货位优化是降低系统成本提高客户满意度的有效途径之一。本文首先运用FP-Tree算法获取频繁项集,并构建了以提高货架稳定性、减少订单拣选距离为目标的货位优化模型,再利用理想点法,建立了按照权重综合的多目标优化评价函数,最后利用遗传算法进行仿真求解。结果表明FP-Tree算法通过挖掘相关货物关联规则减少订单拣选距离从而实现货位优化,是降低仓库管理成本、提高仓库管理效率与效益的有效方法与途径。
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