CN113537673A - 分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质。该分拣设备调度方法包括：获取目标中转场的物流数据，物流数据包括目标中转场的分拣设备信息和目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据物流数据，对目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。本发明实施例中考虑分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率，使得单位时间单台分拣设备处理的件量保持在合适水准，有利于减轻工人的操作负担，同时避免了分拣班次内设备利用率过高或过低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及物流技术领域，具体涉及一种分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
中转场设备调度问题是物流领域中的基本问题。在物流领域，中转场是快件集货和散货的重要网络节点。为了完成散货的分拣任务，中转场的决策人员需要制定科学、合理的设备调度方案，即班次内确定分拣设备何时工作、工作时执行何种分拣任务等。合理的设备调度方案不仅可以更科学的使用现有的调度设备、更合理的安排工作人员的排班，同时可以提高分拣效率。本发明为中转场的决策者提供一种散货时可用的设备调度算法，该算法旨在通过科学的技术手段获取更加有效、高效的设备调度方案。
中转场的快件流量非常大，并且分拣设备很多，中转场的分拣设备主要主要有分拣机和分拣柜两种，分拣设备是中转场实现快件分拣的承载体，所有的快件都需要经过分拣设备才能够完成分拣，然后装车并运输到物流网点。
目前，中转场的设备调度问题通常可以被抽象成一个可重入车间问题(reentrantjob shop problem)，该问题是一个经典的运筹学问题，在现阶段的解决手法中，混合整数规划(mixed integer linear programming)以及其他相关方法应用较为广泛。其中除了利用混合整数规划模型求精确解以外，还存在大量基于模型的启发式算法。但是中转场面临到件量大、待处理件量不稳定以及处理工序类型少但种类繁多的情况，不能仅仅简单地套用解决车间问题的方法来解决上述问题；另外面对一个现实分拣设备调度场景，通常需要考虑多个优化目标，在优化多个目标的情况下，优先级和取舍是一个须重要考核的指标，目前的分拣设备调度方法主要基于全局平衡的方式，即保证各个时段处理的快递数量具有均衡性，不考虑分拣设备的使用，在某些场景下具有局限性。
发明内容
本发明实施例提供一种分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质，考虑分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率，使得单位时间单台分拣设备处理的件量保持在合适水准，有利于减轻工人的操作负担，同时避免了分拣班次内设备利用率过高或过低的问题。
一方面，本申请提供一种分拣设备调度方法，所述方法包括：
获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；
根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；
对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
在本申请一些实施例中，所述物流数据中包括，所述获取目标中转场的物流数据，包括：
获取所述目标中转场在所述目标时间区间内各班次的快件信息；
将每个班次划分为多个时间段，获取所述多个时间段的快件信息。
在本申请一些实施例中，所述根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，包括：
利用预设的分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，确定分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中包括分拣设备数量和每个分拣设备对应的分拣设备利用率，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
在本申请一些实施例中，所述分拣设备调度模型为运筹与优化模型；
所述分拣设备模型的目标函数包括每个时间段内最小化分拣设备开启总时长；
所述分拣设备模型的约束条件包括每个时间段内每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
在本申请一些实施例中，所述分拣设备调度模型的约束条件还包括：
每个时间段的快件处理量小于每个时间段上的最大快件量；
每个时间段的累计处理快件量不能高于累计到件快件量；
先到达所述目标中转场的快件优于后到达所述目标中转场的快件处理；
每个班次内的快件完成分拣；
任何到达所述目标中转场的快件的初分拣处理不会早于快件卸车时间；
任何到达所述目标中转场的快件，其初分拣处理快于细分拣处理；
每个时间段的初分和细分的处理量都不能超过该时间段开启分拣设备的最大产能。
在本申请一些实施例中，所述对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案，包括：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，到优化后的分拣设备调度方案。
在本申请一些实施例中，所述将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到优化后的分拣设备调度方案，包括：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，若所述分拣设备模型有解，则得到调整后分拣设备调度方案；
将所述调整后分拣设备调度方案，确定为优化后的分拣设备调度方案。
另一方面，本申请还提供一种分拣设备调度装置，所述分拣设备的调度装置包括：
获取单元，用于获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；
调度单元，用于根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；
调优单元，用于对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
在本申请一些实施例中，所述获取单元具体用于：
获取所述目标中转场在所述目标时间区间内各班次的快件信息；
将每个班次划分为多个时间段，获取所述多个时间段的快件信息。
在本申请一些实施例中，所述调度单元具体用于：
利用预设的分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，确定分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中包括分拣设备数量和每个分拣设备对应的分拣设备利用率，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
在本申请一些实施例中，所述分拣设备调度模型为运筹与优化模型；
所述分拣设备模型的目标函数包括每个时间段内最小化分拣设备开启总时长；
所述分拣设备模型的约束条件包括每个时间段内每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
在本申请一些实施例中，所述分拣设备调度模型的约束条件还包括：
每个时间段的快件处理量小于每个时间段上的最大快件量；
每个时间段的累计处理快件量不能高于累计到件快件量；
先到达所述目标中转场的快件优于后到达所述目标中转场的快件处理；
每个班次内的快件完成分拣；
任何到达所述目标中转场的快件的初分拣处理不会早于快件卸车时间；
任何到达所述目标中转场的快件，其初分拣处理快于细分拣处理；
每个时间段的初分和细分的处理量都不能超过该时间段开启分拣设备的最大产能。
在本申请一些实施例中，所述调优单元具体用于：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，到优化后的分拣设备调度方案。
在本申请一些实施例中，所述调优单元具体用于：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，若所述分拣设备模型有解，则得到调整后分拣设备调度方案；
将所述调整后分拣设备调度方案，确定为优化后的分拣设备调度方案。
另一方面，本申请提供一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述分拣设备调度方法。
另一方面，本申请一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行所述的分拣设备调度方法中的步骤。
本发明实施例通过获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。本发明实施例中在现有分拣设备调度方追求全局平衡的基础上，考虑分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率，使得单位时间单台分拣设备处理的件量保持在合适水准，有利于减轻工人的操作负担，同时避免了分拣班次内设备利用率过高或过低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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是本发明实施例提供的分拣设备调度系统的场景示意图；
图2是本发明实施例提供的分拣设备调度方法的一个实施例流程示意图；
图3是本发明实施例提供的分拣设备调度方案优化前的一个具体示例图；
图4是本发明实施例提供的分拣设备调度方案优化后的一个具体示例图；
图5是本发明实施例提供的分拣设备调度装置的一个实施例结构示意图；
图6是本发明实施例提供的电子设备的一个实施例结构示意图。
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，本领域技术人员在没有作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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“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”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
本发明实施例提供一种分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质。
以下分别进行详细说明。
请参阅图1，图1为本发明实施例所提供的分拣设备调度系统的场景示意图，该分拣设备调度系统可以包括电子设备100，电子设备100中集成有分拣设备调度装置。
本发明实施例中电子设备100主要用于获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
本发明实施例中，该电子设备100可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本发明实施例中所描述的电子设备100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本申请方案一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的电子设备，例如图1中仅示出1个电子设备，可以理解的，该分拣设备调度系统还可以包括一个或多个其他电子设备，具体此处不作限定。
另外，如图1所示，该分拣设备调度系统还可以包括存储器200，用于存储数据，如存储物流数据，例如物流平台的各种数据，如中转场的物流运输信息，中转场中分拣设备数量，分拣设备类型，分拣设备的效能等，具体的，如快件信息，配送车辆信息和物流网点信息等。
需要说明的是，图1所示的分拣设备调度系统的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的分拣设备调度系统以及场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着分拣设备调度系统的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
首先，本发明实施例中提供一种分拣设备调度方法，该分拣设备调度方法包括：获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
如图2所示，为本发明实施例中分拣设备调度方法的一个实施例流程示意图，该分拣设备调度方法包括：
201、获取目标中转场的物流数据。
中转场是网络中的集散节点，基本功能是对快件进行集散和转运。这类网点也称为集散点集散中心等。集散中心的称谓在一般物流业中使用较多，快件业一般称为中转场、中转站、分拨场、中转中心等，除仓储、加工功能外，两者的其他功能基本相同。从网络角度看，中转场也是一个网络节点。中转场是进行快件分拣集散的重要节点，其运作模式的主要特点在于它不是从事具体商品生产的组织单位，主要是将从其他网点汇集来的快件进行集中、交换和转运，实现快件在全网中从分散到集中再到分散的流动。实际运作中是将与中转场相连的其他网点的快件在某一时间段统一集中到中转场，然后进行交换。
对于中转场而言，主要有集货和散货两个过程。比如在一个区域内有中转场A1，A2，A3和网点B1，B2，B3。中转场A2和A3需要将自身中转场中属于中转场A1区域内的快件发往中转场A1，这个过程对于A1而言为集货。对于到达A1的快件，需要在规定时间内将B1，B2，B3三个网点的快件分拣出来并发往各个网点，这个过程对于中转场A1而言则为散货。为了按时完成散货的分拣任务，中转场决策者需要提前制定好分拣设备的调度计划。分拣设备调度计划，就是要确定分拣设备是否工作以及在何时工作。
本发明实施例中，目标中转场可以是目标区域内待进行分拣设备调度规划的中转场，该目标中转场中可以包括多个分拣设备，该多个分拣设备可以包括不同类型的分拣设备，例如分拣机和/或分拣柜等，目标中转场中分拣设备的具体数量此处不作限定。
其中，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息，所述分拣设备信息包括分拣设备数量以及每个分拣设备的分拣效能，分拣设备的分拣效能指分拣设备在单位时间的分拣快件量，例如，目标中转场包括10个分拣设备，其中分拣设备1的分拣效能为1000件/h。
另外，所述物流数据还所述目标中转场在目标时间区间的快件信息，此时，所述获取目标中转场的物流数据，可以进一步包括：获取所述目标中转场在所述目标时间区间内各班次的快件信息；将每个班次划分为多个时间段，获取所述多个时间段的快件信息。
其中，目标中转场每天可以划分为多个物流班次，每个班次对应一个时间段，所述目标中转场在目标时间区间内的快件数据可以包括各个班次内的所有快件的到达时间以及到件量，例如，C1班次内到件100件，在D1时刻到件20件，在D2时刻到件30件，在D3时刻到件50件等。
由于中转场划分的班次可能时间区间较长，例如一天划分4个班次，其中一个班次为8点-14点，时间太长，对于快件量大的中转场来说，每个班次内的快件量非常大，数据量较大，中转场分拣设备的调度规划就会比较慢，因此，本发明实施例中，可以将班次中的时间区间进一步按照时间颗粒度进行细分，进而在每个划分时间区间内进行中转场设备调度优化，提高规划效率。
此时，本发明实施例中采用的是对快件数据进行预处理，得到所述目标中转场在目标时间区间内的快件信息。具体的，所述对所述快件数据进行预处理，得到所述目标时间区间的快件信息，包括：从所述目标中转场在目标时间区间内的快件数据，获取所述目标中转场在所述目标时间区间内各班次的快件信息；将所述各班次划分为多个时间段，获取所述多个时间段的快件信息。
本发明实施例中，由于班次内快件量非常大，导致分拣设备调度优化时数据量较大，因此，将所述各班次划分为多个时间段可以基于各班次内的快件量来划分时间段，当该班次内快件量较多时，可以多划分几个时间段，当该班次内快件量较少时，可以少划分几个时间段，例如A班次内有5000个快递，可以将A班次对应的时间区间划分为10个时间段，B班次有2000个快件量时，可以划分为4个时间段。
当然，由于当划分时间段的时长较短时，一般快件量本身不会出现太多，因此本发明实施例中也可以直接班次中的时间区间进一步按照时间颗粒度进行细分，进而在每个划分时间区间内进行中转场设备调度优化，提高规划效率。具体的，将所述各班次划分为多个时间段的方式可以是分别将每个班次划分为多个时间段，例如以10分钟为长度，将各班次划分为10分钟一段的多个时间段，假设某天中转场划分为4个班次，C1班次、C2班次、C3班次和C4班次，将C1班次、C2班次、C3班次和C4班次分别再等比例划分为4个时间段，或者按照时长划分时间段，例如将C1班次、C2班次、C3班次和C4班次按照10min长度划分为多个时间段，当然，在本发明其他一些实施例中，也可以是从整体划分，将各班次时间合成整体，划分为多个时间段，具体此处不作限定。
202、根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
其中，所述根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，进一步包括：利用预设的分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，确定分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中包括分拣设备数量和每个分拣设备对应的分拣设备利用率，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
运筹学主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标，运筹学的具体内容包括：规划论(包括线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划)、库存论、图论、决策论、对策论、排队论、可靠性理论等，利用运筹学实现最优目标的模型称为运筹与优化模型，本发明实施例中分拣设备调度模型可以是运筹与优化模型，具体的，该运筹与优化模型可以是线性规划模型，非线性规划模型，混合整数模型等，具体此处不作限定。
具体的，所述分拣设备模型的目标函数可以包括每个时间段内最小化分拣设备开启总时长；所述分拣设备模型的约束条件包括每个时间段内每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。其中，分拣设备利用率指单位时间单台分拣设备处理的件量。
在本发明一些实施例中，所述分拣设备调度模型的约束条件还包括：
每个时间段的快件处理量小于每个时间段上的最大快件量；
每个时间段的累计处理快件量不能高于累计到件快件量；
先到达所述目标中转场的快件优于后到达所述目标中转场的快件处理；
每个班次内的快件完成分拣；
任何到达所述目标中转场的快件的初分拣处理不会早于快件卸车时间；
任何到达所述目标中转场的快件，其初分拣处理快于细分拣处理；
每个时间段的初分和细分的处理量都不能超过该时间段开启分拣设备的最大产能。
在一个具体实施例方式，分拣设备调度模型的相关参数具体如下：
分拣设备调度模型所需的输入有：
(1)流向与分拣设备所使用的分拣计划的对应关系；
(2)分拣设备的数量及其产能；
(3)一个分拣班次的时间；
(4)分拣设备的最小连续运作时间与切换状态所需的最小时间；
(5)班次内某次卸车件量中各个流向的件量比例。
具体的分拣设备调度模型决策变量有：
(1)连续变量某卸车时间的到件在某时刻的被初分量；
(2)连续变量某卸车时间的到件中某流向在某时刻的被细分量；
(3)0-1变量判断一台分拣设备是否在某时段执行某计划。
分拣设备调度模型的约束条件如下：
(1)任意到件的初分处理不会早于卸车时间；
(2)对于任意到件批次，其初分处理快于细分处理；
(3)初分和细分都能完成所有车次的件量(本约束保证了该模型的可行解不会存在滞留件)；
(4)每个时段的初分和细分的处理量都不能超过该时段开启机器的最大产能；
(5)先到达的批次会优先于后到达的批次处理；
(6)一台机器在一个时段只能执行一种分拣计划；
(7)从一个分拣计划直接切换到另一个分拣计划存在调整时间；
(8)设备存在最小连续工作时间。
其中(1)至(5)是有关件量处理的约束，(6)至(8)是有关分拣设备状态的约束。
分拣设备调度模型的目标：
最小化分拣设备开启总时长。
203、对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
因步骤202中的优化目标是最小化分拣设备开启总时长，并不能保证输出的调度计划中能够使用数量更少地分拣设备，所以仍须基于背包问题(knapsack problem)对步骤202中得到的分拣设备调度方案调优。
在本发明一些实施例中，所述对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案，包括：将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，到优化后的分拣设备调度方案。
进一步的，所述将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到优化后的分拣设备调度方案，包括：将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，若所述分拣设备模型有解，则得到调整后分拣设备调度方案；将所述调整后分拣设备调度方案，确定为优化后的分拣设备调度方案。
在一个具体实施方式中，利用分拣设备模型进行调优，调优方案具体如下：
分拣设备模型的输入：需调优的分拣设备调度方案。
分拣设备模型的约束条件：
(a)分拣设备的状态约束(如上(6)至(8)所述)；
(b)每个时段的执行某对应计划的设备数与调优前相同。
分拣设备模型的目标函数：最小化开启分拣设备数量。
如图3，图4所示，分别为一个具体实施例中分拣设备调度方案调优前后的示意图，可以看到调度计划样例1(分拣设备调度方案)在结果调优前后，所使用的分拣柜数量下降了8台，因此可以说分拣设备调度方案调优是有效的，并且在使用分拣设备台数较多的情况下尤为必要，在规定的时间范围内且在件量分类完毕的条件下尽可能地节约支出(使用设备少必然节约支出)。
同时比较了简单的人为逻辑排班后发现，人为排班通常需要将所有设备(计25台)全部开启，而本发明实施例中经过调优后的分拣调度方案仅仅开启了16台分拣设备，降低了分拣设备的使用，节约了支出。
本发明实施例通过获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。本发明实施例中在现有分拣设备调度方追求全局平衡的基础上，考虑分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率，使得单位时间单台分拣设备处理的件量保持在合适水准，有利于减轻工人的操作负担，同时避免了分拣班次内设备利用率过高或过低的问题。
为了更好实施本发明实施例中分拣设备调度方法，在分拣设备调度方法基础之上，本发明实施例中还提供一种分拣设备调度装置，如图5所示，为本发明实施例中分拣设备调度装置的一个实施例结构示意图，该分拣设备调度装置500包括：
获取单元501，用于获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；
调度单元502，用于根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；
调优单元503，用于对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
在本申请一些实施例中，所述获取单元501具体用于：
获取所述目标中转场在所述目标时间区间内各班次的快件信息；
将每个班次划分为多个时间段，获取所述多个时间段的快件信息。
在本申请一些实施例中，所述调度单元502具体用于：
利用预设的分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，确定分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中包括分拣设备数量和每个分拣设备对应的分拣设备利用率，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
在本申请一些实施例中，所述分拣设备调度模型为运筹与优化模型；
所述分拣设备模型的目标函数包括每个时间段内最小化分拣设备开启总时长；
所述分拣设备模型的约束条件包括每个时间段内每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
在本申请一些实施例中，所述分拣设备调度模型的约束条件还包括：
每个时间段的快件处理量小于每个时间段上的最大快件量；
每个时间段的累计处理快件量不能高于累计到件快件量；
先到达所述目标中转场的快件优于后到达所述目标中转场的快件处理；
每个班次内的快件完成分拣；
任何到达所述目标中转场的快件的初分拣处理不会早于快件卸车时间；
任何到达所述目标中转场的快件，其初分拣处理快于细分拣处理；
每个时间段的初分和细分的处理量都不能超过该时间段开启分拣设备的最大产能。
在本申请一些实施例中，所述调优单元503具体用于：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，到优化后的分拣设备调度方案。
在本申请一些实施例中，所述调优单元503具体用于：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，若所述分拣设备模型有解，则得到调整后分拣设备调度方案；
将所述调整后分拣设备调度方案，确定为优化后的分拣设备调度方案。
本发明实施例通过获取单元501获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；调度单元502根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；调优单元503对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。本发明实施例中在现有分拣设备调度方追求全局平衡的基础上，考虑分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率，使得单位时间单台分拣设备处理的件量保持在合适水准，有利于减轻工人的操作负担，同时避免了分拣班次内设备利用率过高或过低的问题。
本发明实施例还提供一种电子设备，其集成了本发明实施例所提供的任一种分拣设备调度装置，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述分拣设备调度方法实施例中任一实施例中所述的分拣设备调度方法中的步骤。
本发明实施例还提供一种电子设备，其集成了本发明实施例所提供的任一种分拣设备调度装置。如图6所示，其示出了本发明实施例所涉及的电子设备的结构示意图，具体来讲：
该电子设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器601、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器602、电源603和输入单元604等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器601是该电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器602内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器602内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器601可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器601可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器601中。
存储器602可用于存储软件程序以及模块，处理器601通过运行存储在存储器602的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器602可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器602还可以包括存储器控制器，以提供处理器601对存储器602的访问。
电子设备还包括给各个部件供电的电源603，优选的，电源603可以通过电源管理系统与处理器601逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源603还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该电子设备还可包括输入单元604，该输入单元604可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，电子设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，电子设备中的处理器601会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器602中，并由处理器601来运行存储在存储器602中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种分拣设备调度方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本发明实施例所提供的一种分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种分拣设备调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；
根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；
对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
2.根据权利要求1所述的分拣设备调度方法，其特征在于，所述获取目标中转场的物流数据，包括：
获取所述目标中转场在所述目标时间区间内各班次的快件信息；
将每个班次划分为多个时间段，获取所述多个时间段的快件信息。
3.根据权利要求2所述的分拣设备调度方法，其特征在于，所述根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，包括：
利用预设的分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，确定分拣设备调度方案；
其中，所述分拣设备调度方案中包括分拣设备数量和每个分拣设备对应的分拣设备利用率，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
4.根据权利要求3所述的分拣设备调度方法，其特征在于，所述分拣设备调度模型为运筹与优化模型；
所述分拣设备模型的目标函数包括每个时间段内最小化分拣设备开启总时长；
所述分拣设备模型的约束条件包括每个时间段内每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率。
5.根据权利要求4所述的分拣设备调度方法，其特征在于，所述分拣设备调度模型的约束条件还包括：
每个时间段的快件处理量小于每个时间段上的最大快件量；
每个时间段的累计处理快件量不能高于累计到件快件量；
先到达所述目标中转场的快件优于后到达所述目标中转场的快件处理；
每个班次内的快件完成分拣；
任何到达所述目标中转场的快件的初分拣处理不会早于快件卸车时间；
任何到达所述目标中转场的快件，其初分拣处理快于细分拣处理；
每个时间段的初分和细分的处理量都不能超过该时间段开启分拣设备的最大产能。
6.根据权利要求3至5中任一所述的分拣设备调度方法，其特征在于，所述对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案，包括：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，到优化后的分拣设备调度方案。
7.根据权利要求6所述的分拣设备调度方法，其特征在于，所述将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到优化后的分拣设备调度方案，包括：
将分拣设备数量约束为所述初始分拣设备数量，重新利用分拣设备模型，根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，若所述分拣设备模型有解，则得到调整后分拣设备调度方案；
将所述调整后分拣设备调度方案，确定为优化后的分拣设备调度方案。
8.一种分拣设备调度装置，其特征在于，所述分拣设备的调度装置包括：
获取单元，用于获取目标中转场的物流数据，所述物流数据包括所述目标中转场的分拣设备信息和所述目标中转场在目标时间区间的快件信息；
调度单元，用于根据所述物流数据，对所述目标中转场的分拣设备进行调度，得到分拣设备调度方案，所述分拣设备调度方案中每个分拣设备满足预设的分拣设备利用率；
调优单元，用于对所述分拣设备调度方案调优，得到优化后的分拣设备调度方案。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1至7中任一项所述分拣设备调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的分拣设备调度方法中的步骤。
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