检索结果-南通市图书馆

作者：张思瑶东北农业大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的到来,国内涌现出诸多电商平台,电商之间的竞争愈演愈烈,并从早期单纯价格战,过渡到综合服务水平。基于电商平台多年来积累的消费者数据,如何充分利用数据挖掘、人工智能等互联网技术,提升对消费者的服务水平,已然成为... 详细信息

随着互联网时代的到来,国内涌现出诸多电商平台,电商之间的竞争愈演愈烈,并从早期单纯价格战,过渡到综合服务水平。基于电商平台多年来积累的消费者数据,如何充分利用数据挖掘、人工智能等互联网技术,提升对消费者的服务水平,已然成为各大电商平台高度关注的一个热点。本文以JD电商平台实际销售数据为基础,对该电商销量进行合理预测,设计联合补货调拨策略,搭建精准、快速的库存配送体系。主要研究内容包括:(1)JD电商平台的商品销量预测以机器学习相关理论为基础,通过特征工程等方法对数据进行有效处理,分别构建了误差后向传播(Back Propagation,BP)神经网络回归预测模型、分类回归树(Classification And Regression Trees,CART)预测模型,对比分析了两种模型的预测效果。基于BP神经网络预测模型和CART回归树预测模型的预测数据,本文构建了BP神经网络预测模型与CART回归树预测模型的线性加权模型,并对加权模型的预测效果进行对比分析。(2)JD电商平台的商品联合补货调拨策略的设计结合该电商平台西北地区的实际需求情况,考虑商品调拨过程中的资源约束、销量损失、额外履约成本等问题,构建联合补货问题混合规划数学模型。并设计随机补货策略和优先级补货策略,针对补货损失模型,设计、实现该模型的求解算法,计算不同调拨策略中所产生的多种费用损失总和,得到使损失相对较小的最优补货调拨策略。通过对比分析特征提取前后的BP神经网络预测模型和CART回归树预测模型,验证了特征工程在提高机器学习模型预测精度改善中起到的重要作用。最终构建的BP神经网络与CART回归树线性加权模型能有效的综合两种模型的优点,预测效果更加准确稳定。该结论能够为该电商平台在采购、营销、战略布局等多方面提供决策参考。最终给出的差分进化算法下的联合补货策略的损失明显少于其它两种补货策略,并验证了差分进化算法下的联合补货策略在短期内和长期内都能够有效的降低补货损失。该结论能够为电商平台在商品补货调拨过程中提供有效的战略支撑。

关键词：电商销量预测联合补货问题 BP神经网络 CART回归树差分进化算法

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考虑缺货和产品缺陷的联合补货模型

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管理工程学报 2018年第4期32卷 195-203页

作者：杨璐陈彦如杨洁西南交通大学经济管理学院四川成都610031 西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031

综合考虑联合补货与产品运输决策,针对在存储及装卸搬运等过程中引起的产品缺陷和上游供应商生产能力约束导致的部分产品缺货等实际生产中可能存在的问题,构建了存在产品缺陷和允许缺货的联合补货模型。模型同时考虑了资金、运输能力、... 详细信息

综合考虑联合补货与产品运输决策,针对在存储及装卸搬运等过程中引起的产品缺陷和上游供应商生产能力约束导致的部分产品缺货等实际生产中可能存在的问题,构建了存在产品缺陷和允许缺货的联合补货模型。模型同时考虑了资金、运输能力、以及"部分商品不能同时运输"这一运输条件等各方面的约束。由于该模型是一类混合整数非线性规划(MINLP)模型,为了提高求解效率,基于遗传算法与差分进化算法设计了混合算法,并与遗传算法进行了对比,证明了混合算法的寻优能力。对模型中的"成本"参数进行敏感度分析,结果表明库存持有成本、搬运费用、单位购买成本等参数的变动均会对模型结果造成影响,且单位购买成本对总成本的影响远大于库存持有成本和搬运费用。另外,构建了同等条件下不允许缺货的联合补货模型,对比优化结果发现在保证供应商生产能力的前提下,不缺货的联合补货总成本要低于缺货的补货成本。

关键词：联合补货问题缺货缺陷率生产能力混合算法

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进化差分算法在联合补货模型中的应用

进化差分算法在联合补货模型中的应用

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作者：张天威哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

联合补货问题,就是指对从一个供货商处采购的多种货品进行计划联合采购的策略。联合补货的目的是通过制定合理的采购计划,使得采购次数减少,获得数量折扣等,进而减少总的订购费用。但同时因为需求量、可用资金、运输条件等因素会受到市... 详细信息

联合补货问题,就是指对从一个供货商处采购的多种货品进行计划联合采购的策略。联合补货的目的是通过制定合理的采购计划,使得采购次数减少,获得数量折扣等,进而减少总的订购费用。但同时因为需求量、可用资金、运输条件等因素会受到市场环境等外界因素所影响。且有些商品本身具有的易变质等性质,导致各种难以预测的变化。大量的因素具有不确定性,无法根据历史统计数据推测出各项参数具体的确切值,在我们制定采购计划时应该将这些不确定的环境因素考虑在内,由此就形成了一个新的问题,即不确定环境下联合补货问题。同时对联合补货模型的求解也是一个十分复杂的问题。本文主要研究内容,首先设计一个高效的求解算法,差分算法作为新兴的优化算法,性能出众同时也有易“早熟”等缺点。本文根据差分算法当中各个参数对算法性能的影响以及算法对种群信息的充分利用。选择了算法改进方式模式当中的对控制参数的优化并增加了对算法个体历史信息的利用。详细分析研究了如何更有效地设置控制参数,提出一种充分利用种群信息的控制参数自适应方式的差分算法。降低算法对参数的敏感性,使算法避免过早的陷入局部收敛出现早熟,并通过函数算例证明改进后算法的性能得到了提升。另一方面,建立了一个贴近现实情况的模糊环境下的联合补货模型,并把改进后的差分算法用于解决构建的模糊补货模型问题中,得出其优越性。最后,设计一个库存管理原型系统。将本文所研究的内容应用到系统中,通过具体的实践内容,解决实际问题。验证了改进后的算法对求解模糊性的联合补货模型的有效性。

关键词：差分算法联合补货问题三角模糊数梯形模糊数

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