C 题 物流网络分拣中心货量预测及人员排班

电商物流网络在订单履约中由多个环节组成,图 1 是一个简化的物流 网络示意图。其中,分拣中心作为网络的中间环节,需要将包裹按照不同 流向进行分拣并发往下一个场地,最终使包裹到达消费者手中。分拣中心 管理效率的提升,对整体网络的履约效率和运作成本起着十分重要的作用。

该物流网络包括 57 个分拣中心,每个分拣中心过去 4 个月的每天货量 如附件 1 所示,过去 30 天的每小时货量如附件 2 所示。基于以上数据,请 完成以下问题:

问题 1 :建立货量预测模型,对 57 个分拣中心未来 30 天每天及每小 时的货量进行预测,将预测结果写入结果表 1 和表 2 中。

 1）首先先对 57 个分拣中心未来 30 天每天进行预测，分析步骤如下：

1. 数据预处理

数据清洗：检查缺失值、异常值，并进行适当处理。对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。

特征工程：基于时间（例如星期、月份、季节）、历史货量等生成新的特征。例如，考虑节假日、工作日与周末的差异等。

2. 探索性数据分析

趋势分析：分析每个分拣中心的货量随时间的变化趋势。

周期性分析：检查数据是否存在日周期性和周周期性等。

相关性分析：分析不同分拣中心间的货量相关性。

3. 建立预测模型

模型选择：

时间序列模型：如 ARIMA、季节性 ARIMA（SARIMA）适用于每天的预测。

机器学习模型：随机森林、梯度提升机（GBM）等可以处理复杂的非线性模式，适用于小时和每天的预测。

深度学习模型：如 LSTM（长短时记忆网络），特别适用于序列数据的建模，可以同时用于日和小时预测。

特征与标签定义：对于每日预测，使用前几天的货量作为特征；对于小时预测，使用前几小时或前一天同一时间的数据作为特征。

模型训练与验证：使用历史数据进行模型训练

4. 模型评估与选择

评估指标：采用 MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）等统计指标来评估模型性能。

模型对比：比较不同模型的预测精度，选择最佳模型进行部署。

（2）首先先对 57 个分拣中心未来 30 天每天的每小时进行预测，分析步骤如下：

一种简单的做法是直接基于附件2数据算每天每小时的平均货量分布，然后直接按比例分配每天的货量

另外一种方法是构建一个小时预测模型，输入是每天的货量，时间特征（如是否工作日等），输出是该小时的货量 

问题 2 :过去 90 天各分拣中心之间的各运输线路平均货量如附件 3 所 示。若未来 30 天分拣中心之间的运输线路发生了变化,具体如附件 4 所示。

根据附件 1-4,请对 57 个分拣中心未来 30 天每天及每小时的货量进行预测, 并将预测结果写入结果表 3 和表 4 中。、

 附件 1：每个分拣中心过去 4 个月的每天货量

附件 2：每个分拣中心过去 30 天的每小时货量

附件 3 ：过去 90 天各分拣中心之间的各运输线路平均货量

附件4  ：未来 30 天分拣中心之间的运输线路发生的变化

对 57 个分拣中心未来 30 天每天货量进行预测

1. 首先先对 57 个分拣中心未来 30 天每天进行预测，分析步骤如下：

使用历史运输线路数据：把附件1数据与附件3数据关联起来。这样就可以知道每天每个线路大约有多少货物通过（基于历史运输线路的平均货量来分配每天的货量）。

考虑未来的线路变更：因为未来30天内的运输线路会有所变化，所以我们根据这些变化更新了货量的分配。例如，如果某个分拣中心的线路在未来会增加，我们就预估这条线路未来每天会有更多的货量，减少同理，得到变化的货源比。

（2）首先先对 57 个分拣中心未来 30 天每天的每小时进行预测，分析步骤同上 

问题 3 :假设每个分拣中心有60 名正式工,在人员安排时将优先使用 正式工,若需额外人员将使用临时工。请基于问题 2 的预测结果建立模型, 给出未来 30 天每个分拣中心每个班次的出勤人数,并写入结果表 5 中。要 求在每天的货量处理完成的基础上,安排的人天数(例如 30  天每天出勤 200 名员工,则总人天数为 6000)尽可能少,且每天的实际小时人效尽量 均衡。

要解决这个问题，需要建立一个目标优化模型，以预测每个分拣中心在每个班次的最优人员配置。这个模型将基于预测的每小时货量来确定所需的工作人数，并尽量减少总的人天数，同时保持小时人效的平衡。下面是解题思路：

问题 4 :研究特定分拣中心的排班问题,这里不妨以 SC60 为例,假设  分拣中心 SC60 当前有 200 名正式工,请基于问题 2 的预测结果建立模型, 确定未来 30 天每名正式工及临时工的班次出勤计划,即给出未来 30 天每  天六个班次中,每名正式工将在哪些班次出勤,每个班次需要雇佣多少临  时工,并写入结果表 6  中。每名正式工的出勤率(出勤的天数除以总天数  30)不能高于 85% ,且连续出勤天数不能超过 7 天。要求在每天货量处理  完成的基础上,安排的人天数尽可能少,每天的实际小时人效尽量均衡,  且正式工出勤率尽量均衡。

注:上面四个问题中,除了正常完成论文外,每个问题的输出结果表 请一起压缩为“结果.zip ”压缩包格式,并单独上传至竞赛平台。

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2024mathorcup妈妈杯C题保姆级思路及完整解题代码：物流网络分拣中心货量预测及人员排班_哔哩哔哩_bilibili

参考文献

[1]  庄晓天等,智能供应链:预测算法理论与实战[M],电子工业出版社,2023.9.

[2] Makridakis  S,  Spiliotis E, Assimakopoulos V.The M5 Accuracy competition: Results, findings and conclusions[J].International Journal of Forecasting, 2020,36(1):224-227.

[3] Makridakis S, Spiliotis E, Assimakopoulos V, et al.The M4 Competition: 100,000 time series    and      61     forecasting    methods[J].International     Journal     of     Forecasting, 2020,36(1):54-74.