CN114565230A - 一种货机平衡配载的方法及设备 - Google Patents

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CN114565230A CN202210113400.8A CN202210113400A CN114565230A CN 114565230 A CN114565230 A CN 114565230A CN 202210113400 A CN202210113400 A CN 202210113400A CN 114565230 A CN114565230 A CN 114565230A
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Abstract

本申请的目的是提供一种货机平衡配载的方法及设备，本申请通过获取货机平衡配载所需的数据以及配置的装载规则；根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数；根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型；根据装载规则对所述配载的模型构建对应的约束条件，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果。从而在较短时间内完成配载且准确度高，以及兼顾多项优化目标。

Description

一种货机平衡配载的方法及设备
技术领域
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种货机平衡配载的方法及设备。
背景技术
航空运输是目前最现代化的运输方式，在过去数十年，航空货运量一直保持着持续且稳定的增长态势；现阶段，国内配载多是由配载员手工填写装载舱单，根据经验进行配载，大致流程如图1所示。在做好核对油量及飞机基本配置信息、装载通知单等准备工作后，配载员绘制手工平衡表，经过检查、复核、签字等验证工作后，拍发业务函电，释放航班，也就意味着配载工作的完成。但是大量约束条件(配载方案需要服从来自托运方、航空管制方、物流管制方的各种约束，也要满足航空公司的资源限制)和较短的解决时限增加了问题的复杂度，随着航班规模的增加，手工配载的方式越来越局限。
飞机配载与飞行安全直接相关，手工配载模式下，配载员的工作压力较大，需要在短时间内核实各项数据的准确，制定配载方案并制作各项单据。但是当航班规模逐渐增长，货物流转信息日益复杂，手工配载的方式越来越局限，主要几项弊端列举如下：
(1)填写耗时长且准确度难以保证：手工填写耗时长，尤其是在处理宽体大机型，如767\747\777等机型的配载问题时，仅核实填写四十个左右板箱信息就需要耗费几十分钟；且手工操作易出错，难以保证准确性。
(2)难以兼顾多项优化目标：在保障飞行安全和货物运输安全的前提下，手工配载的模式难以在短时间内要求配载员同时兼顾包括优化重心、联程货物放置、减少装卸操作等多个优化目标。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种货机平衡配载的方法及设备，解决现有技术中手工配载方式耗时长、准确度低以及难以兼顾多项优化目标的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种货机平衡配载的方法，该方法包括：
获取货机平衡配载所需的数据以及配置的装载规则；
根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数；
根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型；
根据装载规则对所述配载的模型构建对应的约束条件，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果。
进一步地，所述所需的数据包括货机性能数据、货机槽位数据以及集装器数据，根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数，包括：
根据所述集装器数据确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数，其中，所述集装器数据包括集装器的运载收益和运输优先级；
根据所述货机性能数据、货机槽位数据以及集装器数据确定配载的最小化与目标重心之间的差距的目标函数；
根据所述集装器数据确定配载的最小化装卸操作的目标函数，其中，所述集装器数据包括集装器的运载方式属性。
进一步地，所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000031
其中，i表示集装器的编号，j表示槽位的编号，xij的取值表示集装器i与槽位j的配载结果，gi表示i编号的集装器所装货物可以带来的运载收益，pis表示i编号的集装器的优先级权重指标，s代表着优先级序列，pis大于最大的gi。
进一步地，配载的最小化与目标重心之间的差距的目标函数，满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000032
其中，mlongd-表示纵向重心相对于目标重心的前移距离，mlongd+表示纵向重心相对于目标重心的后移距离，mlatd-表示横向重心相对于目标重心的左移距离，mlatd+表示横向重心相对于目标重心的右移距离，K1和K2则用来控制纵向重心和横向重心偏移的权重。
进一步地，所述配载的最小化装卸操作的目标函数满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000033
其中，R表示所有需要在中途转运的集装器集合，N表示靠近舱门的槽位集合，Bonus表示对转运货物的偏好槽位设置的奖励。
进一步地，根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型，包括：
根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数的加权之和确定配载的模型。
进一步地，所述约束条件包括以下任几项：
每个集装器被至多放置在一个槽位中；
除散舱外的其它舱内一个槽位上最多只能装载一个集装器；
装载着不能相邻放置的两类货物的两个集装器不能被放置在相邻的槽位中；
满足集装器与槽位的匹配要求，其中，所述匹配要求包括集装器重量匹配要求、集装器高度匹配要求、集装器类型匹配要求以及集装器装载的特殊货物种类允许要求；
散舱内装载的所有货物的总重量不超出最大重量限制；
货机重量限制；
货机重心限制。
进一步地，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果，包括：
基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到集装器i与槽位j的配载结果，当xij的取值为1时，则得到集装器i放置在槽位j处。
进一步地，所述方法包括：
根据所述货机平衡配载的结果统计货机装载重量以及在当前货机平衡配载的结果下货机各时刻重心位置按照距离机头原点的距离、指数以及平均空气动力弦百分比。
根据本申请又一个方面，还提供了一种货机平衡配载的设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；以及
存储有计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如前述所述方法的操作。
根据本申请再一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如前述所述的方法。
与现有技术相比，本申请通过获取货机平衡配载所需的数据以及配置的装载规则；根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数；根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型；根据装载规则对所述配载的模型构建对应的约束条件，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果。从而在较短时间内完成配载且准确度高，以及兼顾多项优化目标。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出现有技术中手工填写进行配载的流程图；
图2示出根据本申请的一个方面提供了一种货机平衡配载的方法流程示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU))、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(Read Only Memory，ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(Phase-Change RAM，PRAM)、静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、数字多功能光盘(Digital Versatile Disk，DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。
作为地面保障的关键环节，配载的本质是根据飞机重心的特点、货物的特点和机舱的物理性约束科学地安排旅客及货物的位置，以便保证在起降和飞行中任意时刻飞机重量不超过允许的最大值，且飞机重心不超出允许范围，从而保障飞行安全。
本申请提出的方法，以保证飞行安全和货物运输安全为前提，以节省飞机耗油、减少货站装卸操作、提高飞行员操作舒适度等作为优化目标，自动求解配载方案。对于二十个板箱左右的单排货舱配载问题可在5秒内求解，对于四十个板箱左右的双排货舱配载问题可在10秒内求解。具体实现步骤通过以下实施例进行描述：
图2示出根据本申请的一个方面提供了一种货机平衡配载的方法流程示意图，该方法包括：步骤S11～步骤S14，其中，
步骤S11，获取货机平衡配载所需的数据以及配置的装载规则。
进行基础数据的录入，录入货机平衡配载所需的数据，从而后续利用该所需的数据进行构建模型以及求解，同时，配载方案不仅需要满足飞机自身安全飞行的允许重量及重心范围限制，还需保证货物的安全运输以及一些额外的业务规则，因此还需要配置装载规则。其中，货物安全运输主要受到危险品隔离要求的限制，在规划配载方案时应当充分考虑货物之间相互影响的性质，这就决定了内装不同危险品的集装器在飞机货舱中是否能够放置在相邻的位置，还是必须隔离放置，例如：食品(EAT)不得和尸体、灵柩(HUM)相邻运输，活体动物(AVI)需要与放射性物质(RRW/RRY)进行隔离。除此之外，业务上考虑到机坪装卸操作的方便性也提出了一些业务规则。首先，根据货物运输方式的不同偏好于放置在机身的不同位置，如转板货物放置在靠近舱门处，而联程货物则放置在机身最内部；其次，考虑到货板体积不定，为保证不影响装载，通常在制定配载方案时对腹舱槽位留出一定裕度；然后，在制定预配载方案时，满足飞机各槽位的装载顺序，节省机坪装卸人员的操作时间。
步骤S12，根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数。
将配载的各项目标转化为具体模型中的配置，进行配载优化目标配置，包括配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数。其中，最大货物运输收益为最大化实际装载运输货物能带来的总收益；目标重心为理想重心，最小化与理想重心之间的差距为保证重心处于安全范围限制内的前提下，尽可能的优化重心位置，让飞机在不同状态下的实际重心尽量靠近理想重心；最小化装卸操作为对转板货物的放置槽位的需求的满足程度。
在本申请一实施例中，所述所需的数据包括货机性能数据、货机槽位数据以及集装器数据，则在步骤S12中，根据所述集装器数据确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数，其中，所述集装器数据包括集装器的运载收益和运输优先级；根据所述货机性能数据、货机槽位数据以及集装器数据确定配载的最小化与目标重心之间的差距的目标函数；根据所述集装器数据确定配载的最小化装卸操作的目标函数，其中，所述集装器数据包括集装器的运载方式属性。
货机平衡配载所需数据分为四大类，分别是性能数据、航班数据、飞机槽位数据与集装器数据：第一类为性能数据，如飞机操作空重、飞机操作空重指数、最大起飞重量限制、最大无油重量限制、最大落地重量限制、包线范围、指数计算相关参数以及平均空气动力弦百分比计算相关参数等；第二类为航班相关数据，如航班动态、机组人员配置、起飞油量、航程耗油等；第三类为飞机槽位相关数据，包括横向力臂、纵向力臂、最大载重、槽位高度、允许放置集装器类型、允许放置危险品类型、装载顺序等；第四类为集装器相关数据，包括集装器类型、高度、重量、包含的危险品类型、运输方式、指定放置槽位等。
确定最大化运输货物带来的收益的目标函数时，根据所需的数据中的集装器相关数据，具体由集装器的运载收益和运输优先级决定。确定靠近理想重心，即最小化实际重心与理想重心之间的差距的目标函数时，涉及到货机性能数据、货机槽位相关数据以及集装器相关数据，比如货机槽位的力臂数据和集装器的重量数据。确定最小化装卸操作的目标函数时，涉及到所需的数据中的集装器相关数据，具体为集装器的运载方式属性，运载方式属性包括直达、转运以及联程。
步骤S13，根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型。
将货机配载问题的各项规则以及优化目标转化为模型，根据配载优化目标配置得到三个目标函数后，将这三个目标函数合并进行构建配载的模型，从而求解该模型。
步骤S14，根据装载规则对所述配载的模型构建对应的约束条件，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果。
求解构建的配载的模型时，需要对该配载的模型进行约束，即确定对应的约束条件，从而得到合理的解，在约束条件下求解得到最终的货机平衡配载的结果，即得到配载方案。
在本申请一些实施例中，所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000091
其中，i表示集装器的编号，j表示槽位的编号，xij的取值表示集装器i与槽位j的配载结果，gi表示i编号的集装器所装货物可以带来的运载收益，pis表示i编号的集装器的优先级权重指标，s代表着优先级序列，pis大于最大的gi。
在此，最大化运输货物带来的收益由集装器的运载收益和运输优先级决定，使用(gi+pis)是集装器的利益标识，其中gi代表着i编号集装器所装货物可以带来的收益。同时集装器因所装货物的不同，存在着不同的优先级。高优先级指货物可能需要更快的运输，或者货物的价值较大，从而优先考虑装载着这些货物的集装器。pis需要远大于最大的gi，既优先级的权重需要大于集装器的收益权重。
在本申请一些实施例中，配载的最小化与目标重心之间的差距的目标函数，满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000092
其中，mlongd-表示纵向重心相对于目标重心的前移距离，mlongd+表示纵向重心相对于目标重心的后移距离，mlatd-表示横向重心相对于目标重心的左移距离，mlatd+表示横向重心相对于目标重心的右移距离，K1和K2则用来控制纵向重心和横向重心偏移的权重。
在此，最小化与目标重心之间的差距，为靠近理想重心的计算，根据飞机槽位力臂与装载集装器的重量计算对应装载方案的实际重心，理想重心则是根据飞机性能预先设定的目标重心位置。通过计算纵向重心相较于理想重心的前移距离、纵向重心相较于理想重心的后移距离、横向重心相较于理想重心的左移距离以及横向重心相较于理想重心的右移距离，使用纵向重心和横向重心偏移的权重得到最终的最小化实际重心与理想重心之间的差距。
在本申请一些实施例中，所述配载的最小化装卸操作的目标函数满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000101
其中，R表示所有需要在中途转运的集装器集合，N表示靠近舱门的槽位集合，Bonus表示对转运货物的偏好槽位设置的奖励。
最小化装卸操作与集装器的运载方式属性有关，运载方式共有直达、转运、联程三种，其中转运货物需要在航班到达机场由装卸人员转移至下一段航班的飞机，因此将转运货物放置在靠近舱门处可以减少装卸人员的操作。对转运货物的偏好槽位设置一定的奖励，通过最大化奖励实现此优化目标。其中，R为所有需要在中途转运的集装器集合，N为靠近舱门的槽位集合。
在本申请一些实施例中，根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数的加权之和确定配载的模型。
确定配置的优化目标后，将得到的三项优化目标进行加权和得到最终的模型，即：
Figure BDA0003495537740000102
对模型Z进行构建对应的约束条件，所述约束条件包括以下任几项：
每个集装器被至多放置在一个槽位中；
除散舱外的其它舱内一个槽位上最多只能装载一个集装器；
装载着不能相邻放置的两类货物的两个集装器不能被放置在相邻的槽位中；
满足集装器与槽位的匹配要求，其中，所述匹配要求包括集装器重量匹配要求、集装器高度匹配要求、集装器类型匹配要求以及集装器装载的特殊货物种类允许要求；
散舱内装载的所有货物的总重量不超出最大重量限制；
货机重量限制；
货机重心限制。
在此，可以构建七个约束条件，其中：
约束条件1：表示每个集装器i被至多放置在一个槽位中，满足以下条件：
Figure BDA0003495537740000111
|I|表示集装器集合，|J|表示槽位集合。
约束条件2：保证一个槽位上最多只能装载一个集装器。由于散舱内的货物并不是以集装器的形式，因此不在此约束内考虑，添加了|J|∶j≠Bulk来剔除所有的散舱，使用以下公式表示：
Figure BDA0003495537740000112
约束条件3：表示装载着不能相邻放置的两类货物的两个集装器不能被放置在相邻的槽位中，使用以下公式表示：
Figure BDA0003495537740000113
需要分开放置的集装器集合,
j1,j2＝1,...,|J|∶j1closetoj2。
约束条件4：满足集装器与槽位的匹配要求，若以下任意一项条件无法满足时，对应的决策变量xij＝0：集装器重量不超出槽位最大载重；集装器高度不超出槽位高度；集装器类型允许放置在该槽位；集装器装载的特殊货物种类允许放置在该槽位中。
约束条件5：表示散舱内装载的所有货物的总重量不超出最大重量限制，使用以下公式表示：
wixij≤MaxWj；
Figure BDA0003495537740000121
约束条件6：飞机重量限制，gt指飞机在t状态(无油重量ZFW，滑行重量TW，起飞重量TOW，着陆重量LW)下的不同实际重量。在四个不同时期，实际重量都需要小于对应的最大装载重量，使用以下公式表示：
gt≤MaxWeightt,
Figure BDA0003495537740000122
约束条件7：飞机重心限制，即对飞机无油重量、滑行重量、起飞重量和着陆重量四个状态下的重心位置范围进行安全限制。
首先，根据力学中的合力矩定理计算飞机总力矩(此处u为各个重量组成成分，意在便于理解)：
momentu＝Weightu·Balance Armu；
然后，根据力矩与重量求商得出重心位置：
Figure BDA0003495537740000123
同样地，也需要在四个不同时期内对重心进行限制：
MinCGt≤CGt≤MaxCGt,
Figure BDA0003495537740000124
在本申请一些实施例中，在步骤S14中，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到集装器i与槽位j的配载结果，当xij的取值为1时，则得到集装器i放置在槽位j处。在此，货物配载方案是根据构建的模型求解得到的xij的取值，可以得到集装器i与槽位j的搭配结果，只有当xij＝1时，表明集装器i放置在槽位j处，由此得到最终的装载货物的集装器放置方案。
在本申请一些实施例中，所述方法包括：根据所述货机平衡配载的结果统计货机装载重量以及在当前货机平衡配载的结果下货机各时刻重心位置按照距离机头原点的距离、指数以及平均空气动力弦百分比。
在此，根据货机平衡配载的结果进行各项统计，包括货机装载重量的各项统计，以及在当前装载方案下货机各时刻重心位置按照距离机头原点的距离、指数及平均空气动力弦百分比三类计算方式的数值，包括滑行重心、起飞重心、无油重心以及落地重心。
通过本申请实施例所述的方法，进行货机平衡配载的问题，以保证飞行安全和货物运输安全为前提，以节省飞机耗油、减少货站装卸操作、提高飞行员操作舒适度等作为优化目标，自动求解配载方案；避免了耗时长以及准确度低的问题，可以兼顾多项优化目标。
此外，本申请实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现前述一种货机平衡配载的方法。
在本申请一实施例中，还提供了一种货机平衡配载的设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；以及
存储有计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如前述所述方法的操作。
例如，计算机可读指令在被执行时使所述一个或多个处理器：
获取货机平衡配载所需的数据以及配置的装载规则；
根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数；
根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型；
根据装载规则对所述配载的模型构建对应的约束条件，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (11)

1.一种货机平衡配载的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取货机平衡配载所需的数据以及配置的装载规则；
根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数；
根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型；
根据装载规则对所述配载的模型构建对应的约束条件，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所需的数据包括货机性能数据、货机槽位数据以及集装器数据，根据所述所需的数据分别确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数，包括：
根据所述集装器数据确定配载的最大化运输货物运输收益的目标函数，其中，所述集装器数据包括集装器的运载收益和运输优先级；
根据所述货机性能数据、货机槽位数据以及集装器数据确定配载的最小化与目标重心之间的差距的目标函数；
根据所述集装器数据确定配载的最小化装卸操作的目标函数，其中，所述集装器数据包括集装器的运载方式属性。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数满足以下条件：
Figure FDA0003495537730000021
其中，i表示集装器的编号，j表示槽位的编号，xij的取值表示集装器i与槽位j的配载结果，gi表示i编号的集装器所装货物可以带来的运载收益，pis表示i编号的集装器的优先级权重指标，s代表着优先级序列，pis大于最大的gi。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，配载的最小化与目标重心之间的差距的目标函数，满足以下条件：
Figure FDA0003495537730000022
其中，mlongd-表示纵向重心相对于目标重心的前移距离，mlongd+表示纵向重心相对于目标重心的后移距离，mlatd-表示横向重心相对于目标重心的左移距离，mlatd+表示横向重心相对于目标重心的右移距离，K1和K2则用来控制纵向重心和横向重心偏移的权重。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述配载的最小化装卸操作的目标函数满足以下条件：
Figure FDA0003495537730000023
其中，R表示所有需要在中途转运的集装器集合，N表示靠近舱门的槽位集合，Bonus表示对转运货物的偏好槽位设置的奖励。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数确定配载的模型，包括：
根据所述配载的最大化运输货物运输收益的目标函数、最小化与目标重心之间的差距的目标函数以及最小化装卸操作的目标函数的加权之和确定配载的模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括以下任几项：
每个集装器被至多放置在一个槽位中；
除散舱外的其它舱内一个槽位上最多只能装载一个集装器；
装载着不能相邻放置的两类货物的两个集装器不能被放置在相邻的槽位中；
满足集装器与槽位的匹配要求，其中，所述匹配要求包括集装器重量匹配要求、集装器高度匹配要求、集装器类型匹配要求以及集装器装载的特殊货物种类允许要求；
散舱内装载的所有货物的总重量不超出最大重量限制；
货机重量限制；
货机重心限制。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到货机平衡配载的结果，包括：
基于所述约束条件对所述配载的模型进行求解，得到集装器i与槽位j的配载结果，当xij的取值为1时，则得到集装器i放置在槽位j处。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据所述货机平衡配载的结果统计货机装载重量以及在当前伙计平衡配载的结果下货机各时刻重心位置按照距离机头原点的距离、指数以及平均空气动力弦百分比。
10.一种货机平衡配载的设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；以及
存储有计算机可读指令的存储器，所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至9中任一项所述方法的操作。
11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至9中任一项所述的方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115660215A (zh) * 2022-11-14 2023-01-31 珠海翔翼航空技术有限公司 航空货运装箱与配载组合优化方法、系统及设备
CN115796502A (zh) * 2022-11-22 2023-03-14 中国民航信息网络股份有限公司 货舱的配载平衡控制方法、装置及计算机可读介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6032090A (en) * 1997-05-06 2000-02-29 General Electrodynamics Corporation System and method for on-board determination of aircraft weight and load-related characteristics
CN103295177A (zh) * 2012-02-28 2013-09-11 杨光 集散式货运航空的远程集中配载方法及系统
CN105523184A (zh) * 2015-12-15 2016-04-27 广东南航天合信息科技有限公司 一种民航飞机自动配载的方法
CN109447308A (zh) * 2018-08-31 2019-03-08 顺丰航空有限公司 飞机货运装载方法、装置、设备和储存介质
CN113492982A (zh) * 2021-09-07 2021-10-12 中国民航大学 一种客运飞机的配平装载方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6032090A (en) * 1997-05-06 2000-02-29 General Electrodynamics Corporation System and method for on-board determination of aircraft weight and load-related characteristics
CN103295177A (zh) * 2012-02-28 2013-09-11 杨光 集散式货运航空的远程集中配载方法及系统
CN105523184A (zh) * 2015-12-15 2016-04-27 广东南航天合信息科技有限公司 一种民航飞机自动配载的方法
CN109447308A (zh) * 2018-08-31 2019-03-08 顺丰航空有限公司 飞机货运装载方法、装置、设备和储存介质
CN113492982A (zh) * 2021-09-07 2021-10-12 中国民航大学 一种客运飞机的配平装载方法和装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李珍萍等: "带装卸顺序约束的装载配送联合优化算法研究", 系统工程理论与实践 *
林楚霞等: "舱内集装箱转运与固定系统设计", 广东造船 *
靳志宏等: "多层滚装船配载优化建模与算法设计", 系统工程学报 *
黄涛等: "基于重心约束的航空货运装载优化", 沈阳航空航天大学学报 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115660215A (zh) * 2022-11-14 2023-01-31 珠海翔翼航空技术有限公司 航空货运装箱与配载组合优化方法、系统及设备
CN115660215B (zh) * 2022-11-14 2023-03-31 珠海翔翼航空技术有限公司 航空货运装箱与配载组合优化方法、系统及设备
CN115796502A (zh) * 2022-11-22 2023-03-14 中国民航信息网络股份有限公司 货舱的配载平衡控制方法、装置及计算机可读介质
CN115796502B (zh) * 2022-11-22 2024-03-08 中国民航信息网络股份有限公司 货舱的配载平衡控制方法、装置及计算机可读介质

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