CN111768065A - 一种分配拣货任务的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种分配拣货任务的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：将各个拣货任务与各个拣货任务对应的拣货车绑定；获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本；基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员。该实施方式综合考虑所有拣货员和拣货车的运行情况来推荐拣货任务，提高了拣货效率，减少了拣货人员的工作负担，能够达到全局最优的效果。

Description

一种分配拣货任务的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种分配拣货任务的方法和装置。
背景技术
目前，仓储系统多采用人协作的仓储模式，即人与自动导引车(AGV)共同完成仓内作业，具体地，AGV自主行驶到拣货点，由附近的拣货人员完成拣货操作后，AGV再去往下一拣货点，如此循环，直到其本次拣货任务全部完成，最后去往投线口进行投线等操作。
现有的拣货任务分配方式多是基于贪婪的策略，即对于已经就位等待拣选的AGV按照距离推荐给空闲的拣货人员。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
现有的拣货任务分配方式未考虑到即将到达的AGV和即将拣货完成的拣货员，无法达到全局最优。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种分配拣货任务的方法和装置，能够综合考虑所有拣货员和拣货车的运行情况来推荐拣货任务，提高拣货效率，减少拣货人员的工作负担，达到全局最优的效果。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种分配拣货任务的方法。
本发明实施例的一种分配拣货任务的方法包括：
将各个拣货任务与各个所述拣货任务对应的拣货车绑定；
获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；
根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本；
基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员。
可选地，获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态，包括：
获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态；以及
定时获取各个拣货员上报的拣货位置和任务状态；
当预设采集时间内未收到所述拣货位置和所述任务状态时，将对应的拣货员标记为异常。
可选地，所述任务状态包括空闲、去拣货点和正在拣货；所述行驶状态包括就位和前往拣货点；以及
根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本，包括：
利用第一成本公式对所述行驶位置和所述行驶状态进行计算，得到每个所述拣货车到达与其绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货车成本；
利用第二成本公式对所述拣货位置和所述任务状态进行计算，得到每个所述拣货员到达各个所述拣货车绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货员成本；
从每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的拣货车成本和拣货员成本中选择最大值，作为每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本。
可选地，所述第一成本公式描述为拣货车移动至拣货任务对应的拣货点的移动时间；
所述第二成本公式描述为拣货员到达拣货任务对应的拣货点的移动时间、拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间和拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
可选地，所述第一成本公式为
Figure BDA0002412838070000031
所述第二成本公式为：
Figure BDA0002412838070000032
其中，hj表示拣货车j到达与其绑定的拣货任务j对应的拣货点的时间成本，tj表示拣货车j移动至拣货任务j对应的拣货点的移动时间，cij′表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的时间成本，t(Si,Cj)表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的移动时间，ca表示拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间，cb表示拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
可选地，基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员，包括：
将各个所述拣货任务预分配给各个所述拣货员，得到预分配组合；其中，当所述拣货任务的数量大于或等于所述拣货员的数量时，至少向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务，当所述拣货任务的数量小于所述拣货员的数量时，至多向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务；
基于所述任务成本计算各个所述预分配组合的成本总和；
按所述成本总和最小的预分配组合向各个所述拣货员推荐所述拣货任务。
可选地，基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员，之后还包括：
在各个所述拣货员的任务列表中记录推荐的所述拣货任务；
将所述任务列表中最先推荐的所述拣货任务作为优先执行任务；或
获取每个所述任务列表中各个所述拣货任务的剩余时间，将剩余时间小于预设完成时间的所述拣货任务作为优先执行任务。
为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种分配拣货任务的装置。
本发明实施例的一种分配拣货任务的装置包括：
绑定模块，用于将各个拣货任务与各个所述拣货任务对应的拣货车绑定；
获取模块，用于获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；
计算模块，用于根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本；
推荐模块，用于基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员。
可选地，所述获取模块还用于：
获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态；以及
定时获取各个拣货员上报的拣货位置和任务状态；
当预设采集时间内未收到所述拣货位置和所述任务状态时，将对应的拣货员标记为异常。
可选地，所述任务状态包括空闲、去拣货点和正在拣货；所述行驶状态包括就位和前往拣货点；以及
所述计算模块还用于：
利用第一成本公式对所述行驶位置和所述行驶状态进行计算，得到每个所述拣货车到达与其绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货车成本；
利用第二成本公式对所述拣货位置和所述任务状态进行计算，得到每个所述拣货员到达各个所述拣货车绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货员成本；
从每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的拣货车成本和拣货员成本中选择最大值，作为每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本。
可选地，所述第一成本公式描述为拣货车移动至拣货任务对应的拣货点的移动时间；
所述第二成本公式描述为拣货员到达拣货任务对应的拣货点的移动时间、拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间和拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
可选地，所述第一成本公式为
Figure BDA0002412838070000051
所述第二成本公式为：
Figure BDA0002412838070000052
其中，hj表示拣货车j到达与其绑定的拣货任务j对应的拣货点的时间成本，tj表示拣货车j移动至拣货任务j对应的拣货点的移动时间，cij′表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的时间成本，t(Si,Cj)表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的移动时间，ca表示拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间，cb表示拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
可选地，所述推荐模块还用于：
将各个所述拣货任务预分配给各个所述拣货员，得到预分配组合；其中，当所述拣货任务的数量大于或等于所述拣货员的数量时，至少向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务，当所述拣货任务的数量小于所述拣货员的数量时，至多向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务；
基于所述任务成本计算各个所述预分配组合的成本总和；
按所述成本总和最小的预分配组合向各个所述拣货员推荐所述拣货任务。
可选地，还包括记录模块，用于：
在各个所述拣货员的任务列表中记录推荐的所述拣货任务；
将所述任务列表中最先推荐的所述拣货任务作为优先执行任务；或
获取每个所述任务列表中各个所述拣货任务的剩余时间，将剩余时间小于预设完成时间的所述拣货任务作为优先执行任务。
为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种分配拣货任务的电子设备。
本发明实施例的一种分配拣货任务的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种分配拣货任务的方法。
为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。
本发明实施例的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种分配拣货任务的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用将各个拣货任务与各个拣货车绑定；获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本；基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员的技术手段，所以克服了现有的拣货任务分配方式未考虑到即将到达的拣货车和即将拣货完成的拣货员，无法达到全局最优的技术问题，进而达到综合考虑所有拣货员和拣货车的运行情况来推荐拣货任务，提高拣货效率，减少拣货人员的工作负担，达到全局最优的技术效果。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的分配拣货任务的方法的主要步骤的示意图；
图2是根据本发明一个可参考实施例的分配拣货任务的方法的主要流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的分配拣货任务的装置的主要模块的示意图；
图4是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
现有的拣货任务分配方式大部分是基于贪婪的策略，对于已经就位等待拣选的AGV按照距离推荐给空闲的拣货人员，这种方式无法达到全局最优，未考虑到即将到达的AGV和即将拣货完成的拣货员，因此，会出现等待拣货的AGV被分配给距离很远的拣货人员A，但是实际上该AGV旁边有另一个拣货人员B即将完成任务，可以领取这一拣货任务。
图1是根据本发明实施例的分配拣货任务的方法的主要步骤的示意图。
如图1所示，本发明实施例的分配拣货任务的方法主要包括以下步骤：
步骤S101：将各个拣货任务与各个拣货任务对应的拣货车绑定。
拣货任务是依据订单要求或配送中心的送货计划，尽可能迅速、准确地将商品从其储位或其他区域拣取出来，并按一定的方式进行分类、集中、等待配装送货的作业流程。拣货车可以是AGV等搬运车。通常同一批次有多个拣货任务，本发明实施例的分配拣货任务的方法中，使拣货车与拣货任务相对应，即可以为每个拣货车分配一个或多个拣货任务，再将绑定有拣货任务的拣货车推荐给相应的拣货员。对于拣货任务向拣货车的分配，可以采用现有技术实现，本发明实施例不予赘述，作为一种优选的实施方式，可以将拣货任务与空闲的拣货车绑定。
步骤S102：获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态。
拣货员可以是仓库内的工作人员，也可以是用于拣货的机器人。通常拣货车和拣货员分别分布在仓库内不同的巷道节点，因此，在将拣货任务推荐给拣货员前，先获取所有绑定有拣货任务的拣货车的运行情况，即拣货车的行驶位置和行驶状态，该行驶状态包括就位(即等待拣选)和前往拣货点。同样地，获取所有拣货员的运行情况，即拣货员的拣货位置和任务状态，以便于在考虑拣货车和拣货员实际运行情况的情况下，向拣货员推荐拣货任务，该任务状态包括空闲、去拣货点和正在拣货，去拣货点表示拣货员已接收了拣货任务且刚开始执行，正在拣货表示当前拣货任务即将完成，此外如果拣货员在完成当前拣货任务后还有其它拣货任务，可以使其任务状态保持为去拣货点。
在本发明实施例中，步骤S102可以采用以下方式实现：获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态；以及定时获取各个拣货员上报的拣货位置和任务状态；当预设采集时间内未收到拣货位置和任务状态时，将对应的拣货员标记为异常。
由于仓库内的拣货车是通过控制系统等统一调度的，因此，拣货车的行驶位置和行驶状态，可以根据拣货车的控制数据或调度数据等得到，具体实现可以采用现有的技术方式，也可以采用其它现有技术获取拣货车的行驶位置和行驶状态，本发明实施例不予赘述。而拣货员的运行情况可以通过手持终端等设备定时上报拣货位置和任务状态等信息，如果某个拣货员在预设采集时间内一直没有上报拣货位置和任务状态等信息，则可以将该拣货员标记为异常，从而及时采取措施，例如不向其推荐拣货任务或调用替代拣货员等，其中，预设采集时间可以根据实际需要设置。
步骤S103：根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本。
拣货车和拣货员分别分布在仓库内不同的巷道节点，执行同一拣货任务的拣货车和拣货员在拣货点汇合所需的任务成本与运行情况相关，该任务成本可以利用时间或距离表达。通过任务成本可以衡量拣货员去执行某个拣货车上绑定的拣货任务所需的时间或距离。
在本发明实施例中，步骤S103可以采用以下方式实现：根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本，包括：利用第一成本公式对行驶位置和行驶状态进行计算，得到每个拣货车到达与其绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货车成本；利用第二成本公式对拣货位置和任务状态进行计算，得到每个拣货员到达各个拣货车绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货员成本；从每个拣货车与各个拣货员之间的拣货车成本和拣货员成本中选择最大值，作为每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本。
可选地，第一成本公式描述为拣货车移动至拣货任务对应的拣货点的移动时间；所述第二成本公式描述为拣货员到达拣货任务对应的拣货点的移动时间、拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间和拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
可选地，第一成本公式为
Figure BDA0002412838070000101
第二成本公式为：
Figure BDA0002412838070000102
其中，hj表示拣货车j到达与其绑定的拣货任务j对应的拣货点的时间成本，当拣货车j行驶状态为就位时，拣货车j已处于拣货点，此时hj＝0，当拣货车j的行驶状态为前往拣货点，拣货车j正在向拣货点移动，此时hj＝tj，tj表示拣货车j移动至绑定的拣货任务j对应的拣货点的移动时间；cij′表示拣货员i到达拣货车j绑定的拣货任务j对应的拣货点的时间成本，当拣货员i的任务状态为空闲时，表示拣货员i可以立即移动至拣货点，此时cij′＝t(Si,Cj)，当拣货员i的任务状态为去拣货点时，表示拣货员i正在执行其它拣货任务，需要完成其它拣货任务才能移动至拣货任务j的拣货点，此时cij′＝t(Si,Cj)+ca，当拣货员i的任务状态为正在拣货时，表示拣货员i即将完成其它拣货任务，在完成其它拣货任务后移动至拣货任务j的拣货点，此时cij′＝t(Si,Cj)+cb，t(Si,Cj)表示拣货员i到达拣货车j绑定的拣货任务j对应的拣货点的移动时间，ca表示拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间，cb表示拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
最终的任务成本可以用公式cij＝max(c′ij,hj)表示，即当拣货员i执行拣货任务j时，只有拣货员i和拣货车j都到达拣货点才能开始执行，所以要选择二者中所需时间的最大值作为拣货员i与拣货车j之间的任务成本。需要说明的是，ca和cb使用常数且ca大于cb，可以根据实际数据统计确定ca和cb，即预先确定拣货员完成已领取拣货任务所需要的时间。
步骤S104：基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员。
通过步骤S103计算出的任务成本可以作为推荐参考，参考任务成本将拣货任务逐一推荐给各个拣货员。
在本发明实施例中，步骤S104可以采用以下方式实现：将各个拣货任务预分配给各个拣货员，得到预分配组合；基于任务成本计算各个预分配组合的成本总和；按成本总和最小的预分配组合向各个拣货员推荐拣货任务。
每个拣货任务会推荐给至少一个拣货员，不同的拣货员执行同一拣货任务所需的任务成本可能不尽相同，同样地，一个拣货员执行不同的拣货任务所需的任务成本也可能不尽相同。将同一批次的拣货任务按预设规则预分配给各个拣货员，可以得到多组预分配组合，通过步骤S103计算出的每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本，可以得到各个预分配组合的成本总和，该成本总和能够体现该批次的拣货任务按每种预分配组合推荐后需要多长时间能够开始执行，为提高工作效率，可以按成本总和最小的预分配组合对应的推荐方式来推荐拣货任务，成本总和最小即开始执行各个拣货任务的平均时间最少。
其中，预设规则即：当拣货任务的数量大于或等于拣货员的数量时，至少向每个拣货员预分配一个拣货任务，当拣货任务的数量小于拣货员的数量时，至多向每个拣货员预分配一个拣货任务。
在本发明实施例中，步骤S104还可以包括以下流程：在各个拣货员的任务列表中记录推荐的拣货任务；将任务列表中最先推荐的拣货任务作为优先执行任务；或获取每个任务列表中各个拣货任务的剩余时间，将剩余时间小于预设完成时间的拣货任务作为优先执行任务。
拣货员同样可以通过手持终端等设备接收拣货任务，由于推荐给每个拣货员的拣货任务可能不止一个或存在积压的拣货任务，在手持终端等设备上可以通过任务列表向拣货员展示其待执行的拣货任务。并且，在任务列表中可以设置优先执行任务，且优先执行任务的执行优先级较高，从而使优先级高或临近截单时间等特别紧急的特殊拣货任务能够优先执行。其中，剩余时间即当前时间与拣货任务的截单时间之间的时间差，预设完成时间可以根据实际需要设置，剩余时间小于预设完成时间即表示拣货任务临近截单时间。
根据本发明实施例的分配拣货任务的方法可以看出，因为采用将各个拣货任务与各个拣货车绑定；获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本；基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员的技术手段，所以克服了现有的拣货任务分配方式未考虑到即将到达的拣货车和即将拣货完成的拣货员，无法达到全局最优的技术问题，进而达到综合考虑所有拣货员和拣货车的运行情况来推荐拣货任务，提高拣货效率，减少拣货人员的工作负担，达到全局最优的技术效果。
作为一种优选的实施方式，本发明实施例的分配拣货任务的方法可以参考以下流程实施：
步骤S201：将各个拣货任务与各个拣货任务对应的拣货车绑定；
步骤S202：获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态；
步骤S203：定时获取各个拣货员上报的拣货位置和任务状态；
步骤S204：根据成本公式对行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态进行计算，分别得到每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本：
本步骤可以采用与步骤S103相同的方式实现；
步骤S205：将各个拣货任务预分配给各个拣货员，得到预分配组合：
当拣货任务的数量大于或等于拣货员的数量时，至少向每个拣货员预分配一个拣货任务，当拣货任务的数量小于拣货员的数量时，至多向每个拣货员预分配一个拣货任务；
步骤S206：基于任务成本计算各个预分配组合的成本总和；
步骤S207：按成本总和最小的预分配组合向各个拣货员推荐拣货任务；
步骤S208：在各个拣货员的任务列表中记录推荐的拣货任务：
将任务列表中最先推荐的拣货任务作为优先执行任务；或获取每个任务列表中各个拣货任务的剩余时间，将剩余时间小于预设完成时间的拣货任务作为优先执行任务。
为了进一步阐述本发明的技术思想，现结合具体的应用场景，对本发明的技术方案进行说明。
假设在仓库的逻辑区范围内，n个拣货员分布在不同的巷道节点，m个待推荐拣货任务的拣货车分布在不同的巷道节点。对在这个逻辑区进行拣选作业的拣货员进行任务列表推荐，即向拣货员推荐同一批次的拣货任务。则本发明实施例的分配拣货任务的方法可以参考以下流程实施：
首先，将各个拣货任务与各个拣货车绑定：
待推荐的候选小车任务(即绑定拣货任务的拣货车)包括以下两类：
1.现在需要拣选的拣货任务，拣货车处于就位(即等待拣选)的行驶状态，即拣货车已经在巷道内等待，任务还未被领取；
2.即将需要拣选的任务，拣货车处于前往拣货点的行驶状态，即拣货车的目的拣选储位节点(即对应的拣货点)在此逻辑区；
其次，获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态：
即确定各个拣货车属于上述哪一类，假设拣货车的行驶位置分别是C1,…,Cm；拣货员通过手持终端等设备定时向信息系统上报拣货位置和任务状态等信息，因此，拣货员的拣货位置和任务状态可以从信息系统获取，假设拣货员的拣货位置分别是S1,…,Sn，拣货员的任务状态包括以下两类:
1.空闲，表示拣货员的上一拣货任务已完成、刚上线、没有待执行的拣货任务、或没有正在做的任务；
2.忙a(即去拣货点)，表示拣货员已领取拣货任务，去往拣货点；
3.忙b(即正在拣货)，表示拣货员正在执行拣货任务；
然后，根据成本公式对各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态进行计算，分别得到每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本：
拣货员j表示第j个拣货员，拣货车i表示第i辆拣货车，拣货任务i表示第j辆拣货车绑定的拣货任务，即第j个拣货任务；
拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点所需要的移动时间为t(Si,Cj)，拣货员i对应的移动时间可以通过距离计算得到，即用两者所在节点的最短路距离除以拣货员的移动速度，拣货员的移动速度可以预先根据实际情况确定通用的固定值；
cij′表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的时间成本，拣货员i对应的时间成本的计算有三种情况，分别对应拣货员的三种任务状态：
Figure BDA0002412838070000141
其中，ca和cb为常数，且ca大于cb，分别表示完成已领取拣货任务所需时间；
hj表示拣货车j到达拣货任务j对应的拣货点的时间成本，拣货车j对应的时间成本的计算有二种情况，分别对应拣货车的二种行驶状态：
Figure BDA0002412838070000151
其中tj表示拣货车j到达拣货任务j对应的拣货点所需要的移动时间，拣货车j对应的移动时间同样可以通过距离计算得到，即用两者所在节点的最短路距离除以拣货车的移动速度，拣货车的移动速度可以预先根据实际情况确定通用的固定值；
第i个拣货员与第j辆拣货车之间的时间成本是指当前距拣货员i最早可去执行拣货任务j的时间差，即拣货员i忙完已领取拣货任务(如果有)到达拣货任务j的拣货点，并且拣货车j可以就位被其拣选，因要满足以上两种条件，所以要选择cij′和hj中的最大值表示第i个拣货员与第j辆拣货车之间的时间成本，即cij＝max(c′ij,hj)；
最后，将各个拣货任务预分配给各个拣货员，得到预分配组合，并基于任务成本计算各个预分配组合的成本总和，按成本总和最小的预分配组合推荐拣货任务：
当拣货任务的数量m大于或等于拣货员的数量n时，至少向每个拣货员预分配一个拣货任务，当拣货任务的数量m小于拣货员的数量n时，至多向每个拣货员预分配一个拣货任务；
按以上要求向拣货员预分配拣货任务后，能够得到多组预分配组合，基于各个拣货车与各个拣货员之间的任务成本，可以得到各个预分配组合的成本总和，成本总和的计算存在两种情况，即拣货任务的数量大于或等于拣货员的数量和拣货任务的数量小于拣货员的数量，整体的问题模型如表1所示，所涉及到的两个数学模型均为0-1线性规划问题，且问题规模不大，均可直接利用求解器进行求解，给出最优解，从而根据解中xij的值向拣货员推荐拣货任务，
表1
Figure BDA0002412838070000152
Figure BDA0002412838070000161
其中，用变量xij代表拣货任务j是否被推荐给拣货员i，
Figure BDA0002412838070000162
当m≥n时，即拣货任务的数量大于或等于拣货员的数量，此情况下，
目标函数(2.1a)表示开始执行各个拣货任务的总时间最小化，即开始执行各个拣货任务的平均时间最少；
约束(2.1b)表示每个拣货员至少被推荐一个拣货任务；
约束(2.1c)表示每个拣货任务都要被考虑到，且被推荐K次，默认K＝1，代表拣货任务被推荐给1个拣货员，如果为了降低风险，可以增大K值，保证每个拣货任务被推荐给多个拣货员，从而防止拣货员不领取拣货任务导致挂单的风险；
约束(2.1d)是取值0或1的约束；
需要注意是，极端情况下可能存在某个位置偏远的拣货任务一直无人拣选，可以设置优先执行任务，使优先级高或临近截单时间等特别紧急的特殊拣货任务被优先执行；
当m＜n时，即拣货任务的数量小于拣货员的数量，此情况下，
目标函数(2.2a)表示开始执行各个拣货任务的总时间最小化，即开始执行各个拣货任务的平均时间最少；
约束(2.2b)表示每个拣货员至多被推荐一个拣货任务；
约束(2.2c)表示每个拣货任务都要被考虑到，且被推荐K次，默认K＝1，代表拣货任务被推荐给1个拣货员，如果为了降低风险，可以增大K值，保证每个拣货任务被推荐给多个拣货员，从而防止拣货员不领取拣货任务导致挂单的风险；
约束(2.2d)是取值0或1的约束；
需要注意是，极端情况下可能存在某个拣货员一直未被推荐不到拣货任务，实际运营中，此情况说明拣货任务的数量长时间小于拣货员的数量，可以考虑减少拣货员。
此外，将各个拣货任务推荐给各个拣货员后，在各个拣货员的任务列表中记录推荐的拣货任务，对于任务列表：
任务列表的计算，定时计算(可以根据计算能力尽可能快的刷新，例如每2s进行一次计算)，且此时只是不断计算更新当前的拣货任务推荐状况；
任务列表显示的刷新：当拣货员领取拣货任务后去执行的路上或者进行拣货时，列表处于静态面不做无谓的刷新，只有当拣货员完成当前拣货任务，状态变成空闲而需要领取任务时，根据后台最新的计算推荐状况进行刷新，得到当前最新列表；
拣货员领取拣货任务：每个拣货员在某个时间点只处理一个拣货任务，一个拣货任务完成后再领取下一个，推荐拣货员领取列表中显示的第一条拣货任务(即优先执行任务)，如果某个拣货任务被推荐给多个拣货员，当其中一个拣货员领取该拣货任务后，其它拣货员的任务列表中则不再显示该拣货任务。
图3是根据本发明实施例的分配拣货任务的装置的主要模块的示意图。
如图3所示，本发明实施例的分配拣货任务的装置300包括：绑定模块301、获取模块302、计算模块303和推荐模块304。
其中，
绑定模块301，用于将各个拣货任务与各个所述拣货任务对应的拣货车绑定；
获取模块302，用于获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；
计算模块303，用于根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本；
推荐模块304，用于基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员。
在本发明实施例中，所述获取模块302还可以用于：
获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态；以及
定时获取各个拣货员上报的拣货位置和任务状态；
当预设采集时间内未收到所述拣货位置和所述任务状态时，将对应的拣货员标记为异常。
此外，所述任务状态可以包括空闲、去拣货点和正在拣货；所述行驶状态包括就位和前往拣货点。
在本发明实施例中，所述计算模块303还可以用于：
利用第一成本公式对所述行驶位置和所述行驶状态进行计算，得到每个所述拣货车到达与其绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货车成本；
利用第二成本公式对所述拣货位置和所述任务状态进行计算，得到每个所述拣货员到达各个所述拣货车绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货员成本；
从每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的拣货车成本和拣货员成本中选择最大值，作为每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本。
在本发明实施例中，所述第一成本公式描述为拣货车移动至拣货任务对应的拣货点的移动时间；
所述第二成本公式描述为拣货员到达拣货任务对应的拣货点的移动时间、拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间和拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
在本发明实施例中，所述第一成本公式为
Figure BDA0002412838070000191
所述第二成本公式为：
Figure BDA0002412838070000192
其中，hj表示拣货车j到达与其绑定的拣货任务j对应的拣货点的时间成本，tj表示拣货车j移动至拣货任务j对应的拣货点的移动时间，cij′表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的时间成本，t(Si,Cj)表示拣货员i到达拣货任务j对应的拣货点的移动时间，ca表示拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间，cb表示拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
在本发明实施例中，所述推荐模块304还可以用于：
将各个所述拣货任务预分配给各个所述拣货员，得到预分配组合；其中，当所述拣货任务的数量大于或等于所述拣货员的数量时，至少向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务，当所述拣货任务的数量小于所述拣货员的数量时，至多向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务；
基于所述任务成本计算各个所述预分配组合的成本总和；
按所述成本总和最小的预分配组合向各个所述拣货员推荐所述拣货任务。
此外，分配拣货任务的装置300还可以包括记录模块(图中并未示出)，用于：
在各个所述拣货员的任务列表中记录推荐的所述拣货任务；
将所述任务列表中最先推荐的所述拣货任务作为优先执行任务；或
获取每个所述任务列表中各个所述拣货任务的剩余时间，将剩余时间小于预设完成时间的所述拣货任务作为优先执行任务。
根据本发明实施例的分配拣货任务的装置可以看出，因为采用将各个拣货任务与各个拣货车绑定；获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本；基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员的技术手段，所以克服了现有的拣货任务分配方式未考虑到即将到达的拣货车和即将拣货完成的拣货员，无法达到全局最优的技术问题，进而达到综合考虑所有拣货员和拣货车的运行情况来推荐拣货任务，提高拣货效率，减少拣货人员的工作负担，达到全局最优的技术效果。
图4示出了可以应用本发明实施例的分配拣货任务的方法或分配拣货任务的装置的示例性系统架构400。
如图4所示，系统架构400可以包括终端设备401、402、403，网络404和服务器405。网络404用以在终端设备401、402、403和服务器405之间提供通信链路的介质。网络404可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备401、402、403通过网络404与服务器405交互，以接收或发送消息等。终端设备401、402、403上可以安装有各种通讯客户端应用，例如即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备401、402、403可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器405可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备401、402、403所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的分配拣货任务的方法一般由服务器405执行，相应地，分配拣货任务的装置一般设置于服务器405中。
应该理解，图4中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统500的结构示意图。图5示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括绑定模块、获取模块、计算模块和推荐模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，绑定模块还可以被描述为“将各个拣货车与各个拣货任务绑定的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：步骤S101：将各个拣货任务与各个拣货任务对应的拣货车绑定；步骤S102：获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；步骤S103：根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本；步骤S104：基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员。
根据本发明实施例的技术方案，因为采用将各个拣货任务与各个拣货车绑定；获取各个拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；根据行驶位置、行驶状态、拣货位置和任务状态分别计算每个拣货车与各个拣货员之间的任务成本；基于任务成本将各个拣货任务推荐给各个拣货员的技术手段，所以克服了现有的拣货任务分配方式未考虑到即将到达的拣货车和即将拣货完成的拣货员，无法达到全局最优的技术问题，进而达到综合考虑所有拣货员和拣货车的运行情况来推荐拣货任务，提高拣货效率，减少拣货人员的工作负担，达到全局最优的技术效果。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (9)

1.一种分配拣货任务的方法，其特征在于，包括：
将各个拣货任务与各个所述拣货任务对应的拣货车绑定；
获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；
根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本；
基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态，包括：
获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态；以及
定时获取各个拣货员上报的拣货位置和任务状态；
当预设采集时间内未收到所述拣货位置和所述任务状态时，将对应的拣货员标记为异常。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务状态包括空闲、去拣货点和正在拣货；所述行驶状态包括就位和前往拣货点；以及
根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本，包括：
利用第一成本公式对所述行驶位置和所述行驶状态进行计算，得到每个所述拣货车到达与其绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货车成本；
利用第二成本公式对所述拣货位置和所述任务状态进行计算，得到每个所述拣货员到达各个所述拣货车绑定的拣货任务对应的拣货点的拣货员成本；
从每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的拣货车成本和拣货员成本中选择最大值，作为每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一成本公式描述为拣货车移动至拣货任务对应的拣货点的移动时间；
所述第二成本公式描述为拣货员到达拣货任务对应的拣货点的移动时间、拣货员的任务状态由去拣货点变为空闲所需时间和拣货员的任务状态由正在拣货变为空闲所需时间。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员，包括：
将各个所述拣货任务预分配给各个所述拣货员，得到预分配组合；其中，当所述拣货任务的数量大于或等于所述拣货员的数量时，至少向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务，当所述拣货任务的数量小于所述拣货员的数量时，至多向每个所述拣货员预分配一个所述拣货任务；
基于所述任务成本计算各个所述预分配组合的成本总和；
按所述成本总和最小的预分配组合向各个所述拣货员推荐所述拣货任务。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员，之后还包括：
在各个所述拣货员的任务列表中记录推荐的所述拣货任务；
将所述任务列表中最先推荐的所述拣货任务作为优先执行任务；或
获取每个所述任务列表中各个所述拣货任务的剩余时间，将剩余时间小于预设完成时间的所述拣货任务作为优先执行任务。
7.一种分配拣货任务的装置，其特征在于，包括：
绑定模块，用于将各个拣货任务与各个所述拣货任务对应的拣货车绑定；
获取模块，用于获取各个所述拣货车的行驶位置和行驶状态以及各个拣货员的拣货位置和任务状态；
计算模块，用于根据所述行驶位置、所述行驶状态、所述拣货位置和所述任务状态分别计算每个所述拣货车与各个所述拣货员之间的任务成本；
推荐模块，用于基于所述任务成本将各个所述拣货任务推荐给各个所述拣货员。
8.一种分配拣货任务的电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113077190A (zh) * 2021-04-29 2021-07-06 北京京东振世信息技术有限公司 一种资源分配方法、装置、设备和存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2711880A1 (de) * 2012-09-24 2014-03-26 KNAPP Systemintegration GmbH Verfahren und Vorrichtung zur Kommissionierung von Waren in einem Warenlager
CN107992977A (zh) * 2017-12-19 2018-05-04 合肥智灵机器人有限公司 一种仓储拣货搬运系统及方法
CN108584268A (zh) * 2018-06-21 2018-09-28 上海托华机器人有限公司 一种摘果式分拣系统及分拣agv、分拣货架
CN108861276A (zh) * 2018-07-26 2018-11-23 昆山岩古风智能科技有限公司 一种基于agv跟随式仓库拣货方法
CN110019301A (zh) * 2017-11-22 2019-07-16 上海德启信息科技有限公司 一种仓储库拣货管理方法及系统
CN110580593A (zh) * 2018-06-08 2019-12-17 北京京东尚科信息技术有限公司 货物分拣方法、控制系统和货物分拣系统
CN110712907A (zh) * 2019-09-11 2020-01-21 上海快仓智能科技有限公司 可用于agv的控制方法以及智能仓储系统
CN110807612A (zh) * 2018-08-06 2020-02-18 北京京东尚科信息技术有限公司 确定剩余产能的方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2711880A1 (de) * 2012-09-24 2014-03-26 KNAPP Systemintegration GmbH Verfahren und Vorrichtung zur Kommissionierung von Waren in einem Warenlager
CN110019301A (zh) * 2017-11-22 2019-07-16 上海德启信息科技有限公司 一种仓储库拣货管理方法及系统
CN107992977A (zh) * 2017-12-19 2018-05-04 合肥智灵机器人有限公司 一种仓储拣货搬运系统及方法
CN110580593A (zh) * 2018-06-08 2019-12-17 北京京东尚科信息技术有限公司 货物分拣方法、控制系统和货物分拣系统
CN108584268A (zh) * 2018-06-21 2018-09-28 上海托华机器人有限公司 一种摘果式分拣系统及分拣agv、分拣货架
CN108861276A (zh) * 2018-07-26 2018-11-23 昆山岩古风智能科技有限公司 一种基于agv跟随式仓库拣货方法
CN110807612A (zh) * 2018-08-06 2020-02-18 北京京东尚科信息技术有限公司 确定剩余产能的方法和装置
CN110712907A (zh) * 2019-09-11 2020-01-21 上海快仓智能科技有限公司 可用于agv的控制方法以及智能仓储系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113077190A (zh) * 2021-04-29 2021-07-06 北京京东振世信息技术有限公司 一种资源分配方法、装置、设备和存储介质

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