李婉星

(洛阳师范学院 电子商务学院，河南 洛阳 471934)

0 前言

对物流仓储企业而言，不合理的仓储布局，不恰当的储位分配，是仓库运作效率低下、拣货作业时间冗长的重要原因. 冷链物流具有一定的特殊性，货物的时效性迫使冷链物流中心必须提高拣货及出入库的作业效率. 因此，研究货位规划对冷链物流中心而言，更具有重要性. 此外，随着人们生活水平的不断提升，多元化的消费需求也刺激着传统仓库的转型，必须改变原本可能存在的随机的货位分配、不明显的区域划分、无序的货物放置等问题.

近年来，数据挖掘技术在物流管理中的应用十分广泛. 梅洪常等[1]采用关联分析中的Apriori算法求解电商营销指标组合的频繁项集，再利用结果来进行营销组合的优选. 陈勇等[2]通过相应算例改进Apriori算法，根据二次设备部分信息分析二次设备家族性缺陷，帮助检修人员推测缺陷部位、缺陷原因，提供缺陷检修策略，为运维人员确定二次设备薄弱环节和制定巡检方式提供支持. 孟科技[3]通过对电厂辅助服务考核数据的关联性进行分析和挖掘，为电厂辅助服务考核优化调整和减少考核等决策提供了参考依据. 刘国巍等[4]基于PP-GCOTN-CDOCS模型对物流仓储装备进行研究分析，创新了网络演化与物流业发展协调度. 杨玮等[5]在研究过程中设计了专用的冷链物流仓储模型,指出可以通过提高信息化水平等方式来达到更高的效率. 杨文强等[6]提出了一种……