进销存系统的思考

进销存一整套系统,针对的是批发零售商的系统。也有称为采销一体化系统,当然采销一体化也可以针对工厂,只不过工厂采购的是原材料,中间还需要增加一个生产环节。

今天主要思考一下批发零售商的进销存系统,及销售端的采销一体化系统。核心涉及三个系统:

  • 采购系统(进货系统):
  • 销售系统:
  • 存储系统:
  1. 采购系统/进货系统

这里区分了采购系统和进货系统,主要是针对不同规模的企业,可能会使用到这两个系统。采购系统主要是一些大型的企业,通过引入固定的可靠的信任的供应商,内部单独进行招标的系统。进货系统主要是一些小型的公司和机构,进行小批量的进货采购,一般此类型的系统和储存系统的功能会放在一起。满足少量的进货,库房管理。 

     2.销售系统

自建的销售系统,或者线下门店销售,线上销售管理系统

     3.存储系统

大型仓库管理或者小型库房管理

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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