Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003991, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title OPTIMIZATION BASED ON FLOWER CUTTING HEURISTICS FOR SPACE ALLOCATION PROBLEM popup.author Черняховська К. С.Субботін С. О.Czerniachowska K. S.Subbotin S. A. popup.publication 29-06-2025 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/333069 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Досліджується проблема розподілу простору на полицях з наявною вертикальною та горизонтальною категоризацією продуктів, які також включають продукти загального асортименту та брендового асортименту. Окрім того, в моделі наявні також продукти з різними вимаганнями щодо умов зберігання, котрі повинні зберігатися на різних полицях, а також несумісні продукти, котрі повинні зберігаються на одній полиці, але не поруч.Мета роботи полягає в тому, щоб максимізувати прибуток, товарний рух або продажі після розміщення продуктів на полицях магазину, визначивши полицю для продукту та кількість його складських одиниць.Метод. У дослідженні запропоновано два варіанти евристики з різними правилами сортування всередині, які використовуються як підхід до вирішення проблеми розподілу простору на полицях я наявною видимою горизонтальною та вертикальною категоризацією продуктів. Дослідження також охоплює застосування 13 розроблених параметрів управління евристиками, призначених для екземплярів різних розмірів, що дозволяє отримати економічно ефективне рішення високої якості.Результати отримані за допомогою евристик, порівнювали з оптимальними рішеннями, опрацьованими комерційним вирішувачем CPLEX. Ефективність запропонованих евристик і придатність параметрів управління було продемонстровано їхньою здатністю значно зменшити простір пошукувань, при цьому досягаючи бажаних результатів. Обидві евристики послідовно створювали рішення з якістю, що перевищувала 99.80% для евристики H1 і 99.98% для евристики H2. Евристика H1 знайшла 12 оптимальних рішень, а евристика H2 знайшла аж 14 оптимальних рішень з 15 екземплярів тестування, підкреслюючи їх надійність і ефективність.Висновки. Особливості досліджуваної моделі можуть використовувати супермаркети, магазини одягу, роздрібні торговці електроніки. Дотримуючись описаних етапів створення евристики та методів коригування параметрів, дистриб’ютор може систематично розробляти, уточнювати та розгортати евристичний алгоритм, який ефективно вирішує поточні проблеми розподілу на полицях, будучи надійним і масштабованим popup.nrat_date 2026-02-26 Close