大潤發 大宗 採購的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

考量個人化之多目標商品組合裝箱問題

為了解決大潤發 大宗 採購的問題，作者陳進彥 這樣論述：

在每逢節慶時，消費族群會對電子商務平台的零售業者，提出大量的商品組合需求。為避免提供過於制式化的商品組合，業者應提供個人化(Personalized)的服務，以滿足消費族群不同的偏好(Preference)。而該組合也需符合裝箱的條件，以便進行搬運。因此，本研究在消費族群的偏好劃分為四項：預算、商品種類的偏好、飲食習慣、不喜愛的廠牌，其中商品種類的偏好是以志願序方式填寫。在業者的組合限制中劃分為三項：重量、箱子容積、商品種類的限制。原先商品的三為問題簡化成一維，使用體積的方式進行求解。經以上方法透過基因演算法進行求解，並依商品組合的總價格和總偏好作為求解目標，最後挑選出符合消費族群偏好的商品

組合。實驗結果顯示，加入消費族群的偏好和業者的組合限制，能夠求得出符合的商品組合；此外，為了驗證本研究方法在基因演算法中的可行性，則使用窮舉法求得出最佳解，並與基因演算法進行比較，得出結果與窮舉法的最佳解相同。而本研究也針對於基因演算法的參數值、挑選不同的品項數量、懲罰函數，以及價格、體積、偏好之權重值的調配進行多項實驗。結果證實本研究的方法，在透過基因演算法中可求得出符合消費族群偏好的商品組合，並且該結果也符合預算、重量以及裝箱條件。在結果中也與莊雅筑進行比較，在平均總體適應函數中獲得1.05171，而莊雅筑為3.60493，相較之下本研究結果較好。在多項的商品資料中，透過此方式可以大量節省

業者挑選商品的時間，以找到符合消費族群和業者對組合的條件之商品。而挑選出的商品組合也不會過重，造成搬運時的傷害。