CN109242184B - 一种基于层次聚类的订单拣货优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于层次聚类的订单拣货优化方法，包括如下步骤：步骤10、输入订单集，订单集中的每个订单均形成一个初始的分组；每一订单由一系列的货品编号组成；步骤20、采用Jaccard距离计算每两个分组相同的货品编号的数量与两个分组其他货品编号的数量总和的比值，得到每两个分组的组间相似度，如果组间相似度最大的两个分组合并后的新分组的组内相似度大于或等于设置的最小组内相似度，则两个分组合并成一个新的分组；如果组间相似度最大的两个分组合并后的新分组的组内相似度小于最小组内相似度，则不进行两个订单的合并；步骤30、循环步骤20进行分组合并；当两个分组无法再合并成一个新的分组时，输出订单合并后的最终的分组，完成订单合并。

Description

一种基于层次聚类的订单拣货优化方法
技术领域
本发明涉及本发明涉及用于仓库内货物物流管理领域，具体涉及用于货物分拣员拣货过程中订单拣货的一种基于层次聚类的订单拣货优化方法。
背景技术
在现代化物流管理中，SKU(Stock Keeping Unit)即库存进出计量的基本单元，已经成为了行业内一个通用的术语。在企业仓库中，每种产品都有对应唯一的SKU号，拣货员可以很方便的根据每种产品的SKU号到相应的货架挑选出订单包含的所有货物。
目前，大部分中小型企业在订单拣货的过程中采取人工拣货的方式。拣货员在拿到一批订单后，根据订单的顺序使用推车依次到相应货架中拣选出每个订单的所有货物，直到所有的订单都拣选完毕。在这个过程中，拣货员一次只能处理一个订单，简称为“一车一单”。这种作业方式存在一个显著的缺陷：有一些订单所需的货品非常相似甚至完全相同，但拣货员并不知道，造成其在相同货架之间需要重复来回多次。不仅导致人力成本的浪费，而且拣货效率不高。因此，若能对这类订单进行合并拣货，对于提升拣货效率，降低拣货员的劳动强度具有重要作用。
发明内容
本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于层次聚类的订单拣货优化方法。
本发明具体包括如下步骤：
一种基于层次聚类的订单拣货优化方法，包括如下步骤：
步骤10、输入订单集，订单集中的每个订单均形成一个初始的分组；每一订单由一系列的货品编号组成；
步骤20、采用Jaccard距离计算每两个分组相同的货品编号的数量与两个分组其他货品编号的数量总和的比值，得到每两个分组的组间相似度，如果组间相似度最大的两个分组合并后的新分组的组内相似度大于或等于设置的最小组内相似度，则两个分组合并成一个新的分组；如果组间相似度最大的两个分组合并后的新分组的组内相似度小于最小组内相似度，则不进行两个订单的合并；
步骤30、循环步骤20进行分组合并；当两个分组无法再合并成一个新的分组时，输出订单合并后的最终的分组，完成订单合并。
优选地，所述步骤30中，当合成的分组的组内订单数量恰好等于设置的最大订单数时，则直接输出该分组，完成订单合并；
当合成的分组的组内订单数量大于设置的最大订单数时，则在分组内找出一个与组内其它订单相似度的均值最小的订单，进行剔除；采用上述方法重复剔除多出的订单，直到分组的订单数等于设置的最大订单数时输出该分组；剩余未输出的每一个订单重新形成不同的分组，再次进入所述步骤20中尝试进行两个分组合并成一个新的分组；
已经输出的分组及其所包含的订单将不再参与所述步骤20的计算；
当合成的分组的组内订单数量小于设置的最大订单数时，则再次进入所述步骤20中尝试进行两个分组合并成一个新的分组。
优选地，所述两个分组的组间相似度是先计算其中一分组中的每一个订单与另一分组中的所有订单的订单相似度，再由上述计算的订单相似度的平均值来确定。
优选地，所述组内相似度由组内两两订单的订单相似度的最小值确定；当只有一个订单时，组内相似度为1。
优选地，计算订单相似度使用Jaccard距离的公式计算，所述Jaccard距离的公式具体为：
Figure BDA0001791718920000021
其中，A和B表示两个不同的订单；|A∩B|表示不同的订单间相同货品编号的数量；|A|表示A订单的货品编号的数量；|B|表示B订单的货品编号的数量。
本发明具有如下优点：采用层次聚类思想将相似订单进行合并，从而减少拣货员在相同货架之间的重复往返，提升订单拣货的效率。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1为本发明方法执行流程图。
图2为本发明的一实施例示意图。
具体实施方式
如图1所示，输入订单集X＝{x1,x2,...,xN}(每个订单xi由一系列货品编号组成)图中用X、T、N表示、最小组内相似度T(低于该阈值的相似订单将不会被分在同一组)以及分组最大订单数N(实际应用中取决于一辆推车一次能搬运的最大订单数)；
(1)为每个订单分配一个不同的分组，并标定不同的组号；
(2)采用Jaccard距离计算每两个分组的组间相似度，如果组间相似度最大的两个分组合并后的组内相似度r1大于或等于T，则合并生成新的分组；循环该合并步骤；
其中，两个分组的组间相似度由这两个分组中其中的一个分组的每个订单与另一分组中所有订单的订单相似度的平均值来确定；例如计算分组(A,F)和(B,C)的组间相似度，则分别计算订单A与B、A与C、F与B、F与C的订单相似度后再取均值；
组内相似度由组内两两订单的订单相似度的最小值确定；当只有一个订单时，组内相似度为1；例如计算分组(A，B，C)的组内相似度，则分别计算订单A与B，A与C，B与C的订单相似度后取最小值。
在分组合并完成后，计算每一新的分组中的订单数为m，若m等于N，则直接输出该分组，完成订单合并；
若m大于N，则在分组内找出一个与组内其它订单相似度的均值最小的订单，进行剔除；采用上述方法重复剔除多出的订单，直到分组的订单数等于设置的最大订单数时输出该分组；剩余未输出的每一个订单重新形成不同的分组，再次进入所述步骤20中尝试进行两个分组合并成一个新的分组；已经输出的分组及其所包含的订单将不再参与所述步骤20的计算；
若m小于N，则再次进入所述步骤20中尝试进行两个分组合并成一个新的分组。
其中，订单相似度使用Jaccard距离的公式计算，所述Jaccard距离的公式具体为：
Figure BDA0001791718920000041
上式中，A和B表示两个不同的订单；表示不同的订单间相同货品编号的数量；表示A订单的货品编号的数量；表示B订单的货品编号的数量。
(3)如果没有新组合并，则算法结束，否则返回(2)；
(4)算法结束后输出各订单的分组。拣货员就可以对分组号相同的订单合并拣货，如图2所示，拣货员根据合并的订单在仓库中挑拣订单上的货品。
本发明的核心思想在于：采用层次聚类思想将相似订单进行合并，从而减少拣货员在相同货架之间的重复往返，提升订单拣货的效率。
首先，对分组进行初始化，将每个订单单独作为一个分组。
其次，计算每两个分组的组间相似度，如果组间相似度最大的两个分组合并后的组内相似度大于设定的阈值，则合并生成新的分组。由于每次拣货订单数量的限制，需要对合并生成的分组内的订单数进行判断。假设分组的最大订单数为N，若该新组中的订单数大于N，则找出其中一个与组内其它订单相似度均值最小的订单，进行剔除。采用同样的方法重复剔除多出的订单，直到分组的订单数等于N则输出该组，对剩余未输出的每一个订单重新分配一个不同的组号。若新组中的订单数恰好等于N，则直接输出该分组。输出的分组及其所包含的订单将不再参与后续的计算。
重复上述过程，直到没有新的分组产生则算法结束。
本发明在实施过程中，拣货员还是按照之前的拣货模式进行拣货，拣货员无需去熟悉新的拣货方式，但是拣货员拣货的订单采用层次聚类思想将相似订单进行合并，通过订单数量上的减少，减少拣货员在相同货架之间的重复往返，提升订单拣货的效率。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (3)

1.一种基于层次聚类的订单拣货优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤10、输入订单集，订单集中的每个订单均形成一个初始的分组；每一订单由一系列的货品编号组成；
步骤20、采用Jaccard距离计算每两个分组相同的货品编号的数量与两个分组其他货品编号的数量总和的比值，得到每两个分组的组间相似度，如果组间相似度最大的两个分组合并后的新分组的组内相似度大于或等于设置的最小组内相似度，则两个分组合并成一个新的分组；如果组间相似度最大的两个分组合并后的新分组的组内相似度小于最小组内相似度，则不进行两个订单的合并；
其中，所述两个分组的组间相似度是先计算其中一分组中的每一个订单与另一分组中的所有订单的订单相似度，再由上述计算的订单相似度的平均值来确定；
步骤30、循环步骤20进行分组合并；当两个分组无法再合并成一个新的分组时，输出订单合并后的分组；
当合成的分组的组内订单数量恰好等于设置的最大订单数时，则直接输出该分组，完成订单合并；
当合成的分组的组内订单数量大于设置的最大订单数时，则在分组内找出一个与组内其它订单相似度的均值最小的订单，进行剔除；采用上述方法重复剔除多出的订单，直到分组的订单数等于设置的最大订单数时输出该分组；剩余未输出的每一个订单重新形成不同的分组，再次进入所述步骤20中尝试进行两个分组合并成一个新的分组；
已经输出的分组及其所包含的订单将不再参与所述步骤20的计算；
当合成的分组的组内订单数量小于设置的最大订单数时，则再次进入所述步骤20中尝试进行两个分组合并成一个新的分组。
2.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的订单拣货优化方法，其特征在于：所述组内相似度由组内两两订单的订单相似度的最小值确定；当只有一个订单时，组内相似度为1。
3.根据权利要求1所述的一种基于层次聚类的订单拣货优化方法，其特征在于：计算订单相似度使用Jaccard距离的公式计算，所述Jaccard距离的公式具体为：
Figure FDA0003171147810000021
其中，A和B表示两个不同的订单；|A∩B|表示不同的订单间相同货品编号的数量；|A|表示A订单的货品编号的数量；|B|表示B订单的货品编号的数量。
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