基于數據挖掘的貨品存儲分配策略研究.pdf

1、近年來，隨著經濟的發(fā)展，企業(yè)之間的競爭已經從傳統(tǒng)領域的貿易競爭和科技競爭逐步擴展到了物流領域等方面的競爭。作為供應鏈管理的重要組成部分，貨品存儲管理一直備受企業(yè)的關注。配送成本是企業(yè)經營成本的重要組成部分之一，通過合理的貨品存儲管理來達到減少配送成本的目的，一直是各個企業(yè)經營實踐的目標之一。因此，研究供應鏈管理中的貨品存儲分配策略，實現(xiàn)企業(yè)物流配送成本的控制，對于社會和企業(yè)而言具有非常重要的現(xiàn)實意義。
　　 另一方面，數據挖掘技

2、術在許多行業(yè)已經得到了廣泛的應用并取得了顯著的經濟效益。然而，利用基于模糊聚類分析的數據挖掘技術在物流研究領域進行配送成本的控制，目前相關的研究工作并不是很多。有基于此，本文以某輪胎生產企業(yè)為例，研究了基于模糊聚類分析的數據挖掘技術在貨品存儲分配策略中的應用，并通過系統(tǒng)仿真來驗證該應用。主要研究內容如下：
　　 首先，本文介紹了數據挖掘技術的概念、特點、常用算法以及基于聚類分析的數據挖掘技術，同時對基于聚類分析的數據挖掘技術在本

3、文中的應用作了相關的研究和論證，提出了基于模糊c-均值聚類算法的數據挖掘模型；
　　 其次，研究了基于數據挖掘的貨品存儲分配策略。以某輪胎生產企業(yè)的訂單等數據為前提，在前期數據準備、選擇以及數據預處理等工作的基礎上，采用模糊c-均值聚類算法作為數據挖掘的聚類分析算法，通過C++編程語言實現(xiàn)該算法并運用于企業(yè)的貨品分類，最終結合企業(yè)實際情況得到了貨品的存儲分配策略；
　　 最后,本文以Arena仿真軟件作為仿真分析的工具，