【技術實現步驟摘要】
本公開涉及計算機，具體涉及人工智能、大數據運籌優(yōu)化，尤其涉及車輛排班方法和裝置、電子設備、計算機可讀介質。
技術介紹
1、在物流的整個流程中，車輛的裝卸貨操作需要在倉庫的月臺進行。因此，月臺是銜接倉儲和運輸之間的橋梁，是貨物出入庫的必不可少的設施之一。一個月臺在同一時間只能支持一輛車的裝卸貨，因此，當月臺被占用時，其它車輛必須等待月臺資源釋放之后才能開始裝卸貨。這使得月臺成為影響物流入庫/出庫效率的瓶頸。為了高效利用月臺資源，使得入庫/出庫更加有序進行，提前對裝卸貨的車輛進行合理排班是減少車輛在非作業(yè)過程(如等待)中的時間消耗的必要手段。
技術實現思路
1、本公開的實施例提出了車輛排班方法和裝置、電子設備、計算機可讀介質。
2、第一方面，本公開的實施例提供了一種車輛排班方法，該方法包括：獲取歷史時間中不同車輛在倉庫月臺的作業(yè)時長；基于作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布；基于車輛排班參數、概率分布以及多個車輛在多個倉庫月臺的作業(yè)約束條件，構建基于隨機規(guī)劃的整數規(guī)劃排班模型；獲取目標時間前一天對應排班參數的作業(yè)車輛信息、倉間運輸信息、倉庫月臺資源信息以及車輛月臺作業(yè)時間信息；基于作業(yè)車輛信息、倉間運輸信息、倉庫月臺資源信息以及車輛月臺作業(yè)時間信息，求解整數規(guī)劃排班模型，得到整數規(guī)劃排班模型輸出的目標時間的排班策略，整數規(guī)劃排班模型基于概率分布以及作業(yè)約束條件最小化車輛在倉庫月臺的等待時間以及運輸時間。
3、在一些實施例中，上述基于作業(yè)車輛信息、倉間運輸信
4、在一些實施例中，上述基于作業(yè)車輛信息、倉間運輸信息、倉庫月臺資源信息以及車輛月臺作業(yè)時間信息，求解整數規(guī)劃排班模型，得到整數規(guī)劃排班模型輸出的目標時間的排班策略還包括：響應于排班策略、整數規(guī)劃排班模型中的目標函數任意一個不滿足要求，修改未預約車輛信息、未預約倉庫信息以及未預約的作業(yè)時間信息中至少一項，直至排班策略、目標函數均滿足要求為止。
5、在一些實施例中，上述基于作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布包括：采用最小二乘法對作業(yè)時長進行統(tǒng)計，得到不同車輛的作業(yè)時長的概率分布。
6、在一些實施例中，上述基于作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布包括：采用預先訓練完成的神經網絡模型對作業(yè)時長進行統(tǒng)計，得到不同車輛的作業(yè)時長的概率分布。
7、在一些實施例中，上述整數規(guī)則排班模型對應的目標函數用于最小化車輛在倉庫的作業(yè)時間在不同場景的概率分布下等待時間和運輸時間的期望；作業(yè)約束條件包括：各個車輛均有起點和終點；每個時期內每個倉庫的車流量守恒；防止車輛在作業(yè)后在倉庫等待；確保車輛只在作業(yè)后運輸；確保月臺容量不超過容量閾值；車輛的作業(yè)時間不超過預設的作業(yè)時間閾值；每輛車輛只能位于一個點；每輛車輛只能有一種狀態(tài)。
8、第二方面，本公開的實施例提供了一種車輛排班裝置，該裝置包括：時長獲取單元，被配置成獲取歷史時間中不同車輛在倉庫月臺的作業(yè)時長；確定單元，被配置成基于作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布；構建單元，被配置成基于車輛排班參數、概率分布以及多個車輛在多個倉庫月臺的作業(yè)約束條件，構建基于隨機規(guī)劃的整數規(guī)劃排班模型；信息獲取單元，被配置成獲取目標時間前一天對應排班參數的作業(yè)車輛信息、倉間運輸信息、倉庫月臺資源信息以及車輛月臺作業(yè)時間信息；求解單元，被配置成基于作業(yè)車輛信息、倉間運輸信息、倉庫月臺資源信息以及車輛月臺作業(yè)時間信息，求解整數規(guī)劃排班模型，得到整數規(guī)劃排班模型輸出的目標時間的排班策略，整數規(guī)劃排班模型基于概率分布以及作業(yè)約束條件最小化車輛在倉庫月臺的等待時間以及運輸時間。
9、在一些實施例中，上述求解單元進一步被配置成：獲取目標時間前一天對應車輛排班參數的預約車輛信息、預約倉庫信息以及預約作業(yè)時間信息；為預約車輛信息、預約倉庫信息以及預約作業(yè)時間信息設置預約約束條件，以通過預約約束條件和作業(yè)約束條件使整數規(guī)劃排班模型對預約車輛信息、預約倉庫信息以及預約作業(yè)時間信息的排班均成立；基于作業(yè)車輛信息、倉間運輸信息、倉庫月臺資源信息、車輛月臺作業(yè)時間信息、預約車輛信息、預約倉庫信息以及預約作業(yè)時間信息，確定未預約車輛信息、未預約倉庫信息以及未預約的作業(yè)時間信息；基于未預約車輛信息、未預約倉庫信息以及未預約的作業(yè)時間信息，求解整數規(guī)劃排班模型，得到整數規(guī)劃排班模型輸出的排班策略。
10、在一些實施例中，上述求解單元進一步被配置成：響應于排班策略、整數規(guī)劃排班模型中的目標函數任意一個不滿足要求，修改未預約車輛信息、未預約倉庫信息以及未預約的作業(yè)時間信息中至少一項，直至排班策略、目標函數均滿足要求為止。
11、在一些實施例中，上述確定單元進一步被配置成：采用最小二乘法對作業(yè)時長進行統(tǒng)計，得到不同車輛的作業(yè)時長的概率分布。
12、在一些實施例中，上述確定單元進一步被配置成：采用預先訓練完成的神經網絡模型對作業(yè)時長進行統(tǒng)計，得到不同車輛的作業(yè)時長的概率分布。
13、在一些實施例中，上述整數規(guī)則排班模型對應的目標函數用于最小化車輛在倉庫的作業(yè)時間在不同場景的概率分布下等待時間和運輸時間的期望；上述作業(yè)約束條件包括：各個車輛均有起點和終點；每個時期內每個倉庫的車流量守恒；防止車輛在作業(yè)后在倉庫等待；確保車輛只在作業(yè)后運輸；確保月臺容量不超過容量閾值；車輛的作業(yè)時間不超過預設的作業(yè)時間閾值；每輛車輛只能位于一個點；每輛車輛只能有一種狀態(tài)。
14、第三方面，本公開的實施例提供了一種電子設備，該電子設備包括：一個或多個處理器；存儲裝置，其上存儲有一個或多個程序；當一個或多個程序被一個或多個處理器執(zhí)行，使得一個或多個處理器實現如第一方面中任一實施例描述的方法。
15、第四方面，本公開的實施例提供了一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現如第一方面中任一實施例描述的方法。
16、本公開的實施例提供的車輛排班方法和裝置，首先獲取歷史時間中不同車輛在倉庫月臺的作業(yè)時長；其次，基于作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布；再次，基于車輛排班參數、概率分布以及多個車輛在多個倉庫月臺的作業(yè)約束條件，構建基于本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種車輛排班方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，所述基于所述作業(yè)車輛信息、所述倉間運輸信息、所述倉庫月臺資源信息以及所述車輛月臺作業(yè)時間信息，求解所述整數規(guī)劃排班模型，得到所述整數規(guī)劃排班模型輸出的所述目標時間的排班策略包括：
3.根據權利要求2所述的方法，所述基于所述作業(yè)車輛信息、所述倉間運輸信息、所述倉庫月臺資源信息以及所述車輛月臺作業(yè)時間信息，求解所述整數規(guī)劃排班模型，得到所述整數規(guī)劃排班模型輸出的所述目標時間的排班策略還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布包括：
6.根據權利要求1-5之一所述的方法，其中，所述整數規(guī)則排班模型對應的目標函數用于最小化車輛在倉庫的作業(yè)時間在不同場景的概率分布下等待時間和運輸時間的期望；
7.一種車輛排班裝置，所述裝置包括：
8.根據權利要求7所述的裝置，所述求解單元進一步被配置成：
9.一種電子設備，包括：
10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其中，該程序被處理器執(zhí)行時實現如權利要求1-6中任一所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種車輛排班方法，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，所述基于所述作業(yè)車輛信息、所述倉間運輸信息、所述倉庫月臺資源信息以及所述車輛月臺作業(yè)時間信息，求解所述整數規(guī)劃排班模型，得到所述整數規(guī)劃排班模型輸出的所述目標時間的排班策略包括：
3.根據權利要求2所述的方法，所述基于所述作業(yè)車輛信息、所述倉間運輸信息、所述倉庫月臺資源信息以及所述車輛月臺作業(yè)時間信息，求解所述整數規(guī)劃排班模型，得到所述整數規(guī)劃排班模型輸出的所述目標時間的排班策略還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述作業(yè)時長，確定不同車輛的作業(yè)時長的概率分布包括：
6.根據權利要求1-5之一所述的方法，其中，所述整數規(guī)則排班模型對應的目標函數用于最小化車輛在倉庫的作業(yè)時間在不同場景的概率分布下等待時間和運輸時間的期望；
7.一種車輛排班裝置...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：劉柏彤，劉洋，
申請(專利權)人：北京京東乾石科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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