基于Apriori算法的拆零貨架儲(chǔ)位優(yōu)化分析

李曉柯　梁玥　楊隕菽

[摘 要]現(xiàn)代電商物流中心雖然引進(jìn)了各類智能設(shè)備，但傳統(tǒng)的儲(chǔ)位設(shè)計(jì)有待更新，智能設(shè)備與傳統(tǒng)儲(chǔ)位布局之間的沖突使得倉儲(chǔ)作業(yè)效率低下、成本高昂?；贏priori算法對(duì)現(xiàn)代電商物流中心的儲(chǔ)位優(yōu)化構(gòu)建了簡單的關(guān)聯(lián)模型，通過挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)商品儲(chǔ)位進(jìn)行優(yōu)化，以提高倉儲(chǔ)中心的運(yùn)作效率。

[關(guān)鍵詞]儲(chǔ)位優(yōu)化;關(guān)聯(lián)分析;Apriori算法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.27.181

1 引 言

在電子商務(wù)行業(yè)高速發(fā)展的大趨勢下，消費(fèi)者的需求日益凸顯出“小批量、多品種、高頻次”的特點(diǎn)，由此對(duì)物流行業(yè)提出了更高的要求。為了滿足消費(fèi)者個(gè)性化需求，促進(jìn)電子商務(wù)的發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的支持下，電商倉儲(chǔ)中心日趨“智慧化”——分揀機(jī)器人、自動(dòng)導(dǎo)引車等先進(jìn)設(shè)備的引進(jìn)與使用都為倉儲(chǔ)作業(yè)的效率帶來了極大的提升。本文主要就電商倉儲(chǔ)中心拆零貨架區(qū)智能搬運(yùn)機(jī)器人“貨到人”的揀選模式進(jìn)行討論。在原有的儲(chǔ)位設(shè)計(jì)條件下，智能搬運(yùn)機(jī)器人行走的路線多重復(fù)耗時(shí)，且搬運(yùn)頻次較高，進(jìn)而增加了倉儲(chǔ)作業(yè)成本。利用關(guān)聯(lián)分析可優(yōu)化該區(qū)域的儲(chǔ)位設(shè)計(jì)，進(jìn)一步提高倉儲(chǔ)作業(yè)的效率，降低倉儲(chǔ)作業(yè)成本，同時(shí)有利于提高消費(fèi)者響應(yīng)速度。

2 方法介紹

2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的蘊(yùn)含式，是在同一件事物出現(xiàn)不同項(xiàng)的一種關(guān)系。

定義1：設(shè)I=（i1，i2…，ik），是項(xiàng)目集合，D=（t1，t2，…，tk）為事物數(shù)據(jù)庫，其中每個(gè)事物（Transaction）t是I的非空子集，即tI，且每一個(gè)事物都與一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符TID（Transaction ID）對(duì)應(yīng)。因此關(guān)聯(lián)規(guī)則可以表示為X→Y的邏輯蘊(yùn)涵式，其中XI，YI，且X∩Y=。

定義2：關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y支持度（Support）是事物數(shù)據(jù)庫中包含X∪Y的事物占事物數(shù)據(jù)庫D的百分比，即P（X∪Y）;關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y置信度（Confidence）是事物數(shù)據(jù)庫中包含X事物同時(shí)包含Y事物占事物數(shù)據(jù)庫的百分比，即P（Y∣X）。即

Support（X→Y）=P（X∪Y）

Confidence（X→Y）=P（Y∣X）

支持度代表了規(guī)則的出現(xiàn)頻次，而置信度代表了規(guī)則是否重要的可靠程度。在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)通常會(huì)設(shè)定支持度和置信度的閾值，即最小支持度（min_support）和最小置信度（min_confidence），當(dāng)同時(shí)滿足支持度和置信度的閾值時(shí)，則稱該關(guān)聯(lián)規(guī)則為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，即該關(guān)聯(lián)規(guī)則是有價(jià)值的。

2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

2.2.1 高頻項(xiàng)目組

高頻項(xiàng)目組指某一項(xiàng)目組發(fā)生的頻率在事物數(shù)據(jù)庫中達(dá)到某一水平，即滿足最小支持度。滿足最小支持度的稱為高頻k-項(xiàng)目組。算法將從高頻k-項(xiàng)目組中再產(chǎn)生（k+1）-項(xiàng)目組，直到無法再找到更長的高頻項(xiàng)目組為止。

2.2.2 產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則

在高頻k-項(xiàng)目組的基礎(chǔ)之上產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，若一個(gè)規(guī)則達(dá)到置信度閾值，即滿足最小置信度，則稱此規(guī)則為關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2.3 Apriori原理

Apriori（拉丁語“來自以前”）算法是典型用于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，是由R Agrawal和R Srikant于1994年提出的為布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘頻繁項(xiàng)集的原創(chuàng)性算法。

Apriori算法的核心思想是利用頻繁項(xiàng)集的先驗(yàn)性質(zhì)（Prior Knowledge）或稱頻繁項(xiàng)集的反單調(diào)性，即頻繁項(xiàng)集的非空子集一定是頻繁的，通過逐層搜索的迭代方法尋找頻繁項(xiàng)集，即將k-項(xiàng)集用于探索（k+1）-項(xiàng)集，以此窮盡數(shù)據(jù)集中的所有頻繁項(xiàng)集。首先計(jì)算1-項(xiàng)集中的候選集C1，即候選1-項(xiàng)集，從C1中找出頻繁1-項(xiàng)集L1;根據(jù)頻繁1-項(xiàng)集計(jì)算候選2-項(xiàng)集C2，從C2中找出頻繁2-項(xiàng)集L2，…，依次迭代，直到某個(gè)k值使得頻繁k-項(xiàng)集為空時(shí)停止。每找一個(gè)頻繁項(xiàng)集LK都需要掃描一次數(shù)據(jù)庫，Apriori算法通過前述的先驗(yàn)性質(zhì)來減緩搜索的速度。

2.4 Apriori算法偽代碼

整個(gè)Apriori算法的偽代碼如下：

當(dāng)集合中項(xiàng)的個(gè)數(shù)大于0時(shí)

構(gòu)建一個(gè)k個(gè)項(xiàng)目組成的候選項(xiàng)集列表

檢查數(shù)據(jù)以確認(rèn)每個(gè)項(xiàng)目都是頻繁的

保留頻繁項(xiàng)集并構(gòu)建k+1項(xiàng)組成的候選項(xiàng)集列表

數(shù)據(jù)集掃描的偽代碼如下：

對(duì)數(shù)據(jù)集中的每條交易記錄tran

對(duì)每個(gè)候選項(xiàng)集can

檢查一下can是否是tran的子集：

如果是，則增加can的計(jì)數(shù)值

對(duì)每個(gè)候選項(xiàng)集：

如果其支持度不低于最小值，則保留該項(xiàng)集

返回所有頻繁項(xiàng)集列表

3 算例分析

本算例主要用于優(yōu)化在小件拆零揀選區(qū)中的儲(chǔ)位設(shè)計(jì)，利用Apriori算法對(duì)訂單進(jìn)行相關(guān)分析，挖掘其中蘊(yùn)含的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而對(duì)商品儲(chǔ)位進(jìn)行優(yōu)化。為簡化算例過程，此處僅分析兩種商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

某電商物流中心一周內(nèi)的歷史有效訂單共3344條，其中包括8種品類。本算例選取其中的休閑食品為代表展開相關(guān)分析。

如表1所示，在休閑食品品類中的27種商品一周內(nèi)的有效訂單情況，此處設(shè)置最小支持度（min_supprot）=0.03，最小置信度（min_confidence）=0.4，同時(shí)為了簡化計(jì)算演示過程，此處只討論頻繁2-項(xiàng)集情況。由于考慮到數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，數(shù)據(jù)量較大，這里借助Python語言環(huán)境實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

在最小支持度為0.03的條件下，得到表2中13種滿足要求的商品，即頻繁1-項(xiàng)集（L1）。又對(duì)這些商品重新命名為X1，X2，…，X13，生成候選2-項(xiàng)集（C2），在此基礎(chǔ)之上產(chǎn)生頻繁2-項(xiàng)集（L2）。

由此根據(jù)算法結(jié)果分析應(yīng)把表3所述的幾種商品存儲(chǔ)在同一小件拆零貨架，以此減少智能搬運(yùn)機(jī)器人行走路線重復(fù)的概率，提升分揀搬運(yùn)效率，降低倉儲(chǔ)作業(yè)成本。

有時(shí)某些商品盡管被訂購的頻率較高，但數(shù)量很少，還應(yīng)對(duì)關(guān)聯(lián)分析模型進(jìn)行優(yōu)化，即加入數(shù)量權(quán)重，使挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則更有價(jià)值。但此處為簡化討論，暫不將數(shù)量權(quán)重考慮其中，僅討論簡單關(guān)聯(lián)規(guī)則下對(duì)儲(chǔ)位進(jìn)行優(yōu)化的策略。

4 結(jié) 論

本文基于Apriori算法對(duì)電商物流中心小件拆零區(qū)的儲(chǔ)位進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，以此配合智能設(shè)備的高效運(yùn)作。根據(jù)商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，重新安排儲(chǔ)位，提高倉儲(chǔ)作業(yè)的效率，降低運(yùn)營成本，更能提高對(duì)于消費(fèi)者需求的響應(yīng)速度。本文所構(gòu)建的模型較為簡單，雖然在Python構(gòu)建了Apriori算法，但由于數(shù)據(jù)量較大，程序運(yùn)行速度較慢，后期還可以改進(jìn)為使用FP-growth算法來提升尋找頻繁項(xiàng)集的效率，處理更大的數(shù)據(jù)量。同時(shí)優(yōu)化模型加入數(shù)量權(quán)重，使得簡單的關(guān)聯(lián)規(guī)則更有現(xiàn)實(shí)意義和價(jià)值。

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