本公开提供了一种物品出库调度方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：构建多目标物品配送优化模型，包括三个目标函数和约束函数；三个目标函数的目标分别为总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小；使用多目标遗传算法并基于多目标物品配送优化模型，求解与物品订单数据相对应的帕累托解集合；基于预设的选择准则从帕累托解集合中选取最优帕累托解，确定物品出库调度方案。本公开的方法、装置以及存储介质，针对在多订单场景下基于总拆单数、总时效和总成本最小的订单寻源问题提供了解决方案，在出货调度中能够实现总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小的多目标优化，能够实现仓储资源最优利用，降低了运营成本。成本。成本。
【技术实现步骤摘要】
物品出库调度方法、装置以及存储介质
[0001]本专利技术涉及电子商务
，尤其涉及一种物品出库调度方法、装置以及存储介质。
技术介绍
[0002]随着物流的不断发展和客户对时效性的要求越来越高，很多商家都选择自建物流或使用第三方物流仓库服务。由于SKU规模的不断增大、仓库面积和成本效率等原因，每种SKU一般存放在多个仓库中。目前，对于订单的仓库出库决策通常采用就近出库策略，这就为供应链协同备货带来很大难度，难以充分利用物流网络资源，并且具有拆单率较高、物流成本较大、运营成本高等缺点。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术要解决的一个技术问题是提供一种物品出库调度方法、装置以及存储介质。
[0004]根据本公开的一个方面，提供一种物品出库调度方法，包括：构建多目标物品配送优化模型；其中，所述多目标物品配送优化模型包括：目标分别为总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小的三个目标函数以及约束函数；获取与物品订单数据中的物品相对应的库存最小单位SKU以及SKU需求数量；使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述物品订单数据相对应的帕累托解集合；其中，所述帕累托解集合中的每个帕累托解包括：与所述SKU相对应并满足所述SKU需求数量的出货仓库信息以及出货量；基于预设的选择准则从所述帕累托解集合中选取最优帕累托解，用以根据所述最优帕累托解确定物品出库调度方案。
[0005]可选地，所述使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述物品订单数据相对应的帕累托解集合包括：获得与所述物品订单数据相对应的调度解；基于所述调度解生成分别与所述三个目标函数相对应的三个种群；使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述三个种群相对应的所述帕累托解集合。
[0006]可选地，所述求解与所述三个种群相对应的所述帕累托解集合包括：使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，对所述三个种群进行更新处理，获得帕累托解；根据所述帕累托解的拥挤距离进行筛选处理，将经过筛选后的所述帕累托解作为精英个体放入精英种群；使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，对所述精英种群进行更新处理，并基于所述精英个体的拥挤距离进行筛选处理；如果满足终止条件，则输出所述帕累托解集合。
[0007]可选地，对所述三个种群中的原有调度解进行邻域搜索，生成与所述三个种群中的原有调度解相对应的第一新调度解；其中，与所述第一新调度解相对应的目标函数值小于与所述原有调度解相对应的目标函数值。
[0008]可选地，对所述三个种群中的原有调度解进行分布式估计，生成与所述三个种群中的原有调度解相对应的第二新调度解；其中，与所述第二新调度解相对应的出货仓库数量小于与所述原有调度解相对应的出货仓库数量。
[0009]可选地，所述获得与所述物品订单数据相对应的调度解包括：获取仓库库存信息、仓库与每个物品订单相对应的成本信息；其中，所述成本信息包括：时间成本信息和配送成本信息；根据所述仓库库存信息和所述成本信息生成所述调度解；其中，所述调度解包括：与每个物品订单相对应的出货仓库信息以及相对应的出货量。
[0010]可选地，所述根据所述仓库库存信息和所述成本信息生成所述调度解包括：根据所述仓库库存信息和所述成本信息，确定每个物品订单的每个SKU的出货仓库信息以及对应的出货量，用以生成所述调度解；和/或，根据所述仓库库存信息和所述成本信息，确定与全部物品订单相对应的出货仓库组合信息以及对应的出货量，用以生成所述调度解。
[0011]可选地，所述基于所述调度解生成分别与所述三个目标函数相对应的三个种群包括：获取所述目标函数的最大目标值和最小目标值；计算所述调度解与所述目标函数相对应的目标值，并计算所述目标值与所述最大目标值的第一差值、所述最大目标值和所述最小目标值的第二差值；将所述第一差值与所述第二差值的比值确定为所述调度解与所述目标函数相对应的种群之间的种群距离；基于所述种群距离将所述调度解分配给所述三个种群中的一个种群。
[0012]可选地，所述基于所述种群距离将所述调度解分配给所述三个种群中的一个种群包括：获取所述调度解分别与所述三个种群之间的三个种群距离，确定所述三个种群距离中的最短种群距离；将所述调度解分配给与所述最短种群距离相对应的种群。
[0013]可选地，所述基于预设的选择准则从所述帕累托解集合中选取最优帕累托解包括：计算所述帕累托解集合中的每个帕累托解分别与所述三个目标函数相对应的三个目标值；计算所述三个目标值的乘积，将最小乘积对应的帕累托解作为所述最优帕累托解。
[0014]可选地，所述多目标遗传算法包括：NSGA-II算法。
[0015]根据本公开的另一方面，提供一种物品出库调度装置，包括：模型设置模块，用于构建多目标物品配送优化模型；其中，所述多目标物品配送优化模型包括：目标分别为总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小的三个目标函数以及约束函数；订单获取模块，用于获取与物品订单数据中的物品相对应的库存最小单位SKU以及SKU需求数量；调度求解模块，用于使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述物品订单数据相对应的帕累托解集合；其中，所述帕累托解集合中的每个帕累托解包括：与所述SKU相对应并满足所述SKU需求数量的出货仓库信息以及出货量；调度确定模块，用于基于预设的选择准则从所述帕累托解集合中选取最优帕累托解，用以根据所述最优帕累托解确定物品出库调度方案。
[0016]根据本公开的又一方面，提供一种物品出库调度装置，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上所述的方法。
[0017]根据本公开的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行如上所述的方法。
[0018]本公开的物品出库调度方法、装置以及存储介质，针对在多订单场景下基于总拆
单数、总时效和总成本最小的订单寻源问题提供了解决方案，在出货调度中能够实现总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小的多目标优化，能够实现仓储资源最优利用，提升了工作效率，降低了运营成本。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为根据本公开的物品出库调度方法的一个实施例的流程示意图；
[0021]图2为根据本公开的物品出库调度方法的一个实施例中的求解帕累托解集合的流程示意图；
[0022]图3为根据本公开的物品出库调度方法的一个实施例中的获得帕累托解集合的流程示意图；
[0023]图4为根据本公开的物品出库调度方法的另本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物品出库调度方法，包括：构建多目标物品配送优化模型；其中，所述多目标物品配送优化模型包括：目标分别为总拆单数最小、总配送时间最少、总配送成本最小的三个目标函数以及约束函数；获取与物品订单数据中的物品相对应的库存最小单位SKU以及SKU需求数量；使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述物品订单数据相对应的帕累托解集合；其中，所述帕累托解集合中的每个帕累托解包括：与所述SKU相对应并满足所述SKU需求数量的出货仓库信息以及出货量；基于预设的选择准则从所述帕累托解集合中选取最优帕累托解，用以根据所述最优帕累托解确定物品出库调度方案。2.如权利要求1所述的方法，所述使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述物品订单数据相对应的帕累托解集合包括：获得与所述物品订单数据相对应的调度解；基于所述调度解生成分别与所述三个目标函数相对应的三个种群；使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，求解与所述三个种群相对应的所述帕累托解集合。3.如权利要求2所述的方法，所述求解与所述三个种群相对应的所述帕累托解集合包括：使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，对所述三个种群进行更新处理，获得帕累托解；根据所述帕累托解的拥挤距离进行筛选处理，将经过筛选后的所述帕累托解作为精英个体放入精英种群；使用多目标遗传算法并基于所述多目标物品配送优化模型，对所述精英种群进行更新处理，并基于所述精英个体的拥挤距离进行筛选处理；如果满足终止条件，则输出所述帕累托解集合。4.如权利要求2所述的方法，还包括：对所述三个种群中的原有调度解进行邻域搜索，生成与所述三个种群中的原有调度解相对应的第一新调度解；其中，与所述第一新调度解相对应的目标函数值小于与所述原有调度解相对应的目标函数值。5.如权利要求2所述的方法，还包括：对所述三个种群中的原有调度解进行分布式估计，生成与所述三个种群中的原有调度解相对应的第二新调度解；其中，与所述第二新调度解相对应的出货仓库数量小于与所述原有调度解相对应的出货仓库数量。6.如权利要求2所述的方法，所述获得与所述物品订单数据相对应的调度解包括：获取仓库库存信息、仓库与每个物品订单相对应的成本信息；其中，所述成本信息包括：时间成本信息和配送成本信息；根据所述仓库库存信息和所述成本信息生成所述调度解；其中，所述调度解包括：与每个物品订单相对应的出货仓库信息以及相对应的出货量。
7.如权利要求6所述的方法，所述根据所述仓库库存信息和所述成本信息生成所述调度解包括：根据所述仓库库...
【专利技术属性】
技术研发人员：王应德，
申请(专利权)人：北京京东振世信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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