申请/专利权人：陕西黑石绿能能源科技有限公司

申请日：2024-03-27

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117952673A

主分类号：G06Q30/0204

分类号：G06Q30/0204;G06N3/126;G06Q30/0202;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本申请提供了一种基于遗传算法的加氢站备件商品陈列方法及存储介质，不仅考虑了加氢站备件商品的预测销量影响，还综合了备件商品体积、加氢站货柜容量和备件商品利润等约束条件，以最大化陈列模型下的备件商品利润并确保货柜的有效利用，并且在后续过程中，通过定义适应度函数、选择策略、交叉机制和变异机制等步骤，以便于对陈列模型进行不断优化，从而确定最优的陈列模型，该最优的陈列模型即能够匹配用户对于不同备件商品的购买需求，因此从整体上可以实现对加氢站备件商品进行智能化陈列放置，提高加氢站备件商品的销量和利润。

主权项：1.一种基于遗传算法的加氢站备件商品陈列方法，包括：获取所有加氢站的商品货架上的备件商品照片，并对所有所述备件商品照片进行分类识别处理，得到分类识别结果，根据所述分类识别结果对所有所述加氢站的商品货架上的备件商品进行分类，得到多个一级类别；根据获取到的各个所述一级类别对应的备件商品的出售记录，计算各个所述一级类别对应的备件商品的历史日平均销量，并根据每个所述一级类别对应的备件商品的历史日平均销量预测每个所述一级类别对应的备件商品的未来日平均销量；根据获取到的所有加氢站的地理位置信息和销售备件商品信息，对各个所述加氢站进行预分组，得到多个零售组，并且分别为每个所述零售组建立对应的陈列模型，其中，每个所述零售组包括至少一个所述加氢站；对于每个所述陈列模型，将所述陈列模型作为染色体，并将所述染色体编码为整数数组，其中，所述整数数组中的每个元素的大小受限于对应的所述零售组的货柜容量和各个所述一级类别对应的备件商品的体积；对于每个所述染色体，以获取到的所述染色体对应的所述零售组的货柜总体积、各个所述一级类别对应的备件商品的体积及利润、所述未来日平均销量作为约束条件，通过预设的适应度函数计算所述染色体的适应度，其中，所述适应度函数用于计算所述染色体在所述约束条件下的预期总利润；基于各个所述染色体的适应度进行染色体繁殖，得到初始染色体种群，并且从所述初始染色体种群中挑选若干目标染色体作为第一代种群，其中，所述目标染色体为所述适应度大于或等于预设适应度阈值的所述染色体；对所述第一代种群中的所述染色体进行交叉、变异操作，得到第二代种群，并且以所述第二代种群作为迭代起点，重复进行染色体繁殖、挑选、交叉和变异的迭代操作，直至达到预设的迭代次数或者所述染色体的所述适应度达到稳定水平，得到最终染色体种群；从所述最终染色体种群中，选择所述适应度最高的所述染色体作为最优的所述陈列模型，并且根据最优的所述陈列模型对相应的所述零售组中的所有所述加氢站的备件商品进行陈列摆放。

全文数据：

权利要求：

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