倉儲布局的優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種倉儲布局的優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置，以改進倉儲管理的相關客觀評價指標。本發(fā)明的倉儲布局的優(yōu)化方法包括：將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體，原始個體中的位置表示單品，與原始個體中的位置一一對應的數(shù)值表示單品當前對應的倉庫；根據(jù)原始個體構造原始群體；利用遺傳算法對原始群體進行迭代處理以得到適應群體，遺傳算法中的適應函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標；將適應群體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，適應個體中的位置表示單品，與適應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示單品優(yōu)化后對應的倉庫。
【專利說明】
倉儲布局的優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及計算機網(wǎng)絡W及計算機軟件技術領域，特別地設及一種倉儲布局的優(yōu) 化方法和優(yōu)化裝置。
【背景技術】
[0002] 電商在發(fā)展過程中，隨著銷售品類的不斷豐富、倉儲規(guī)模的不斷拓展，產生了一些 技術問題，給電商運營帶來了挑戰(zhàn)，具體介紹如下。
[0003] 目前電商在規(guī)劃倉儲布局時，常規(guī)做法是盡可能將相同品類的商品放在同一個倉 庫。商品品類舉例如下：母嬰用品、戶外用品、食品飲料、個人護理、3C電子、圖書音像、服裝 鞋帽等等。只設及少量倉庫時，單一倉庫生產中按品類存放商品是一種可行的庫存管理模 式。但隨著電商規(guī)模的增長，倉庫的數(shù)量越來越多，單倉中存儲的商品品類越來越少。而消 費者通常同時購買多個品類的商品，例如:某客戶購買足球(屬于戶外用品）和啤酒(屬于食 品飲料）。運時候同一個客戶訂單可能會被拆分成多個發(fā)貨訂單，即發(fā)生拆單現(xiàn)象。由于客 戶僅支付一筆運費而電商需要承擔多個發(fā)貨成本，因此拆單現(xiàn)象對電商運營不利。
[0004] 另外，由于早期設計不夠合理，設計參數(shù)與實際運營數(shù)據(jù)不符合，倉庫中還可能出 現(xiàn)倉庫產能（指單位時間倉庫處理訂單的數(shù)量)不匹配的問題，或者庫容壓力（指當前庫容 與最大設計庫容之商)過大的問題。
[0005] 綜上所述，拆單率高、產能不匹配、庫容壓力大等等技術問題均導致倉儲管理運營 成本較高，亟需對現(xiàn)有倉儲布局進行改進。

【發(fā)明內容】

[0006] 有鑒于此，本發(fā)明提供一種倉儲布局的優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置，W解決現(xiàn)有技術中 的上述技術問題，改進倉儲管理的相關客觀評價指標。
[0007] 為實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種倉儲布局的優(yōu)化方法。
[000引本發(fā)明的倉儲布局的優(yōu)化方法包括:將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體，所 述原始個體中的位置表示單品，與所述原始個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品當 前對應的倉庫;根據(jù)所述原始個體構造原始群體;利用遺傳算法對所述原始群體進行迭代 處理W得到適應群體，所述遺傳算法中的適應函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標;將所 述適應群體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，所述適應個體中的位置表示單品， 與所述適應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品優(yōu)化后對應的倉庫。
[0009] 可選地，所述指標為拆單率、產能匹配度或者庫容壓力指數(shù)中的一種或多種的組 厶 1=1 〇
[0010] 可選地，在所述將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體的步驟之前，還包括:獲取 預設時間段內的出售商品的集合W得到單品總集合;根據(jù)當前總倉儲布局和所述單品總集 合得到倉庫總集合;根據(jù)所述倉庫總集合確定待優(yōu)化倉庫集合;根據(jù)所述當前總倉儲布局 和所述待優(yōu)化倉庫集合得到待優(yōu)化單品集合;根據(jù)所述待優(yōu)化單品集合和所述當前總倉儲 布局得到所述當前待優(yōu)化倉儲布局。
[0011] 可選地，所述獲取預設時間段內的出售商品的集合W得到單品總集合的步驟包 括:獲取所述預設時間段內的所有客戶訂單，將該所有客戶訂單匯總得到所述單品總集合； 或者，所述獲取預設時間段內的出售商品的集合W得到單品總集合的步驟包括:獲取所述 預設時間段內的所有發(fā)貨訂單，將該所有發(fā)貨訂單匯總得到所述單品總集合。
[0012] 可選地，所述根據(jù)所述原始個體構造原始群體的步驟包括:根據(jù)所述原始個體進 行突變操作或者雜交操作生成衍生個體;將所述原始個體和所述衍生個體匯總，得到所述 原始群體。
[0013] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種倉儲布局的優(yōu)化裝置。
[0014] 本發(fā)明的倉儲布局的優(yōu)化裝置包括:個體構造模塊，用于將當前待優(yōu)化倉儲布局 構造為原始個體，所述原始個體中的位置表示單品，與所述原始個體中的位置一一對應的 數(shù)值表示所述單品當前對應的倉庫;群體構建模塊，用于根據(jù)所述原始個體構造原始群體； 遺傳算法模塊，用于利用遺傳算法對所述原始群體進行迭代處理W得到適應群體，所述遺 傳算法中的適應函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標;個體解構模塊，用于將所述適應群 體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，所述適應個體中的位置表示單品，與所述適 應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品優(yōu)化后對應的倉庫。
[0015] 可選地，所述指標為拆單率、產能匹配度或者庫容壓力指數(shù)中的一種或多種的組 厶 1=1 〇
[0016] 可選地，還包括獲取模塊，所述獲取模塊用于:獲取預設時間段內的出售商品的集 合W得到單品總集合;根據(jù)當前總倉儲布局和所述單品總集合得到倉庫總集合;根據(jù)所述 倉庫總集合確定待優(yōu)化倉庫集合;根據(jù)所述當前總倉儲布局和所述待優(yōu)化倉庫集合得到待 優(yōu)化單品集合;根據(jù)所述待優(yōu)化單品集合和所述當前總倉儲布局得到所述當前待優(yōu)化倉儲 布局。
[0017] 可選地，所述獲取模塊還用于:獲取所述預設時間段內的所有客戶訂單，將該所有 客戶訂單匯總得到所述單品總集合;或者，獲取所述預設時間段內的所有發(fā)貨訂單，將該所 有發(fā)貨訂單匯總得到所述單品總集合。
[0018] 可選地，所述群體構建模塊還用于:根據(jù)所述原始個體進行突變操作或者雜交操 作生成衍生個體;將所述原始個體和所述衍生個體匯總，得到所述原始群體。
[0019] 根據(jù)本發(fā)明的技術方案，利用W客觀的倉庫管理指標為適應函數(shù)的遺傳算法來優(yōu) 化商品在倉庫間的布局，能夠使倉儲布局更加符合客戶的購買習慣，從而能夠改進倉庫的 倉儲結構及性能(例如降低拆單率、提高產能匹配度、降低庫容壓力等等），繼而降低運營成 本和提高運營效率。本發(fā)明的技術方案避免了人工經驗決策，具有簡便易行、自動化程度高 等優(yōu)點。
【附圖說明】
[0020] 附圖用于更好地理解本發(fā)明，不構成對本發(fā)明的不當限定。其中：
[0021 ]圖1是遺傳算法的過程示意圖；
[0022] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲布局的優(yōu)化方法的主要步驟的示意圖；
[0023] 圖3是根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲布局的優(yōu)化裝置的主要模塊的示意圖；
[0024] 圖4是根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲庫存分布優(yōu)化系統(tǒng)的架構示意圖。
【具體實施方式】
[0025] W下結合附圖對本發(fā)明的示范性實施方式做出說明，其中包括本發(fā)明實施方式的 各種細節(jié)W助于理解，應當將它們認為僅僅是示范性的。因此，本領域普通技術人員應當認 識到，可W對運里描述的實施方式做出各種改變和修改，而不會背離本發(fā)明的范圍和精神。 同樣，為了清楚和簡明，W下的描述中省略了對公知功能和結構的描述。
[0026] 為使本領域技術人員更好地理解，先對相關名詞術語做進行解釋。
[0027] 單品：英文為item或者product,是商品倉儲管理學的一個基本概念。通常指有別 于其他商品的一種商品就叫做單品。單品指的是包含特定自然屬性與社會屬性的商品種 類。對一種商品而言，當其品牌、型號、配置、等級、花色、包裝容量、單位、生產日期、保質期、 用途、價格、產地、存放倉庫等屬性與其他商品都不相同時才可稱為一個單品。
[0028] 庫存量單位:英文為Stock Ke邱ing化it(簡稱SKU)。意為庫存進出計量的基本單 元，可W是W件，盒，托盤等為單位。SKU現(xiàn)在已經被引申為單品統(tǒng)一編號的簡稱，每種單品 均對應有唯一的SKU號。
[0029] 倉儲布局：是指單品與倉庫之間的數(shù)據(jù)映射關系。在現(xiàn)有的SKU管理體系中，每一 個單品對應的屬性信息中都包含有"本單品屬于哪個倉庫"的倉庫屬性信息。運便是上述映 射關系的基礎。
[0030] 客戶訂單和發(fā)貨訂單:客戶訂單即客戶表達購買需求時提交的清單；發(fā)貨訂單即 倉庫打包發(fā)貨時參照的清單。有時候一個客戶訂單中的所有單品均屬于同一個倉庫，該客 戶訂單無需拆分，直接對應一個發(fā)貨訂單。有時候一個客戶訂單需要拆分，它對應多個發(fā)貨 訂單。
[0031] 拆單率:發(fā)生拆單現(xiàn)象的客戶訂單數(shù)量占所有客戶訂單數(shù)量的百分比。
[0032] 倉庫產能:倉庫單位時間內處理訂單的數(shù)量。
[0033] 倉庫庫容率:當前倉庫庫容占倉庫設計庫容的百分比。
[0034] 遺傳算法:遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇 和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程捜索最優(yōu)解的方 法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個群體(population)開始的，而一個群體 則由經過基因（gene)編碼的一定數(shù)目的個體（individual)組成。每個個體實際上是染色體 (chromosome)帶有特征的實體。染色體是遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部 表現(xiàn)（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現(xiàn)，如黑頭發(fā)的特征是由 染色體中控制運一特征的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因 型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編 碼。初代群體產生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代(generation)演化產生出越 來越好的近似解，在每一代，根據(jù)問題域中個體的適應度(fitness)大小選擇（selection) 個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子(genetiC operatorS)進行組合交叉（crossover)和 變異(mutation),產生出代表新的解集的群體。運個過程將導致群體像自然進化一樣的后 生代群體比前代更加適應于環(huán)境，末代群體中的最優(yōu)個體經過解碼(decoding),可W作為 問題近似最優(yōu)解。遺傳算法的過程可W參考圖1中的內容。
[0035] 本發(fā)明的技術方案旨在對商品的倉儲布局進行優(yōu)化，達到改進倉儲管理的相關評 價指標的目的。有時候電商的倉庫數(shù)量太多、地理分布太廣，所W不宜直接對所有倉庫內的 所有單品進行全局的優(yōu)化調整，而是進行局部的倉儲布局優(yōu)化。在運種情況下，本發(fā)明首先 需要準確獲取優(yōu)化對象一一當前待優(yōu)化倉儲布局。
[0036] 本發(fā)明的實施方式的倉儲布局的優(yōu)化方法可W按照如下的步驟SOI至步驟S05來 獲取當前待優(yōu)化倉儲布局。需要說明的是，運里的步驟SOI至步驟S05并不是必要步驟，而是 可選步驟。
[0037] 步驟SOI:獲取預設時間段內的出售商品的集合W得到單品總集合。
[0038] 可W獲取預設時間段內（例如2016年3月期間）的所有客戶訂單，將該所有客戶訂 單匯總得到單品總集合。也可W獲取預設時間段內的所有發(fā)貨訂單，將該所有發(fā)貨訂單匯 總得到單品總集合。單品總集合可W記為I。需要解釋的是，在預設的時間段內，無論是將多 個客戶訂單匯總，還是將多個發(fā)貨訂單匯總，最終得到的單品總集合I都是完全一樣的。
[0039] 具體地，可W通過數(shù)據(jù)倉庫技術ET^Exhact-TYansform-Load)模塊從hadoop集 群中抽取預設時間段內的訂單數(shù)據(jù)信息，然后進行數(shù)據(jù)預處理(根據(jù)訂單標識進行清洗、排 除無效訂單，根據(jù)維度信息進行分類）。然后將預處理結果進行匯總得到單品總集合。
[0040] 步驟S02:根據(jù)當前總倉儲布局和單品總集合得到倉庫總集合。當前總倉儲布局即 所有單品的"單品-倉庫"映射關系的匯總。倉庫總集合可W記做W。
[0041] 具體地，由于已知單品總集合W及該單品總集合中的各個元素（即各個單品）與倉 庫的映射關系，那么可W導出倉庫總集合。例如:單品總集合1 =(單品a,單品b，單品C，單品 d，單品e)，其中單品a、單品b對應倉庫X，單品C和單品d均對應倉庫y，單品e均對應倉庫Z。那 么可W推導出倉庫總集合W=(倉庫X，倉庫y，倉庫Z)。
[0042] 步驟S03:根據(jù)倉庫總集合確定待優(yōu)化倉庫集合。記待優(yōu)化倉庫集合為V，其中V中 至少包括兩個元素并且V是W的子集。
[0043] 例如:倉庫總集合為W(倉庫X，倉庫y，倉庫Z)，計劃優(yōu)化W中的X倉庫和y倉庫，那么 待優(yōu)化倉庫集合V(倉庫X，倉庫y)。
[0044] 步驟S04:根據(jù)當前總倉儲布局和待優(yōu)化倉庫集合得到待優(yōu)化單品集合。待優(yōu)化單 品集合可W記為P。
[0045] 本步驟與步驟S02原理類似。例如:根據(jù)當前總倉儲布局和待優(yōu)化倉庫集合為V(倉 庫X，倉庫y)，得到待優(yōu)化單品集合P(單品a,單品b，單品C，單品d)。
[0046] 步驟S05:根據(jù)待優(yōu)化單品集合和當前總倉儲布局得到當前待優(yōu)化倉儲布局。
[0047] 例如：已知待優(yōu)化倉庫集合V(倉庫X，倉庫y)和待優(yōu)化單品集合P(單品a,單品b，單 品C，單品d)，得到當前待優(yōu)化倉庫布局為"單品a對應倉庫X，單品b對應倉庫X，單品C對應倉 庫y、單品d對應倉庫y"的映射關系表。
[0048] 需要說明的是步驟S04和步驟S05也可W合并為如下步驟:根據(jù)當前總倉儲布局和 待優(yōu)化倉庫集合，得到當前待優(yōu)化倉儲布局。當前待優(yōu)化倉儲布局可W視為當前總倉儲布 局的一個刪減版本。
[0049] 圖2是根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲布局的優(yōu)化方法的主要步驟的示意圖。如圖2所 示，該倉儲布局的優(yōu)化方法的主要包括如下的步驟A至步驟D。需要說明的是，本發(fā)明實施方 式的倉儲布局的優(yōu)化算法中，在遺傳算法中將每一個單品視為一個個體，它是基因序列中 的一個基因。
[0050]步驟A:將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體，原始個體中的位置表示單品，與 原始個體中的位置一一對應的數(shù)值表示單品當前對應的倉庫。例如：當前待優(yōu)化倉儲布局 為"單品a對應倉庫a,單品b對應倉庫X，單品C對應倉庫y，單品d對應倉庫y"的映射關系表。 將倉庫X用數(shù)字"Γ表示、倉庫y用數(shù)字"2"表示，那么原始個體可W記為<1，1，2,2〉。原始個 體<1，1，2,2〉的第一個位置對應單品a,第一個位置上的數(shù)值"Γ表示單品a對應的倉庫X，其 他位置W此類推。需要說明的是，在實際應用中單品和倉庫的數(shù)量都很多，如遇復雜情況可 W使用hash值。
[0051 ]步驟B:根據(jù)原始個體構造原始群體。
[0052] 可選地，先根據(jù)原始個體進行突變操作或者雜交操作生成衍生個體;然后將原始 個體和衍生個體匯總，得到原始群體。
[0053] 原始個體<1，1，2,2〉中每一個位置上的值均有機會獲得突變，但突變后的值仍屬 于優(yōu)化倉庫集合V。例如：<1，1，2，2〉第一個位置上的基因"Γ突變?yōu)?2"，得到衍生個體<2， 1，2,2〉，運個過程叫做突變操作。
[0054] 雜交操作是對兩個個體而言的。雜交操作發(fā)生在兩個個體相同位置上，表現(xiàn)為兩 個個體相同位置上的基因交換。例如:個體cl=<l，2,2,2>和個體c2 = <2，l，l，2>在第一位 置上發(fā)生雜交，則雜交后的新個體為cl' = <2，2，2，2〉和c2 ' = <1，1，1，2〉。
[0055] 基于原始個體進行突變操作和雜交操作得到衍生個體，運樣可W擴充個體的數(shù) 量。將原始個體和衍生個體運些多個個體匯總，可W得到了初始群體。
[0056] 另外，也可W由倉儲管理人員根據(jù)經驗在原始個體上嘗試進行人工優(yōu)化調整（例 如指定某個特定單品放入某個特定倉庫)得到衍生個體，然后再將原始個體和衍生個體匯 總得到原始群體。
[0057] 步驟C:利用遺傳算法對原始群體進行迭代處理W得到適應群體，遺傳算法中的適 應函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標。
[0058] 需要說明的是，針對倉儲布局預先設置的指標是指非主觀性的、可W被客觀衡量 的指標。遺傳算法中是W衡量倉儲布局的客觀指標為適應函數(shù)來評判每個個體的優(yōu)越性， 從而決定哪種個體被保留下來，如此迭代若干輪，逐漸捜索到全局最優(yōu)解。
[0059] 可選地，指標為拆單率、產能匹配度或者庫容壓力指數(shù)中的一種或多種的組合。組 合的形式可W是Ξ個指標評分進行加權求和。運意味著最終得到的適應群體將具備拆單率 低、產能匹配度高或者庫容壓力小的優(yōu)點。
[0060] 需要說明的是，若適應群體中包含的適應個體數(shù)量太多，還可W對多個適應個體 按照調整指數(shù)進行排名。換言之，考慮優(yōu)化后倉庫布局對當前待優(yōu)化倉庫布局的影響，調整 幅度越小、影響程度越少則排名越靠前。
[0061 ]步驟D:將適應群體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，適應個體中的位置 表示單品，與適應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示單品優(yōu)化后對應的倉庫。
[0062] 關于步驟D的內容，本領域技術人員可W參考上文中步驟A的內容進行理解。
[0063] 例如：假若適應個體為<2,2，1，1〉。第一個位置對應單品a,第一個位置上的數(shù)值 "2"，表示單品a優(yōu)化后應該放入倉庫y。其他位置W此類推。最終得到"單品a對應倉庫y;單 品b對應倉庫y;單品C對應倉庫X;單品d對應倉庫X"的優(yōu)化后倉儲布局。
[0064] 可選地，本發(fā)明實施方式的倉儲布局的優(yōu)化方法，在步驟D之后還包括如下步驟： 將優(yōu)化后倉儲布局進行可視化，然后將可視化結果輸出。可視化結果可W是供用戶使用的 分析報告，該分析報告包括商品優(yōu)化方案，對倉儲及供應商的影響，分析可帶來的收益。此 可視化結果可W設置成在線數(shù)據(jù)形式，用戶可通過網(wǎng)絡訪問。
[0065] 圖3是根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲布局的優(yōu)化裝置的主要模塊的示意圖。如圖3所 示，該倉儲布局的優(yōu)化裝置3包括:個體構造模塊100、群體構建模塊200、遺傳算法模塊300 和個體解構模塊400。
[0066] 個體構造模塊100用于將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體，原始個體中的位 置表示單品，與原始個體中的位置一一對應的數(shù)值表示單品當前對應的倉庫。
[0067] 群體構建模塊200用于根據(jù)原始個體構造原始群體。
[0068] 可選地，群體構建模塊200還用于:根據(jù)原始個體進行突變操作或者雜交操作生成 衍生個體;將原始個體和衍生個體匯總，得到原始群體。
[0069] 遺傳算法模塊300用于利用遺傳算法對原始群體進行迭代處理W得到適應群體， 遺傳算法中的適應函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標。可選地，指標為拆單率、產能匹配 度或者庫容壓力指數(shù)中的一種或多種的組合。
[0070] 個體解構模塊400用于將適應群體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，適 應個體中的位置表示單品，與適應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示單品優(yōu)化后對應的倉 庫。
[0071] 可選地，倉儲布局的優(yōu)化裝置還包括獲取模塊。該獲取模塊用于:獲取預設時間段 內的出售商品的集合W得到單品總集合;根據(jù)當前總倉儲布局和單品總集合得到倉庫總集 合;根據(jù)倉庫總集合確定待優(yōu)化倉庫集合;根據(jù)當前總倉儲布局和待優(yōu)化倉庫集合得到待 優(yōu)化單品集合;根據(jù)待優(yōu)化單品集合和當前總倉儲布局得到當前待優(yōu)化倉儲布局。
[0072] 可選地，獲取模塊還用于:獲取預設時間段內的所有客戶訂單，將該所有客戶訂單 匯總得到單品總集合;或者，獲取預設時間段內的所有發(fā)貨訂單，將該所有發(fā)貨訂單匯總得 到單品總集合。
[0073] 可選的，倉儲布局的優(yōu)化裝置還包括可視化模塊。該可視化模塊用于將適應待優(yōu) 化倉儲布局進行可視化，然后將可視化結果輸出?？梢暬Y果可W是供用戶使用的分析報 告，該分析報告包括商品優(yōu)化方案，對倉儲及供應商的影響，分析可帶來的收益。此可視化 結果可W設置成在線數(shù)據(jù)形式，用戶可通過網(wǎng)絡訪問。
[0074] 根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲布局的優(yōu)化方法和優(yōu)化裝置，利用W客觀的倉庫管理 指標為適應函數(shù)的遺傳算法來優(yōu)化商品在倉庫間的布局，能夠使倉儲布局更加符合客戶的 購買習慣，從而能夠改進倉庫的倉儲結構及性能（例如降低拆單率、提高產能匹配度、降低 庫容壓力等等），繼而降低運營成本和提高運營效率。本發(fā)明的技術方案避免了人工經驗決 策，具有簡便易行、自動化程度高等優(yōu)點。
[0075] 為使本領域技術人員更好地理解本發(fā)明的技術方案，下面結合圖4來進一步說明。
[0076] 圖4為根據(jù)本發(fā)明實施方式的倉儲庫存分布優(yōu)化系統(tǒng)的架構示意圖。該倉儲庫存 分布優(yōu)化系統(tǒng)40包括訂單數(shù)據(jù)抽取裝置41、倉儲布局的優(yōu)化裝置42W及用戶在線查詢裝置 43。其中，訂單數(shù)據(jù)抽取裝置41可W包括抽取訂單信息模塊411和訂單信息清洗模塊412。
[0077] 訂單數(shù)據(jù)抽取裝置41(可通過ETL完成）中，用于實現(xiàn)W下過程。
[0078] (a)抽取訂單信息。從hadoop集群中獲取一段時間內的訂單信息。
[0079] (b)訂單信息清洗。根據(jù)訂單類型表示進行清洗。根據(jù)維度信息進行分類。例如:發(fā) 貨地在北京的訂單，會歸到北京運類里。
[0080] (C)訂單信息整合。對訂單信息進行整合，同父單的子單需合并，生成原始的客戶 訂單信息。如父訂單A包括子訂單A1和子訂單A2,其中A1訂單包括單品(a，b，c)，A2訂單包括 單品（d，e)，即A{Al{a，b，c}，A2{d，e}}。整合后父訂單A= {a，b，c，d，e}。其中a，b，c，d，e為單 品（可W為sku或品類，包含倉庫信息）。
[0081] (d)提取庫存分布信息。根據(jù)訂單信息，可W整理出當前的庫存分布信息。W{wl{a， b，c}，w2{d，e}，w3{f，g}}。如在庫存分布集合W中有倉庫wl、w2、w3。其中倉庫wl中包含單品 a、b、C，倉庫w2中包含d、e，倉庫w3中包含f、g。同上a、b、C、d、e、f、g可W是sku或品類。
[0082] 倉儲布局的優(yōu)化裝置42可W是本文中記述的任一種實施方式的倉儲布局的優(yōu)化 裝置。該倉儲布局的優(yōu)化裝置42可W是基于SPAM(或python的，用于從訂單數(shù)據(jù)抽取模塊41 中獲得訂單信息和當前庫存分布之后，通遺傳算法進行最優(yōu)商品分布的計算。
[0083] 用戶在線查詢裝置43用于根據(jù)倉儲布局的優(yōu)化裝置42得到的商品分布優(yōu)化方案， 產生分析報告供用戶在線查詢使用。該報告可W包括商品優(yōu)化方案、設及的單品列表、對倉 儲及供應商的影響、可帶來的收益預估值等等。用戶可通過網(wǎng)絡訪問該用戶在線查詢裝置 43。
[0084] 另外，為使本領域技術人員更好地理解本文中的遺傳算法，發(fā)明人結合下面的具 體實施例做詳細介紹。為了更好地闡述問題，先解釋一下下文中的標記：
[0085] itemiel(T)，I(T)(如，一個月）為一段時間內出現(xiàn)的單品集合，item為單品（粒度 可W是sku或品類），item中應包括商品信息和所屬倉庫信息。
[0086] order = {itemi, itemsite血 I itemi e Ι(Τ) }，order e〇(T)itemie Ι(Τ)，其中 order為顧客購買時產生的訂單信息，0(Τ)為一段時間周期Τ內的訂單集合。
[0087] wj={itemi,item2, . . . ,ite血I itemiel(T)}，WjeW，W為倉庫集合。Wj為一段時間T 內，倉庫Wj中存放的單品為{itemi,item2, . . . 4*6血}
[0088] W當前商品分布為基礎數(shù)據(jù)，進行W下操作：
[0089] A.選取欲優(yōu)化的倉庫集合V= {wi}，C W，wi eW
[0090] 注意，此處I V I > 1，即參加計算的倉庫至少為兩個。
[0091] B.構造原始個體
[0092] a)首先個體由基因構成，一串基因可W唯一表達一個個體。在本例中需要使用個 體來表達商品分布。因此，每一個商品即為個體中基因序列中的一個基因。
[0093] b)根據(jù)集合V建立索引集合G，如集合V包含兩個倉庫wi，W2。可用1代表W1，用2代表 W2。即G= {1,2}。如情況復雜可使用hash值。
[0094] C)根據(jù)V拼接個體。如*1={3,6，(3}，*1={6，門。則拼接出來的原始個體即為<曰，13， c,e,f > 〇
[009引 d)對原始個體進行索引值替換。即用G中的索引值代替b)原始個體中的單品。<a， b，c，e，f>轉化為<gl，g2，g3，g4，g日>，geG。在本例中<a，b，c，e，f>可轉化為<l，l，l，2,2 >，<1，1，1，2,2>即為個體。該個體可W代表倉儲布局。首先個體的位置代表了單品，在此 例中<1，1，1，2,2>第一個位置(斜體1)代表了單品a在倉庫W1中。可類比<1，1，1，2,2>第 4個位置(斜體2)代表單品e在倉庫W2中。
[0096] C.進行遺傳算法的迭代計算
[0097] 首先解釋遺傳算法中突變和雜交兩個操作如何應用在倉儲布局優(yōu)化中。根據(jù)上邊 的處理，原始個體< 1，1，1，2，2>可W代表一種倉儲布局。
[009引 a)突變
[0099] 個體< 1，1，1，2，2>中每一個位置上的值均有機會獲得突變，但突變后的值g e G。 如< 1，1，1，2，2>第一個位置上的基因1突變?yōu)?，運個過程叫做突變。
[0100] b)雜交
[0101] 雜交是對兩個個體而言。如(31=<1，1，1，2,2>，〇2=<1，1，2,2，1>。(31和〇2可發(fā) 生雜交。雜交發(fā)生在兩個個體相同位置上，表現(xiàn)為兩個個體相同位置上的基因交換。如C1和 C2在2，3位置上發(fā)生雜交。雜交后的新個體為C1 ' = <1，1，2,2,2>和。2 ' = <1，1，1，2，1>。
[0102] C)適應函數(shù)
[0103] 適應函數(shù)用來評價每個個體的好壞。適應函數(shù)可W通過拆單率或者其他客觀指標 來評價一個個體的好壞。其中，拆單率=拆單訂單數(shù)量/總訂單數(shù)量。
[0104] 遺傳算法通過突變和雜交引進新的個體，從而增加了種群中的多樣性。隨后通過 適應函數(shù)來評判每個個體的優(yōu)越性，從而決定哪種個體留下。從而逐漸捜索到全局最優(yōu)解。 [01化]D.解構適應個體
[0106] 經過遺傳算法的迭代計算之后，可W得到包含一個或多個適應個體的適應群體。 其中每一個適應個體都相當于一個比較推薦的優(yōu)化后倉儲布局。例如:假如得到包括兩個 優(yōu)化個體< 1，1，2，2，2 >和< 1，1，1，2，1 >的優(yōu)化群體。運意味著推薦"單品a，b放入倉庫W1 中，單品C, e, f放入倉庫W2中"和"單品a, b, C, f放入倉庫W1中，單品e放入倉庫W2中"運兩種倉 儲布局。
[0107] 用戶在線查詢裝置43用于實現(xiàn)用戶與機器的交互。
[0108] 上述【具體實施方式】，并不構成對本發(fā)明保護范圍的限制。本領域技術人員應該明 白的是，取決于設計要求和其他因素，可W發(fā)生各種各樣的修改、組合、子組合和替代。任何 在本發(fā)明的精神和原則之內所作的修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明保護范圍 之內。
【主權項】
1. 一種倉儲布局的優(yōu)化方法，其特征在于，包括： 將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體，所述原始個體中的位置表示單品，與所述原 始個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品當前對應的倉庫； 根據(jù)所述原始個體構造原始群體； 利用遺傳算法對所述原始群體進行迭代處理以得到適應群體，所述遺傳算法中的適應 函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標； 將所述適應群體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，所述適應個體中的位置表 示單品，與所述適應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品優(yōu)化后對應的倉庫。2. 根據(jù)權利要求1所述的倉儲布局的優(yōu)化方法，其特征在于，所述指標為拆單率、產能 匹配度或者庫容壓力指數(shù)中的一種或多種的組合。3. 根據(jù)權利要求1所述的倉儲布局的優(yōu)化方法，其特征在于，在所述將當前待優(yōu)化倉儲 布局構造為原始個體的步驟之前，還包括： 獲取預設時間段內的出售商品的集合以得到單品總集合； 根據(jù)當前總倉儲布局和所述單品總集合得到倉庫總集合； 根據(jù)所述倉庫總集合確定待優(yōu)化倉庫集合； 根據(jù)所述當前總倉儲布局和所述待優(yōu)化倉庫集合得到待優(yōu)化單品集合； 根據(jù)所述待優(yōu)化單品集合和所述當前總倉儲布局得到所述當前待優(yōu)化倉儲布局。4. 根據(jù)權利要求3所述的倉儲布局的優(yōu)化方法，其特征在于， 所述獲取預設時間段內的出售商品的集合以得到單品總集合的步驟包括:獲取所述預 設時間段內的所有客戶訂單，將該所有客戶訂單匯總得到所述單品總集合;或者， 所述獲取預設時間段內的出售商品的集合以得到單品總集合的步驟包括:獲取所述預 設時間段內的所有發(fā)貨訂單，將該所有發(fā)貨訂單匯總得到所述單品總集合。5. 根據(jù)權利要求1所述的倉儲布局的優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)所述原始個體構 造原始群體的步驟包括： 根據(jù)所述原始個體進行突變操作或者雜交操作生成衍生個體； 將所述原始個體和所述衍生個體匯總，得到所述原始群體。6. -種倉儲布局的優(yōu)化裝置，其特征在于，包括： 個體構造模塊，用于將當前待優(yōu)化倉儲布局構造為原始個體，所述原始個體中的位置 表示單品，與所述原始個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品當前對應的倉庫； 群體構建模塊，用于根據(jù)所述原始個體構造原始群體； 遺傳算法模塊，用于利用遺傳算法對所述原始群體進行迭代處理以得到適應群體，所 述遺傳算法中的適應函數(shù)是針對倉儲布局預先設置的指標； 個體解構模塊，用于將所述適應群體中的適應個體解構為優(yōu)化后倉儲布局輸出，所述 適應個體中的位置表示單品，與所述適應個體中的位置一一對應的數(shù)值表示所述單品優(yōu)化 后對應的倉庫。7. 根據(jù)權利要求6所述的倉儲布局的優(yōu)化裝置，其特征在于，所述指標為拆單率、產能 匹配度或者庫容壓力指數(shù)中的一種或多種的組合。8. 根據(jù)權利要求6所述的倉儲布局的優(yōu)化裝置，其特征在于，還包括獲取模塊，所述獲 取模塊用于： 獲取預設時間段內的出售商品的集合以得到單品總集合； 根據(jù)當前總倉儲布局和所述單品總集合得到倉庫總集合； 根據(jù)所述倉庫總集合確定待優(yōu)化倉庫集合； 根據(jù)所述當前總倉儲布局和所述待優(yōu)化倉庫集合得到待優(yōu)化單品集合； 根據(jù)所述待優(yōu)化單品集合和所述當前總倉儲布局得到所述當前待優(yōu)化倉儲布局。9. 根據(jù)權利要求8所述的倉儲布局的優(yōu)化裝置，其特征在于，所述獲取模塊還用于： 獲取所述預設時間段內的所有客戶訂單，將該所有客戶訂單匯總得到所述單品總集 合;或者， 獲取所述預設時間段內的所有發(fā)貨訂單，將該所有發(fā)貨訂單匯總得到所述單品總集 合。10. 根據(jù)權利要求6所述的倉儲布局的優(yōu)化裝置，其特征在于，所述群體構建模塊還用 于： 根據(jù)所述原始個體進行突變操作或者雜交操作生成衍生個體； 將所述原始個體和所述衍生個體匯總，得到所述原始群體。
【文檔編號】G06Q10/08GK106067102SQ201610349427
【公開日】2016年11月2日
【申請日】2016年5月24日 公開號201610349427.1, CN 106067102 A, CN 106067102A, CN 201610349427, CN-A-106067102, CN106067102 A, CN106067102A, CN201610349427, CN201610349427.1
【發(fā)明人】劉旭
【申請人】北京京東尚科信息技術有限公司, 北京京東世紀貿易有限公司