Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa rời rạc có ràng buộc sử dụng thuật toán di truyền cho bố cục của một hiệu sách
Tóm tắt
Trong ngành bán lẻ, một trong những quyết định quan trọng nhất trong quản lý không gian kệ hàng là quyết định vị trí kệ cho các sản phẩm và danh mục sản phẩm được trưng bày trong cửa hàng. Vị trí kệ mà sản phẩm được trưng bày có ảnh hưởng lớn đến doanh số bán hàng của sản phẩm. Đồng thời, việc trưng bày các sản phẩm bổ sung gần nhau làm tăng khả năng bán chéo sản phẩm. Trong nghiên cứu này, trước tiên, đối với một nhà bán lẻ sách, một mô hình toán học được phát triển dựa trên khai thác quy tắc kết hợp cho vấn đề bố trí cửa hàng, bao gồm việc xác định vị trí của các sản phẩm và danh mục sản phẩm được trưng bày trên kệ cửa hàng. Sau đó, do tính chất NP-hard của mô hình đã phát triển, một phương pháp heuristic gốc được phát triển dựa trên thuật toán di truyền để giải quyết các vấn đề thực tế quy mô lớn. Để so sánh hiệu suất của heuristic dựa trên thuật toán di truyền với các phương pháp khác, một phương pháp heuristic khác dựa trên tìm kiếm tabu và một heuristic đơn giản thường được các nhà bán lẻ sử dụng cũng được đề xuất. Cuối cùng, tính hiệu quả và khả năng áp dụng của các phương pháp đã phát triển được minh họa bằng các ví dụ số và một nghiên cứu trường hợp với dữ liệu thu thập từ một hiệu sách.
Từ khóa
#quản lý không gian kệ #bán lẻ #thuật toán di truyền #khai thác quy tắc kết hợp #nghiên cứu trường hợp #bán chéo sản phẩmTài liệu tham khảo
M.A. Hariga, A. Ahmari and A. A. Mohamed, A joint optimization model for inventory replenishment, product assortment, shelf space and display area allocation decisions, European Journal of Operational Research 181 (2007) 239–251.
Y. Chen, J. Chen and C. Tung, A data mining approach for retail knowledge discovery with consideration of the effect of shelf space adjacency on sales, Decision Support Systems 42 (2006) 1503–1520.
J. Zentes, D. Morschett and H. Schramm-Klein, Strategic Retail Management: Text and International Cases, 1st edn. (Springer Publishing, 2007).
X. Dreze, S. J. Hoch and M. E. Purk, Shelf management and space elasticity, Journal of Retailing 70(4) (2007) 301–326.
J. M. Hansen, S. Raut and S. Swami, Retail shelf allocation: A comparative analysis of heuristic and meta-heuristic approaches, Journal of Retailing 86 (2010) 94–105.
M. Yang, An efficient algorithm to allocate shelf space, European Journal of Operational Research 131 (2001) 107–118.
H. Hwang, B. Choi and M. Lee, A model for shelf space allocation and inventory control considering location and inventory level effects on demand, International Journal of Production Economics 97 (2005) 185–195.
H. Hwang, B. Choi and G. Lee, A genetic algorithm approach to an integrated problem of shelf space design and item allocation, Computers and Industrial Engineering 56 (2008) 809–820.
C. C. Murray, D. Talukdar and A. Gosavi, Joint optimization of product price, display orientation and shelf space allocation in retail category management, Journal of Retailing 86(2) (2010) 125–136.
M. Levy and B. A. Weitz, Retailing Management, 7th edn. (McGraw Hill Publishing, 2008).
R. S. Inglay and R. S. Dhalla, Application of systematic layout planning in hypermarkets, Proceedings of the 2010 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (Dhaka, Bangladesh, 2010)
A. Botsali and C. Peters, A network based layout design model for retail stores, Proceedings of the 2005 Industrial Engineering Research Conference (Atlanta, USA, 2005) pp. 1–6.
M. Chen and C. Lin, A data mining approach to product assortment and shelf space allocation, Expert Systems with Applications 39 (2007) 8611–8625.
C. A. Seruni, Design of product placement layout in retail shop using market basket analysis, Teknologi 9(2) (2005) 43–47.
I. Cil, Consumption universes based supermarket layout through association rule mining and multidimensional scaling, Expert Systems with Applications 39(10) (2012) 8611–8625.
H. Yapicioglu and A. E. Smith, Retail space design considering revenue and adjacencies using a racetrack aisle network, IIE Transactions 44(6) (2012) 446–458.
R. Agrawal, T. Imielinski and A. Swami, Mining association rules between sets of items in large databases, Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (Washington, USA, 1993) pp. 207–216.
T. Yuan and P. Chen, Data mining applications in e-government information security, Procedia Engineering 29 (2012) 235–240.
F. Glover, Future paths for integer programming and links to artificial intelligence, Computers and Operations Research 13 (1986) 533–549.
F. Glover, Tabu search part I, ORSA Journal on Computing, 1 (1989) 190–206.
F. Glover, Tabu search part II, ORSA Journal on Computing, 2 (1990) 4–32.