【摘 要】
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企业为减少营运成本支出,积极於供应链各个环节上减少成本,增加利润。物流中心之拣货作业可以提升营运效率并控制成本。本文主要研究目的为发展自适应粒子群最佳化订单批量方
【机 构】
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中華大學運輸科技與物流管理學系新竹市香山區五福路二段707號中華大學科技管理學系新竹市香山區五福路二段707號
【出 处】
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2010中国科协海峡两岸青年科学家学术活动月“仿真科学与技术”学术研讨会
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企业为减少营运成本支出,积极於供应链各个环节上减少成本,增加利润。物流中心之拣货作业可以提升营运效率并控制成本。本文主要研究目的为发展自适应粒子群最佳化订单批量方法(Adaptive Particle Swarm Optimization Batching，APSOB)应用於物流中心之拣货作业上,冀望提升拣货绩效。自适应粒子群最佳化批量法是以自适应(Adaptive)动态调整粒子群最佳化(PSO)惯性因子,在订单分批过程中,缩短订单批量作业时间,改善粒子群最佳化批量法(PSOB)之求解时间。模拟实验结果显示,惯性权重的变动在拣货车利用率之结果影响并不显着,根据PSOB 与APSOB於平均订单批量CPU 运算时间变异数分析之P值小於0.05,证明PSOB与APSOB 在平均订单批量CPU 运算时间具有显着差异性。也就是说,APSOB让每一订单快速归类於最适批量,减少求解时间,进而节省物流中心拣货作业之时间成本。
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