CN111598499A - 订单分配策略的确定方法、装置及电子设备 - Google Patents
订单分配策略的确定方法、装置及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111598499A CN111598499A CN202010271638.4A CN202010271638A CN111598499A CN 111598499 A CN111598499 A CN 111598499A CN 202010271638 A CN202010271638 A CN 202010271638A CN 111598499 A CN111598499 A CN 111598499A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bin
- order
- distribution
- bins
- strategy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
- G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Abstract
本发明提供了一种订单分配策略的确定方法、装置及电子设备,涉及数据处理的技术领域,该方法包括:获取当前已存货品的料箱的料箱信息;根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱的距离得分;基于订单需求、距离得分和货品信息确定料箱集合,其中,料箱集合中包括的多个料箱为满足订单需求所需的最少的料箱;基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,本发明提供的订单分配策略的确定方法、装置及电子设备,在确定订单分配策略时,充分考虑了影响料箱移动距离的因素,从而优化订单的分配策略,提高了订单的生产效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理的技术领域,尤其是涉及一种订单分配策略的确定方法、装置及电子设备。
背景技术
在现代自动化堆叠式立体存储仓库(picking spider,ps)系统中,仓库管理系统(warehouse management system,wms)通常依照一定的算法决定订单与站点的匹配结果,并据此进行订单生产,由拣货机械臂将存储货品的料箱搬运至站点,再由工人在站点进行拣货,因此,订单与站点的匹配算法直接决定了生产效率。
目前,市场系统中通常采用随机或者就近的方式进行订单与站点的匹配。但是,这些方法仅考虑一些局部因素,难以进行全面有效地对订单与站点进行匹配,导致订单的生产效率较低。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种订单分配策略的确定方法、装置及电子设备,以缓解上述技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种订单分配策略的确定方法,该方法应用于服务器,服务器存储有各个站点的站点位置,该方法包括:获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,料箱信息包括料箱位置和货品信息;根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分;基于待分配的订单的订单需求、距离得分和货品信息确定料箱集合,其中,料箱集合中包括的多个料箱为满足订单需求所需的最少的料箱;基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,方案评价指标用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案的步骤包括:通过随机分配方式,将待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略;对于每个可行的订单分配策略均执行以下料箱分配优化操作:根据每个站点所分配的订单中的订单需求确定每个站点所需货品;基于每个站点所需的每种物品,按料箱的距离得分确定料箱基准分配策略;其中,料箱基准分配策略包括满足每个站点所需货品条件下每个站点与料箱的对应关系;对于每个料箱基准分配策略,均执行下述策略优化操作:从包含同种物品的料箱集合中随机选择第一料箱和第二料箱,对调第一料箱和第二料箱对应的站点,得到料箱中间分配策略;比较料箱基准分配策略对应的料箱移动总距离是否大于料箱中间分配策略对应的料箱移动总距离,若是,以料箱中间分类策略替换基准分配策略,继续策略优化操作;若否,继续策略优化操作;当策略优化操作的执行次数或基准分配策略稳定时,将最近确定的料箱基准分配策略作为可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略,并结束料箱分配优化操作;根据各个可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述根据各个可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案的步骤包括:通过随机调换可行的订单分配策略中的订单对应的站点,得到中间订单分配策略,继续执行料箱分配优化操作,得到中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略;直至随机调换订单对应的站点的次数达到预设次数阈值,或者,每个料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和不变时,比较中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和;将距离总和最小的中间订单分配策略确定为最佳订单分配方案,并将该中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略确定最佳订单分配方案的最佳料箱分配方案。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述通过随机分配方式,将待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略的步骤包括:基于预设的站点处理物品的能力约束,将待分配的订单随机分配至各个站点,以得到多个可行的订单分配策略。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分的步骤包括:根据料箱位置提取与待分配的订单相关的每个料箱在所属堆塔的深度,以及,每个料箱到所有站点的平均距离;根据料箱在所属堆塔的深度和每个料箱到所有站点的平均距离计算距离得分;其中,距离得分的公式表示为:1/(h*α+Savg);其中,α是可调节的常数,h为料箱在所属堆塔的深度,Savg为料箱到所有站点的平均距离。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述基于待分配的订单的订单需求、距离得分和货品信息确定料箱集合的步骤包括:按照预设排列顺序和距离得分对多个料箱进行排列,得到料箱的排序序列,其中,预设排列顺序包括降序排列或者升序排列;按照距离得分由高到低的顺序在料箱的排序序列中选择能够满足待分配的订单的订单需求的料箱,并将选择出的料箱确定为料箱初始集合中的料箱;根据距离得分、货品信息,按照待分配的订单的订单需求对料箱初始集合中的料箱进行优化,以得到料箱集合。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述根据距离得分、货品信息,按照待分配的订单的订单需求对料箱初始集合中的料箱进行优化,以得到料箱集合的步骤包括:从料箱初始集合中随机选取第三料箱,以及,从与待分配的订单相关的料箱中,除料箱初始集合以外的其他料箱中选取第四料箱;如果将料箱初始集合中的第三料箱交换为第四料箱之后,交换后的料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和高于交换之前料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和,则将第三料箱交换为第四料箱;重复执行上述步骤,直至满足目标条件,其中,目标条件包括以下至少一种第一目标条件:对第三料箱进行交换的交换次数达到预设次数、在连续预设交换次数中料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和未发生变化;对满足目标条件的料箱初始集合,如果随机删除其中一个料箱时,料箱初始集合中料箱已存货品仍然满足待分配的订单的订单需求,则删除随机选取的料箱,直至得到满足待分配的订单的订单需求所需的数量最少的料箱;将剩余的料箱组成的集合确定为料箱集合。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述目标条件还包括第二目标条件:将第三料箱交换为第四料箱的交换概率小于预设概率,其中,交换概率为基于料箱的交换次数的概率。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述交换概率的计算公式为:exp(-step*b),其中,b为预设权重,step为料箱的交换次数。
进一步地,在一种较佳的实施方式中,上述在目标条件中,第二目标条件的优先级高于第一目标条件的优先级。
第二方面,实施例提供一种订单分配策略的确定装置,该装置应用于服务器,服务器存储有各个站点的站点位置,该装置包括:获取模块,用于获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,料箱信息包括料箱位置和货品信息;计算模块,用于根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分;确定模块,用于基于待分配的订单的订单需求、距离得分和货品信息确定料箱集合,其中,料箱集合中包括的多个料箱为满足订单需求所需的最少的料箱;分配模块,用于基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,方案评价指标用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
第三方面,实施例提供一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述方法的步骤。
本发明实施例带来了以下有益效果:
本发明实施例提供的订单分配策略的确定方法、装置及电子设备,能够根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分,然后基于待分配的订单的订单需求、距离得分,以及货品信息确定满足订单需求所需的最少的料箱的料箱集合,进而基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,由于方案评价指标是用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小的指标,因此,在确定订单分配策略时,充分考虑了影响料箱移动距离的因素,从而优化订单的分配策略,提高了订单的生产效率。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图;
图2为本发明实施例提供的一种订单分配策略的确定方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的另一种订单分配策略的确定方法的流程图;
图4为本发明实施例提供的一种订单分配策略的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
目前,随着网络技术的不断发展,现代化的自动堆叠式立体仓储系统越来越广泛地被应用于货品存储,这种自动堆叠式立体仓储系统是一种高密度存储方式,仓库一般分为多层,每一层都有数条轨道,轨道上有相应的搬运机器人,负责搬运下面的料箱,搬运机器人下方是储物料箱,料箱中用于存储货品,多个料箱堆成一摞叫做一个堆塔,站点是一种特殊的堆塔,上面只能放置一个料箱,由人工将站点料箱中所需要的商品进行捡出,搬运机器人会自行将站点料箱搬回存储区,多个堆塔以及多个站点组成一个轨道系统,实现货品的拣选。
目前,对于待分配的订单,通常采用随机或者就近的方式匹配至站点进行拣货,难以对订单和站点进行有效的匹配,导致订单的生产效率较低。
基于此,本发明实施例提供的一种订单分配策略的确定方法、装置及电子设备,可以有效缓解上述技术问题。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种订单分配策略的确定方法进行详细介绍。
在一种可能的实施方式中,图1示出了一种用来描述本发明实施例的电子设备100,该电子设备可以用于运行本发明各实施例的订单分配策略的确定方法。
如图1所示,电子设备100包括一个或多个处理器102、一个或多个存储器104、输入装置106、输出装置108以及数据采集装置110,这些组件通过总线系统112和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意,图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的,而非限制性的,根据需要,所述电子设备也可以具有其他组件和结构。
所述处理器102可以采用数字信号处理器(DSP,Digital Signal Processing)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)、可编程逻辑阵列(PLA,Programmable Logic Array)和ASIC(Application Specific Integrated Circuit)中的至少一种硬件形式来实现,所述处理器102可以是中央处理单元(CPU,Central ProcessingUnit)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元,并且可以控制所述电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。
所述存储器104可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器102可以运行所述程序指令,以实现下文所述的本发明实施例中(由处理器实现)的客户端功能以及/或者其它期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据,例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。
所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置,并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。
所述输出装置108可以向外部(例如,用户)输出各种信息(例如,图像或声音),并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。
所述数据采集装置110用于进行获取各个站点的站点位置,以及当前已存货品的料箱的料箱信息等等,其中,数据采集装置所采集的数据经过订单分配策略的确定方法得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案。
具体地,图2示出了一种订单分配策略的确定方法的流程图,该方法应用于服务器,且,该服务器中存储有各个站点的站点位置,如图2所示,该方法包括以下步骤:
步骤S202,获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,料箱信息包括料箱位置和货品信息;
具体实现时,上述料箱是存放在自动堆叠式立体仓储系统的料箱,考虑到料箱的容量,以及实际生产的限制,通常,一个料箱内仅有一种物品,且,在进行订单分配时,对于自动堆叠式立体仓储系统的站点的位置信息,以及,每个料箱的货品信息,和该料箱到达每个站点的距离等,都是预先存储在服务器中的,以便于在执行本发明实施例提供的订单分配策略的确定方法时,能够充分考虑实际生产过程中关键的料箱的距离以及数量因素,减少需要的料箱数量及料箱的总移动距离,从而提升订单的生产效率。
步骤S204,根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分;
其中,该距离得分是用于表征每个料箱到各个站点的平均距离的参数,通常,料箱与各个站点的平均距离越近,该距离得分就越高。
进一步,本发明实施例中所述的料箱,通常是与待分配的订单相关的料箱,具体地,与待分配的订单相关的料箱中存储的货品,是待分配的订单中所需的货品。
步骤S206,基于待分配的订单的订单需求、距离得分和货品信息确定料箱集合,其中,料箱集合中包括的多个料箱为满足订单需求所需的最少的料箱;
步骤S208,基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,方案评价指标用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
其中,上述步骤S206的过程中确定料箱集合时,主要是从站点的繁忙度考虑的。在订单生产过程中,通常,每个站点只能放置一个料箱,然后由工作人员按照订单的需求从料箱中将所需的货品捡出,如果,被运送至站点的料箱较多,则会大大增加站点的繁忙度,而上述步骤S206中,从订单需求、距离得分和货品信息角度出发确定出满足订单需求所需的最少的料箱,可以有效降低站点的繁忙度。而上述步骤S208则从料箱的移动距离角度来确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,则是在降低站点的繁忙度的基础上,进一步减少料箱的移动距离,从而优化订单的产效。
因此,本发明实施例提供的订单分配策略的确定方法,能够根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分,然后基于待分配的订单的订单需求、距离得分,以及货品信息确定满足订单需求所需的最少的料箱的料箱集合,进而基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,由于方案评价指标是用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小的指标,因此,在确定订单分配策略时,充分考虑了影响料箱移动距离的因素,从而优化订单的分配策略,提高了订单的生产效率。
具体实现时,上述待分配的订单通常是多个订单,例如,可以是一定时间段内分配至该自动堆叠式立体仓储系统的订单,也可以是该自动堆叠式立体仓储系统受到的订单满足一定数量时的订单,因此,服务器可以按照时间间隔去获取待分配的订单,也可以按照数量为基准去获取待分配的订单,具体可以根据实际使用情况进行设置,本发明实施例对此不进行限制。
进一步,为了得到上述步骤S208中可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,通常,是先采用随机分配订单的方式,将多个待分配的订单分配至各个站点来获得可行的料箱的分配方案,然后根据预设的方案评价指标重复获取,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案。
因此,上述步骤S208还包括以下过程:
(1)通过随机分配方式,将待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略;对于每个可行的订单分配策略均执行以下料箱分配优化操作:
(a)根据每个站点所分配的订单中的订单需求确定每个站点所需货品;基于每个站点所需的每种物品,按料箱的距离得分确定料箱基准分配策略;
其中,料箱基准分配策略包括满足每个站点所需货品条件下每个站点与料箱的对应关系;
具体实现时,将待分配的订单随机分配至各个站点之后,每个站点所需的货品即为安排至此站点的所有订单所需物货品之和。为了得到料箱基准分配策略,对每个站点所需的每种货品,通常均按料箱的距离得分从高到低安排料箱访问对应站点,同时锁定料箱的库存,具体地,可以将料箱由距离得分由高分到低分进行排序,先分配高分料箱访问站点,再分配低分料箱访问站点,对每个料箱内的可用库存,查看哪些站点需要这些库存,按然后再按照料箱的距离得分由近到远将货品分配给对应的站点。
(b)对于每个料箱基准分配策略,均执行下述策略优化操作:从包含同种物品的料箱集合中随机选择第一料箱和第二料箱,对调第一料箱和第二料箱对应的站点,得到料箱中间分配策略;比较料箱基准分配策略对应的料箱移动总距离是否大于料箱中间分配策略对应的料箱移动总距离,若是,以料箱中间分类策略替换所述基准分配策略,继续策略优化操作;若否,继续策略优化操作;
(c)当策略优化操作的执行次数或基准分配策略稳定时,将最近确定的料箱基准分配策略作为可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略,并结束料箱分配优化操作;
上述根据订单需求及料箱移动总距离,动态选择每个站点生产所需的料箱的过程,可以使得所有料箱的总移动距离最小。
(2)根据各个可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案。
其中,上述(1)中,在随机分配订单时,是基于预设的站点处理物品的能力约束进行的,即,充分考虑了该站点可处理的订单需求,以及自动堆叠式立体仓储系统中,料箱与该站点的相对位置,以及,料箱的库存等,将待分配的订单随机分配至各个站点,以得到多个可行的订单分配策略。
进一步,考虑到上述可行的订单分配策略是采取随机分配的方式进行的,因此,为了避免随机分配带来的不确定性,在确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案时,还包括对订单的分配情况进行调整,具体地,订单的调整步骤包括以下过程:
(1)通过随机调换可行的订单分配策略中的订单对应的站点,得到中间订单分配策略,继续执行料箱分配优化操作,得到中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略;
(2)直至随机调换订单对应的站点的次数达到预设次数阈值,或者,每个料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和不变时,比较中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和;
(3)将距离总和最小的中间订单分配策略确定为最佳订单分配方案,并将该中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略确定最佳订单分配方案的最佳料箱分配方案。
上述对订单分配方案和料箱分配方案的优化过程,充分考虑了站点繁忙度、料箱的移动距离、和满足订单需求时所需料箱的数量,从而对订单分配策略进行优化,能够有效提高站点的工作效率,以优化订单的产效。
进一步,上述订单分配方案和料箱分配方案的优化过程是基于料箱集合实现的,即,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案的过程,是基于满足订单需求所需的最少的料箱进行的。因此,对于上述料箱集合的确定过程,对于实现本发明实施例提供的订单分配策略的确定方法也是相对较重要的过程。
为了得到上述料箱集合,通常会先计算上述距离得分,然后才能基于待分配的订单的订单需求、距离得分和货品信息来确定相应的料箱集合。具体地,在图2的基础上,图3提供了另一种订单分配策略的确定方法的流程图,以对料箱集合的确定过程进行说明,如图3所示,包括以下步骤:
步骤S302,获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,料箱信息包括料箱位置和货品信息;
步骤S304,根据料箱位置提取与待分配的订单相关的每个料箱在所属堆塔的深度,以及,每个料箱到所有站点的平均距离;根据料箱在所属堆塔的深度和每个料箱到所有站点的平均距离计算距离得分;
其中,该步骤S304是计算每个料箱到各个站点的距离得分的步骤,具体地,本发明实施例中,距离得分的公式表示为:1/(h*α+Savg);其中,α是可调节的常数,h为料箱在所属堆塔的深度,Savg为每个料箱到所有站点的平均距离。
具体地,料箱在所属堆塔的深度通常指:基于料箱所在的堆塔,从高往低数是该堆塔的第几个料箱。比如,最高的料箱的深度是1,次高的料箱深度是2,以此类推。而对于每个料箱到每个站点的平均距离,以10个站点为例,计算每个料箱分别到该10站点中的每一个站点的距离,然后再将这些距离除以料箱的数量取平均值,即可得到每个料箱到所有站点的平均距离。
通过上述计算公式得到每个料箱的距离得分之后,即可通下述步骤S306~步骤S310来确定料箱集合。
步骤S306,按照预设排列顺序和距离得分对多个料箱进行排列,得到料箱的排序序列;
其中,该步骤中,预设排列顺序包括降序排列或者升序排列;例如,将多个料箱按照距离得分的升序顺序进行排列,或者按照距离得分的降序顺序进行排列等等,具体的排列顺序可以根据实际使用情况进行设置,本发明实施例对此不进行限制。
步骤S308,按照距离得分由高到低的顺序在料箱的排序序列中选择能够满足待分配的订单的订单需求的料箱,并将选择出的料箱确定为料箱初始集合中的料箱;
具体地,该料箱初始集合的确定过程,可以按照贪心算法的过程实现,按照距离得分由高到低的顺序在料箱的排序序列中贪心选取料箱加入集合,直至这些料箱满足待分配的订单的订单需求。
在实际使用时,由于贪心算法中仅仅以距离得分为依据选取料箱,因此,在选取的距离得分较高的料箱中,还会出现料箱中存储的货品并不是订单需求中所需的货品,例如,假设距离得分最高的料箱为存放牛奶的料箱,但是订单需求中并没有牛奶,而按照步骤S308的过程,会将该距离得分最高的料箱加入到料箱初始集合中,直至选择的料箱能够满足牛奶的订单需求,为了避免将订单不要的料箱送至站点,本发明实施例中还包括对料箱初始集合进行优化的过程。具体地优化果如下述步骤S310所述。
步骤S310,根据距离得分、货品信息,按照待分配的订单的订单需求对料箱初始集合中的料箱进行优化,以得到料箱集合;
在实际使用时,该步骤的优化过程,实际是从料箱初始集合中去除多余的料箱的过程,以得到满足订单需求所需的最少的料箱,进而构成料箱集合。
具体地,上述在不S310的优化过程包括以下步骤:
(1)从料箱初始集合中随机选取第三料箱,以及,从与待分配的订单相关的料箱中,除料箱初始集合以外的其他料箱中选取第四料箱;
(2)如果将料箱初始集合中的第三料箱交换为第四料箱之后,交换后的料箱初始集合中料箱的距离得分的总和高于交换之前料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和,则将第三料箱交换为第四料箱;
重复执行上述步骤,直至满足目标条件,其中,该目标条件包括以下至少一种第一目标条件:对第三料箱进行交换的交换次数达到预设次数、在连续预设交换次数中料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和未发生变化;
(3)对满足目标条件的料箱初始集合,如果随机删除其中一个料箱时,料箱初始集合中料箱已存货品仍然满足待分配的订单的订单需求,则删除随机选取的料箱,直至得到满足待分配的订单的订单需求所需的数量最少的料箱;
(4)将剩余的料箱组成的集合确定为料箱集合。
具体地,上述步骤(2)的过程,实际上是爬山算法的优化过程,以便于得到距离得分的总和最高的料箱初始集合,即,距离所有站点最近的所有料箱的集合。
而上述第一目标条件,则是爬山算法的终止条件,在实际使用时,除该第一目标条件之外,上述爬山算法的终止条件还包括:还包括第二目标条件:将第三料箱交换为第四料箱的交换概率小于预设概率,其中,交换概率为基于料箱的交换次数的概率。
具体地,该交换概率的计算公式为:exp(-step*b),其中,b为预设权重,step为料箱的交换次数。其中,b的取值通常可以根据实际需求进行设定,本发明实施例不对其进行具体限制。
其中,在上述目标条件中,第二目标条件的优先级通常要高于第一目标条件的优先级。例如,在对第三料箱进行交换的交换次数未达到预设次数时,如果交换概率小于预设概率此时,也会终止上述爬山算法,避免整个算法的工作量较大。
步骤S312,基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,方案评价指标用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
其中,该步骤S312的过程可以参考上述图2所示实施例对应的过程,在此不再赘述。
综上,本发明实施例提供的订单分配策略的确定方法,能够根据料箱位置计算每个料箱到各个站点的距离得分,然后基于待分配的订单的订单需求、距离得分,以及货品信息确定满足订单需求所需的最少的料箱的料箱集合,进而基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,由于方案评价指标是用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小的指标,因此,在确定订单分配策略时,充分考虑了影响料箱移动距离的因素,从而优化订单的分配策略,提高了订单的生产效率。
进一步,对应于上述订单分配策略的确定方法,本发明实施例还提供了一种订单分配策略的确定装置,该装置应用于服务器,服务器存储有各个站点的站点位置,具体地,如图4所示的一种订单分配策略的确定装置的结构示意图,该装置包括:
获取模块40,用于获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,料箱信息包括料箱位置和货品信息;
计算模块42,用于根据料箱位置计算与待分配的订单相关的每个料箱到各个站点的距离得分;
确定模块44,用于基于待分配的订单的订单需求、距离得分和货品信息确定料箱集合,其中,料箱集合中包括的多个料箱为满足订单需求所需的最少的料箱;
分配模块46,用于基于料箱集合中的料箱和订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,方案评价指标用于表征满足各个订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
可选地,上述基分配模块46还用于:通过随机分配方式,将待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略;对于每个可行的订单分配策略均执行以下料箱分配优化操作:
根据每个站点所分配的订单中的订单需求确定每个站点所需货品;基于每个站点所需的每种物品,按料箱的距离得分确定料箱基准分配策略;其中,料箱基准分配策略包括满足每个站点所需货品条件下每个站点与料箱的对应关系;
对于每个料箱基准分配策略,均执行下述策略优化操作:从包含同种物品的料箱集合中随机选择第一料箱和第二料箱,对调第一料箱和第二料箱对应的站点,得到料箱中间分配策略;比较料箱基准分配策略对应的料箱移动总距离是否大于料箱中间分配策略对应的料箱移动总距离,若是,以料箱中间分类策略替换基准分配策略,继续策略优化操作;若否,继续策略优化操作;
当策略优化操作的执行次数或基准分配策略稳定时,将最近确定的料箱基准分配策略作为可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略,并结束料箱分配优化操作;
根据各个可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案。
进一步,上述基分配模块46还用于:通过随机调换可行的订单分配策略中的订单对应的站点,得到中间订单分配策略,继续执行料箱分配优化操作,得到中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略;直至随机调换订单对应的站点的次数达到预设次数阈值,或者,每个料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和不变时,比较中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和;将距离总和最小的中间订单分配策略确定为最佳订单分配方案,并将该中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略确定最佳订单分配方案的最佳料箱分配方案。
其中,上述通过随机分配方式,将待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略的步骤包括:
基于预设的站点处理物品的能力约束,将待分配的订单随机分配至各个站点,以得到多个可行的订单分配策略。
可选地,上述计算模块42用于:根据料箱位置提取与待分配的订单相关的每个料箱在所属堆塔的深度,以及,每个料箱到所有站点的平均距离;根据料箱在所属堆塔的深度和每个料箱到所有站点的平均距离计算距离得分;
其中,距离得分的公式表示为:1/(h*α+Savg);
其中,α是可调节的常数,h为料箱在所属堆塔的深度,Savg为每个料箱到所有站点的平均距离。
可选地,上述,确定模块44用于:按照预设排列顺序和距离得分对多个料箱进行排列,得到料箱的排序序列,其中,预设排列顺序包括降序排列或者升序排列;按照距离得分由高到低的顺序在料箱的排序序列中选择能够满足待分配的订单的订单需求的料箱,并将选择出的料箱确定为料箱初始集合中的料箱;根据距离得分、货品信息,按照待分配的订单的订单需求对料箱初始集合中的料箱进行优化,以得到料箱集合。
进一步,上述确定模块44还用于:
从料箱初始集合中随机选取第三料箱,以及,从与待分配的订单相关的料箱中,除料箱初始集合以外的其他料箱中选取第四料箱;
如果将料箱初始集合中的第三料箱交换为第四料箱之后,交换后的料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和高于交换之前料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和,则将第三料箱交换为第四料箱;
重复执行上述步骤,直至满足目标条件,其中,目标条件包括以下至少一种第一目标条件:对第三料箱进行交换的交换次数达到预设次数、在连续预设交换次数中料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和未发生变化;
对满足目标条件的料箱初始集合,如果随机删除其中一个料箱时,料箱初始集合中料箱已存货品仍然满足待分配的订单的订单需求,则删除随机选取的料箱,直至得到满足待分配的订单的订单需求所需的数量最少的料箱;
将剩余的料箱组成的集合确定为料箱集合。
进一步,上述目标条件还包括第二目标条件:将第三料箱交换为第四料箱的交换概率小于预设概率,其中,交换概率为基于料箱的交换次数的概率。
其中,交换概率的计算公式为:exp(-step*b),其中,b为预设权重,step为料箱的交换次数。
可选地,在目标条件中,第二目标条件的优先级高于第一目标条件的优先级。
本发明实施例提供的订单分配策略的确定装置,与上述实施例提供的订单分配策略的确定方法具有相同的技术特征,所以也能解决相同的技术问题,达到相同的技术效果。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述图2或图3所示方法的步骤。
本发明实施例所提供的订单分配策略的确定方法、装置及电子设备的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
另外,在本发明实施例的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是:以上实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (13)
1.一种订单分配策略的确定方法,其特征在于,所述方法应用于服务器,所述服务器存储有各个站点的站点位置,所述方法包括:
获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,所述料箱信息包括料箱位置和货品信息;
根据所述料箱位置计算与待分配的订单相关的每个所述料箱到各个所述站点的距离得分;
基于所述待分配的订单的订单需求、所述距离得分和所述货品信息确定料箱集合,其中,所述料箱集合中包括的多个料箱为满足所述订单需求所需的最少的料箱;
基于所述料箱集合中的料箱和所述订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,所述方案评价指标用于表征满足各个所述订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述料箱集合中的料箱和所述订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案的步骤包括:
通过随机分配方式,将待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略;对于每个可行的订单分配策略均执行以下料箱分配优化操作:
根据每个站点所分配的订单中的订单需求确定每个所述站点所需货品;基于每个所述站点所需的每种物品,按料箱的距离得分确定料箱基准分配策略;其中,所述料箱基准分配策略包括满足每个所述站点所需货品条件下每个站点与料箱的对应关系;
对于每个所述料箱基准分配策略,均执行下述策略优化操作:从包含同种物品的料箱集合中随机选择第一料箱和第二料箱,对调第一料箱和第二料箱对应的站点,得到料箱中间分配策略;比较所述料箱基准分配策略对应的料箱移动总距离是否大于所述料箱中间分配策略对应的料箱移动总距离,若是,以所述料箱中间分类策略替换所述基准分配策略,继续所述策略优化操作;若否,继续所述策略优化操作;
当所述策略优化操作的执行次数或所述基准分配策略稳定时,将最近确定的料箱基准分配策略作为所述可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略,并结束所述料箱分配优化操作;
根据各个所述可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据各个所述可行的订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和,确定最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案的步骤包括:
通过随机调换所述可行的订单分配策略中的订单对应的站点,得到中间订单分配策略,继续执行所述料箱分配优化操作,得到所述中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略;
直至随机调换所述订单对应的站点的次数达到预设次数阈值,或者,每个料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和不变时,比较中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略中各个料箱移动的距离总和;
将距离总和最小的中间订单分配策略确定为最佳订单分配方案,并将该中间订单分配策略对应的料箱最优分配策略确定最佳订单分配方案的最佳料箱分配方案。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过随机分配方式,将所述待分配的订单分配至各个站点,得到多个可行的订单分配策略的步骤包括:
基于预设的站点处理物品的能力约束,将所述待分配的订单随机分配至各个站点,以得到多个可行的订单分配策略。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述料箱位置计算与待分配的订单相关的每个所述料箱到各个所述站点的距离得分的步骤包括:
根据所述料箱位置提取与所述待分配的订单相关的每个所述料箱在所属堆塔的深度,以及,每个所述料箱到所有站点的平均距离;
根据所述料箱在所属堆塔的深度和每个所述料箱到所有站点的平均距离计算距离得分;
其中,所述距离得分的公式表示为:1/(h*α+Savg);
其中,α是可调节的常数,h为料箱在所属堆塔的深度,Savg为料箱到所有站点的平均距离。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述待分配的订单的订单需求、所述距离得分和所述货品信息确定料箱集合的步骤包括:
按照预设排列顺序和所述距离得分对多个所述料箱进行排列,得到所述料箱的排序序列,其中,所述预设排列顺序包括降序排列或者升序排列;
按照所述距离得分由高到低的顺序在所述料箱的排序序列中选择能够满足所述待分配的订单的订单需求的料箱,并将选择出的所述料箱确定为料箱初始集合中的料箱;
根据所述距离得分、所述货品信息,按照所述待分配的订单的订单需求对所述料箱初始集合中的料箱进行优化,以得到所述料箱集合。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述距离得分、所述货品信息,按照所述待分配的订单的订单需求对所述料箱初始集合中的料箱进行优化,以得到所述料箱集合的步骤包括:
从所述料箱初始集合中随机选取第三料箱,以及,从与待分配的订单相关的料箱中,除料箱初始集合以外的其他料箱中选取第四料箱;
如果将所述料箱初始集合中的所述第三料箱交换为所述第四料箱之后,交换后的料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和高于交换之前所述料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和,则将所述第三料箱交换为所述第四料箱;
重复执行上述步骤,直至满足目标条件,其中,所述目标条件包括以下至少一种第一目标条件:对所述第三料箱进行交换的交换次数达到预设次数、在连续预设交换次数中所述料箱初始集合中所有料箱的距离得分的总和未发生变化;
对满足所述目标条件的料箱初始集合,如果随机删除其中一个所述料箱时,所述料箱初始集合中所述料箱已存货品仍然满足所述待分配的订单的订单需求,则删除随机选取的所述料箱,直至得到满足所述待分配的订单的订单需求所需的数量最少的料箱;
将剩余的所述料箱组成的集合确定为料箱集合。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述目标条件还包括第二目标条件:将所述第三料箱交换为所述第四料箱的交换概率小于预设概率,其中,所述交换概率为基于所述料箱的交换次数的概率。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述交换概率的计算公式为:exp(-step*b),其中,b为预设权重,step为所述料箱的交换次数。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,在所述目标条件中,所述第二目标条件的优先级高于所述第一目标条件的优先级。
11.一种订单分配策略的确定装置,其特征在于,所述装置应用于服务器,所述服务器存储有各个站点的站点位置,所述装置包括:
获取模块,用于获取当前已存货品的料箱的料箱信息;其中,所述料箱信息包括料箱位置和货品信息;
计算模块,用于根据所述料箱位置计算与待分配的订单相关的每个所述料箱到各个所述站点的距离得分;
确定模块,用于基于所述待分配的订单的订单需求、所述距离得分和所述货品信息确定料箱集合,其中,所述料箱集合中包括的多个料箱为满足所述订单需求所需的最少的料箱;
分配模块,用于基于所述料箱集合中的料箱和所述订单的订单需求,根据预设的方案评价指标重复获取可行的订单分配方案和可行的料箱分配方案,直至得到最佳订单分配方案和最佳料箱分配方案,其中,所述方案评价指标用于表征满足各个所述订单的订单需求基础上,各个料箱移动的距离总和最小。
12.一种电子设备,包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1-10任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010271638.4A CN111598499B (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 订单分配策略的确定方法、装置及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010271638.4A CN111598499B (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 订单分配策略的确定方法、装置及电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111598499A true CN111598499A (zh) | 2020-08-28 |
CN111598499B CN111598499B (zh) | 2023-08-29 |
Family
ID=72190620
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010271638.4A Active CN111598499B (zh) | 2020-04-08 | 2020-04-08 | 订单分配策略的确定方法、装置及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111598499B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112801757A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-14 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 待发货封装物品的信息处理方法、装置和电子设备 |
CN113682705A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-23 | 深圳市库宝软件有限公司 | 库存分配方法、装置、服务器和存储介质 |
CN113689167A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-23 | 深圳市库宝软件有限公司 | 料箱分配方法、装置、服务器、存储介质和仓储系统 |
WO2022242377A1 (zh) * | 2021-05-21 | 2022-11-24 | 深圳市库宝软件有限公司 | 派单方法、装置、电子设备和存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170178070A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Sap Se | Data analysis for dispatch scheduling optimization in the presence of time constraints |
CN107108123A (zh) * | 2015-01-23 | 2017-08-29 | 株式会社日立物流 | 出货单分配装置 |
WO2018196525A1 (zh) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 货物搬运方法和装置 |
CN110866723A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-03-06 | 北京旷视机器人技术有限公司 | 立体仓储系统中订单到站点的分配方法、装置及系统 |
-
2020
- 2020-04-08 CN CN202010271638.4A patent/CN111598499B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107108123A (zh) * | 2015-01-23 | 2017-08-29 | 株式会社日立物流 | 出货单分配装置 |
US20170178070A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Sap Se | Data analysis for dispatch scheduling optimization in the presence of time constraints |
WO2018196525A1 (zh) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 货物搬运方法和装置 |
CN110866723A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-03-06 | 北京旷视机器人技术有限公司 | 立体仓储系统中订单到站点的分配方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Q.N. VUONG等: "Distances between models of generalized order statistics", 《JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS》, pages 24 - 36 * |
李建斌等: "面向最小化拆单率的基于订单分配顺序的库存优化研究", 《工业工程与管理》, no. 06, pages 82 - 88 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112801757A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-05-14 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 待发货封装物品的信息处理方法、装置和电子设备 |
WO2022242377A1 (zh) * | 2021-05-21 | 2022-11-24 | 深圳市库宝软件有限公司 | 派单方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113682705A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-23 | 深圳市库宝软件有限公司 | 库存分配方法、装置、服务器和存储介质 |
CN113689167A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-23 | 深圳市库宝软件有限公司 | 料箱分配方法、装置、服务器、存储介质和仓储系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111598499B (zh) | 2023-08-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111598499B (zh) | 订单分配策略的确定方法、装置及电子设备 | |
CN105354641B (zh) | 拣货路径优化方法及拣货路径优化装置 | |
CN108550007B (zh) | 一种制药企业自动化立体仓库的货位优化方法及系统 | |
CN113200275B (zh) | 货箱整理方法、装置、设备、仓储系统及存储介质 | |
CN107480922A (zh) | 两端式同轨双车运行模式下货位分配调度模型建立方法 | |
US20140324491A1 (en) | Assigning parts to storage locations in a warehouse | |
CN109886478A (zh) | 一种成品酒自动化立体仓库的货位优化方法 | |
CN114841642B (zh) | 基于鹰栖息优化的辅料入库货位分配方法 | |
CN110766194A (zh) | 订单处理方法及装置、仓储系统、计算机设备和存储介质 | |
TW202213207A (zh) | 訂單處理方法、裝置、設備、系統及存儲介質 | |
Vasili et al. | Automated storage and retrieval systems: a review on travel time models and control policies | |
CN115578039B (zh) | 一种仓库货位分配方法、电子设备及计算机存储介质 | |
US20230289705A1 (en) | Space allocation method, goods storage method and apparatus, robot, and warehousing system | |
WO2017076297A1 (zh) | 设备存放位置的查找方法及装置 | |
CN111369055B (zh) | 货品容器的位置确定方法、装置和电子设备 | |
CN112580852A (zh) | 一种面向电力物资的密集型自动化立体仓库货位优化方法 | |
CN110378644A (zh) | 一种港口危险品集装箱箱位分配模型及算法 | |
CN110619493B (zh) | Agv布局方法和系统、电子设备及存储介质 | |
CN114118629A (zh) | 车间布局的优化管理方法、装置、计算机介质和电子设备 | |
CN113650997B (zh) | 一种物品出库定位方法和装置 | |
CN101686636B (zh) | 元件贴装装置、元件贴装设定计算装置、程序及方法 | |
CN113191432A (zh) | 基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法、设备及介质 | |
CN115190441A (zh) | 一种短信分发方法及装置、电子设备、存储介质 | |
CN113450037A (zh) | 仓库的补货方法、装置及系统 | |
Miguel et al. | Order batching and order picking with 3D positioning of the articles: solution through a hybrid evolutionary algorithm |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |