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国内刊号：21-1124/TP
国际刊号：1001-0920
发布日期:
作者：许瑞,丁子千,肖巍
单位：河海大学 商学院，南京 211100,,河海大学 商学院，南京 211100,,河海大学 商学院，南京 211100,
关键词：分仓选品;商品间适应度;固定-优化算法;谱聚类;拆单
基金：国家自然科学基金项目(62106098, 42071278, 62272210)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(B240207057, 423180)；广东省类脑智能计算重点实验室项目(2020B121201001).
随着在线零售业的快速发展, 线上订单数量日益庞大, 分仓选品对于高效服务线上订单愈发重要. 现有研究多从降低拆单率的角度优化选品方案, 忽略了拆单造成的额外运输距离差异. 鉴于此, 首先, 构建以最小化拆单率和运输距离为目标的分仓选品问题模型, 提出综合衡量订单商品分布与客户地理分布的商品间适应度指标; 然后, 结合谱聚类方法设计基于固定-优化框架的两阶段分仓选品算法. 数值实验表明: 与直接求解分仓选品模型相比, 所提出算法的固定阶段能够有效缩小搜索空间, 在保证求解质量的前提下能够提升求解效率; 与现有文献算法相比, 所提出算法能够显著降低运输距离和拆单率, 为企业优化分仓选品方案提供决策支持.
来源：2025年第6期
《控制与决策》期刊编辑部
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