,pij为货物i和货物j共同出现的订单次数;pi,pj分别表示表示货物i和货物j在订单中出现的次数;ρij为货物i和j的关联程度。

3.根据权利要求1所述的一种物流中心储位分配方法,其特征在于:货物聚类分析的具体步骤为:

假设库存货物的种类总数为N,货物聚合的分类总数为G,G≤N,则聚类分析的模型如下所示:

<mrow><mi>max</mi><mi>i</mi><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>z</mi><mi>e</mi><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>g</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>G</mi></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>N</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>&gt;</mo><mi>i</mi></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>&rho;</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mi>g</mi></mrow></msub><msub><mi>X</mi><mrow><mi>j</mi><mi>g</mi></mrow></msub><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

<mrow><mi>s</mi><mo>.</mo><mi>t</mi><mo>:</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>g</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>G</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mrow><mi>i</mi><mi>g</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mn>3</mn><mo>,</mo><mn>...</mn><mo>,</mo><mi>N</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

<mrow><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>g</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>G</mi></munderover><msub><mi>X</mi><mrow><mi>j</mi><mi>g</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mn>2</mn><mo>,</mo><mn>3</mn><mo>,</mo><mn>...</mn><mo>,</mo><mi>N</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

Xig∈{0,1},Xjg∈{0,1}(6)

其中,式(2)为所有的货物聚合到相同类的关联度总和;式(3)、(4)表示每一种货物只能被分配到一类中,所有的货物按照它们之间的关联性被分配到G类中;式(6)表示决策变量的取值范围。

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