CN102609830B - 一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法，可用于对大规模、高容量的物流仓储提供一种高效、合理的配仓方案，提高工作人员的处理效率。本方法首先对要分配的物品信息和电子取件单进行规范化处理；然后利用关联规则找出频繁k项集和频繁2k项集；最后根据频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集不放在同一机架（层）的原则确定具体的物品仓位分配。本发明可适用于大规模、高容量的物流仓储配仓，通过关联规则把经常需要一起取用的物品放在一起，缩短了物品的查找时间，提高了工作效率。

Description

一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法

技术领域

 本发明涉及数据挖掘中的关联规则算法在物流仓储仓位分配中的应用，特别是一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法。

背景技术

目前，随着经济的发展，大规模、高容量的物流仓储随处可见；随着规模和容量的不断增大，在这么大规模的仓储中，想要找到几样需要的物品，着实是件费时费力的工作。如果没有一个合理高效的仓储规划，很可能需要翻遍整个仓库，才能找到所需要的物品。因此，迫切需要一种合理、高效的物品存放仓位的配置方案，能够尽量提高工作人员的取件效率，缩短物品的查询时间。

现有技术中存在很多存储设备，如图1所示，该设备由多个机组组成，每个机组又分若干层由独立电机带动的循环机架，每个循环机架上有若干个箱子（由于场地要求和设备的合理性，箱子的数量可根据实际情况选取），每个箱子分为若干仓位（一般取两到三仓比较合适），每种物品放在一个独立的仓位中。根据取件单中所需物品在机组中的位置分布，仓储管理系统给货架机组发出相应的取件指令，控制不同层的电机将相应的仓位调到取件口，由工作人员从取件口拿出相应数量的物品。

在这个背景下，不考虑人为因素，取件单的处理效率完全取决于物品在机组中的摆放位置。如果一个取件单中所需物品分布均匀、合理，即将这些物品尽可能的分布在不同机组、不同循环机架（层）上，且在取件口的两到三仓中的物品又都是该取件单所需要的，则这个取件单的处理效率最高；反之，如果某取件单所需物品集中在某一机组的某一层，这层就需要多次转动才能把所需物品全部取完，其取件效率势必降低。因此，物品在机组中的摆放是否合理，成为决定取件单处理效率的关键因素。

然而，在实际的应用中，往往是凭借人的经验来决定仓储中物品的存放位置，这就极有可能出现摆放不合理的情况，从而导致取件单的处理效率降低。因此，如何高效、便捷地存放物品就是物流仓储中亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法。

本发明的技术方案为：一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法包括以下步骤：

步骤1、对数据进行预处理，剔除不完整和错误的数据信息，所述数据包括待放入仓位中的物品信息、物品取件记录，其中物品信息包括物品ID和物品名称，物品取件记录包括取件单号和对应的物品ID；

步骤2、利用关联规则找出物品的频繁项集；

步骤3、对物品进行仓位分配，将频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集放在不同的循环机架上，其中k为一个箱子的仓位数。

本发明的优点在于可以便捷的确定出一种合理的仓储配仓方案，能够有效地提高取件单的处理效率，缩短物品的查询等待时间。本发明可适用于大规模、高容量的物流仓储仓位配置，通过关联规则把经常需要一起取用的物品放在一起，缩短了物品的查找时间，提高了工作效率。

附图说明

图1是使用本发明方法的机组简易结构示意图。

图2是本发明基于关联规则的物流仓储仓位分配方法的主流程图。

图3是仓位分配原则的具体流程图。

具体实施方案

本发明工作在图1所示的货架机组设备的基础上。结合图2、图3，本发明的基于关联规则的物流仓储仓位分配方法，包括以下步骤：

步骤1、对数据进行预处理，剔除不完整和错误的数据信息，所述数据包括待放入仓位中的物品信息、物品取件记录，其中物品信息包括物品ID和物品名称，物品取件记录包括取件单号和对应的物品ID；

步骤2、利用关联规则找出物品的频繁项集；具体包括以下步骤：

步骤21、确定频繁项集的最小支持度sup(0＜sup＜0.3)；

步骤22、统计物品ID在取件单中出现的频率p，并确定包含该物品ID的取件单；

步骤23、确定频繁二项集，即判定两种物品ID在上述取件单中同时出现的概率p2与最小支持度sup的关系，如果p2＞sup，则该两种物品ID为频繁二项集；

步骤24、判定k与2的关系，若k＞2则确定频繁k项集执行步骤25，若k等于2则执行步骤26；

步骤25、确定频繁k项集，判定k种物品ID在步骤22的取件单中同时出现的概率pk与最小支持度sup的关系，如果pk＞sup，则该k种物品ID为频繁k项集；确定频繁k项集具体包括以下步骤：

以频繁(k-1)项集，即包含(k-1)种物品的频繁项集为基准，用一项集与其连枝，对于每个生成的包含k中物品的项集，根据(k-1)项集中保存的包含该(k-1)中物品的取件单信息来判断该k种物品是否为频繁的，即其在所有取件单中出现的概率是否大于最小支持度。

步骤26、将k自增1并重复步骤25，直至确定频繁（k+k）项集为止。

步骤3、对物品进行仓位分配，将频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集放在不同的循环机架上，其中k为一个箱子的仓位数。具体包括以下步骤：

步骤31、确定每种物品的配仓数量；

步骤32、按频繁k项集频次的高低进行分配物品，将物品分配到每一层的第一个空箱子内；

步骤33、确定后续仓位分配，即把将要放入的频繁k项集与之前放入该层的每一个k项集组成2k项集，并判断该2k项集是否为频繁的，若是，则不放入该层，若不是，则放入该层；

步骤34、确定剩余空仓位的分配，即在所有的频繁k项集全部确认完后，再将剩余空仓位用一项集来填补，完成仓位的分配。

下面通过具体的实施例详细描述本发明的具体实施细节，发明流程图如图2所示，使本专业技术人员更全面地理解本发明。

1）数据预处理

经过实践测试发现，大规模、高容量物流仓储数据库中保存的物品信息和电子取件单往往不能保证规范性，其与实际仓库中的物品规格不能完全对应；所以在运用关联规则前，要对物品信息和电子取件单进行规范化处理。首先确定需要放入机组中的物品，然后将这些物品在数据库中对应的信息条目标记出来，然后，将电子取件单中的物品信息用刚才标记出的物品信息来表示，为了防止对同一物品称法不一而带来的后续操作不便问题。

2）利用关联规则找出频繁项集

利用关联规则找出物品信息在电子取件单中的频繁项集。鉴于机组设备中机架的一箱分为k仓，这k仓之间是相连的，不能单独运动，所以频繁k项集就显得尤为重要；而为了使同一取件单中的物品尽量不在同一循环机架（层），所以频繁2k项集也是相对重要的。其中，k的取值在2到3左右比较合适。如取为1，箱子的利用效率太低；如取得过高，频繁k-相集的数量就会较少，频繁2k-项集就可能根本找不到，所以，k值一般取2或3。

具体的步骤如下。

第一步，先将处理后的电子取件单读入一个类容器对象中，减少后续频繁的数据库读操作。

第二步，遍历整个类容器对象，统计一项集的出现频率，并按频次的降序排列，保存于一项集的类容器对象中。

第三步，生成频繁二项集。以一个一项集为基准，用另一个一项集与其连枝，对于每一个生成的二项集，根据第一个一项集类容器中保存的包含该一项集的电子取件单信息来判断该二项集是否为频繁二项集，即判断该二项集出现的频率是否大于最小支持度。最后将所有的频繁二项集按频次的降序排列，保存于二项集的类容器对象中。

第四步，生成频繁k项集。以频繁(k-1)项集为基准，用一项集与其连枝，对于每一个生成的k项集，根据(k-1)项集类容器中保存的包含该(k-1)项集的电子取件单信息来判断该k项集是否为频繁k项集，即判断该k项集出现的频次是否大于最小支持度。最后将所生成的所有频繁k项集按频次的降序排列，保存于k项集的类容器对象中。依此方法，直到生成频繁2k项集为止。

在关联规则的运用中，最小支持度的选择对于结果尤为重要。由于本应用是在大规模、高容量物流仓储系统中的，事务项集是物流仓储中的电子取件单，所以对于每一种特定的物品来说，其在整个事务项集里的出现概率不会很高。如果最小支持度选得过高，频繁k项集的数量就会相对较少，频繁2k项集就可能根本没有；如果最小支持度选得过低，那么频繁k项集的数量就可能是惊人的，对于后续的数据处理和频繁k项集内数据的紧密性都会有较大程度的影响。经过反复试验，最小支持度的选取在0.01~0.03之间比较合适。

3）根据频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集不放在同一循环机架（层）的原则确定具体的物品仓位分配。

下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述：

在该实施例中货架设备由4个机组组成，每个机组又有2层可独立转动的循环机架，每个循环机架上有30个箱子，每个箱子再分为左右两仓（实施例中选k值为2），这样就总共有8个取件口，可以一次将16种物品同时转至取件口，能基本满足大多数取件单的取件需求，提高取件单的处理效率。

在进行配仓之前，首先要确定每种物品的配仓数量。随后，将4个机组视为相互独立的8层，从频繁2项集中按频次高低依次读取数据，判断其中的两种物品是否达到配仓数量上限，如果达到，则读取下一条记录，如未达到，则按读取顺序依次放入8层中，从每层开始放第二个起，先判断要放入的两种物品与之前该层放入的每组物品所组成的4项集是否为频繁4项集，若是则不放入该层，若不是则可放入，流程如图3。按此法将频繁2项集遍历完后，再将未配入仓的物品放入空仓中即可。本发明的方法能够有效地提高取件单的处理效率，缩短物品的查询等待时间。

Claims (1)

1.一种基于关联规则的物流仓储仓位分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对数据进行预处理，剔除不完整和错误的数据信息，所述数据包括待放入仓位中的物品信息、物品取件记录，其中物品信息包括物品ID和物品名称，物品取件记录包括取件单号和对应的物品ID；

步骤2、利用关联规则找出物品的频繁项集,具体包括以下步骤：

步骤21、确定频繁项集的最小支持度sup(0＜sup＜0.3)；

步骤22、统计物品ID在取件单中出现的频率p，并确定包含该物品ID的取件单；

步骤23、确定频繁二项集，即判定两种物品ID在上述取件单中同时出现的概率p2与最小支持度sup的关系，如果p2＞sup，则该两种物品ID为频繁二项集；

步骤24、判定k与2的关系，若k＞2则确定频繁k项集执行步骤25，若k等于2则执行步骤26；

步骤25、确定频繁k项集，判定k种物品ID在步骤22的取件单中同时出现的概率pk与最小支持度sup的关系，如果pk＞sup，则该k种物品ID为频繁k项集,确定频繁k项集具体包括以下步骤：

以频繁(k-1)项集，即包含(k-1)种物品的频繁项集为基准，用一项集与其连枝，对于每个生成的包含k种物品的项集，根据(k-1)项集中保存的包含该(k-1)中物品的取件单信息来判断该k种物品是否为频繁的，即其在所有取件单中出现的概率是否大于最小支持度；

步骤26、将k自增1并重复步骤25，直至确定频繁(k+k)项集为止；

步骤3、对物品进行仓位分配，将频繁k项集放入同一个箱子，频繁2k项集放在不同的循环机架上，其中k为一个箱子的仓位数,对物品进行仓位分配具体包括以下步骤：

步骤31、确定每种物品的配仓数量；

步骤32、按频繁k项集频次的高低进行分配物品，将物品分配到每一层的第一个空箱子内；

步骤33、确定后续仓位分配，即把将要放入的频繁k项集与之前放入该层的每一个k项集组成2k项集，并判断该2k项集是否为频繁的，若是，则不放入该层，若不是，则放入该层；

步骤34、确定剩余空仓位的分配，即在所有的频繁k项集全部确认完后，再将剩余空仓位用一项集来填补，完成仓位的分配。