基于改进贪婪关联算法的在线零售商优化拆单问题

摘要

针对在线零售商一地多仓及仅考虑品类拆单的场景,建立最大化整单配送模型,对单品分配方法进行研究,目的是通过改进现有算法优化配送中心中存放的单品,以进一步降低拆单率.针对贪婪订单算法和贪婪热销算法中未考虑单品间关系性的问题,结合Apriori算法,对算法进行优化设计,提出贪婪关联算法.算法应用一种新的单品分配方法寻求订单中具有强关联关系的单品,并对具有强关联关系的单品优先进行分配.实验结果表明,与贪婪订单算法和贪婪热销算法相比,改进后的算法能显著地降低拆单率,分别降低约8％和11％.