申请/专利权人：深圳市今天国际物流技术股份有限公司

申请日：2024-03-05

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117973626A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q10/087;G06Q30/0601;G06N3/006;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明公开了数字月台车辆调度规划实现方法，包括以下步骤：A、支持批量输入运单，其中包含订单信息有：订单编号，运输任务单，运单优先级，运单类型，需求车型，是否按序，除了订单信息，还有仓库信息：仓库编号，仓库地理经纬度，每个仓库里的月台，其中每个月台的编号，月台的出入库效率，月台权重，月台类型，月台兼容车型；B、经过数据格式处理之后首先读取本地保存的时间表。本发明通过采用两阶段混合整数线性规划模型，实现批量订单场景下仓库月台的负载均衡，同时优化车辆排队顺序，合理分配订单到各个月台，通过这种方式，提高车辆调度的合理性和效率，解决工业工厂和仓储物流实际的车辆调度需求。

主权项：1.数字月台车辆调度规划实现方法，其特征在于：包括以下步骤：A、支持批量输入运单，其中包含订单信息有：订单编号，运输任务单，运单优先级，运单类型，需求车型，是否按序，除了订单信息，还有仓库信息：仓库编号，仓库地理经纬度，每个仓库里的月台，其中每个月台的编号，月台的出入库效率，月台权重，月台类型，月台兼容车型；B、经过数据格式处理之后首先读取本地保存的时间表，上面记录了之前生成的时间窗口并转化为每个月台已有的排队时间，随后将订单，仓库，月台，时间表输入算法一阶段模型，主要目标是根据订单上的单个仓库载货量，月台效率，月台权重来决定每个订单应分配到哪个仓库的哪个月台，以最小化装货完成时间，实现月台的负载均衡，该模型为一个混合整数线性规划问题，它结合了整数和二元决策变量，是一个适用于解决具有排队特性的物流调度问题的优化模型，且优化模型包括第一决策变量、第一目标函数、第一约束条件、第二决策变量、第二目标函数、第二约束条件和大M方法；C、通过解析算法二阶段模型决策变量结果得出每个订单在其任务清单中的每一个仓库所分配的月台中的作业开始时间和结束时间，由此可推出作业时间窗口，进一步推理出该月台中的每一个订单的排队顺序；D、将由算法模型生成的时间窗口保存于数据库，用于下次新增订单时进行增量调度更新，新增的订单规划调度将基于现有的时间窗口安排；E、重新调度规划，对于突发的特殊异常情况，模型预留了可调节的灵活参数如月台权重，当某个月台发生不可预料的拥堵情况时，只需要将该月台的权重调至足够低来模拟在该月台中的预计作业时间会无限延长，随后输入涉及拥堵的订单进行重新分配即可，仓库月台排队调度接口和拥堵重新分配接口都将维护一个本地全局的时间表，用于跟踪月台的使用情况和空闲时间窗口，用于增量订单的调度实现以及手动插队的参考依据。

全文数据：

权利要求：

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