基于數(shù)據(jù)挖掘算法的托盤流轉(zhuǎn)封閉環(huán)識別.pdf

1、隨著我國物流業(yè)的不斷進步，以托盤共用為代表的可重用資源優(yōu)化使用勢必成為物流業(yè)的發(fā)展趨勢，托盤共用系統(tǒng)的建立可以為社會節(jié)約大量的物流成本，也可以為環(huán)境保護做出巨大的貢獻。在托盤共用系統(tǒng)的不斷推進過程中，相應(yīng)數(shù)據(jù)庫中會沉淀大量的托盤流轉(zhuǎn)信息，這些信息當中隱藏著很多重要的知識，通過對這些知識的挖掘可以發(fā)現(xiàn)托盤流動的實際特點，為托盤共用系統(tǒng)的決策者提供相應(yīng)的決策支持。
　　通過關(guān)聯(lián)規(guī)則的使用可以發(fā)現(xiàn)托盤流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)當中出現(xiàn)頻率較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則，

2、即頻繁項集，而這些數(shù)據(jù)當中又隱含著存在封閉環(huán)流動趨勢的托盤信息，通過對這些數(shù)據(jù)進行相關(guān)處理，可以準確識別出存在于托盤流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)當中的封閉環(huán)流動信息。這些信息可以為托盤庫存的優(yōu)化和服務(wù)站節(jié)點位置的優(yōu)化提供依據(jù)，在提升托盤共用系統(tǒng)運營效率的同時，降低運營成本。
　　本文首先對托盤共用系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀進行介紹，隨后提出了托盤流轉(zhuǎn)封閉環(huán)的概念，并通過對比分析的方法將Apriori算法確定為本研究的基礎(chǔ)算法。
　　鑒于

3、Apriori算法自身效率低下的問題，本論文提出了算法的改進建議，即在頻繁k-1項集生成頻繁k項集的過程中增加一個剪枝操作，從而減小頻繁k項集的生成數(shù)量，從而提升算法的效率。
　　本文提出了基于Apriori算法的封閉環(huán)識別模型，并對該模型做出了相應(yīng)的模型假設(shè)，歸納來講，本模型的計算過程分為三步:第一，通過Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法識別出托盤路徑數(shù)據(jù)當中的頻繁2項集;第二，通過時間相減的方法來判斷頻繁2項集當中托盤的具體流向情