基于决策树的仓储物流系统应用研究

摘要

随着国民经济的迅猛发展、科学文化水平的提高以及工业信息化进程的加快，大规模生产使得经济体系中的物流规模日益庞大和复杂。物流作为国民经济的基础以及服务贸易行业的重要组成部分，对推动社会经济的快速发展起着极其重要的作用。随着越来越多人认识到物流的重要性，物流已经被人们誉为继物质资源、人力资源之后可供挖掘的“第三利润源”和新的国民经济增长点。但目前国内大多数物流企业的物流系统都相对比较落后，尤其是决策支持这方面的功能相对较少，所以把数据挖掘技术引入到大型物流系统中就成了目前比较热门的课题。
　　近年来，数据挖掘技术发展的比较完善，尤其是决策树方法已经在许多数据挖掘系统中得到广泛地应用，比较成熟的决策树算法有基于信息论方法(ID3、C4.5)和最小GINI指标方法(SLIQ、SPRINT)。
　　本文研究基于决策树的仓储物流系统，主要工作如下：
　　1)通过原理和算法的研究，找出最适合仓储物流系统的决策树方法—基于信息论的方法，其中C4.5方法就能很好的符合仓储物流系统的要求，所以论文选取了C4.5算法作为实现系统的核心算法。
　　2)通过编码实现基于C4.5算法的仓储物流决策子系统，利用物流系统之前积累的大量历史数据建立决策树，验证算法的正确性和有效性，并对决策层做出决策支持。
　　结果表明C4.5决策树算法能够很好的适应仓储物流系统的需求，能在大量历史数据的基础上给出比较有价值的决策支持。验证了课题的正确性和可行性。