CN114781841B - 数字孪生的生产调度优化方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

数字孪生的生产调度优化方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数字孪生技术领域，公开了一种数字孪生的生产调度优化方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据待分配调度资产对目标立体仓库生产调度货位进行编码；根据预设仿生群智能优化算法对编号任务货位进行计算；根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；根据预设调度时间通过目标资产调度路径对待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值；由于本发明是通过编码目标立体仓库生产调度货位，然后根据预设仿生群智能优化算法计算编号任务货位，再根据目标资产调度路径调度待分配调度资产，基于当前适应度值实现对生产调度的优化，相较于现有技术通过传统的生产调度策略调度资产，能够有效提高资产调度效率。

Description

数字孪生的生产调度优化方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数字孪生技术领域，尤其涉及数字孪生的生产调度优化方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
自动化立体仓库作为将货物运输和合理化存储相结合的前沿技术，在各种领域被广泛应用，尤其是生产行业，而对于自动化立体仓库来讲，生产效率的高低主要是由生产计划任务中的资产调度策略是否高效所决定，而资产调度包括资产的入库、送检、回库以及出库等流程，正是以上流程使得调度策略变得更加复杂，如何设计合理的任务次序使得堆垛机的整个工期到达最短、工作效率最高是当前亟待解决的问题，为了解决上述问题，目前常用的方式是动态操作策略，即通过动态操作策略调度少量的资产，但是该方式不适合运输或存储大量资产的自动化立体仓库，并且在调度资产的过程中效率较低。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种数字孪生的生产调度优化方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法有效提高资产调度效率的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种数字孪生的生产调度优化方法，所述数字孪生的生产调度优化方法包括以下步骤：
获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产；
根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位；
根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距；
根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；
根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
可选地，所述根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位，包括：
根据所述待分配调度资产得到对应的资产调度状态；
根据预设调度规则通过所述资产调度状态对所述目标立体仓库生产调度货位进行划分，得到各目标资产调度货位；
根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
可选地，所述根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位，包括：
统计所述各目标资产调度货位的数量，所述各目标资产调度货位的数量包括送检资产数量和回库资产数量；
在所述送检资产数量小于所述回库资产数量时，确定下一周期回库资产数量；
根据所述送检资产数量、回库资产数量以及下一周期回库资产数量对所述各目标资产调度货位进行动态调整；
根据预设编号规则对调整后的各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
可选地，所述根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距，包括：
根据所述编号任务货位得到对应的货位半径；
统计所述编号任务货位的数量，根据所述编号任务货位的数量确定目标迭代次数；
根据预设仿生群智能优化算法对目标适应度值、所述目标迭代次数、货位半径以及所述编号任务货位的数量进行计算，得到当前货位编号间距。
可选地，所述根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径，包括：
获取待分配调度资产的当前上货频率；
根据所述当前上货频率确定目标运输设备的入口堵塞队列长度；
根据所述当前上货频率和入口堵塞队列长度生成目标频率堵塞队列长度曲线；
对所述目标频率堵塞队列长度曲线进行比较，得到待分配调度资产的调度时间；
根据所述待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
可选地，所述根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化，包括：
根据预设资产调度路径通过预设调度指令对所述待分配调度资产进行调度，得到当前入口堵塞队列长度；
在所述当前入口堵塞队列长度小于目标运输设备的入口堵塞队列长度时，获取预设调度时间；
通过预设适应度计算策略对所述预设调度时间和目标运输设备的工作时间进行计算，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
可选地，所述基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化，包括：
获取当前实际生产调度信息，根据所述当前实际生产调度信息得到历史调度适应度值；
判断在预设时间内所述当前适应度值是否小于历史调度适应度值；
在所述当前适应度值小于历史调度适应度值时，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种数字孪生的生产调度优化装置，所述数字孪生的生产调度优化装置包括：
确定模块，用于获取距离检测设备采集的当前位置，根据所述当前位置确定目标耳机与用户耳道的当前距离；
检测模块，用于通过预设辅助检测设备获取目标辅助参数；
控制模块，用于根据所述当前距离和目标辅助参数确定对应的佩戴状态，并通过所述佩戴状态控制所述目标耳机的开关状态。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种数字孪生的生产调度优化设备，所述数字孪生的生产调度优化设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数字孪生的生产调度优化程序，所述数字孪生的生产调度优化程序配置为实现如上文所述的数字孪生的生产调度优化方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有数字孪生的生产调度优化程序，所述数字孪生的生产调度优化程序被处理器执行时实现如上文所述的数字孪生的生产调度优化方法。
本发明提出的数字孪生的生产调度优化方法，通过获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产；根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位；根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距；根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化；由于本发明是通过编码目标立体仓库生产调度货位，然后根据预设仿生群智能优化算法计算编号任务货位，再根据目标资产调度路径调度待分配调度资产，基于当前适应度值实现对生产调度的优化，相较于现有技术通过传统的生产调度策略调度资产，能够有效提高资产调度效率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的数字孪生的生产调度优化设备的结构示意图；
图2为本发明数字孪生的生产调度优化方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明数字孪生的生产调度优化方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明数字孪生的生产调度优化方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明数字孪生的生产调度优化装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的数字孪生的生产调度优化设备结构示意图。
如图1所示，该数字孪生的生产调度优化设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对数字孪生的生产调度优化设备的限定，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。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及数字孪生的生产调度优化程序。
在图1所示的数字孪生的生产调度优化设备中，网络接口1004主要用于与网络一体化平台工作站进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明数字孪生的生产调度优化设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在数字孪生的生产调度优化设备中，所述数字孪生的生产调度优化设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的数字孪生的生产调度优化程序，并执行本发明实施例提供的数字孪生的生产调度优化方法。
基于上述硬件结构，提出本发明数字孪生的生产调度优化方法实施例。
参照图2，图2为本发明数字孪生的生产调度优化方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述数字孪生的生产调度优化方法包括以下步骤：
步骤S10，获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产。
需要说明的是，本实施例的执行主体为数字孪生的生产调度优化设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，例如调度控制器等，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以调度控制器为例进行说明。
应当理解的是，目标立体仓库生产调度货位指的是目标立体仓库用于生产调度的货位，自动化立体仓库是由多层货位组成，该目标立体仓库可以为自动化立体仓库，也可以为其他立体仓库。
可以理解的是，待分配调度资产指的是通过目标运输设备分配和调度的资产，该待分配资产在分配调度的入口为目标运输设备的入口，该目标运输设备可以为堆垛机，也可以为其他运输设备，本实施例对此不作限制，以堆垛机为例进行说明。
步骤S20，根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
可以理解的是，编码任务货位指的是编码目标立体仓库生产调度货位的任务货位，具体是通过待分配调度资产的资产调度状态，该资产调度状态包括入库、送检、回库以及出库等四种状态，入库资产调度状态对应的编号任务货位为1至R，送检资产调度状态对应的编号任务货位为R+1至R+S，回库资产调度状态对应的编号任务货位为R+S+1至R+S+H，出库资产调度状态对应的编号任务货位为R+S+H+1至R+S+H+C。
步骤S30，根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距。
应当理解的是，当前货位编号间距指的是目标立体仓库生产调度货位之间的距离，预设仿生群智能优化算法指的是确定不同物体之间距离的算法，该预设仿生群智能优化算法可以为萤火虫群优化算法，即自然界中的萤火虫通过尾部的荧光素发出光亮，以此来吸引同伴向自己移动，以达到求偶或觅食的目的，而在本实施例中，通过预设仿生群智能优化算法计算编号任务货位，以得到当前货位间距。
进一步地，步骤S30，包括：根据所述编号任务货位得到对应的货位半径；统计所述编号任务货位的数量，根据所述编号任务货位的数量确定目标迭代次数；根据预设仿生群智能优化算法对目标适应度值、所述目标迭代次数、货位半径以及所述编号任务货位的数量进行计算，得到当前货位编号间距。
可以理解的是，货位半径指的是目标立体仓库生产调度货位中某一个货位的半径，该货位半径为货位最大内圆的半径，目标迭代次数指的是迭代编号任务货位的次数，在得到目标适应度值、目标迭代次数、货位半径以及编号任务货位的数量后，通过预设仿生群智能优化算法对目标适应度值、目标迭代次数、货位半径以及编号任务货位的数量进行计算，以得到当前货位编号间距。
步骤S40，根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
可以理解的是，目标资产调度路径指的是通过预设调度指令调度目标运输设备运输待分配调度资产的路径，调度时间指的是目标运输设备运输待分配调度资产的时间，由于待分配调度资产在运输过程中路径不同，使得调度时间也存在差异，例如，待分配调度资产包括待入库调度资产和待送检调度资产，待入库调度资产入库至目标立体仓库生产调度货位的调度时间为TR，而待送检调度资产送入检定线的调度时间为TS，且TR与TS不同。
进一步地，步骤S40，包括：获取待分配调度资产的当前上货频率；根据所述当前上货频率确定目标运输设备的入口堵塞队列长度；根据所述当前上货频率和入口堵塞队列长度生成目标频率堵塞队列长度曲线；对所述目标频率堵塞队列长度曲线进行比较，得到待分配调度资产的调度时间；根据所述待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
应当理解的是，当前上货频率指的是将待分配调度资产送入库的频率，具体是单位时间内上货待分配调度资产确定，例如，在每1秒入库1件待分配调度资产时当前上货频率为1，在2秒入库1件待分配调度资产时当前上货频率为2，入口堵塞队列长度指的是目标运输设备在运输待分配调度资产时入口处堵塞队列的长度，而目标频率堵塞队列长度曲线是由入口堵塞队列长度和当前上货频率生成的曲线，在得到目标频率堵塞队列长度曲线，通过对目标频率堵塞队列长度曲线中的入口堵塞队列长度进行比较，查找出最短堵塞队列长度以及对应的上货频率，然后通过最短堵塞队列长度以及对应的上货频率得到待分配调度资产的调度时间，通过比较可知，上货频率越快时，入库货物大量堵塞，使得入口堵塞队列长度加长，导致回库待分配调度资产也存在堵塞问题，因此，通过设置最佳上货频率确定最短堵塞队列长度，并基于此时的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
步骤S50，根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
应当理解的是，预设调度时间指的是整个调度工作时间，即最大工期，当前适应度值指的是调度待分配调度资产的最佳时间，在得到目标资产调度路径后，通过预设调度指令调度目标运输设备运输待分配调度资产，并通过运输时间计算当前适应度值。
进一步地，步骤S50，包括：获取当前实际生产调度信息，根据所述当前实际生产调度信息得到历史调度适应度值；判断在预设时间内所述当前适应度值是否小于历史调度适应度值；在所述当前适应度值小于历史调度适应度值时，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
可以理解的是，历史调度适应度值指的是按照传统方式调度目标运输设备运输待分配调度资产的适应度值，在得到历史调度适应度值后，将历史调度适应度值与当前适应度值进行判断，以确定当前适应度值是否小于历史调度适应度值，若是，则表明整个资产的效率提高，实现了优化生产调度的目的。
本实施例通过获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产；根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位；根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距；根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化；由于本实施例是通过编码目标立体仓库生产调度货位，然后根据预设仿生群智能优化算法计算编号任务货位，再根据目标资产调度路径调度待分配调度资产，基于当前适应度值实现对生产调度的优化，相较于现有技术通过传统的生产调度策略调度资产，能够有效提高资产调度效率。
在一实施例中，如图3所述，基于第一实施例提出本发明数字孪生的生产调度优化方法第二实施例，所述步骤S20，包括：
步骤S201，根据所述待分配调度资产得到对应的资产调度状态。
应当理解的是，资产调度状态指的是待分配调度资产中各资产的调度状态，该资产调度状态包括入库、送检、回库以及出库等四种状态，在获取到待分配调度资产后，通过待分配调度资产确定对应的资产调度状态。
步骤S202，根据预设调度规则通过所述资产调度状态对所述目标立体仓库生产调度货位进行划分，得到各目标资产调度货位。
可以理解的是，各目标资产调度货位指的是不同类型的资产调度货位，例如，入库的资产调度货位为R，送检的资产调度货位为S，回库的资产调度货位为H，以及出库的资产调度货位为C。
应当理解的是，预设调度规则指的是调度目标立体仓库生产调度货位上待分配调度资产的规则，例如，在待分配调度资产送检后才能出库，即出库的资产调度货位需排在送检的资产调度货位的后面，在得到资产调度状态后，按照预设调度规则划分目标立体仓库生产调度货位，得到各目标资产调度货位。
步骤S203，根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
应当理解的是，预设编号规则指的是编号对象的规则，该预设编号规则可以为先到先入库的原则，在得到各目标资产调度货位后，通过预设编号规则编码各目标资产调度货位，得到编号任务货位。
进一步地，步骤S203，包括：统计所述各目标资产调度货位的数量，所述各目标资产调度货位的数量包括送检资产数量和回库资产数量；在所述送检资产数量小于所述回库资产数量时，确定下一周期回库资产数量；根据所述送检资产数量、回库资产数量以及下一周期回库资产数量对所述各目标资产调度货位进行动态调整；根据预设编号规则对调整后的各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
可以理解的是，送检资产数量指的是待送检调度资产的数量，回库资产数量指的是待回库调度资产的数量，在得到送检资产数量和回库资产数量后，需要判断送检资产数量是否小于回库资产数量，若是，则确定下一周期回库资产数量，例如，工作时间为t，送检资产数量为s-k，而回库资产数量为h-k，而下一周期回库资产数量为h-k-s，由于与回库编号任务货位相对应的送检编号任务货位在回库编号任务货位之前，否则将不符合实际生产情况。
本实施例根据所述待分配调度资产得到对应的资产调度状态；根据预设调度规则通过所述资产调度状态对所述目标立体仓库生产调度货位进行划分，得到各目标资产调度货位；根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位；由于本实施例是根据预设调度规则通过资产调度状态划分目标立体仓库生产调度货位，然后通过预设编号规则编码各目标资产调度货位，从而能够有效提高得到编号任务货位的正确性，且与实际生产情况更契合。
在一实施例中，如图4所述，基于第一实施例提出本发明数字孪生的生产调度优化方法第三实施例，所述步骤S50，包括：
步骤S501，根据预设资产调度路径通过预设调度指令对所述待分配调度资产进行调度，得到当前入口堵塞队列长度。
可以理解的是，当前入口堵塞队列长度指的是待分配调度资产未被及时运输导致入口堵塞的队列长度，预设调度指令指的是调度目标运输设备运输待分配调度资产的指令，在得到预设调度指令后，目标运输设备会按照预设资产调度路径运输待分配调度资产，以得到当前入口堵塞队列长度。
应当理解的是，目标立体仓库生产调度货位的整个调度过程分为6个并列环节，具体为：资产从入库产线到达目标运输设备的入口，目标运输设备运输未检定的待分配调度资产入货位，目标运输设备从货位上取未检定的待分配调度资产送入检定线，检定待分配调度资产到达目标运输设备的入口，目标运输设备取检定后待分配调度资产入货位，目标运输设备从货位上取检定后的待分配调度资产出库。
步骤S502，在所述当前入口堵塞队列长度小于目标运输设备的入口堵塞队列长度时，获取预设调度时间。
应当理解的是，入口堵塞队列长度指的是目标运输设备运输待分配调度资产时的最短堵塞队列长度，在得到当前入口堵塞队列长度后，判断当前入口堵塞队列长度是否小于当前入口堵塞队列长度，若是，则表明当前入口堵塞队列长度较小，则获取对应的预设调度时间。
步骤S503，通过预设适应度计算策略对所述预设调度时间和目标运输设备的工作时间进行计算，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
可以理解的是，预设适应度计算策略指的是计算适应度值的策略，工作时间指的是目标运输设备的实际工作总时间，在得到预设调度时间和目标运输设备的工作时间后，通过预设适应度计算策略计算当前适应度值，具体为：
L＝(T1*0.95+T2*0.05)/60；
其中，L为当前适应度值，T1为预设调度时间，T2为目标运输设备的实际工作总时间。
本实施例根据预设资产调度路径通过预设调度指令对所述待分配调度资产进行调度，得到当前入口堵塞队列长度；在所述当前入口堵塞队列长度小于目标运输设备的入口堵塞队列长度时，获取预设调度时间；通过预设适应度计算策略对所述预设调度时间和目标运输设备的工作时间进行计算，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化；由于本实施例是通过预设调度指令调度目标运输设备按照预设资产调度路径运输待分配调度资产，然后判断当前入口堵塞队列长度是否小于目标运输设备的入口堵塞队列长度，若是，则根据预设适应度计算策略计算预设调度时间和工作时间，从而能够有效提高计算当前适应度值的准确性，进而提高资产调度效率。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有数字孪生的生产调度优化程序，所述数字孪生的生产调度优化程序被处理器执行时实现如上文所述的数字孪生的生产调度优化方法的步骤。
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
此外，参照图5，本发明实施例还提出一种数字孪生的生产调度优化装置，所述数字孪生的生产调度优化装置包括：
获取模块10，用于获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产。
编码模块20，用于根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
计算模块30，用于根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距。
确定模块40，用于根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
优化模块50，用于根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
本实施例通过获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产；根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位；根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距；根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化；由于本实施例是通过编码目标立体仓库生产调度货位，然后根据预设仿生群智能优化算法计算编号任务货位，再根据目标资产调度路径调度待分配调度资产，基于当前适应度值实现对生产调度的优化，相较于现有技术通过传统的生产调度策略调度资产，能够有效提高资产调度效率。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的数字孪生的生产调度优化方法，此处不再赘述。
在一实施例中，所述编码模块20，还用于根据所述待分配调度资产得到对应的资产调度状态；根据预设调度规则通过所述资产调度状态对所述目标立体仓库生产调度货位进行划分，得到各目标资产调度货位；根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
在一实施例中，所述编码模块20，还用于统计所述各目标资产调度货位的数量，所述各目标资产调度货位的数量包括送检资产数量和回库资产数量；在所述送检资产数量小于所述回库资产数量时，确定下一周期回库资产数量；根据所述送检资产数量、回库资产数量以及下一周期回库资产数量对所述各目标资产调度货位进行动态调整；根据预设编号规则对调整后的各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
在一实施例中，所述计算模块30，还用于根据所述编号任务货位得到对应的货位半径；统计所述编号任务货位的数量，根据所述编号任务货位的数量确定目标迭代次数；根据预设仿生群智能优化算法对目标适应度值、所述目标迭代次数、货位半径以及所述编号任务货位的数量进行计算，得到当前货位编号间距。
在一实施例中，所述确定模块40，还用于获取待分配调度资产的当前上货频率；根据所述当前上货频率确定目标运输设备的入口堵塞队列长度；根据所述当前上货频率和入口堵塞队列长度生成目标频率堵塞队列长度曲线；对所述目标频率堵塞队列长度曲线进行比较，得到待分配调度资产的调度时间；根据所述待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
在一实施例中，所述优化模块50，还用于根据预设资产调度路径通过预设调度指令对所述待分配调度资产进行调度，得到当前入口堵塞队列长度；在所述当前入口堵塞队列长度小于目标运输设备的入口堵塞队列长度时，获取预设调度时间；通过预设适应度计算策略对所述预设调度时间和目标运输设备的工作时间进行计算，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
在一实施例中，所述优化模块50，还用于获取当前实际生产调度信息，根据所述当前实际生产调度信息得到历史调度适应度值；判断在预设时间内所述当前适应度值是否小于历史调度适应度值；在所述当前适应度值小于历史调度适应度值时，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
本发明所述数字孪生的生产调度优化装置的其他实施例或具有实现方法可参照上述各方法实施例，此处不在赘余。
此外，需要说明的是，在本文中，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过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，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过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，一体化平台工作站，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种数字孪生的生产调度优化方法，其特征在于，所述数字孪生的生产调度优化方法包括以下步骤：
获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产；
根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位；
根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距；
根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；
根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化；
所述根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化，包括：
根据预设资产调度路径通过预设调度指令对所述待分配调度资产进行调度，得到当前入口堵塞队列长度；
在所述当前入口堵塞队列长度小于目标运输设备的入口堵塞队列长度时，获取预设调度时间；
通过预设适应度计算策略对所述预设调度时间和目标运输设备的工作时间进行计算，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
2.如权利要求1所述的数字孪生的生产调度优化方法，其特征在于，所述根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位，包括：
根据所述待分配调度资产得到对应的资产调度状态；
根据预设调度规则通过所述资产调度状态对所述目标立体仓库生产调度货位进行划分，得到各目标资产调度货位；
根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
3.如权利要求2所述的数字孪生的生产调度优化方法，其特征在于，所述根据预设编号规则对所述各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位，包括：
统计所述各目标资产调度货位的数量，所述各目标资产调度货位的数量包括送检资产数量和回库资产数量；
在所述送检资产数量小于所述回库资产数量时，确定下一周期回库资产数量；
根据所述送检资产数量、回库资产数量以及下一周期回库资产数量对所述各目标资产调度货位进行动态调整；
根据预设编号规则对调整后的各目标资产调度货位进行编码，得到编号任务货位。
4.如权利要求1所述的数字孪生的生产调度优化方法，其特征在于，所述根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距，包括：
根据所述编号任务货位得到对应的货位半径；
统计所述编号任务货位的数量，根据所述编号任务货位的数量确定目标迭代次数；
根据预设仿生群智能优化算法对目标适应度值、所述目标迭代次数、货位半径以及所述编号任务货位的数量进行计算，得到当前货位编号间距。
5.如权利要求1所述的数字孪生的生产调度优化方法，其特征在于，所述根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径，包括：
获取待分配调度资产的当前上货频率；
根据所述当前上货频率确定目标运输设备的入口堵塞队列长度；
根据所述当前上货频率和入口堵塞队列长度生成目标频率堵塞队列长度曲线；
对所述目标频率堵塞队列长度曲线中的各个堵塞队列长度进行相互比较，得到最短堵塞队列长度以及对应的上货频率；
根据所述最短堵塞队列长度以及对应的上货频率得到待分配调度资产的调度时间；
根据所述待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径。
6.如权利要求1所述的数字孪生的生产调度优化方法，其特征在于，所述基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化，包括：
获取当前实际生产调度信息，根据所述当前实际生产调度信息得到历史调度适应度值；
判断在预设时间内所述当前适应度值是否小于历史调度适应度值；
在所述当前适应度值小于历史调度适应度值时，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
7.一种数字孪生的生产调度优化装置，其特征在于，所述数字孪生的生产调度优化装置包括：
获取模块，用于获取目标立体仓库生产调度货位和待分配调度资产；
编码模块，用于根据所述待分配调度资产对所述目标立体仓库生产调度货位进行编码，得到编号任务货位；
计算模块，用于根据预设仿生群智能优化算法对所述编号任务货位进行计算，得到当前货位编号间距；
确定模块，用于根据待分配调度资产的调度时间和当前货位编号间距确定目标资产调度路径；
优化模块，用于根据预设调度时间通过所述目标资产调度路径对所述待分配调度资产进行调度，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化；
所述优化模块，还用于根据预设资产调度路径通过预设调度指令对所述待分配调度资产进行调度，得到当前入口堵塞队列长度；在所述当前入口堵塞队列长度小于目标运输设备的入口堵塞队列长度时，获取预设调度时间；通过预设适应度计算策略对所述预设调度时间和目标运输设备的工作时间进行计算，得到当前适应度值，基于所述当前适应度值实现对生产调度的优化。
8.一种数字孪生的生产调度优化设备，其特征在于，所述数字孪生的生产调度优化设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数字孪生的生产调度优化程序，所述数字孪生的生产调度优化程序配置有实现如权利要求1至6中任一项所述的数字孪生的生产调度优化方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有数字孪生的生产调度优化程序，所述数字孪生的生产调度优化程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的数字孪生的生产调度优化方法。
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