本申請涉及供應鏈管理與優(yōu)化,尤其涉及一種基于遺傳算法的線纜配貨方法及裝置。
背景技術(shù)：
1、隨著現(xiàn)代社會工業(yè)化、城市化進程的發(fā)展，電線電纜產(chǎn)業(yè)規(guī)模穩(wěn)步增長。這一趨勢不僅推動了相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新，也對線纜制造行業(yè)的物料管理和訂單處理提出了更高的要求。
2、在當前的一些線纜制造行業(yè)中，大多數(shù)訂單的長度主要集中在1千米以下。這一特點在傳統(tǒng)的人工控制物料開單過程中，往往會導致物料的浪費。由于短長度訂單數(shù)量龐大且需求多樣，傳統(tǒng)的物料管理和分配方式難以精確匹配每一份訂單的具體需求，這使得多余的材料無法得到有效利用，從而造成資源浪費。
3、此外，隨著線纜板塊銷售業(yè)務的持續(xù)穩(wěn)健增長，銷管人員在業(yè)務高峰期面臨的工作壓力也在不斷增加。不斷增長的訂單量不僅要求銷管人員提高工作效率，還要求提高工作準確性。然而，傳統(tǒng)針對線纜制造行業(yè)的物料管理和訂單處理系統(tǒng)，通常依賴于人工操作和傳統(tǒng)的管理方法。這些方法往往涉及到手動記錄訂單需求、物料分配以及庫存管理，這不僅效率低下，而且容易出錯。
4、在這種背景下，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代線纜制造行業(yè)對物料管理和訂單處理的高效、精確需求。因此，亟需引入更先進的技術(shù)和管理策略來優(yōu)化這一流程，以提高整體的工作效率和準確性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本申請實施例提供了一種基于遺傳算法的線纜配貨方法及裝置，能夠適應線纜制造行業(yè)的各種特定需求，并提高銷管人員的工作效率和準確性。
2、第一方面，本申請實施例提供了一種基于遺傳算法的線纜配貨方法，方法包括：
3、獲取用戶訂單信息和庫存數(shù)據(jù)；用戶訂單信息包括多種型號的線纜各自的需求長度，以及用戶訂單的配貨策略；庫存數(shù)據(jù)包括各型號下的各庫存長度，以及各庫存長度對應的條數(shù)；
4、對每種型號，根據(jù)配貨策略、需求長度和庫存數(shù)據(jù)創(chuàng)建預設數(shù)量的基因序列，構(gòu)成初始基因種群；
5、利用遺傳算法對初始基因種群進行種群迭代直至滿足結(jié)束條件，得到目標基因種群；種群迭代包括利用適應度函數(shù)計算基因種群中各基因序列的適應度，根據(jù)適應度對基因種群中的基因序列進行遺傳算子操作得到新的基因種群；目標基因種群中適應度靠前的基因序列用于確定每種型號對應的線纜配貨結(jié)果。
6、由此，能夠根據(jù)用戶訂單中指定的需求型號、需求長度以及配貨策略，自動查詢匹配的庫存并統(tǒng)計可用數(shù)量。在此基礎上，進一步應用遺傳算法尋找得到最優(yōu)的配貨方案。
7、第二方面，本申請實施例提供了一種基于遺傳算法的線纜配貨裝置，裝置包括：
8、獲取模塊，用于獲取用戶訂單信息和庫存數(shù)據(jù)；用戶訂單信息包括多種型號的線纜各自的需求長度，以及用戶訂單的配貨策略；庫存數(shù)據(jù)包括各型號下的各庫存長度，以及各庫存長度對應的條數(shù)；
9、處理模塊，用于對每種型號，根據(jù)配貨策略、需求長度和庫存數(shù)據(jù)創(chuàng)建預設數(shù)量的基因序列，構(gòu)成初始基因種群；
10、處理模塊，還用于利用遺傳算法對初始基因種群進行種群迭代直至滿足結(jié)束條件，得到目標基因種群；種群迭代包括利用適應度函數(shù)計算基因種群中各基因序列的適應度，根據(jù)適應度對基因種群中的基因序列進行遺傳算子操作得到新的基因種群；目標基因種群中適應度靠前的基因序列用于確定每種型號對應的線纜配貨結(jié)果。
11、第三方面，本申請實施例提供了一種計算機存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，當計算機程序在計算機中執(zhí)行時，令計算機執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。
12、第四方面，本申請實施例提供了一種包含指令的計算機程序產(chǎn)品，當指令在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行第一方面或第一方面的任一種可能的實現(xiàn)方式所描述的方法。
13、可以理解，上述第二方面至第四方面的有益效果可以參見上述第一方面中的相關(guān)描述，在此不再贅述。
1.一種基于遺傳算法的線纜配貨方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述配貨策略、所述需求長度和所述庫存數(shù)據(jù)創(chuàng)建預設數(shù)量的基因序列，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用貪心算法根據(jù)所述問題數(shù)據(jù)集進行預設數(shù)量的輪次的初始線纜配貨，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述貪心算法的效益函數(shù)對該輪次的問題數(shù)據(jù)集進行評估，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述配貨策略為最少余量策略；
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，所述利用適應度函數(shù)計算基因種群中各基因序列的適應度，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，所述根據(jù)所述適應度對基因種群中的基因序列進行遺傳算子操作得到新的基因種群，包括
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，所述根據(jù)所述變異操作得到第四基因序列，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，所述方法還包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述根據(jù)所述配貨策略、所述需求長度和所述庫存數(shù)據(jù)創(chuàng)建預設數(shù)量的基因序列，包括：
11.一種基于遺傳算法的線纜配貨裝置，其特征在于，所述裝置包括：