[发明专利]一种基于层次聚类的订单拣货优化方法

说明书

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。

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。