基于关联规则和遗传算法的服装辅料储位优化*AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于关联规则和遗传算法的服装辅料储位优化*
所属分类：技术论文
上传者：zhoubin333
文档大小：4099 K
标签：储位分配关联规则遗传算法
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文档介绍：针对服装行业受时尚潮流影响，物料型号更新迅速，导致仓库库存结构混乱、作业效率低下的问题，设计一种将Apriori算法同改进遗传算法结合（AIGA）的储位优化方法。首先Apriori算法挖掘物料组间关联规则，将相关性较强物料组合并形成大类库区，按照大类拣货频次动态调整库区位置；其次结合物料相关性和拣货频次，以最小化拣货距离为主要优化目标建立储位分配模型。通过遗传算法进行储位分配搜索，并改进遗传算法的初始化、交叉和变异算子，同时设计灾变机制，提高算法搜索性能。结果表明，与现有储位分配方案相比，拣货距离平均缩短23.85%，有效提高仓库作业效率。
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