【摘 要】
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针对基于客户服务质量的配送中心的订单分批优化问题,建立了以拣选时间和订单延迟时间总和最小为目标的订单分批优化模型,综合考虑订单品项相似度和交货期相似度,提出了一种
【机 构】
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华中科技大学人工智能与自动化学院,华中科技大学管理学院,武汉理工大学物流工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71771096),国家自然科学基金创新群体资助项目(71821001),华中科技大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2017KFYXJJ178).
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针对基于客户服务质量的配送中心的订单分批优化问题,建立了以拣选时间和订单延迟时间总和最小为目标的订单分批优化模型,综合考虑订单品项相似度和交货期相似度,提出了一种订单复合相似度度量方法,并设计出基于复合相似度的订单分批启发式种子算法,在传统启发式种子算法的基础上增加了对客户服务水平的考虑.仿真实验表明,模型和方法能明显缩短订单拣选时间和延迟时间总和,在保证订单拣选效率的同时,也能明显提高客户服务水平.
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