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  • 遗传算法求解立体仓库货位优化

    千次阅读 热门讨论 2017-04-23 17:02:56
    遗传算法求解立体仓库货位优化   货位优化仓库布局研究的一个主要分支,随着现代计算机技术以及控制技术的不断发展,生产企业和物流仓储企业仓库管理呈现出控制最优化、运行智能化的发展趋势,对仓库的货位优化...

    遗传算法求解立体仓库货位优化

     

    货位优化是仓库布局研究的一个主要分支,随着现代计算机技术以及控制技术的不断发展,生产企业和物流仓储企业仓库管理呈现出控制最优化、运行智能化的发展趋势,对仓库的货位优化已成为物流技术发展的一个重要标志。国外对仓储货位优化研究相对较早。Hesket研究了货物存储所需要的存储空间以及货物的订单数量对仓储效率的影响。Goetschalckx等证明了N类货物分配下最低COI值的货物存储在最适宜的货位,订单拣选和存储时间得到了优化。Graves等分析了货物组合成更少的类别时,高周转率的货物可能会占据不理想的货位。Rosenwein提出了货位布局的分级存储策略。Larson等在Rosenwein研究基础上,使用启发式算法对分级存储策略进行探讨。Sooksaksun等基于分类存储策略对巷道的数量、长度、产品的分类存储建立数学模型,模型以最小化平均行走距离为目标。Zhan等研究了带邻接约束的多层次仓库布局问题,建立了描述同类产品的临近放置的整数规划模型,并采用禁忌搜索算法求解。

    遗传算法在解决货位优化NP难问题方面具有有效性。本文只对后者进行研究,从提升仓库出人库效率,保证货架稳定性和货品分类摆放这三方面来进行货位优化。

    立体仓库的货架示意图如下:

    数学模型:

    仓库有X排货架,每个货架有y列z层

    货物坐标(x,y,z) 出入库台在(0,0,0)

    货物周转效率为Pxyz   货物重量为mxyz

    堆垛机沿X、Y、Z轴的移动速度分别为Vx,Vy,Vz

    每个货架的长度为L,高度为H

    货架单元格的长宽高均为L0

    第一个公式使出入库时间最短

    第二个公式保证货架的稳定性

    第三个公式为了使货物分巷道存放,平衡工作量

    F=w1*f1+w2*f2+w3*f3(w1=0.5;w2=0.3;w3=0.2)

     

     部分程序
    %     Author:    怡宝2号       博士猿工作室
    %     Use:       基于遗传算法的三维三维货位优化
    %                输入变量(可修改量):     TurnOver:每个货物的周转率
    %                                        Weight:每个货物的重量
    %                                        MAXGEN:遗传算法的遗传代数,视具体情况改变
    %                                         NumGoods:货物的个数
    %                             
    %                输出:                   trace:每一代的最优个体
    %                                        bestpop:每代最优染色体
    %     Remark:   本人qq:778961303,如有疑问请咨询
    clc
    clearall
    closeall
    formatcompact
     
    %参数初始化
    [TurnOver,Weight,NIND,MAXGEN,GGAP,PC,PM,K,P ,Q ,...
        TotalTray,NumGoods,L0,vx,vy,vz,w1,w2,w3] =initial();
     
    bestpop= [];    %每代最优的染色体
    ex= importdata('初始货位.txt');
    fori=1:size(ex,1)
        plotcube(ex(i,:)+0.5,[1,1,1],[0,0,0],[1 1 11 1 1 1 1],1,1);
        hold on
    end
    gridon
    title('优化前的货位分配情况')
    xlabel('排');
    ylabel('列');
    zlabel('层');
     
    %所有空货位的集合
    num=1;
    fori=1:K
       for j=1:P
           for k=1:Q
               CHROM(num,:)=[i j k;];
               num = num+1;
           end
       end
    end
     
    %种群初始化
    fori=1:NIND
        temp = randperm(TotalTray);
        chrom(i,:) = temp(1:NumGoods);
    end
     
    %计算目标函数和种群适应度
    [Fone,Ftwo,Fthree,fitval,fitness]= Objfun(chrom,TurnOver,Weight,CHROM,L0,vx,vy,vz,K,w1,w2,w3);
     
    %进化优化开始
    gen= 1;
    whilegen<MAXGEN
        prob=fitness./sum(fitness);       %进行归一化操作
        prob=cumsum(prob);                %累计求和
       
        selch=chrom(1:NIND*GGAP,:);          %子代
       
        %选择操作
        for i=1:2:NIND*GGAP                     %选择操作
            %--------寻找父代---------
            sita=rand();
            for j=1:NIND
                if sita<=prob(j)
                    father=chrom(j,:);
                    break;
                end
            end
            %--------寻找母代---------
            sita=rand();
            for j=1:NIND
                if sita<=prob(j)
                    mother=chrom(j,:);
                    break;
                end
            end
            %----------交叉操作--------------%
            if rand()<PC
                cutpoint =ceil(rand(1,2)*(NumGoods-3)+2);         %范围为[2,19];
                spoint=min(cutpoint);               %初始交叉点
                epoint=max(cutpoint);                 %终点交叉点
                %进行交叉
            end
             %----------变异操作--------------%
    %          随机交换染色体上两个基因的位置
            temp=[];temp=rand();
            if temp<PM              %变异操作
               
            end
        end
       
        %计算子代的目标函数和适应度
        [Fone,Ftwo,Fthree,selfitval,selfitness] =Objfun(selch,TurnOver,Weight,CHROM,L0,vx,vy,vz,K,w1,w2,w3);
       
    %     selfitness = selfitness/sum(selfitness);
        %重插入操作,优秀保留政策
       [chrom,fitval]=reins(chrom,selch,1,1,fitval,selfitval);        %重插入,越小越容易被选择,
       
        %记录
        [minfitval index] = min(fitval);            %最小值
        trace(gen)=minfitval;                       %记录每一代最小的适应度值
        bestpop(gen,:)  = chrom(index,:);           %最优的染色体
        gen=gen+1;
       
        fitness = 1./fitval;            %函数值越小,适应度越大
    end
     
    %   绘制解得变化图
    figure()
    plot(trace)
    gridon
    xlabel('遗传代数')
    ylabel('目标函数变化')
    title('遗传寻优')
     
    %     Remark:   本人qq:778961303,如有疑问请咨询


    结果:


    展开全文
  • 这里,大部分的库,我们可以通过阿里云代理仓库。 但是,如果我们自己的私有库或者插件的话。肯定不希望放到阿里云上了。 这个时候,我们就需要建立,我们自己的本地仓库,让私有仓库,依赖阿里云的私有仓库。 ...

    Android Studio 编译速度慢,一般来说,原因有下面几个。

    • Gradle下载慢
    • 依赖库下载慢
    • 依赖库使用"+"(使用最新的),每次都需要去查找新的(尽量不适用这种方式)

    这里,大部分的库,我们可以通过阿里云代理仓库。
    但是,如果有我们自己的私有库或者插件的话。肯定不希望放到阿里云上了。

    这个时候,我们就需要建立,我们自己的本地仓库,让私有仓库,依赖阿里云的私有仓库。

    依赖关系,如下图
    在这里插入图片描述

    这样,既保证了我们私有库的安全性,又让我们的依赖库也享受到了阿里云代理仓库的便利。

    通过Artifactory搭建本地仓库可以参考:架构师教程Artifactory破解步骤。这里就不说明了。

    下面,我们主要说明的是本地仓库的配置及在项目中的引用。

    一,本地仓库的创建

    这里又分为2个部分:

    • 依赖本地的库
      比如,Gradle的版本,或者自己写的Gradle插件等等
    • 依赖远程的库
      比如,OKHttp,Retrofit等等第三方库
    • 创建虚拟组
      这样的话,方便我们的引入。不用每个库都引入进来。

    1,创建依赖本地的库

    点击左侧的Admin→local,进入Local Repositories。

    在这里插入图片描述

    点击右上角的按钮(New)
    在这里插入图片描述

    选择Maven,然后,填写Repository key,我们就起一个android_local(自己定义就好)。

    然后,点击Save & Finish,到这里就创建了一个本地的Maven仓库。

    在这里插入图片描述

    然后,我们在Local Repositories下面就看到了,我们创建的本地库。

    在这里插入图片描述

    下面,我们就要把我们下载好的Gradle,放到这个本地仓库。

    点击左侧栏第2个按钮,Artifact Repository Browser

    选择,我们的android_local的maven库,点击右侧Deploy,把我们的Gradle的zip上传上去就可以了

    如下图

    在这里插入图片描述

    上传完成后,我们在左侧的android_local下面,就看到了这个Gradle的zip包

    在这里插入图片描述

    这里,有个东西需要配置一下。仓库默认上传文件大小是100M,我们需要改大一些,不然,上传会失败。

    点击左侧的Amin→General Configuration 。

    在这里插入图片描述

    修改File Upload Max Size (MB),这个选项,我们改成400M,点击Save。

    如下图,修改完后,再上传我们的Gradle的zip就没有问题了。

    在这里插入图片描述

    到这里,我们建立的本地的仓库就配置完成了

    2,依赖远程的库

    我们项目除了Gradle以外,开发时会用到很多的第三方库,这个时候,我们还需要配置一个依赖远程的仓库。

    根据上面的流程,我们的远程仓库,需要依赖阿里云的代理仓库。这里先创建一个jcenter仓库。

    首先,点击左侧的Admin–→Remote

    在这里插入图片描述

    然后,跟本地仓库一样,点击右侧的New按钮
    在这里插入图片描述

    我们填写一个repository key叫aliyun_maven。并填写地址。
    在这里插入图片描述

    填写完成后,点击右下角的Save & Finish。

    就创建好了,我们的jcenter仓库。

    我们还要创建google的本地仓库,最好再创建一个public的仓库(防止,其他的地方找不到)

    创建完成后,我们看下,我们的远程仓库列表

    在这里插入图片描述

    可以看到,我们的3个远程仓库都创建好了。

    3,创建虚拟组

    上面,我们把Gradle的文件仓库和依赖库依赖的google(),jcenter()仓库,都创建好了。

    如果,我们每个都依赖到项目的话,很不方便。首先,需要写很多;其次,就是如果再添加其他仓库的话,我们也需要都次都改动,这个地方。

    这里,我们就创建一个虚拟组。这样,我们的项目,只需要依赖一个虚拟组,让虚拟组把上面的仓库都添加进去就可以了。

    首先,点击左侧的Admin–→Virtual。

    在这里插入图片描述

    其次,还是点击右上角的New按钮。填写Repository key,把上面的aliyun_jcenter,android_local等等仓库添加进去。
    在这里插入图片描述

    最后,点击Save & Finish

    这样,我们的组就创建好了。

    最后,看下我们所有创建的仓库。
    在这里插入图片描述

    二,使用本地仓库

    上面的本地仓库创建好以后,我们就不用直接依赖google()等仓库了。

    修改我们的项目配置。

    1, gradle–→wrapper–gradle-wrapper.properties 下的gradle下载地址

    #distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-4.10.1-all.zip
    distributionUrl=http\://localhost:8081/artifactory/android_local/gradle-4.10.1-all.zip
    
    

    这里,我们直接依赖我们的本地仓库的地址。

    2, 修改项目下的build.gradle

    
    buildscript {
        repositories {
    //        google()
    //        jcenter()
            maven{
                url 'http://localhost:8081/artifactory/android_depend/'
            }
        }
        dependencies {
            classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.3.1'
        }
    }
    
    allprojects {
        repositories {
    //        google()
    //        jcenter()
            maven{
                url 'http://localhost:8081/artifactory/android_depend/'
            }
        }
    }
    
    

    这里,我们看到我们不在直接依赖jcenter(),google()仓库了。而是依赖,我们自己的本地仓库的那个虚拟组。

    这样,以后我们有自己的私有库或者插件的话,就保证了安全性。我们本地仓库依赖了阿里云的代理仓库。也不用担心下载不下来的问题了。

    展开全文
  • 数据库性能优化有哪些措施?

    千次阅读 2016-09-06 13:17:17
    这一部分在开发信息系统之前完成,程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能,对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。 2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成,程序员在这...
    、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成,程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能,对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。 
    
    2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成,程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构,是使用传统的Client/Server两层体系结构,还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。 
    
    3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行,因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(Oracle Optimizer)和行锁管理器(row-level manager)来调整优化SQL语句。 
    
    4、4、调整服务器内存分配内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的,数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区(SGA区)的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小;还可以调整程序全局区(PGA区)的大小。需要注意的是,SGA区不是越大越好,SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换,这样反而会降低系统。 
    
    5、5、调整硬盘I/O,这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上,做到硬盘之间I/O负载均衡。 
    
    6、6、调整操作系统参数,例如:运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库,可以调整UNIX数据缓冲池的大小,每个进程所能使用的内存大小等参数。 
    
    实际上,上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长,需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的,有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果,这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识,能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外,良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。 
    
    ORACLE数据库性能优化工具 
    
    常用的数据库性能优化工具有: 
    
    1、1、ORACLE数据库在线数据字典,ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况,对于调整数据库性能是很有帮助的。 
    
    2、2、操作系统工具,例如UNIX操作系统的vmstat,iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况,这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。 
    
    3、3、SQL语言跟踪工具(SQL TRACE FACILITY),SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况,管理员可以使用虚拟表来调整实例,使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件,管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。 
    
    4、4、ORACLE Enterprise Manager(OEM),这是一个图形的用户管理界面,用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。 
    
    5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令,使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。 
    
    ORACLE数据库的系统性能评估 
    
    信息系统的类型不同,需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。 
    
    1、1、在线事务处理信息系统(OLTP),这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作,典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度,这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数: 
    
    l     l     数据库回滚段是否足够? 
    
    l     l     是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列? 
    
    l     l     系统全局区(SGA)大小是否足够? 
    
    l     l     SQL语句是否高效? 
    
    2、2、数据仓库系统(Data Warehousing),这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询,得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数: 
    
    l     l     是否采用B*-索引或者bitmap索引? 
    
    l     l     是否采用并行SQL查询以提高查询效率? 
    
    l     l     是否采用PL/SQL函数编写存储过程? 
    
    l     l     有必要的话,需要建立并行数据库提高数据库的查询效率 
    
    SQL语句的调整原则 
    
    SQL语言是一种灵活的语言,相同的功能可以使用不同的语句来实现,但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案,并选出最优的实现方案。总得来讲,程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则: 
    
    1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句: 
    
    语句A:SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN  
    
    (SELECT deptno FROM emp); 
    
    语句B:SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS 
    
    (SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno); 
    
    这两条查询语句实现的结果是相同的,但是执行语句A的时候,ORACLE会对整个emp表进行扫描,没有使用建立在emp表上的deptno索引,执行语句B的时候,由于在子查询中使用了联合查询,ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描,并利用了deptno列的索引,所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。 
    
    2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子: 
    
    SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c 
    
    WHERE a.acol between :alow and :ahigh 
    
    AND b.bcol between :blow and :bhigh 
    
    AND c.ccol between :clow and :chigh 
    
    AND a.key1 = b.key1 
    
    AMD a.key2 = c.key2; 
    
    这个SQL例子中,程序员首先需要选择要查询的主表,因为主表要进行整个表数据的扫描,所以主表应该数据量最小,所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。 
    
    3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句,使用where (NOT) exists的效果要好的多。 
    
    4、4、慎重使用视图的联合查询,尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。 
    
    5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数,这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间,连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。 
    
    6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存,程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。 
    
    CPU参数的调整 
    
    CPU是服务器的一项重要资源,服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90%以上。如果空闲时间CPU使用率就在90%以上,说明服务器缺乏CPU资源,如果工作高峰时CPU使用率仍然很低,说明服务器CPU资源还比较富余。 
    
    使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况,一般UNIX操作系统的服务器,可以使用sar –u命令查看CPU的使用率,NT操作系统的服务器,可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。 
    
    数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间,查看“OS User level CPU time”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间,查看“OS System call CPU time”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间,操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和,如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90%以上,说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着,这是合理,反之,说明服务器CPU被其它程序占用过多,ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。 
    
    数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间,从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。 
    
    出现CPU资源不足的情况是很多的:SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。 
    
    1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况: 
    
    SELECT * FROM V$SYSSTAT 
    
    WHERE NAME IN 
    
    ('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)'); 
    
    这里parse time cpu是系统服务时间,parse time elapsed是响应时间,用户等待时间 
    
    waite time = parse time elapsed – parse time cpu 
    
    由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0,如果平均解析等待时间过长,数据库管理员可以通过下述语句 
    
    SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA 
    
    ORDER BY PARSE_CALLS; 
    
    来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句,或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。 
    
    2、数据库管理员还可以通过下述语句: 
    
    SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA; 
    
    查看低效率的SQL语句,优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。 
    
    3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况,如果没有冲突的话,latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话,数据库管理员可以降低spin_count参数值,来消除高的CPU使用率。 
    
    内存参数的调整 
    
    内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区(SGA)的调整。SGA主要由三部分构成:共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。 
    
    1、  1、   共享池由两部分构成:共享SQL区和数据字典缓冲区,共享SQL区是存放用户SQL命令的区域,数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句: 
    
    select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache"  from v$librarycache; 
    
    来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90%以上,否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句: 
    
    select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache; 
    
    查看数据字典缓冲区的使用率,这个使用率也应该在90%以上,否则需要增加共享池的大小。 
    
    2、  2、   数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句: 
    
    SELECT name, value  FROM v$sysstat  WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads'); 
    
    来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率=1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。 
    
    这个命中率应该在90%以上,否则需要增加数据缓冲区的大小。 
    
    3、  3、   日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句: 
    
    select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo log space requests');查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率: 
    
    申请失败率=requests/entries,申请失败率应该接近于0,否则说明日志缓冲区开设太小,需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。
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  • 自从2011年,淘宝分为淘宝网和天猫两部分后,都了各自的战略方向,在相应的搜索因素上也了一些差异和调整。像在时间轮播因素中,天猫中搜索显示是无效的,只有在淘网中的“所有宝贝排序”中才有效。产品到

    原标题《弘辽科技:淘宝宝贝上下架有哪些规则?该如何优化?》

    在淘宝开店成功的卖家们肯定少不了要上下架商品来维持消费者的新鲜感,但是上下架商品是不是可以按自己想法随意来呢?其实淘宝平台对于商品的上下架是有规则限制的,各位淘宝卖家要严格遵守才行,那么商品上下架有哪些规则呢?一起来看看吧!

    把握好轮播因素:

    自从2011年,淘宝分为淘宝网和天猫两部分后,都有了各自的战略方向,在相应的搜索因素上也有了一些差异和调整。像在时间轮播因素中,天猫中搜索显示是无效的,只有在淘网中的“所有宝贝排序”中才有效。产品到了下架时间不会被系统下架到仓库,而是重新计算其有效期。所以,卖家要将产品根据买家来访时间进行平均分布和陈列,尽量确保在访客量多的时间段内自家店铺的商品可以排列在前面。

    合理安排上架产品:

    卖家要每天计算当天上架的产品总数,依据平均分配方法,依次计算出当天分配了多少商品上架,再由产品总数和实际一周分配天数进行计算,即:总产品数/天数=每日上架产品数,假设我们一共有324个产品,就是用324/6=54,得出的数就是一天要上架的产品数。

    管理分配品类:

    由计算公式,我们可以算出每天要上架的产品数,可以对宝贝品类上架数进行合理分配,因为周六周日被视为一天,所以实际情况是54/2=27,即周六周日每天上架27个产品。

    这个没有特定规定,卖家可以根据实际情况对品类分配随时进行调整。若某商家发现周末的购物率大于周一至周五,那么则可以将上架数的日子调整到周末,只需保证每天上架的产品总数就可以了。

    那么卖家该如何优化呢?

    1.基础做法,适合于刚入驻的淘宝卖家和宝贝数量比较多的卖家。可以将店铺内的宝贝平均分配在每天的流量高峰期内进行上下架操作。可以使用数据魔方-产品详情-买家信息分析-来访高峰期时段来提取店铺的流量数据。

    设置目的:此时间段为淘宝网浏览量最多的高峰期,在此时间段内推广店铺主打款,可以让更多的买家看到自家店铺的宝贝,增加宝贝的曝光和展现,以此带来流量。至于其他的宝贝,可以分配于其他访客高峰时间段,多宝贝进行多次高峰时间段展示,更大效率地提升店铺宝贝的曝光量。

    2.精准做法,适合于有经验并且店铺每天都有基础销量的淘宝卖家和宝贝数量不多的淘宝卖家。卖家可以有选择性的将宝贝分配在每天的成交高峰期内进行上下架操作。

    设置的目的:此时间段是淘宝网成家率最高、转化率最高、销量最高。买家在此时间段内购买宝贝的几率很大。店铺宝贝数量不多的卖家可以将店铺宝贝设置每隔15分钟就进行上下架,进而精准的让每一款宝贝都会产生曝光和转化。

    好了,关于淘宝店铺上下架商品的规则就为大家介绍到这里,各位淘宝商家们必须好好的利用淘宝店铺上下架规则,然后去不断的做好优化,这样才可以获得更多的权重。

     

     

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