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数据驱动的不确定性订单分货系统的货位分配策略研究
¥58.5(7.5折)定价:¥78.0分拨中心越来越倾向于在严格时间窗内接受更迟的订单,同时进行快速分货运作以及时转运,进而提升供应链的绩效。由于交易、运输等不确定,此时的订单分货系统具有明显的不确定性:客户是否到达及其到达的SKUs数量在分货开始前都未知。多数文献认为该情形下仅能采取最近空位分配等简单策略。本研究拟基于数据驱动的方法,主要研究该特征下的分货区和再分区货位分配策略两个关键问题。第一,沿着最近空位分配改进、实施基于类的分配、探索类似吞吐量分配策略的思路,不断