基于改进的NSGA-II算法对订单分批优化的研究
Huiyue Xu1, Juping Shao1, Yanan Sun2
1School of Business, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou, Jiangsu, China.
PloS one
|February 25, 2025
概括
这项研究优化了电子商务订单分批,以减少采货时间和成本. 一个改进的算法平衡了多个目标,提高了配送中心的效率.
科学领域:
- 运营研究 运营研究
- 电子商务物流电子商务物流
- 供应链管理 供应链管理
背景情况:
- 电子商务的增长需要高效的仓储运营.
- 订单分批是优化采货流程的一个关键策略.
- 当前的方法在平衡多个,往往相互矛盾的目标方面面临挑战.
研究的目的:
- 在电子商务仓储中开发一个订单批量优化的模型.
- 为了尽量减少订单选时间,延迟成本和选成本.
- 为了在采集人员之间实现工作负载平衡.
主要方法:
- 建立了订单分批的多目标优化模型.
- 设计了一种改进的非主导排序遗传算法II (NSGA-II).
- 将新的选择,交叉和突变策略纳入算法.
主要成果:
- 拟议的模型和改进的NSGA-II算法有效地平衡了多个优化目标.
- 案例研究证实了开发方法的实际有效性.
- 灵敏度分析证实了模型参数的稳定性.
结论:
- 开发的模型和算法为提高订单挑选效率提供了重要的理论和实践基础.
- 优化订单分批导致电子商务分销中心性能大幅改善.
- 这项研究为在线零售中复杂的物流挑战提供了可行的解决方案.
更多相关视频
09:12Optimization of Processing of Tiebangchui with Highland Barley Wine Based on the Box-Behnken Design Combined with the Entropy Method
Published on: May 19, 2023
568
13:54A Workflow for Lipid Nanoparticle LNP Formulation Optimization using Designed Mixture-Process Experiments and Self-Validated Ensemble Models SVEM
Published on: August 18, 2023
4.3K
