【摘 要】
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智慧供应链的推行,对搭建适应电力物资供应特点的物资仓储精益化管理提出了更高的要求。以低成本提供高品质服务是整个供应链最终目标,而在企业致力于提高客户服务水平、降低物流成本的过程中,仓储活动在其中发挥着重要的作用。据测算,仓库的拣货成本可达仓储成本的50%至60%,因此提高拣货操作的效率对提高企业运作效率和经营状况有显著的意义。大部分电力物资之间存在相关性,因此本文利用Apriori算法对电力物资的
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智慧供应链的推行,对搭建适应电力物资供应特点的物资仓储精益化管理提出了更高的要求。以低成本提供高品质服务是整个供应链最终目标,而在企业致力于提高客户服务水平、降低物流成本的过程中,仓储活动在其中发挥着重要的作用。据测算,仓库的拣货成本可达仓储成本的50%至60%,因此提高拣货操作的效率对提高企业运作效率和经营状况有显著的意义。大部分电力物资之间存在相关性,因此本文利用Apriori算法对电力物资的出库订单分析,挖掘物资之间的关联规则,以物资之间的置信度作为距离,利用密度聚类对存在关联的电力物资进行分类。并结合物资的分类结果和电力物资的出库频率分析,建立物资储位优化模型。随后,通过采用自适应思想改进粒子群算法,从而平衡粒子的前期的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力,同时通过加入基于概率变化随机扰动因子,随着迭代次数增加扰动概率增大,使得在迭代后期粒子能够更大概率地跳出局部最优,从而找到全局最优,并将改进后的优化算法应用于储位优化模型求解。最后,本文以某供电公司中的货架仓储储位分配问题为例进行仿真分析,发现经过改进的粒子群算法相较于自适应粒子群优化算法和标准粒子群优化算法有更好的收敛性和稳定性,并且能较好地运用于储位优化模型求解问题中。同时优化模型也能够有效减少供电公司某仓库物资的拣货时间,并且提高仓库管理效率。
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