【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流仓储领域，尤其涉及一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法。
技术介绍
1、物流仓储系统的拣货系统在仓储管理中占据很重要的地位，它负责处理仓库及其库存物品。常见的拣货方式有：人工摘果式拣货、人工播种式拣货、dps摘取式拣货和das播种式拣货。
2、由上述可知，传统的物流仓储系统中，拣货任务的生成规则通常是由简单分类或人工干预的的，即根据订单需求和库存位置来指定拣货员进行拣货操作。这种方法在订单量较小的情况下可以正常运行，但是当订单量增大时，效率会显著降低，并且容易产生错误。此外，这种方法的优化和调整需要大量的人力投入。
3、所以如何能能够拣货任务生成时，考虑同一批订单的拣货成本最小，以适应大规模的物流仓储系统，并且能够提高拣货效率,节省人员行走距离是亟待解决的问题。
4、为此，本专利技术提出一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，包括以下步骤：
4、s1：对订单池数据进行清洗，去除异常数据；
5、s2：确定初始聚类中心簇点；
6、s3：进行聚类迭代、更新聚类中心簇点；
7、s4：淘汰多余劣质簇点；
8、s5：进行迭代，达
9、优选地：所述s1步骤中，其包括以下步骤：
10、s11：设定最大阈值a；
11、s12：对一个订单的所有明细中的库位坐标求标准差，得到一个订单拣货位置的离散程度；
12、s13：去除标准差大于阈值a的数据。
13、优选地：所述s2步骤，其包括以下步骤：
14、s21：将一个订单的所有明细的库位坐标求平均值，作为订单的中心位点；
15、s22：将订单根据中心位点排序，然后将订单均分成b份；
16、s23：对每一份订单求订单中心位点的平均值，作为初始中心簇点的坐标；
17、s24：初始化所有b个中心簇点，给每个簇点建立订单容器，用以储存分配给当前簇点的订单。
18、优选地：所述s3步骤中，其包括以下步骤：
19、s31：清空簇点订单容器，开始新一轮迭代；
20、s32：迭代所有的订单，用每一个订单取尝试放入簇点；
21、s33：判断当前簇点的订单容器数量。
22、优选地：所述s32步骤中，其包括以下步骤：
23、s321：计算订单的每一个明细，如果明细的库位位置坐标减去簇点的坐标的绝对值大于最大距离k,则订单不能放入该簇点；
24、s322：计算完所有簇点，如果一个订单可以放入多个簇点，则计算簇点中心和订单中心点差的绝对值，将订单放入差值最小距离最近的簇点；
25、s323：如果一个订单无法放入簇点则本轮计算此订单未淘汰订单，不做任何处理。
26、优选地：所述s33步骤中，其包括以下步骤：
27、s331：如果数量超过最大簇点订单容量m，则对当前簇点进行分裂操作，将订单按订单中心点平均分成两份，分别求两份的的订单中心点平均值作为分裂出的新簇点的坐标；
28、s332：如果数量小于最小簇点订单容量n，则说明当前簇点不是个合理的簇点，放弃当前坐标，直接删除当前簇点；
29、s333：如果数量在n和m之间，则正常进行簇点坐标更新，求订单中心点平均值作为簇点的新的中心坐标；
30、s334：优化簇点半径k,如果当前订单数量小于f,则不进行半径缩小，如果订单数量大于f,则将当前簇点的拣货半径k设置成k-1进行逐步缩小减少同簇点内订单的离散度。
31、优选地：所述s4步骤中，其包括以下步骤：
32、s41：按簇点订单数量进行排序；
33、s42：如果总簇点数量大于b则将多出来的持有订单数量最少的簇点进行删除淘汰。
34、优选地：所述s5步骤中，当前的聚类簇点容器中的订单则为需要同时拣货的订单列表，输出到拣货任务创建模块则可开始进行拣货任务创建，至此整个拣货任务生成算法执行结束。
35、本专利技术的有益效果为：
36、1.本专利技术对出库订单进行聚类计算，保证每一个订单分组都是相对最近，既满足最大拣货距离阈值，又保证了订单分组计算的执行效率。
37、2.本专利技术迭代过程中持续调整最大拣货距离阈值，将单个订单分组的最大拣货距离优化到尽量小，进一步优化拣货任务的拣货行走成本。
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1.一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S1步骤中，其包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S2步骤，其包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S3步骤中，其包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S32步骤中，其包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S33步骤中，其包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S4步骤中，其包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述S5步骤中，当前的聚类簇点容器中的订单则为需要同时拣货的订单列表
...【技术特征摘要】
1.一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述s1步骤中，其包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述s2步骤，其包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在于，所述s3步骤中，其包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于订单库位坐标聚类的拣货任务生成算法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈有波，钱克金，万建光，
申请(专利权)人：深圳市巨沃科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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