基于改进Apriori算法的仓库货物关联度分析

• 作者: 刘小倩 赵峰
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Apriori算法 频繁项目集 货物关联度 货物种类 烟草物流 货位分配
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 372-378
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4930字
• 语种: 中文

摘要

在物流仓储业迅猛发展的背景下,仓储业存在着许多问题亟待解决.仓储企业为了缩短拣货路径与时间,增强拣货操作效率,优化货位分配过程,针对仓储业中仓库布局不合理、货位分配不恰当导致仓库运作效率低下、拣货时间冗长等问题,利用Apri-ori算法对仓库货物品种的关联性进行分析,并在传统Apriori算法的基础上对其搜索项进行简化进而提高算法的效率形成改进的Apriori算法,分析改进Apriori算法与传统Apriori算法在性能上的提高.以某卷烟配送中心Q仓库为例,使用改进的Apriori算法研究其仓库货物品种的关联度,结果显示改进的Apriori算法运行时间要低于传统Apriori算法.该成果可利用到实际的仓库货位优化仓操作中,根据算法获取的关联度指导仓库的货位分配,缩短拣货时间,增强拣货效率,提高仓库的经济效益.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵峰	安徽工业大学管理科学与工程学院	20	95	7.0	8.0
2	刘小倩	安徽工业大学管理科学与工程学院	1	0	0.0	0.0