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基于改进遗传K-均值算法的多品种小批量订单分批方法 被引量:7
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作者 邵泽熠 董宝力 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2018年第6期732-738,共7页
针对货品种类多且库位分散的多品种小批量订单问题,构建了以订单相似度最高为目标的分批拣选优化模型,并采用改进遗传K-均值算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法中K值人为确定造成聚类结果误差大的缺点,采用密度和最小距离综合最优... 针对货品种类多且库位分散的多品种小批量订单问题,构建了以订单相似度最高为目标的分批拣选优化模型,并采用改进遗传K-均值算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法中K值人为确定造成聚类结果误差大的缺点,采用密度和最小距离综合最优指标确定多个初始聚类中心,并运用改进遗传K-均值算法确定最优分批数量,进行订单分批优化;得到分批结果后,用穿越式路径方法计算拣选距离,并与简单分批得到的距离进行对比。以某机械设备生产公司售后服务备件仓的订单分批拣选问题为对象进行仿真实验,结果表明该方法有效。 展开更多
关键词 订单分批拣选 初始聚类优化 KG均值算法 遗传算法 穿越型路径
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