CN112001646B - 一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备，本方法依据物料需求信息候选组合等信息确定最终进行物料调度的物料调度结果。物料需求信息候选组合中物料需求信息包括物料需求时间，而该时间被设定为物料库存剩余量为零的时间和物料补充操作时间。也就是说，在一个物料需求地点的物料刚好用完时，就对该物料需求地点的物料进行补充，从而保证了物料补充的及时性，提高车间生产效率。并且，通过该方法进行物料调度的过程中，物料需求地点也不会堆积较多物料，进一步保证了物料需求地点的安全性，避免了生产线存在的安全隐患。

Description

一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及物料调度领域，更具体的说，涉及一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
车间的生产线周边一般会存放物料(也称作线边物料)，以方便员工快速领取物料，及时进行物料的操作。
现有的物料调度方法在线边物料有剩余条件下就允许进行物料补充操作，此时容易造成线边物料堆积，带来生产线的安全隐患。因此，为了保证生产线的安全性，在线边物料库存为零时，才允许进行换料操作，这种方法虽然可以提高生产线的安全性，但是会对物料补充的及时性要求更多，由于现有的物料调度方法均是在线边物料有剩余的情况下就允许进行物料补充操作，并不适用于物料剩余量为零时再进行物料补充操作这种对及时性要求较高的场景，则现有的物料调度方法并不能保证该场景下物料补充的及时性，从而导致物料补充不及时，降低车间生产效率。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备，以解决现有技术中的物料调度方法不能保证在物料剩余量为零时再进行物料补充操作的场景下的物料补充的及时性的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种物料调度方法，包括：
获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间。
可选地，获取至少一个物料需求信息候选组合，包括：
获取至少一个物料需求信息；
依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合；
对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；
从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合；
从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合；任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
可选地，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值，包括：
对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及所述车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值。
可选地，基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果，包括：
获取二分图模型，并将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点；
将每一所述可用车辆的评分值确定为所述评分值对应的可用车辆和物料需求信息候选组合两个顶点的连接边的权重值；
获取所述二分图模型的最优匹配结果，并作为所述物料调度结果。
可选地，将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点，包括：
获取所述物料需求信息候选组合的个数以及所述可用车辆对应的可调度车辆数；
若所述物料需求信息候选组合的个数大于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第二顶点集中补充虚拟车辆顶点，并将所述虚拟车辆顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同；
若所述物料需求信息候选组合的个数小于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第一顶点集中补充虚拟物料顶点，并将所述虚拟物料顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同。
可选地，依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息，包括：
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，采用旅行商算法，计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的最优取料路径和最优空箱路径；
基于所述最优取料路径和所述最优空箱路径，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的车辆调度信息。
一种物料调度装置，包括：
数据获取模块，用于获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
数据计算模块，用于依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
数值计算模块，用于基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
调度模块，用于基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间。
可选地，所述数据获取模块包括：
信息获取子模块，用于获取至少一个物料需求信息；
组合子模块，用于依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合；
聚类子模块，对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；
第一筛选子模块，用于从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合；
第二筛选子模块，用于从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合；任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
可选地，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
所述数值计算模块包括：
计算子模块，用于对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及所述车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值。
一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的物料调度方法。
一种电子设备，包括：存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储程序；
处理器调用程序并用于：
获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间。
经由上述的技术方案可知，本发明提供了一种物料调度方法、装置、存储介质及电子设备，在进行物料调度时，依据物料需求信息候选组合等信息确定最终进行物料调度的物料调度结果。物料需求信息候选组合中物料需求信息包括物料需求时间，在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零，且物料补充操作时间为该物料需求时间，即，本发明在物料库存剩余量为零时立即进行物料补充操作，保证了物料补充的及时性，提高车间生产效率。并且，通过该方法进行物料调度的过程中，物料需求地点也不会堆积较多物料，进一步保证了物料需求地点的安全性，避免了生产线存在的安全隐患。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种物料调度方法的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的再一种物料调度方法的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的又一种物料调度方法的方法流程图；
图4为本发明实施例提供的一种物料调度装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，本领域普通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。
现有的物料调度方法在线边物料有剩余条件下就允许进行物料补充操作，此时容易造成线边物料堆积，带来生产线的安全隐患。因此，为了保证生产线的安全性，在线边物料库存为零时，才允许进行换料操作，这种方法虽然可以提高生产线的安全性，但是会对物料补充的及时性要求更多，由于现有的物料调度方法均是在线边物料有剩余的情况下就允许进行物料补充操作，并不适用于物料剩余量为零时再进行物料补充操作这种对及时性要求较高的场景，则现有的物料调度方法并不能保证该场景下物料补充的及时性，从而导致物料补充不及时，降低车间生产效率，出现停线停产的现象。
为了解决上述的在物料剩余量为零时再进行物料补充操作这种对及时性要求较高的场景下的物料调度问题，本发明实施例提供了一种物料调度方法，在进行物料调度时，依据物料需求信息候选组合等信息确定最终进行物料调度的物料调度结果。物料需求信息候选组合中物料需求信息包括物料需求时间，在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零，且物料补充操作时间为该物料需求时间，即，本发明在物料库存剩余量为零时立即进行物料补充操作，保证了物料补充的及时性，提高车间生产效率。并且，通过该方法进行物料调度的过程中，物料需求地点也不会堆积较多物料，进一步保证了物料需求地点的安全性，避免了生产线存在的安全隐患。
具体的，参照图1，物料调度方法可以包括：
S11、获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息。
所述距离矩阵包括所述目标场地内不同位置之间的距离值；所述时间矩阵包括所述目标场地内不同位置之间所需的行驶时间值。
目标场地可以是物料所在的工厂，该工厂内任意位置的工位坐标、道路交叉点的坐标，道路信息，以及道路和点的位置关系信息是预先已知的。
然后通过坐标以及道路交叉点的坐标，道路信息，道路和点的位置关系信息，确定目标场地内不同位置之间的距离值。其中，不同位置之间的距离值并不一定是直线距离，而是按照不同位置之间的实际行驶道路确定出的距离。假设车辆在工厂内匀速行驶，并且已知行驶速度，则依据行驶速度以及不同位置之间的距离值，可以计算出车辆在不同位置之间行驶所需的时间值。进而可以将所述目标场地内不同位置之间的距离值构建得到距离矩阵，所述目标场地内不同位置之间所需的行驶时间值构建得到时间矩阵。在实际应用中，可以应用Floyd-Warshall算法实现距离矩阵和时间矩阵的构建。由于工厂地图信息更新频率相对较低，所以得到的距离矩阵和时间矩阵的更新频率也会较低。
本实施例中的物料需求信息候选组合就是一种可行的物料配送，可以使用一个车辆配送该物料需求信息候选组合对应的物料。所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，每一物料需求信息对应于一个id，id可以是1、2、3等。物料需求信息可以包括物料需求生成时间、物料需求地点(即物料需求对应的工位点信息)、需求的零件ID、零件的需求数量、物料需求体积、物料需求时间(也称为需求时间)、取货地点、物料补充操作时间、离开时间、空箱返回位、仓库空箱归位耗时、物料补充超时报警时间、拖车平均行驶速度等。
在得到物料需求信息之后，需要对物料需求信息进行处理，主要是筛除掉不需要考虑的物料需求信息，主要是紧急的物料需求信息，这种物料需求信息已来不及处理。
另外，在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零。也就是说，本实施例中假设在物料需求时间达到时，工位，即物料需求地点的物料刚好用完，此时，需要在物料需求时间达到之前，或物料需求时间达到时，用于物料补充的车辆到达该工位，若提前到达，则需要等到物料需求时间达到时在进行补料操作，若在物料需求时间达到时到达，则立即进行补料操作。
本实施例中，会有至少一个可用车辆可以用来实现物料调度，每一个可用车辆对应有自己的车辆信息，车辆信息可以是当前时刻车辆(如拖车)的位置坐标，车辆状态(可用，忙碌)信息等，本实施例中选取的车辆均为可用车辆，即车辆状态均为可用状态，并且车辆是同类型车辆，车辆的最大装载量是相同的。所有的可用车辆对应一总的可调度车辆数，如共20辆。
S12、依据所述目标场地的距离矩阵、时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息。
所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率。
上述已知了至少一个物料需求信息以及至少一个可用车辆，本发明实施例主要是确定哪一可用车辆配送哪一物料需求信息候选组合，即是物料需求信息与可用车辆的匹配问题。
为了确定哪一可用车辆执行哪一物料需求信息，本实施例中，假设每一可用车辆执行每一个物料需求信息候选组合，通过计算可以得到每一可用车辆执行每一个物料需求信息的评分值，通过评分值确定哪一可用车辆配送哪一物料需求信息候选组合。在计算评分值时，需要使用到车辆调度信息，车辆行驶距离是指每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的车辆行驶距离，车辆占用时间是指每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的总时间,如可以是车辆行驶时间、等待时间、换料操作时间之和，车辆装载率是指车辆装载程度。
本实施例中，采用旅行商算法确定车辆调度信息，使用旅行商算法，依据目标场地的距离矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，计算得到车辆行驶距离，依据目标场地的时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，计算得到车辆占用时间。
在计算车辆行驶距离和车辆占用时间车辆调度信息参数时，可以采用下述步骤：
依据所述目标场地的距离矩阵、时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，采用旅行商算法，计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的最优取料路径和最优空箱路径；基于所述最优取料路径和所述最优空箱路径，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的车辆调度信息。
车辆装载率的计算过程为：
计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的车辆装载量。基于所述车辆装载量，计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆装载率。
上述介绍了物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，物料需求信息可以包括物料需求体积，进而将一个物料需求信息候选组合中，所有的物料需求信息中的物料需求体积相加，即为车辆装载量。本实施例中，车辆装载率＝车辆装载量/最大装载量。
S13、基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值。
其中，评分值是指每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的可能性，评分值越大，说明该可用车辆执行该物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的可能性越大。
在实际应用中，步骤S13具体可以包括：
对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值。
本实施例中，对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及车辆装载率进行加权求和，即可得到对应的物料补充操作的评分值。本实施例中的车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及车辆装载率的权重值是技术人员依据具体使用场景进行设定的。
S14、基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果。
所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间。
在实际应用中，物料调度结果中包括哪一车辆执行哪一物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，物料需求信息候选组合中包括多个物料需求信息，在具体执行物料需求信息对应的物料补充操作时，是按照物料需求信息中的物料需求时间先后依次执行每一物料需求信息对应的物料补充操作，并且，在执行一物料需求信息对应的物料补充操作时，物料补充操作的时间为所述物料需求信息中的物料需求时间，上述已经介绍了物料需求时间是该工位物料剩余量为零的时间，则可以保证物料补充的及时性，并且不会造成线边物料的大量堆积，生产线的安全性提高。
本实施例中，在进行物料调度时，依据物料需求信息候选组合等信息确定最终进行物料调度的物料调度结果。物料需求信息候选组合中物料需求信息包括物料需求时间，在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零，且物料补充操作时间为该物料需求时间，即，本发明在物料库存剩余量为零时立即进行物料补充操作，保证了物料补充的及时性，提高车间生产效率。并且，通过该方法进行物料调度的过程中，物料需求地点也不会堆积较多物料，进一步保证了物料需求地点的安全性，避免了生产线存在的安全隐患。
进一步，在进行物料调度时，本发明给出了最优取料路径、最优空箱返回路径，并且在物料需求组合方式已知的情况下，根据具体业务场景下的评价指标(车辆行驶距离、车辆占用时间、车辆装载率，或者其中某几个的加权和)，给出最优的拖车调度方案。
上述实施例提及了“获取至少一个物料需求信息候选组合”，参照图2，现对其具体实现过程进行介绍：
S21、获取至少一个物料需求信息。
本实施例中的物料需求信息已在上述实施例中进行了相应解释，请参照上述内容。
S22、依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合。
在得到初始需求信息之后，需要确定哪些初始需求信息可以组合到一起，使用同一车辆配送。
在将物料需求信息进行组合时，使用到了预设组合规则，该预设组合规则包括：不同所述物料需求信息按照物料需求时间先后顺序排列，到达每一所述物料需求信息对应的物料需求地点的时间不晚于所述物料需求信息中的物料需求时间，组合的物料需求信息所需的车辆装载量小于预设车辆最大装载量。
本发明的另一实现方式中，步骤S32具体可以包括：
获取预设组合规则，筛选出符合所述预设组合规则的至少一组物料需求信息，并分别作为一个初始需求信息组合。
在实际应用中，将获取的物料需求信息按照物料需求时间(即上述的需求时间)递增排序，即[t1，...，tn]，其中ti，为一条物料需求信息，对/>ti的物料需求时间早于tj的物料需求时间。
然后设定下述两个条件：
a、一组物料需求的零件数量总和(即该组的物料需求信息所需的车辆装载量)不超过可用拖车的最大容量(即上述的预设车辆最大装载量)；
b、从ti对应的工位离开到达ti+1的到达时间满足物料需求时间窗要求，即到达时物料需求信息ti+1对应工位的工位到达时间落在区间Li+1，Ri+1内，其中，Li+1为最早到达时间，Ri+1为最晚到达时间，皆早于ti+1对应的需求时间。若同时满足上述ab条件，则这组物料需求信息可以组成一个初始需求信息组合。
在实际应用中，会将物料需求信息以及物料需求信息候选组合使用图的形式表示。具体的，每条物料需求信息对应图上的一个顶点。对于按需求时间排好序的物料需求信息，从需求时间最早的物料需求信息t1开始，对任意需求时间晚于t1的物料需求信息tk，k>1，若t1，tk同时满足a,b，则存在由t1出发指向tk的一条有向边。设S为源点(虚拟出来的一个点)，对图中任意顶点，添加从S出发到该点的有向边和从该点出发到S的有向边。则对图上任意一条从S出发，最终返回S的路径，若路径上物料需求顶点对应的物料需求体积和(即该组的物料需求信息所需的车辆装载量)不超过拖车容量限制(即上述的预设车辆最大装载量)，则这条路径上这组物料需求信息为一组可行的物料需求信息候选组合。因此，求出所有从S出发且最终返回S的不超过拖车容量的路径，即求得所有可行的至少一个初始需求信息组合。
S23、对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果。
在实际应用中，在初始需求信息的数据量较大时，为了提高初始需求信息的处理速度，更快的筛选出较优的初始需求信息组合，本发明实施例采用聚类方式选择出较优的初始需求信息组合，可以减少确定最终的物料需求信息候选组合的数据量，从而缩短确定物料需求信息候选组合的时间，提高数据处理效率。并且由于引入了聚类方法，在物料需求规模较大的情形，仍然能够保障较高的求解质量，适用范围更广。
本发明的另一实现方式中，步骤S33具体可以包括：
1)对所述初始需求信息组合进行特征提取，得到物料特征。
在进行聚类时，需要确定聚类原则，本实施例中，采用初始需求信息组合的特征作为聚类标准，由于是使用提取的初始需求信息组合的特征进行聚类，相比于直接将初始需求信息组合进行聚类的方式，特征的数据量会小于初始需求信息组合的数据量，则在进行聚类时，使用的数据会减少，则会加快聚类的速度。
在进行特征提取时，对于任意给定一个初始需求信息组合，根据其包括的物料需求信息的物料需求地点(即工位)和取货地点(工位和取货地点为工厂内地图的点，每个点由坐标(x，y)唯一确定)，计算初始需求信息组合对应的4维特征向量，其中4个维度分别为：所有的物料需求信息中的工位x坐标的平均值，工位y坐标的平均值，取货地点x坐标的平均值，取货地点y坐标的平均值。
2)依据所述物料特征对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到聚类结果。
在实际应用中，根据上述初始需求信息组合的特征，用k-means对初始需求信息组合的特征进行聚类，即可得到聚类结果。
S24、从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合。
用k-means对初始需求信息组合的特征进行聚类，将得到K1个初始需求信息组合类。
对于每一初始需求信息组合类，计算初始需求信息组合与聚类中心的距离(欧式距离)，并按照距离值对所述初始需求信息组合进行排序操作，得到排序结果，然后依据排序结果，筛选出满足预设排序条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合。具体的，获取距离聚类中心最近的K2个物初始需求信息组合，最终得到K1×K2个初始需求信息组合，其中K1，K2为聚类参数，预设排序条件是指距离由大到小选取前K2个，K1×K2个初始需求信息组合即为待分析需求信息组合。
S25、从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合。
任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
在上述构建得到初始需求信息组合时，只要是满足上述的时间要求和物料总体积要求，即可组合得到初始需求信息组合，但是在实际应用中，同一个物料需求信息可以出现在不同的初始需求信息组合，这样会导致同一物料需求信息会使用到至少两个车辆重复配送，在实际应用场景中，一个物料需求信息仅需要配送一次，则会导致得到的待分析需求信息组合并不符合实际配送要求，进而需要对不同的待分析需求信息组合进行筛选，仅要无重复的物料需求信息的待分析需求信息组合。
本实施例中，首先依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到所有可能的初始需求信息组合，然后对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合，即本发明依据聚类操作，筛选出较优的待分析需求信息组合，然后从待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息，即不包括相同的物料需求信息的物料需求信息候选组合。由于本发明在确定物料需求信息候选组合的过程中，采用聚类方式选择出较优的待分析需求信息组合，进而能够减少确定最终的物料需求信息候选组合的数据量，从而缩短确定物料需求信息候选组合的时间，提高数据处理效率。
本发明的另一实现方式中给出了上述的“获取至少一个物料需求信息”的实现方式，具体可以包括：
获取至少一个单独物料需求地点的物料需求信息。
和/或，获取至少一个物料补充区域对应的物料需求信息；所述物料补充区域包括至少一个物料需求地点，每一所述物料需求地点对应至少一个物料需求信息；所述物料补充区域对应的物料需求信息包括所述物料补充区域包括的每一所述物料需求地点的物料需求信息。
在实际应用中，物料需求信息可以是一个单独物料需求地点，即单独工位的物料需求信息，此外，也可是一个小区域，即物料补充区域的物料需求信息，在该物料补充区域内，包括至少一个物料需求地点，每一所述物料需求地点对应至少一个物料需求信息(同一个物料需求地点可能对应多个物料需求，例如某个物料消耗速度比较快，则可能出现两个不同的物料需求信息对应同一物料需求地点，某个物料消耗速度比较慢，则同一物料需求地点仅对应一个物料需求信息)。所述物料补充区域对应的物料需求信息包括满足小区域约束条件的物料需求地点的物料需求信息，也就是说，将位于该物料补充区域内的满足小区域约束条件物料需求地点的物料需求信息汇总，得到该小区域的物料需求信息。
本实施例中设定物料补充区域，是为了使用同一车辆配送该物料补充区域的需求物料，到达物料补充区域内的物料需求地点的实际到达时间可以不落在对应的物料需求时间窗内，即可以不满足物料需求时间窗约束。对于多个物料需求地点距离较近，且物料需求时间窗较近，但是到达其中某个物料需求地点的实际到达时间不满足物料需求时间窗约束，可以将这多个物料需求地点设置在一个物料补充区域内，此时这多个物料补充地点就可以不完全按照需要的物料需求时间窗进行配送，从而提高了配送方式灵活性，提高配送效率，服务器也不用再次配置车辆进行配送，降低了服务器的计算负担。
本发明的另一实现方式中，给出了物料补充区域的确定方式以及物料补充区域的配送要求，具体的：
具体的，可以包括：
1)获取物料需求信息集合对应的图模型。
所述物料需求信息集合包括至少一个物料需求信息。每一物料需求信息对应于一个id，id可以是1、2、3等。物料需求信息可以包括物料需求生成时间、物料需求地点(即物料需求对应的工位点信息)、需求的零件ID、零件的需求数量、物料需求体积、物料需求时间(也称为需求时间)、取货地点、物料补充操作时间、离开时间、物料补充超时报警时间等。
本实施例中，若某几个物料需求对应的工位位置(即物料需求地点)足够近，并且物料需求时间窗差足够小，则这些零件的整体换料操作时间可相应减少，这时也称这几个物料需求地点构成小区域。因此，本发明在考虑小区域约束情形下实现线边补料。
本发明将小区域问题转换成图模型计算问题，具体推导过程如下：
在实际应用中，将物料需求和小区域关系建模为图模型：
G＝(V，E)，其中V为顶点集，代表每条物料需求信息，E为边集，具体地：
E＝{(v1，v2)|d(v1，v2)＜C1，t(v1，v2)＜C2}，
其中若(v1，v2)∈E，则顶点v1和v2之间存在一条边，d(v1，v2)和t(v1，v2)分别为物料需求信息v1和v2所对应的物料需求地点(工位间)的距离和物料需求时间的时间差的绝对值，C1，C2为业务参数(分别为距离差和时间差的上限)。
若一组物料需求信息LA＝{v1，v2，…，vn}，LA为V的一个子集，够成一个小区域，则LA中任意两点间有边相连，即LA在图G中的诱导子图为一个图模型。因此，给定物料需求信息集合数据，将求这个物料需求信息集合数据中小区域的问题转化成根据物料需求信息集合构建图模型，再求出图模型对应的拓扑结构图的完全子图的问题，确定出的完全子图就是想要确定的小区域。
本实施例中，将物料需求信息集合进行转化，转化得到对应的图模型，其中，所述图模型的顶点为所述物料需求信息，所述图模型的边连接的两个顶点满足预设时间条件和预设距离条件。
本发明的另一实现方式中，“获取物料需求信息集合对应的图模型”具体可以包括：
1.1)获取物料需求信息集合、目标场地的距离矩阵以及时间矩阵。
所述物料需求信息集合包括至少一个物料需求信息。物料需求信息已经在上述实施例中进行了说明，请参照上述实施例。在得到物料需求信息之后，需要对物料需求信息进行处理，主要是筛除掉不需要考虑的物料需求信息，主要是紧急的物料需求信息，这种物料需求信息已来不及处理。
目标场地可以是物料所在的工厂，该工厂内任意位置的工位坐标、道路交叉点的坐标，道路信息，以及道路和点的位置关系信息是预先已知的。
然后通过坐标以及道路交叉点的坐标，道路信息，道路和点的位置关系信息，确定目标场地内不同位置之间的距离值。其中，不同位置之间的距离值并不一定是直线距离，而是按照不同位置之间的实际行驶道路确定出的距离。假设车辆在工厂内匀速行驶，并且已知行驶速度，则依据行驶速度以及不同位置之间的距离值，可以计算出车辆在不同位置之间行驶所需的时间值。进而可以将所述目标场地内不同位置之间的距离值构建得到距离矩阵，所述目标场地内不同位置之间所需的行驶时间值构建得到时间矩阵。
1.2)依据预设图模型构建规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，确定出所述物料需求信息集合对应的图模型。
所述预设图模型构建规则包括：将所述物料需求信息确定为所述图模型的顶点；若任意两个物料需求信息中的物料需求时间的时间差满足预设时间差阈值、且两个物料需求地点之间的距离小于预设距离阈值，则将所述两个物料需求信息对应的顶点之间添加一条边。
本实施例中，预设距离阈值用C1表示，预设时间差阈值用C2表示。
在获取到物料需求信息之后，物料需求信息包括物料需求时间，则按照物料需求时间的早晚，将物料需求信息进行顺序排序，物料需求时间越靠前，对应的物料需求信息排序越小，物料需求时间越靠后，对应的物料需求信息排序越大。
按照需求时间排好序的每条物料需求信息依次作为一个顶点添加到图模型中。然后，构建图模型的边集，从物料需求时间最早的物料需求信息T1开始，当Ti的物料需求时间晚于T1、T1与Ti对应工位间的距离小于C1、且T1与Ti的物料需求时间差的绝对值小于C2，则认为满足预设图模型构建规则，则在Ti与T1之间添加一条边。其中，T1与Ti对应工位间的距离小于C1、且T1与Ti的物料需求时间差的绝对值小于C2称为小区域条件，则T1与Ti对应工位组成一个小区域。
2)获取所述图模型的拓扑结构图对应的完全子图，并依据所述完全子图确定物料补充区域。
所述完全子图包括至少一个物料需求信息。
所述物料补充区域包括所述完全子图包括的至少一个物料需求信息中的物料需求地点。
本实施例中，在得到图模型之后，对图模型的拓扑结构图进行求解，即可得到图模型的拓扑结构图对应的完全子图。其中，一个完全子图就代表一种可能的小区域方式，也就是说，这个完全子图各个顶点对应的物料需求信息中的物料需求地点可能组成一个小区域，该小区域可以采用统一配送的方式，此外，这个完全子图各个顶点对应的物料需求信息中的物料需求地点，由于车辆的预设车辆最大装载量限定，不能组成一个小区域，其中，在进行物料配送时，采用统一的车辆进行配送，每个车辆的预设车辆最大装载量是相同的。
在实际应用中，“依据所述完全子图确定物料补充区域”可以包括：
2.1)获取所述完全子图包括的物料需求信息对应的物料需求总体积。
本实施例中，对于一完全子图，获取该完全子图中的每个顶点对应的物料需求信息，然后将所有的物料需求信息中的物料需求体积求和，得到物料需求总体积。
2.2)判断物料需求总体积是否不大于预设车辆最大装载量；若是，执行步骤2.3；若否，执行步骤S2.4。
在实际应用中，一个小区域一般采用同一车辆进行配送，则此时需要判断这个小区域实际的物料需求总体积是否大于车辆的预设车辆最大装载量，若大于，则不能使用同一车辆进行物料配送，此时需要调整该小区域。若不大于，则可以直接使用同一车辆对该小区域进行配送。
2.3)将所述完全子图包括的物料需求信息的物料需求地点组合成所述物料补充区域。
根据上述论述，若不大于，则可以直接使用同一车辆对该小区域进行配送，此时将该小区域称为物料补充区域，该物料补充区域采用同一车辆配送。
2.4)将所述完全子图包括的物料需求信息的物料需求地点按照位置关系顺序排列，并依次设置位置标识。
根据上述论述，若大于，则不能使用同一车辆进行物料配送，此时需要调整该小区域的大小。
在实际应用中，假设L＝{}为标签集合，R＝{}为结果集合。对于步骤S12得到的所有完全子图，根据完全子图顶点集对应物料需求总体积，将所有完全子图分为两类，一类是物料需求总体积不超过拖车容量的完全子图的集合S1(即步骤S2.3中的完全子图)，一类是物料需求总体积超过拖车容量的完全子图的集合S2(即步骤S2.4中的完全子图)。
对S1中的任意完全子图，将其标签设置为该完全子图包括的物料需求信息的id构成的集合。遍历S1中的完全子图，若标签未出现在集合L中，则将该完全子图添加到R中并将相应的标签添加到L中，并将该完全子图在S1中删除；若标签已出现在集合L中，则将该完全子图在S1中删除；直到S1为空集，以实现对确定的所述物料补充区域进行去重操作。
对于S2中的完全子图，将完全子图中的物料需求信息按照位置关系顺序排列，举例来说，若有四个物料需求信息，对应的物料需求地点沿着工厂内的一条道路顺序排列，则按照道路行驶顺序，依次为物料需求地点设置位置标识，如abcd。
2.5)将所述完全子图按照物料需求总体积拆分成多个子图。
所述子图包括的物料需求信息对应的物料需求总体积不大于所述预设车辆最大装载量、且所述子图包括的物料需求信息的物料需求地点的位置标识连续。
在对不满足预设车辆最大装载量的完全子图，对该完全子图进行拆分，拆分时，应该满足拆分得到的子图对应的物料需求总体积不大于一个车辆最大容量，即预设车辆最大装载量，并且物料需求地点的位置标识连续，这样可以保证车辆送货地点紧邻，车辆连续送货，不存在工位间隔送货的情况出现。
2.6)将所述子图包括的物料需求信息的物料需求地点组合成所述物料补充区域。
在实际应用中，拆分成子图后，为了避免该子图是否与上述得到的R内的完全子图有重叠，此时需要进行去重操作。对于每一子图，若其对应标签未出现在集合L中，将其添加到集合R中，然后将该完全子图在S2中删除，重复上述操作，直至S2为空集为止，集合R中的图即为最终得到的物料补充区域。
需要说明的是，本实施例是在确定物料补充区域的同时进行去重操作，此外，还可以直接将步骤S33中的完全子图和上述拆分得到的子图确定为物料补充区域，然后将物料补充区域的id设置为包括的每一物料需求信息的id集合，将所有的物料补充区域的id进行去重操作，即可得到最终的物料补充区域。
3)确定所述物料补充区域的配送起始时间以及配送结束时间，以基于所述配送起始时间以及所述配送结束时间，对所述物料补充区域进行物料补充操作。
所述物料补充区域的物料需求地点的实际到达时间和所述物料需求地点对应的物料需求时间窗之间满足预设时间差规则。
其中，物料需求时间窗是依据物料需求信息中的物料需求时间计算得到，一般来说，物料需求时间窗是物料需求时间这个时间点前的一段时间，假设物料需求时间是4点，物料需求时间窗可以是3:45-3:55。本实施例中的物料需求地点的实际到达时间和所述物料需求地点对应的物料需求时间窗之间满足预设时间差规则，可以是先确定物料需求时间窗中距离实际到达时间最近的一个时间边界，然后计算时间边界和实际到达时间的差值绝对值，若在预设时间差范围内，则认为满足预设时间差规则，预设时间差范围可以是相差5分钟或10分钟。
需要说明的是，本实施例中的预设时间差规则，在实际应用中，可以使用“两个物料需求信息中的物料需求时间的时间差满足预设时间差阈值”方式来实现。
在实际应用中，通过上述方法确定出小区域，即物料补充区域之后，该物料补充区域可以统一使用一个车辆进行配送，在进行配送时，需要确定出该物料补充区域的配送起始时间以及配送结束时间，在本发明的一种实现方式中，获取所述物料补充区域中包括的所有的物料需求地点对应的物料需求信息中的最早物料需求时间；将依据所述最早物料需求时间计算得到的物料需求时间窗作为所述物料补充区域的配送起始时间；获取所述物料补充区域中包括的所有的物料需求地点对应的物料需求信息中的最晚物料需求时间；将所述最晚物料需求时间以及换料时间之和作为所述物料补充区域的配送结束时间。也就是说，在该物料补充区域中最早的物料需求时间窗或该物料需求时间窗之前到达该物料需求区域，最晚在配送结束时间离开该物料补充区域，如在最早的物料需求时间窗内到达该物料需求区域，在最晚的物料需求时间+换料时间之后，离开该物料需求区域。
本实施例中，设定了所述物料补充区域的物料需求地点的实际到达时间和所述物料需求地点对应的物料需求时间窗之间满足预设时间差规则。如对于对应有最早和最晚的物料需求时间的物料需求信息，需要满足在物料需求时间窗对应的时间窗要求进行配送，对于中间的物料需求信息，实际到达时间可以不落在相应的物料需求时间窗内。
具体来说，该车辆在物料补充区域内送货时，不用严格按照每一物料需求地点的物料需求时间窗进行配送，可以按照物料需求地点的远近以及需求时间的远近，进行送货时间相适应的调整，只要是保证在最早的需求时间达到，最晚的离开时间离开即可。
本实施例中，本发明能够获取物料需求信息集合对应的图模型，然后获取图模型的拓扑结构图对应的完全子图，并依据所述完全子图确定物料补充区域，然后确定所述物料补充区域的配送起始时间以及配送结束时间，以基于所述配送起始时间以及所述配送结束时间，对所述物料补充区域进行物料补充操作。即本发明在进行物料补充操作时，按照物料补充区域进行物料补充操作，并且，所述物料补充区域的物料需求地点的实际到达时间和所述物料需求地点对应的物料需求时间窗之间满足预设时间差规则。也就是说，到达物料补充区域内的物料需求地点的实际到达时间可以不落在对应的物料需求时间窗内，即可以不满足物料需求时间窗约束。对于多个物料需求地点距离较近，且物料需求时间窗较近，但是到达其中某个物料需求地点的实际到达时间不满足物料需求时间窗约束，可以将这多个物料需求地点设置在一个物料补充区域内，此时这多个物料补充地点就可以不完全按照需要的物料需求时间窗进行配送，从而提高了配送方式灵活性，提高配送效率，服务器也不用再次配置车辆进行配送，降低了服务器的计算负担。
另外，本实施例解决了线边物料实时调度场景中，存在零库存量的特殊操作规则，且考虑送料安全时的小区域的生成问题。其优势在于：第一，本发明可以在任何送料决策之前使用，可以将每个小区域看做一条物料需求，进而完成后续的补料决策；第二，本发明可以准确捕获到物料需求数据中小区域的信息，并且满足送料时对小区域灵活性的要求，即为后续送料方案提供便捷，每条送料方案中可以灵活选择不同规模的小区域，以应对不同物料调度场景；第三，在保障小区域准确灵活的基础上，考虑了送料安全，车辆配送时优选连续的物料需求地点，通过对小区域的处理，降低了由车道拥挤引起的补料作业不安全的风险。
本发明的另一实现方式中，参照图4，步骤S35可以包括：
1)获取最大独立集模型。
本发明实施例将物料需求组合方案的生成建模为图论中求解最大独立集的问题。设图G＝(V，E)，其中V为顶点集，E为边集。对任意的w∈V，顶点w代表一种可行的待分析需求信息组合，即这组物料需求的总体积不超过拖车最大装载体积，且按照需求时间的先后，从前一个物料需求信息所对应的工位到达后一个物料需求信息所对应工位的时间满足时间窗约束。设X为所有待分析需求信息组合，边集
其中f：V→2X为一个待分析需求信息组合到这个待分析需求信息组合中所包含的物料需求信息全体的映射。即，顶点w1和w2之间有边相连当且仅当它们所对应的分析需求信息组合的交非空。
子集为图G的一个独立集，若对任意的w1，w1∈U，/>即子集U中任意两点间没有边相连。子集U为图G的一个最大独立集，若对图G的任意独立集S，/>
因此，物料需求X的一组可行的物料需求信息候选组合与图G的一个最大独立集相对应。若所有的待分析需求信息组合已知，则通过上述建模得到的图G的所有最大独立集就是想要求解的物料配送问题中的物料需求信息候选组合。
2)将所述待分析需求信息组合作为所述最大独立集模型的顶点。
3)若两个所述待分析需求信息组合包括有相同的物料需求信息，则构建以两个所述待分析物料需求信息为顶点之间的连接线，并作为所述最大独立集模型的边；
4)获取所述最大独立集模型的最大独立集结果，并将所述最大独立集结果作为所述物料需求信息候选组合。
在实际应用中，将待分析需求信息组合作为输入，构建最大独立集模型。其中，图的每个顶点与每个待分析需求信息组合唯一对应，图中任意两个顶点之间有边相连，当且仅当这两个顶点所对应的待分析需求信息组合中存在公共的物料需求。
然后，求解图模型中所有最大独立集，将得到的所有最大独立集转化为相应的补料方案，每个最大独立集对应一种物料需求信息候选组合。
本实施例中，采用最大独立集模型求解得到物料需求信息候选组合的方式简单便捷，可以快速确定出可行的物料需求信息候选组合。
本发明的另一实施例中给出了“基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果”的实现过程，参照图3，可以包括：
S31、获取二分图模型，并将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点。
本发明将可用车辆与物料需求信息候选组合的最佳指派问题建模为图论中二分图的最优匹配问题。设图G＝(V，E)，其中V为顶点集，E为边集。图G为二分图，若其中/>表示无交并，即/>边集E如下：
E＝{(w1，w2)|w1∈U，w2∈W or w1∈W，w2∈U}，
即顶点集U和W各自内部任意两个顶点间没有边相连，二分图G中只存在由U中的顶点连接到W中顶点的边。子集为二分图/>的一个匹配，若F中的任意两条边没有公共的顶点。若F为二分图G的一个匹配，且对任意的二分图G的匹配H，F都不包含于H，则F为二分图G的一个最大匹配。若边上带有权重，则求二分图的最大匹配问题就是权值和最大的匹配问题。
本发明中将实时可用的可用车辆建模为二分图的一个顶点集U(第一顶点集)，即U中的每个顶点表示一辆可用车辆，将已知的物料需求信息候选组合方案建模为二分图的另一个顶点集W(第二顶点集)，即W中的每个顶点表示一条物料需求信息候选组合方案。对于U中的任意顶点u，W中的任意顶点w，顶点u和w之间有一条边相连，边上的权重设为拖车指派方案的评价标准，例如总距离，总时间或上述的评分值等。假设U和W中顶点数目相等，若不相等，则用虚拟顶点补齐，且与虚拟顶点相连的边上的权值设为零。因此可将线边物料配送问题中的拖车指派问题转化为求解二分图的最大匹配问题。即求解优化问题
max cijeij，
/>
eij∈{0，1}.
其中i，j分别为顶点集U和W的指标集，eij取1表示顶点i，j之间有边相连，取0表示没有边相连，cij表示边eij上的评价值(即上述的评分值)。进而优化问题的解即为拖车指派问题当中的最优指派方案。
在实际应用中，虚拟顶点补齐具体可以包括：
1)获取所述物料需求信息候选组合的个数以及所述可用车辆对应的可调度车辆数；
2)若所述物料需求信息候选组合的个数大于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第二顶点集中补充虚拟车辆顶点，并将所述虚拟车辆顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同；
3)若所述物料需求信息候选组合的个数小于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第一顶点集中补充虚拟物料顶点，并将所述虚拟物料顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同。
具体的，构建二分图的顶点。设补料方案中物料需求信息候选组合的个数为N1，当前可用车辆(整个拖车信息)数目为N2，M＝max(N1，N2)。二分图G的顶点集U和W分别于与可用车辆和物料需求信息候选组合相对应，若N1＜M，则用虚拟车辆顶点补齐(补齐是为了计算二分图方便)，使得二分图G的顶点集U和W皆含有M个顶点。并且，与虚拟车辆顶点连接的边的权重值设置为预设数值，如零。若N1＞M，则用虚拟物料顶点补齐(补齐是为了计算二分图方便)，使得二分图G的顶点集U和W皆含有M个顶点。并且，与虚拟物料顶点连接的边的权重值设置为预设数值，如零。
构建二分图的边，并计算边上的权重。二分图中的边仅存在代表可用车辆的顶点和物料需求信息候选组合之间，即一条边表示给可用车辆指派某组物料需求任务。每条边上的权重则表示这组任务执行情况的评价值(可以用上述的评分值，此外还可以是拖车平均占用时间、行驶距离、装载率等)。
S32、将每一所述可用车辆的评分值确定为所述评分值对应的可用车辆和物料需求信息候选组合两个顶点的连接边的权重值。
具体过程参照步骤S31中的内容。
S33、获取所述二分图模型的最优匹配结果，并作为所述物料调度结果。
求解二分图的最优匹配，将得到的最优匹配(所构建的二分图的边集的子集)转化成可用车辆和物料需求信息候选组合的列表输出。(可用车辆，可以配送执行的方案，去送一组物料需求信息候选组合B，则那辆车执行物料需求信息候选组合B的配送)。
本实施例中，采用二分图方法来计算得到物料配送问题，方法简单便捷，并且本发明可以在物料需求信息候选组合方式较多的时候，采用并行计算方式，可有效提高求解速度。
可选地，在上述物料调度方法的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种物料调度装置，参照图4，可以包括：
数据获取模块11，用于获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述距离矩阵包括所述目标场地内不同位置之间的距离值；所述时间矩阵包括所述目标场地内不同位置之间所需的行驶时间值；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
数据计算模块12，用于依据所述目标场地的距离矩阵、时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
数值计算模块13，用于基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
调度模块14，用于基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间。
进一步，所述数据获取模块包括：
信息获取子模块，用于获取至少一个物料需求信息；
组合子模块，用于依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合；
聚类子模块，对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；
第一筛选子模块，用于从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合；
第二筛选子模块，用于从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合；任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
进一步，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
所述数值计算模块包括：
计算子模块，用于对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值。
进一步，调度模块包括：
模型获取子模块，用于获取二分图模型，并将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点；
权重设置子模块，用于将每一所述可用车辆的评分值确定为所述评分值对应的可用车辆和物料需求信息候选组合两个顶点的连接边的权重值；
结果获取子模块，用于获取所述二分图模型的最优匹配结果，并作为所述物料调度结果。
进一步，模型获取子模块包括：
可调度车辆数获取单元，用于获取所述物料需求信息候选组合的个数以及所述可用车辆对应的可调度车辆数；
顶点设置单元，用于若所述物料需求信息候选组合的个数大于所述可用车辆对应息的可调度车辆数，在所述第二顶点集中补充虚拟车辆顶点，并将所述虚拟车辆顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同；若所述物料需求信息候选组合的个数小于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第一顶点集中补充虚拟物料顶点，并将所述虚拟物料顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同。
进一步，数据计算模块12用于：
依据所述目标场地的距离矩阵、时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，采用旅行商算法，计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的最优取料路径和最优空箱路径；
基于所述最优取料路径和所述最优空箱路径，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的车辆调度信息。
本实施例中，在进行物料调度时，依据物料需求信息候选组合等信息确定最终进行物料调度的物料调度结果。物料需求信息候选组合中物料需求信息包括物料需求时间，在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零，且物料补充操作时间为该物料需求时间，即，本发明在物料库存剩余量为零时立即进行物料补充操作，保证了物料补充的及时性，提高车间生产效率。并且，通过该方法进行物料调度的过程中，物料需求地点也不会堆积较多物料，进一步保证了物料需求地点的安全性，避免了生产线存在的安全隐患。
需要说明的是，本实施例中的各个模块、子模块和单元的工作过程，请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。
可选地，在上述物料调度方法的实施例的基础上，本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述物料调度方法。
可选地，在上述物料调度方法及装置的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储程序；
处理器调用程序并用于：
获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述距离矩阵包括所述目标场地内不同位置之间的距离值；所述时间矩阵包括所述目标场地内不同位置之间所需的行驶时间值；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间。
进一步，获取至少一个物料需求信息候选组合，包括：
获取至少一个物料需求信息；
依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合；
对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；
从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合；
从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合；任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
进一步，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值，包括：
对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及所述车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值。
进一步，基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果，包括：
获取二分图模型，并将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点；
将每一所述可用车辆的评分值确定为所述评分值对应的可用车辆和物料需求信息候选组合两个顶点的连接边的权重值；
获取所述二分图模型的最优匹配结果，并作为所述物料调度结果。
进一步，将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点，包括：
获取所述物料需求信息候选组合的个数以及所述可用车辆对应的可调度车辆数；
若所述物料需求信息候选组合的个数大于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第二顶点集中补充虚拟车辆顶点，并将所述虚拟车辆顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同；
若所述物料需求信息候选组合的个数小于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第一顶点集中补充虚拟物料顶点，并将所述虚拟物料顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同。
进一步，依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息，包括：
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，采用旅行商算法，计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的最优取料路径和最优空箱路径；
基于所述最优取料路径和所述最优空箱路径，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的车辆调度信息。
本实施例中，在进行物料调度时，依据物料需求信息候选组合等信息确定最终进行物料调度的物料调度结果。物料需求信息候选组合中物料需求信息包括物料需求时间，在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零，且物料补充操作时间为该物料需求时间，即，本发明在物料库存剩余量为零时立即进行物料补充操作，保证了物料补充的及时性，提高车间生产效率。并且，通过该方法进行物料调度的过程中，物料需求地点也不会堆积较多物料，进一步保证了物料需求地点的安全性，避免了生产线存在的安全隐患。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括上述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种物料调度方法，其特征在于，包括：
获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间；
其中，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值，包括：
对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及所述车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值；
其中，基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果，包括：
获取二分图模型，并将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点；
将每一所述可用车辆的评分值确定为所述评分值对应的可用车辆和物料需求信息候选组合两个顶点的连接边的权重值；
获取所述二分图模型的最优匹配结果，并作为所述物料调度结果。
2.根据权利要求1所述的物料调度方法，其特征在于，获取至少一个物料需求信息候选组合，包括：
获取至少一个物料需求信息；
依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合；
对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；
从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合；
从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合；任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
3.根据权利要求1所述的物料调度方法，其特征在于，将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点，包括：
获取所述物料需求信息候选组合的个数以及所述可用车辆对应的可调度车辆数；
若所述物料需求信息候选组合的个数大于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第二顶点集中补充虚拟车辆顶点，并将所述虚拟车辆顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同；
若所述物料需求信息候选组合的个数小于所述可用车辆对应的可调度车辆数，在所述第一顶点集中补充虚拟物料顶点，并将所述虚拟物料顶点连接的边的权重值设置为预设数值，以使所述第一顶点集和所述第二顶点集内的顶点数相同。
4.根据权利要求1所述的物料调度方法，其特征在于，依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息，包括：
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，采用旅行商算法，计算每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的最优取料路径和最优空箱路径；
基于所述最优取料路径和所述最优空箱路径，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作所需的车辆调度信息。
5.一种物料调度装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
数据计算模块，用于依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
数值计算模块，用于基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
调度模块，用于基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间；
其中，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
所述数值计算模块包括：
计算子模块，用于对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及所述车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值；
其中，所述调度模块基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果，包括：
获取二分图模型，并将每一所述物料需求信息候选组合确定为所述二分图模型的第一顶点集内的顶点，以及将每一所述可用车辆的车辆信息确定为所述二分图模型的第二顶点集内的顶点；
将每一所述可用车辆的评分值确定为所述评分值对应的可用车辆和物料需求信息候选组合两个顶点的连接边的权重值；
获取所述二分图模型的最优匹配结果，并作为所述物料调度结果。
6.根据权利要求5所述的物料调度装置，其特征在于，所述数据获取模块包括：
信息获取子模块，用于获取至少一个物料需求信息；
组合子模块，用于依据预设组合规则、所述目标场地的距离矩阵以及时间矩阵，对所述物料需求信息进行组合，得到至少一个初始需求信息组合；
聚类子模块，对所述初始需求信息组合进行聚类操作，得到至少一个聚类结果；
第一筛选子模块，用于从所述聚类结果中选取出与所述聚类结果的聚类中心的距离满足预设距离条件的至少一个所述初始需求信息组合，并分别作为待分析需求信息组合；
第二筛选子模块，用于从所述待分析需求信息组合中筛选出无重复物料需求信息的待分析需求信息组合，并作为物料需求信息候选组合；任两个所述物料需求信息候选组合之间无相同的物料需求信息。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1-4中任一项所述的物料调度方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
其中，所述存储器用于存储程序；
处理器调用程序并用于：
获取目标场地的距离矩阵、时间矩阵、至少一个物料需求信息候选组合以及至少一个可用车辆的车辆信息；所述物料需求信息候选组合包括至少一个物料需求信息，所述物料需求信息包括物料需求时间；在所述物料需求时间达到时，物料库存剩余量为零；
依据所述目标场地的距离矩阵、所述时间矩阵、所述至少一个物料需求信息候选组合以及所述至少一个可用车辆的车辆信息，确定每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时的车辆调度信息；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值；
基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果；所述物料调度结果中，所述可用车辆在执行对应的所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作时，所述物料需求信息候选组合中每一所述物料需求信息对应的物料补充操作时间为所述物料需求信息中的物料需求时间；
其中，所述车辆调度信息包括：车辆行驶距离、车辆占用时间和车辆装载率；
基于所述车辆调度信息，计算得到每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作的评分值，包括：
对于每一所述可用车辆执行每一所述物料需求信息候选组合对应的物料补充操作，将对应的所述车辆行驶距离、所述车辆占用时间以及所述车辆装载率进行加权求和，得到对应的物料补充操作的评分值；
其中，基于每一所述物料需求信息候选组合、每一所述可用车辆的车辆信息以及评分值，确定物料调度结果，包括：
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