[发明专利]一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法及装置

摘要

本发明公开了一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法及装置，该方法包括：对AVS/RS存储区品项分配方案进行作业时序分析，建立作业时间数学模型；采用适于B2C订单特点的相似系数计算方法计算品项间相似系数，基于节约时间的多层次启发式聚类算法根据作业时间数学模型和品项的相似系数为品项分配储位。该方法还包括对品项分配储位进行基于品项历史价值的储位优化；该方法还包括对品项分配储位进行基于品项未来价值的储位优化。本发明有效提升系统作业效率、订单反应速度。

主权项

1.一种面向B2C电商订单的密集仓储储位优化方法，其特征在于，该方法包括：步骤(1)：对AVS/RS存储区品项分配方案进行作业时序分析，建立作业时间数学模型；步骤(2)：采用适于B2C订单特点的相似系数计算方法计算品项间相似系数；步骤(3)：基于节约时间的多层次启发式聚类算法，并引入基于品项历史价值或品项未来价值的储位优化算法，根据作业时间数学模型和品项的相似系数为品项分配储位；所述步骤(2)中，所述适于B2C订单特点的相似系数计算方法计算两两品项间的相似系数的具体方法选用包含品项i和j的订单数除以只包含品项i的订单数、只包含品项j的订单数和不包含品项i和j的订单数之和计算；所述步骤(3)中，所述基于节约时间的多层次启发式聚类算法的具体方法包括：步骤(3‑1)：将品项进行第一次聚类，分配到不同的巷道；步骤(3‑2)：将每一巷道内的品项再一次聚类，分配至不同的层；所述步骤(3‑1)的具体方法包括：步骤(3‑1‑1)：预设与AVS/RS系统巷道数量相同数量的品项集；步骤(3‑1‑2)：采用适于B2C订单特点的相似系数计算方法计算品项间的相似系数矩阵，并将相似系数按照从大到小排列；步骤(3‑1‑3)：将按照相似系数从大到小排列后的品项分配到不同的品项集，直至品项集内品项数达到其预设最大量，所述品项集与巷道对应；所述步骤(3)中，所述基于品项历史价值的储位优化算法为，根据品项间相似系数进行品项聚类，基于聚类及品项集历史价值、品项子集历史价值及品项历史价值的计算结果，进行储位优化；所述品项历史价值为关于品项被定频次的函数，表示该品项之前对出库作业次数的影响程度；所述品项集历史价值为同一聚类品项集内品项历史价值加和；所述品项子集历史价值为同一子品项集内品项历史价值加和；所述步骤(3)中，所述基于品项未来价值的储位优化算法为，根据品项间相似系数进行品项聚类，基于聚类及品项集未来价值、品项子集未来价值及品项未来价值的计算结果，进行储位优化；所述品项未来价值为品项被定频次和品项折扣比率的函数，表示该品项未来对出库作业次数的影响程度；所述品项集未来价值为同一聚类品项集内品项未来价值加和；所述品项子集未来价值为同一子品项集内品项未来价值加和。