CN108038646A - 一种散杂货港口堆场智能调度系统 - Google Patents

Abstract

本分案申请是关于一种散杂货港口堆场智能调度系统，属于电子信息技术领域。包括：对港口堆场调度相关的基础数据进行管理的基础数据管理模块，对港口与堆场调度相关的实时生产业务信息进行管理的业务数据管理模块，根据港口基础数据和业务数据以计算某一票货物放置在某一堆位的适合程度，且为港口堆场调度人员在进行堆位调整时提供决策支持的堆位匹配度智能评价模块，根据港口基础数据和业务数据为堆场调度用户提供基于不同偏好的堆位分配计划的堆场智能调度管理模块。有益效果是：本发明提高了港口及整条供应链的作业效率，降低港方转栈量和作业成本，进一步提高系统的高效性、可扩展性、实用性和安全性。

Description

一种散杂货港口堆场智能调度系统

本申请为申请号2017100543302、申请日2017年1月24日、发明名称“一种散杂货港口堆场智能调度系统和方法”的分案申请。

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种散杂货港口堆场智能调度系统。

背景技术

随着经济一体化、全球化趋势的发展，我国国民经济和对外贸易迅速增加，散杂货运输量呈现较高的增长态势。快速上升的散杂货输运要求和客户需求的日趋多样化在给港口企业带来机遇的同时也给港口服务能力带来了极大的挑战。因此，利用好港口现有的设施资源，釆用现代化物流管理模式，增强港口信息化建设和应用水平，以缓解港口吞吐量压力，提高装卸作业效率、服务能力将成为我国散杂货港口进一步发展的关键。而堆场调度是港口企业生产作业的核心业务之一，由于堆场资源极度紧缺以及货物堆存地点选择的多样性，根据货物的属性和堆场特点，合理进行堆位分配可以有效提高港口作业效率和优势堆场利用率，降低码头的作业复杂度，减少港方转栈作业量，对降低散杂货港口作业成本，提高港口生产能力有着重要意义。因此，散杂货港口堆场智能调度系统的应用将成为必然趋势。

发明内容

为了提高散杂货港口作业效率、降低散杂货港口的作业成本，本发明提供一种散杂货港口堆场智能调度系统，该系统为散杂货港口提供来港货物基于不同偏好的多种堆位分配方案，提高堆场调度的实时性、合理性和统筹性，解决目前散杂货港口在进行堆位分配时过分依赖人工经验、缺乏全面考虑等问题。所述技术方案如下：

一种散杂货港口堆场智能调度系统，包括：对港口堆场调度相关的基础数据进行管理的基础数据管理模块，所述基础数据模块包括双目摄像头、RFID标签和读写器、车载和手持终端、GPS移动站和基准站；对港口与堆场调度相关的实时生产业务信息进行管理的业务数据管理模块，根据港口基础数据和业务数据以计算某一票货物放置在某一堆位的适合程度，且为港口堆场调度人员在进行堆位调整时提供决策支持的堆位匹配度智能评价模块，根据港口基础数据和业务数据为堆场调度用户提供基于不同偏好的堆位分配计划的堆场智能调度管理模块。

进一步的，所述基础数据管理模块包括堆位基础信息管理模块、泊位基础信息管理模块、疏运方式管理模块、作业方式管理模块、货类管理模块和港口业务规则管理模块；

所述业务数据管理模块包括大船预确报管理模块、舱单管理模块和库场理货单管理模块；

所述堆位匹配度智能评价模块包括近期疏运量预测模块和堆位匹配度智能评价模块；

所述堆场智能调度管理模块包括堆场智能分配计划模块。

进一步的，使用上述的散杂货港口堆场智能调度系统，执行如下步骤，包括底层数据维护、生成知识库、规则库文件、生成货物堆场分配方案和查看、修改自动生成的分配方案。

进一步的，所述底层数据维护包括：

系统管理员根据用户所属部门职能为系统用户个性化分配功能与对应权限，系统用户主要包括数据管理用户、生产业务用户和港口堆场调度用户；

港口生产业务用户通过业务用户接口，对系统底层数据进行维护，其中系统底层数据包括港口规则、基础数据以及实时业务数据；

数据管理用户对发生变化的港口基础设施、硬件设备或装卸工艺进行维护，维护数据包括堆位信息、泊位信息、作业机械信息、疏运方式基础信息、装卸方式基础信息；

数据管理用户对港口及水运业务规则发生变化或扩充时的相关规则和术语进行设置和维护；

生产业务数据是系统用于堆场调度决策的基础，生产业务用户根据实时获得的信息进行系统录入或修改，实现包括装卸货信息管理、大船预确报管理和舱单管理的功能；

当大船预确报、船单和理货单的作业信息录入系统后，堆场调度用户通过点击大船预约报界面“堆位分配”按钮开启堆位智能分配计划功能。

进一步的，所述生成知识库、规则库文件包括：

系统在构建港口综合物流交叉领域本体与对应专家系统知识库时使用RacerPro1.9作为知识推理机，选择Jess作为系统的实例推理机，用于实现港口本体堆场实例和货物实例之间的匹配推理；

通过底层数据的作业信息录入，在进行装卸作业和堆位分配时，系统利用已存储的知识，按照设定的规则和条件，进行智能推理；

系统将信息自动转化成堆场调度所需要的本体知识库、本体实例库以及规则库文件。

进一步的，所述生成货物堆场分配方案和查看包括：

系统根据知识库和规则库数据，利用实例推理机和多种智能算子生成多目标优化下的货物堆场分配方案；

系统通过堆位匹配度智能评价模块中的近期疏运量预测模块使用BP神经网络进化算法进行短期疏运量预测。

进一步的，堆场调度用户查看系统计算得到的所有堆位计划，并根据当时港口作业环境或不同偏好从中进行选择，通过保存按钮对选中方案进行保存，根据实际情况对生成的计划进行调整。

进一步的，堆位匹配度智能评价模块包含两种方式：

(1)用户选中需要安排堆位的货物并给定模拟分配堆位，系统通过本体实例推理和规则计算，给出匹配度计算结果和相关依据；

(2)用户选中需要安排堆位的货物，并点击查看所有堆位匹配度按钮，系统根据条件自动推理得到所有可存放堆位编码，并逐一根据规则计算匹配度，最后将计算结果和依据展示给用户。

本发明的有益效果是：

本发明所述的散杂货港口堆场智能调系统和方法可帮助散杂货港口实现基于调度规则和优化指标的智能调度，为散杂货港口提供来港货物基于不同偏好的多种堆位分配方案，不但可以减轻调度人员的工作量，而且还能提高堆场调度计划的实时性、合理性和统筹性，提高港口及整条供应链的作业效率，降低港方转栈量和作业成本，提高客户满意度，解决目前散杂货港口在进行堆位分配时过分依赖人工经验、缺乏全面考虑等问题。通过多种技术框架体系和关键技术的联合应用，进一步提高了系统的高效性、可扩展性、实用性和安全性。

附图说明

图1为本发明模块结构框图；

图2为本发明工作流程图。

具体实施方式

本发明的散杂货港口堆场智能调度系统核心功能是根据港口基础信息、业务规则以及实时生产业务数据，为港口堆场调度人员提供计划天数内来港大船卸货堆位分配方案，如附图1所示，包括：基础数据管理模块、业务数据管理模块、堆位匹配度智能评价模块和堆场智能调度管理模块。所述的基础数据管理模块主要包括堆位基础信息管理模块、泊位基础信息管理模块、疏运方式管理模块、作业方式管理模块、货类管理模块和港口业务规则管理模块。所述的业务数据管理模块主要包括大船预确报管理模块、舱单管理模块和库场理货单管理模块。所述的堆位匹配度智能评价模块主要包括近期疏运量预测模块和堆位匹配度智能评价模块。所述的堆场智能调度管理模块包括堆场智能分配计划模块。

所述的基础数据管理模块主要是对港口堆场调度相关的基础数据进行管理，港口业务人员可查看相关信息，并根据港口硬件设施、作业规则的变动进行增加、修改或删除操作；所述的业务数据管理模块主要是对港口与堆场调度相关的实时生产业务信息进行管理，港口业务人员可查看相关信息，并根据实时生产信息进行增加、修改或删除操作；所述的堆位匹配度智能评价模块主要是根据港口基础数据和业务数据，计算某一票货物放置在某一堆位的适合程度，是进行合理堆场调度的基础，也可为港口堆场调度人员在进行堆位调整时提供决策支持；所述的堆场智能调度管理模块是散杂货港口堆场智能调度系统的核心功能，系统根据港口基础数据和业务数据，以提高装卸效率、降低装卸成本为目标，为堆场调度用户提供基于不同偏好的堆位分配计划。

基础数据管理模块用到的硬件设备有双目摄像头、RFID标签和读写器、车载和手持终端、GPS移动站和基准站等。使用双目摄像头实时提供货物堆存信息，结合RFID标签和读写器进行货物的管理；通过双目摄像头与车载和手持终端监控车辆信息，对疏运方式管理进行实时反馈；使用双目摄像头与GPS移动站和基准站对堆位信息和泊位信息进行实时监控与核对，避免装卸的货物种类或位置出错。

按照提单、堆位等指标统一发放RFID标签，并将货物提单号、规格、数量等重要信息写进RFID标签，将货物和RFID标签相互绑定。堆存货物的堆场或仓库区域放置可以自动读取货物信息的RFID读取器，货物被运进堆场或仓库时，其基本信息被读取后可以经无线网络传输至后台一个大的数据库，进而自动生成库场理货单。

匹配度智能评价模块主要是通过BP神经网络进化算法对近期疏运量进行预测，根据本体实例推理，得到货物和堆位的约束集合，之后应用带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGAII算法进行堆位分配迭代计算，得出堆位匹配度的，没有什么硬件设备。

“堆位分配”的按钮和保存按钮，是基于J2EE—MVC和Spring的技术框架体系，并利用其中RCP、Protégé、Jess等核心技术、开发工具和实现方式实现的。

本系统釆用了J2EE—MVC三层设计框架。J2EE框架是基于“平台无关”的Java语言而开发的企业级解决方案框架，可以在任意操作系统上运行。参考J2EE—MVC框架分布式的应用模型及Protégé和Jess等推理工具接口形式，结合应用Spring开源框架，开发平台使用MyEclipes6.0。

MVC设计模式是J2EE框架中最为经典的一种，它将系统的数据展示、传输控制和业务逻辑处理分开，使各层的任务及重点更为突出，便于开发和维护。

Protégé提供了众多插件扩展功能，如基于OWLviz和Ontoviz等的图形化工具，基于Racerpro、Jess等推理工具的集成接口等。它可以提供一个图形及交互式的本体设计开发环境，具有极强的互操作性。本系统使用Protégé作为港口综合物流领域本体知识库的开发工具，并通过集成的Racerpro、Jess等推理工具实现知识库校验和实例推理。

本发明的散杂货港口堆场智能调度系统工作流程如下：底层数据维护→生成知识库、规则库文件→生成货物堆场分配方案→查看、修改自动生成的分配方案。

(1)底层数据维护

系统管理员可以根据用户所属部门职能为系统用户个性化分配功能与对应权限，分权限管理可以提高系统数据安全，避免系统用户跨权限操作。通过系统管理员分配的权限，港口生产业务人员可通过业务用户接口，对系统底层数据进行维护，其中包括港口规则、基础数据以及实时业务数据。本系统用户主要包括数据管理用户、生产业务用户和港口堆场调度用户。

当港口基础设施、硬件设备或装卸工艺发生变化时，数据管理用户用户可以对其进行维护，主要包括堆位信息、泊位信息、作业机械信息、疏运方式基础信息、装卸方式基础信息等功能。

当港口及水运业务规则发生变化或扩充时，数据管理用户可以对相关规则和术语进行设置和维护。

生产业务数据是系统用于堆场调度决策的基础，业务人员需要根据实时获得的信息进行系统录入或修改，主要包括装卸货信息管理、大船预确报管理和舱单管理等功能。

当大船预确报、船单和理货单等作业信息录入系统后，堆场调度人员通过点击大船预约报界面“堆位分配”按钮开启堆位智能分配计划功能。

(2)生成知识库、规则库文件

本系统将本体知识表示方法应用于专家系统的知识表达和推理中，用于构建散杂货港口堆场调度系统底层数据结构，并实现基于调度规则、约束条件的相关推理。本系统在构建港口综合物流交叉领域本体与对应专家系统知识库时使用RacerPro1.9作为知识推理机，选择目前应用最为成熟的Jess作为系统的实例推理机，主要用于实现港口本体堆场实例和货物实例之间的匹配推理。

通过底层数据的作业信息录入，在进行装卸作业和堆位分配时，为满足复杂的业务规则和限制条件，系统通过利用已存储的知识，按照设定的规则和条件，进行有效的智能推理。系统将信息自动转化成堆场调度所需要的本体知识库、本体实例库以及规则库文件。

(3)生成货物堆场分配方案

系统可根据知识库和规则库数据，利用实例推理机和多种智能算子生成多目标优化下的货物堆场分配方案。这一阶段工作的主要是堆位匹配度智能评价模块，货物的近期预计疏运量是影响散杂货货物堆位匹配度的一个重要指标，系统通过堆位匹配度智能评价模块中的近期疏运量预测模块使用BP神经网络进化算法进行短期疏运量预测。

堆位匹配度智能评价模块包含两种方式：一种是用户选中需要安排堆位的货物并给定模拟分配堆位，系统通过本体实例推理和规则计算，给出匹配度计算结果和相关依据；另一种是用户选中需要安排堆位的货物，并点击查看所有堆位匹配度按钮，系统根据条件自动推理得到所有可存放堆位编码，并逐一根据规则计算匹配度，最后将计算结果和依据展示给用户。

(4)查看、修改自动生成的分配方案

港口堆场调度用户，负责生成、查看、修改堆场计划，并具有查看港口基础信息、生产数据的权限。

港口堆场调度人员可通过调度用户接口，对自动生成的方案进行查看、保存或修改等操作。

堆场智能调度管理模块根据港口基础数据和业务数据，为堆场调度用户提供基于不同偏好的堆位分配计划。系统首先根据本体实例推理，得到货物和堆位的约束集合，之后应用带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGAII算法进行堆位分配迭代计算，最后将得到的所有Pareto最优解展示给用户。用户可以查看系统计算得到的所有堆位计划，并根据当时港口作业环境或不同偏好从中进行选择，通过保存按钮可以对选中方案进行保存，调度用户也可根据实际情况对生成的计划进行调整。

本发明方案还具有以下特点：

鉴于散杂货港口生产业务的复杂性，以及在堆场调度的过程中包含着大量的知识、规则和经验，本系统应用本体作为知识的描述语言，并实现基于本体的堆场调度相关规则和约束的推理。

该系统数据展示层采用基于Eclipse的RCP(Rich Client Platform,富客户端)架构。Eclipse RCP是一个开发富客户端的应用框架，能为用户提供一个功能强大的、快速的、可扩展的平台。

本系统还利用Spring的事物处理机制，将管理业务逻辑层的程序包装在事务代理中，在处理发生异常的时候，自动实现事务反转，以确保系统运行的稳定性。

对于数据展示层和业务逻辑层之间的数据交互，采用Spring中的Httpinvoker框架，RCP客户端通过Httpinvoker完成对业务逻辑层中暴露的方法调用。

使用Protege作为港口综合物流领域本体知识库的开发工具，并通过集成的Racerpro、Jess等推理工具实现知识库校验和实例推理。

基础数据管理模块以散杂货港口综合物流本体为基础，通过Ontology GenerateBean插件完成本体和J2EE框架的映射，并通过RCP界面与用户进行交互.

智能性：散杂货港口堆场智能调度系统可通过存储的知识和规则，应用遗传算法和神经网络等进化算法，模拟人类专家对实际问题进行处理，为堆场调度人员提供多种堆位分配解决方案。

可扩展性：散杂货港口堆场智能调度系统采用插件式开发模式，各模块通过预先设定的接口进行交互，当某一模块发生变化或者新增某一功能时，只需对相关联模块的接口进行调整。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种散杂货港口堆场智能调度系统，其特征在于，包括：

对港口堆场调度相关的基础数据进行管理的基础数据管理模块；

对港口与堆场调度相关的实时生产业务信息进行管理的业务数据管理模块；

根据港口基础数据和业务数据以计算某一票货物放置在某一堆位的适合程度，且为港口堆场调度人员在进行堆位调整时提供决策支持的堆位匹配度智能评价模块；

根据港口基础数据和业务数据为堆场调度用户提供基于不同偏好的堆位分配计划的堆场智能调度管理模块。

2.如权利要求1所述的散杂货港口堆场智能调度系统，其特征在于，

所述基础数据管理模块包括堆位基础信息管理模块、泊位基础信息管理模块、疏运方式管理模块、作业方式管理模块、货类管理模块和港口业务规则管理模块；

所述业务数据管理模块包括大船预确报管理模块、舱单管理模块和库场理货单管理模块；

所述堆位匹配度智能评价模块包括近期疏运量预测模块和堆位匹配度智能评价模块；

所述堆场智能调度管理模块包括堆场智能分配计划模块。