[发明专利]一种基于半自动拣选系统的订单分波方法

权利要求书

1.一种基于半自动拣选系统的订单分波方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一：从数据库中获取某公司的订单数据,并对订单数据预处理：订单数据转换为订单矩阵；

①、对于给定一批订单O＝{O₁,O₂,…,O_N}，共包含了N种不同商品，将这N种商品从0到N-1排序；即用y＝f(x)来表示，x为商品的条码，y为商品位置，且y∈[0,N-1]；

②、对于两个订单和i₁,i₂∈[0,N-1],则将O₁、O₂分别转化为1行N列矩阵：通过y＝f(x)来确定O₁、O₂中各商品在矩阵的位置，并在矩阵对应的位置填上该商品数量；

步骤二：单品单件订单筛选：根据订单矩阵筛选出单品单件；

①、计算单品单件的方法是：由于单品单件的商品种类与数量均为1，则只需要判断订单矩阵中仅出现一次1即可；

②、单品单件统计分波：由于单品单件的商品种类与数量均为1，则只需要比较订单矩阵中1出现的位置即可；具体方式为：判断S(M₁,M₂)≠0即可，其中S(M₁,M₂)＝M₁·M₂，M₁是订单O₁转换的矩阵，M₂是订单在O₂转换的矩阵；

步骤三：筛选出单品单件后剩余批量订单、散单订单，再进行批量订单筛选

批量订单是相同的SKU、相同的数量且超一定订单数量；批量订单的数学定义为：给定一批订单O＝{O₁,O₂,…,O_m}，任意一个订单O_i＝{P_i1,P_i2,P_i3,…,P_ik}，k为商品种类数，存在n个订单都有P_1x＝P_2x＝P_jx＝…＝P_nx，x＝1,2,3…k，l≤n≤m,l∈N⁺，为快速计算出批量订单则采用如下方法：

①、将每个订单矩阵中非0的数按照位置前后顺序拼接为一个新字符数字，该字符数字不同则不是相同SKU、相同数量的订单；

②、该字符数字相同则需要再次分别统计出批量订单，统计批量订单是通过矩阵点乘计算：S(M₁,M₂)＝M₁·M₂，矩阵相乘结果相同则订单中的SKU种类、SKU数量是相同的；筛选出的批量订单后直接进行人工快速处理；

步骤四：散单订单聚类分波

筛选出批量订单后都是散单订单，散单订单分波是通过层次聚类的方法；

给定一批订单O＝{O₁,O₂,…,O_N}，按照层次聚类思想对这批订单进行聚类的流程如下；

(1)计算两两订单的相似性：S(M₁,M₂)＝M₁·M₂，其中M₁是订单O₁转换的矩阵，M₂是订单在O₂转换的矩阵，S(M₁,M₂)＝0时两个订单相似度为0，即两个订单之间不存在相同商品；S(M₁,M₂)≠0时说明两个订单之间存在相同商品，数值越大，相似性越大，两个订单之间相同商品越多；

(2)订单聚类即合并订单；对于每个订单取与之相似性最大的订单进行合并，得到一个大的商品集,将合并后的商品集视为一个新的订单；

(3)重复(1)、(2)直到所有的相似度为0或者达到设定聚类数量。

2.根据权利要求1所述的一种基于半自动拣选系统的订单分波方法，其特征在于：步骤四-(2)中如果有多个订单之间的相似度相同并且相似度最大随机选一个订单合并或选择将这些订单一次性合并。