您当前所在位置: 首页 > 首发论文
动态公开评议须知

1. 评议人本着自愿的原则,秉持科学严谨的态度,从论文的科学性、创新性、表述性等方面给予客观公正的学术评价,亦可对研究提出改进方案或下一步发展的建议。

2. 论文若有勘误表、修改稿等更新的版本,建议评议人针对最新版本的论文进行同行评议。

3. 每位评议人对每篇论文有且仅有一次评议机会,评议结果将完全公示于网站上,一旦发布,不可更改、不可撤回,因此,在给予评议时请慎重考虑,认真对待,准确表述。

4. 同行评议仅限于学术范围内的合理讨论,评议人需承诺此次评议不存在利益往来、同行竞争、学术偏见等行为,不可进行任何人身攻击或恶意评价,一旦发现有不当评议的行为,评议结果将被撤销,并收回评审人的权限,此外,本站将保留追究责任的权利。

5. 论文所展示的星级为综合评定结果,是根据多位评议人的同行评议结果进行综合计算而得出的。

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

勘误表

上传勘误表说明

  • 1. 请按本站示例的“勘误表格式”要求,在文本框中编写勘误表;
  • 2. 本站只保留一版勘误表,每重新上传一次,即会覆盖之前的版本;
  • 3. 本站只针对原稿进行勘误,修改稿发布后,不可对原稿及修改稿再作勘误。

示例:

上传后印本

( 请提交PDF文档 )

* 后印本是指作者提交给期刊的预印本,经过同行评议和期刊的编辑后发表在正式期刊上的论文版本。作者自愿上传,上传前请查询出版商所允许的延缓公示的政策,若因此产生纠纷,本站概不负责。

发邮件给 王小芳 *

收件人:

收件人邮箱:

发件人邮箱:

发送内容:

0/300

论文收录信息

论文编号 202010-28
论文题目 基于改进粒子群算法的储位优化研究
文献类型
收录
期刊

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

年, 卷(

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

书名(中文)

书名(英文)

出版地

出版社

出版年

上传封面

编者.论文集名称(中文) [c].

出版地 出版社 出版年-

编者.论文集名称(英文) [c].

出版地出版社 出版年-

上传封面

期刊名称(中文)

期刊名称(英文)

日期--

在线地址http://

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

上传封面

文题(中文)

文题(英文)

出版地

出版社,出版日期--

英文作者写法:

中外文作者均姓前名后,姓大写,名的第一个字母大写,姓全称写出,名可只写第一个字母,其后不加实心圆点“.”,

作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

上传修改稿说明:

1.修改稿的作者顺序及单位须与原文一致;

2.修改稿上传成功后,请勿上传相同内容的论文;

3.修改稿中必须要有相应的修改标记,如高亮修改内容,添加文字说明等,否则将作退稿处理。

4.请选择DOC或Latex中的一种文件格式上传。

上传doc论文   请上传模板编辑的DOC文件

上传latex论文

* 上传模板导出的pdf论文文件(须含页眉)

* 上传模板编辑的tex文件

回复成功!


  • 0

基于改进粒子群算法的储位优化研究

首发时间:2020-10-23

陈新月 1   

陈新月(1996-),女,硕士,主要研究方向:物资仓储管理优化

沈江 1   

沈江(1957-),男,教授、博导,主要研究方向:企业战略管理与规划,智能决策方法(大数据管理、医疗与健康、智能制造系统),智能工业与现代工程管理,互联网+企业转型升级,创新与创业管理

  • 1、天津大学管理与经济学部,天津 300000

摘要:智慧供应链的推行,对搭建适应电力物资供应特点的物资仓储的精益化管理提出了更高的要求。针对某供电局中存在的物资仓储管理混乱,效率低下的问题进行分析优化,以提高仓储管理效率。本文通过对电力物资的出库数据进行关联规则挖掘,并以物资之间的置信度作为距离,利用密度聚类对存在关联的电力物资进行聚类,并且结合电力物资的出库频率分析,建立储位优化数学模型,从而优化储位,提高拣货效率。为了改善粒子群算法易陷入局部最优的缺点,在基于倒S型曲线的自适应惯性权重中增加基于线性递增概率的随机扰动因子,从而增加后期粒子跳出局部最优值概率。以某供电局仓储为例进行实验仿真,结果表明改进后的算法对货品出入库时间以及同类货品距离优化效果以及稳定性更好。

关键词: 储位优化 粒子群优化 关联规则 聚类分析

For information in English, please click here

Location Assignment Optimization Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

Chen Xinyue 1   

陈新月(1996-),女,硕士,主要研究方向:物资仓储管理优化

Shen Jiang 1   

沈江(1957-),男,教授、博导,主要研究方向:企业战略管理与规划,智能决策方法(大数据管理、医疗与健康、智能制造系统),智能工业与现代工程管理,互联网+企业转型升级,创新与创业管理

  • 1、Department of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300000

Abstract:The implementation of smart supply chain puts forward higher requirements for the lean management of power material warehouse. In order to improve the efficiency of warehouse management, this paper analyzed and optimized material storage management in a power supply bureau. In this paper, through mining association rules for the data of electric power materials and taking the confidence between materials as the distance, the paper used density clustering to cluster the electric power materials with the distance, and established the mathematical model of storage location optimization based on the analysis of the frequency of power materials, so as to optimize the storage location and improve the picking efficiency. In order to improve the shortcoming of particle swarm optimization (PSO) which is easy to fall into local optimum, a random disturbance factor based on linear increasing probability was added to the adaptive inertia weight based on inverted S-curve, which will increase the probability of particles jumping out of local optimal value in the later stage. Taking the warehouse of a power supply bureau as an example, the improved algorithm has better optimization effect and better stability on the material delivery efficiency and the distance between similar goods.

Keywords: slotting optimization PSO association rules density clustering

Click to fold

点击收起

基金:

论文图表:

引用

导出参考文献

.txt .ris .doc
陈新月,沈江. 基于改进粒子群算法的储位优化研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2020-10-23]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202010-28.

No.****

动态公开评议

共计0人参与

动态评论进行中

评论

全部评论

0/1000

勘误表

基于改进粒子群算法的储位优化研究