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一种基于决策树的仓储模型决策优化方法

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摘要

本发明公开了一种基于决策树的仓储模型决策优化方法，包括：采集原始数据，对原始数据预处理后作为决策树的训练集；根据训练集统计库存决策模型的各个属性，计算各个属性的信息增益率，库存决策模型的属性包括短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性；根据库存决策模型各个属性的信息增益率，采用C4.5算法构建决策树，决策树作为库存决策模型；基于决策树得到分类规则，分析短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性与仓储模型之间的相关性，并基于该分类规则进行库存仓储决策。本发明的基于决策树的仓储模型决策优化方法，决策耗时短，实时性高，且决策方案可靠。

著录项

  • 公开/公告号CN114663022A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202210315326.8

  • 发明设计人 李伟;黄从文;

    申请日2022-03-28

  • 分类号G06Q10/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62;

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人忻明年

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 15:44:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-24

    公开

    发明专利申请公布

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