CN115115469A - 一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端 - Google Patents

一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端 Download PDF

Info

Publication number
CN115115469A
CN115115469A CN202210660402.9A CN202210660402A CN115115469A CN 115115469 A CN115115469 A CN 115115469A CN 202210660402 A CN202210660402 A CN 202210660402A CN 115115469 A CN115115469 A CN 115115469A
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
library
scheduling efficiency
evaluation
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210660402.9A
Other languages
English (en)
Inventor
朱逸群
刘春雨
刘卿
孙淑娴
牛彬
钟睿君
田昕怡
于学均
王子南
刘崇伟
李振龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Marketing Service Center of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Marketing Service Center of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd, Marketing Service Center of State Grid Tianjin Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202210660402.9A priority Critical patent/CN115115469A/zh
Publication of CN115115469A publication Critical patent/CN115115469A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端，所述方法，包括如下步骤：构建立体库调度效率评价指标体系；获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论。通过构建立体库调度效率评价指标体系，利用熵权法根据指标包含的信息量确定评价指标权重，将风险主观偏好引入灰色关联评价中，对不同时段的立体库调度效率进行评价。

Description

一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端
技术领域
本发明涉及计量资产管理评价技术领域，尤其涉及一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端。
背景技术
随着国网公司“大营销”体系建设的不断深入，电力公司开始构建和使用自动检定流水线和智能立体库，形成以“生产自动化、管理数字化、决策智能化”为特征的电力计量行业工业4.0最佳实践。其中，计量器具智能化立体库实现了多套检定流水线与智能立体库等物流系统的自动连接和无缝集成，为进一步满足立体库调度管理能力和效率的提升要求，从而支撑计量器具的快速消减和高效周转，使用科学合理的方法对立体库调度效率进行评价十分必要。现有国内外研究提出的评价方法主要分为主观评价法和客观评价法，其中主观评价法包括专家调查法、层次分析法以及功效系数法等，但因其指标权重是人为确定，具有一定主观性；客观评价法包括TOPSIS法、灰色关联分析法以及人工神经网络评价法等，因较为客观而得到广泛应用。多数评价方法都是以评价者完全理性为前提，忽略了对风险的主观偏好，因此，对于立体库调度效率评价方法还有待进一步完善。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端，旨在通过构建立体库调度效率评价指标体系，利用熵权法确定各指标权重，并考虑电力公司在风险决策过程中的不完全理性因素，在灰色关联分析法中引入风险主观偏好，实现立体库调度效率的科学合理评价。
为实现本发明实施例的目的，本发明实施例提供的技术方案如下：
第一方面
本发明实施例提供了一种立体库调度效率评价方法，包括如下步骤：
步骤一：构建立体库调度效率评价指标体系；
步骤二：获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；
步骤三：利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；
步骤四：基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；
步骤五：计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论。
第二方面
与上述方法相对应地，本发明实施例还提供了一种立体库调度效率评价系统，包括如下单元：体系构建单元、数据预处理单元、权重赋予单元、价值函数构建单元以及评价结论形成单元；
所述体系构建单元用于构建立体库调度效率评价指标体系；
所述数据预处理单元用于获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；
所述权重赋予单元用于利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；
所述价值函数构建单元用于基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；
所述评价结论形成单元计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论。
第三方面
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述任一项的立体库调度效率评价方法。
第四方面
本发明实施例还提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述任一项的立体库调度效率评价方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
通过构建立体库调度效率评价指标体系，利用熵权法根据指标包含的信息量确定评价指标权重，体现出指标重要程度的差异，并考虑电力公司在风险决策过程中的不完全理性因素，将风险主观偏好引入灰色关联评价中，对不同时段的立体库调度效率进行评价，评价结果更加科学全面，为调度运行改进提供了重要指导。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一
如图1所示，本发明实施例提供的方法包括如下步骤：
步骤一：构建立体库调度效率评价指标体系；
具体的，根据可操作性与数据可得性原则，选取立体库的设备运维资金投入M1、管理系统运维资金投入M2、系统管理人员数量M3、设备维护人员数量M4、操作人员数量M5作为成本指标，选取立体库吞吐能力M6、系统响应能力M7、计量器具周转速度M8以及作业准确率M9作为效益指标。
其中，立体库吞吐能力M6用入库量和出库量之和来表示；系统响应能力M7用出入库任务平均等待时间的倒数来表示；计量器具周转速度M8用器具在库位上平均存储时间的倒数来表示；作业准确率M9用未发生错误的操作次数在总体操作次数中的比例来表示。
M1～M5可归纳为负向指标，M6～M9可归纳为正向指标。
步骤二：获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；
选取n个时段的立体库调度效率为评价对象，各指标数据可从立体库管理系统数据库中获取，对指标数据进行无量纲化处理，引入[-1,1]线性变换算子，若指标数据优于平均值，则为其赋予[0,1]之间的正值，若指标数据劣于平均值，则为其赋予[-1,0]之间的负值，表达式如下：
Figure BDA0003690603070000041
其中xij为第i个评价对象的第j个指标数据值，
Figure BDA0003690603070000042
为所有评价对象第j个指标的平均值，
Figure BDA0003690603070000043
和
Figure BDA0003690603070000044
为第j个指标的最大和最小值。
步骤三：利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；
具体的，指标j的权重表达式为：
Figure BDA0003690603070000045
其中
Figure BDA0003690603070000051
为zij离差标准化后的值。
步骤四：基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；
具体的，令
Figure BDA0003690603070000052
分别表示正负理想对象。评价对象i与正负理想对象关于指标j的灰色关联系数表示如下：
Figure BDA0003690603070000053
其中，分辨系数取δ＝0.5。引入电力公司风险偏好因素，评价对象的综合价值由权重函数和价值函数共同决定，其中权重函数为电力公司考虑风险的概率权重，可用式(4)来表示：
Figure BDA0003690603070000054
以正负理想对象为参考点，得到价值函数，可用式(5)来表示：
Figure BDA0003690603070000055
其中相关参数设置为ρ＝0.61,σ＝0.69,α＝β＝0.88,λ＝2.25。
步骤五：计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论，从而指导立体库调度运行工作，从而减少资源浪费和提高立体库使用效率。
实施例二
与上述方法相对应地，本实施提供了一种立体库调度效率评价系统，包括如下单元：体系构建单元、数据预处理单元、权重赋予单元、价值函数构建单元以及评价结论形成单元；
所述体系构建单元用于构建立体库调度效率评价指标体系；
所述数据预处理单元用于获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；
所述权重赋予单元用于利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；
所述价值函数构建单元用于基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；
所述评价结论形成单元计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论。
其中，所述体系构建单元具体执行如下方法：
根据可操作性与数据可得性原则，选取立体库的设备运维资金投入M1、管理系统运维资金投入M2、系统管理人员数量M3、设备维护人员数量M4、操作人员数量M5作为成本指标，选取立体库吞吐能力M6、系统响应能力M7、计量器具周转速度M8以及作业准确率M9作为效益指标；
其中，立体库吞吐能力M6用入库量和出库量之和来表示；系统响应能力M7用出入库任务平均等待时间的倒数来表示；计量器具周转速度M8用器具在库位上平均存储时间的倒数来表示；作业准确率M9用未发生错误的操作次数在总体操作次数中的比例来表示；
M1～M5可归纳为负向指标，M6～M9可归纳为正向指标。
其中，所述数据预处理单元具体执行如下方法：
选取n个时段的立体库调度效率为评价对象，各指标数据可从立体库管理系统数据库中获取，对指标数据进行无量纲化处理，引入[-1,1]线性变换算子，若指标数据优于平均值，则为其赋予[0,1]之间的正值，若指标数据劣于平均值，则为其赋予[-1,0]之间的负值，表达式如下：
Figure BDA0003690603070000071
其中xij为第i个评价对象的第j个指标数据值，
Figure BDA0003690603070000072
为所有评价对象第j个指标的平均值，
Figure BDA0003690603070000073
和
Figure BDA0003690603070000074
为第j个指标的最大和最小值。
其中，所述权重赋予单元具体执行如下方法：
具体的，指标j的权重表达式为：
Figure BDA0003690603070000075
其中
Figure BDA0003690603070000076
为zij离差标准化后的值。
其中，所述价值函数构建单元具体执行如下方法：
具体的，令
Figure BDA0003690603070000077
分别表示正负理想对象。评价对象i与正负理想对象关于指标j的灰色关联系数表示如下：
Figure BDA0003690603070000078
其中，分辨系数取δ＝0.5。引入电力公司风险偏好因素，评价对象的综合价值由权重函数和价值函数共同决定，其中权重函数为电力公司考虑风险的概率权重，可用式(4)来表示：
Figure BDA0003690603070000081
以正负理想对象为参考点，得到价值函数，可用式(5)来表示：
Figure BDA0003690603070000082
其中相关参数设置为ρ＝0.61,σ＝0.69,α＝β＝0.88,λ＝2.25。
本发明实施例的系统与方法的具体实施细节及效果相同或相似，在此不再赘述。
实施例三
本发明另一实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述任一项立体库调度效率评价方法。
实施例四
本发明实施例提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述任一项立体库调度效率评价方法。
需要说明的是终端为计算机设备。
对于计算机设备及存储介质中的立体库调度效率评价方法可参考上述实施例进行理解，在此不再赘述。
下面主要结合应用场景对计算机设备及存储介质进行进一步介绍。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置(设备或系统)、或计算机设备、存储介质。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(设备或系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器、输入/输出接口、网络接口和内存。存储器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(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
本领域技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。

Claims (10)

1.一种立体库调度效率评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：构建立体库调度效率评价指标体系；
步骤二：获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；
步骤三：利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；
步骤四：基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；
步骤五：计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论。
2.根据权利要求1所述的一种立体库调度效率评价方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
根据可操作性与数据可得性原则，选取立体库的设备运维资金投入M1、管理系统运维资金投入M2、系统管理人员数量M3、设备维护人员数量M4、操作人员数量M5作为成本指标，选取立体库吞吐能力M6、系统响应能力M7、计量器具周转速度M8以及作业准确率M9作为效益指标；
其中，立体库吞吐能力M6用入库量和出库量之和来表示；系统响应能力M7用出入库任务平均等待时间的倒数来表示；计量器具周转速度M8用器具在库位上平均存储时间的倒数来表示；作业准确率M9用未发生错误的操作次数在总体操作次数中的比例来表示；
M1～M5可归纳为负向指标，M6～M9可归纳为正向指标。
3.根据权利要求1所述的一种立体库调度效率评价方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
选取n个时段的立体库调度效率为评价对象，各指标数据可从立体库管理系统数据库中获取，对指标数据进行无量纲化处理，引入[-1,1]线性变换算子，若指标数据优于平均值，则为其赋予[0,1]之间的正值，若指标数据劣于平均值，则为其赋予[-1,0]之间的负值，表达式如下：
Figure FDA0003690603060000021
其中xij为第i个评价对象的第j个指标数据值，
Figure FDA0003690603060000022
为所有评价对象第j个指标的平均值，
Figure FDA0003690603060000023
和
Figure FDA0003690603060000024
为第j个指标的最大和最小值。
4.根据权利要求1所述的一种立体库调度效率评价方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：
指标j的权重表达式为：
Figure FDA0003690603060000025
其中
Figure FDA0003690603060000026
为zij离差标准化后的值。
5.根据权利要求1所述的一种立体库调度效率评价方法，其特征在于，所述步骤四具体包括：
令
Figure FDA0003690603060000028
分别表示正负理想对象，评价对象i与正负理想对象关于指标j的灰色关联系数表示如下：
Figure FDA0003690603060000027
其中，分辨系数取δ＝0.5；引入电力公司风险偏好因素，评价对象的综合价值由权重函数和价值函数共同决定，其中权重函数为电力公司考虑风险的概率权重，可用式(4)来表示：
Figure FDA0003690603060000031
以正负理想对象为参考点，得到价值函数，可用式(5)来表示：
Figure FDA0003690603060000032
其中相关参数设置为ρ＝0.61,σ＝0.69,α＝β＝0.88,λ＝2.25。
6.一种立体库调度效率评价系统，其特征在于，包括如下单元：体系构建单元、数据预处理单元、权重赋予单元、价值函数构建单元以及评价结论形成单元；
所述体系构建单元用于构建立体库调度效率评价指标体系；
所述数据预处理单元用于获取各指标数据并预处理，消除各指标间的量纲差异；
所述权重赋予单元用于利用熵权法，计算各个指标的信息熵值，赋予指标客观权重；
所述价值函数构建单元用于基于灰色关联评价法，计算待评价立体库调度效率与理想对象之间的灰色关联系数，引入电力公司对风险的主观偏好，构建改进综合价值函数；
所述评价结论形成单元计算求解立体库调度效率综合评价值，对不同时段的立体库调度效率水平形成评价结论。
7.根据权利要求6所述的一种立体库调度效率评价系统，其特征在于，所述体系构建单元具体执行如下方法：
根据可操作性与数据可得性原则，选取立体库的设备运维资金投入M1、管理系统运维资金投入M2、系统管理人员数量M3、设备维护人员数量M4、操作人员数量M5作为成本指标，选取立体库吞吐能力M6、系统响应能力M7、计量器具周转速度M8以及作业准确率M9作为效益指标；
其中，立体库吞吐能力M6用入库量和出库量之和来表示；系统响应能力M7用出入库任务平均等待时间的倒数来表示；计量器具周转速度M8用器具在库位上平均存储时间的倒数来表示；作业准确率M9用未发生错误的操作次数在总体操作次数中的比例来表示；
M1～M5可归纳为负向指标，M6～M9可归纳为正向指标。
8.根据权利要求6所述的一种立体库调度效率评价系统，其特征在于，所述数据预处理单元具体执行如下方法：
选取n个时段的立体库调度效率为评价对象，各指标数据可从立体库管理系统数据库中获取，对指标数据进行无量纲化处理，引入[-1,1]线性变换算子，若指标数据优于平均值，则为其赋予[0,1]之间的正值，若指标数据劣于平均值，则为其赋予[-1,0]之间的负值，表达式如下：
Figure FDA0003690603060000041
其中xij为第i个评价对象的第j个指标数据值，
Figure FDA0003690603060000042
为所有评价对象第j个指标的平均值，
Figure FDA0003690603060000043
和
Figure FDA0003690603060000044
为第j个指标的最大和最小值。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至5中任一项权利要求所述的立体库调度效率评价方法。
10.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5中任一项权利要求所述的立体库调度效率评价方法。
CN202210660402.9A 2022-06-13 2022-06-13 一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端 Pending CN115115469A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210660402.9A CN115115469A (zh) 2022-06-13 2022-06-13 一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210660402.9A CN115115469A (zh) 2022-06-13 2022-06-13 一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115115469A true CN115115469A (zh) 2022-09-27

Family

ID=83326550

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210660402.9A Pending CN115115469A (zh) 2022-06-13 2022-06-13 一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115115469A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115511506A (zh) * 2022-09-30 2022-12-23 中国电子科技集团公司第十五研究所 企业信用的评级方法、装置、终端设备和存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115511506A (zh) * 2022-09-30 2022-12-23 中国电子科技集团公司第十五研究所 企业信用的评级方法、装置、终端设备和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pérez-Domínguez et al. Intuitionistic fuzzy MOORA for supplier selection
CN115908424A (zh) 基于三维激光扫描的建筑物健康检测方法、系统及介质
CN114155072A (zh) 基于大数据分析的财务预测模型构建方法及系统
CN110991985A (zh) 一种项目进度数据处理方法
CN111199493A (zh) 一种基于客户缴费信息及征信信息的欠费风险识别方法
CN111047098A (zh) 一种建筑工程进度及造价管理系统、计算机设备及计算机可读存储介质
CN111915130A (zh) 一种基于改进灰色关联的电能表供应商评价方法
CN115689415A (zh) 一种基于数字孪生的物流监视与仿真系统
CN115115469A (zh) 一种立体库调度效率评价方法、系统及存储介质、终端
CN114548494B (zh) 一种可视化造价数据预测智能分析系统
Tai et al. Learn curve for precast component productivity in construction
CN113673842A (zh) 基于大数据的生产效率诊断方法、装置、设备及存储介质
CN116187858A (zh) 企业水效指标管理方法、系统、电子设备及可读存储介质
CN113704407A (zh) 基于类别分析的投诉量分析方法、装置、设备及存储介质
Naderi et al. Optimizing flexible manufacturing system: A developed computer simulation model
CN113449966A (zh) 一种石膏板设备巡检方法及系统
CN107862036B (zh) 一种基于遗传算法的岸桥载荷状态检测方法
CN111967774A (zh) 软件质量风险预测方法及装置
CN111931966A (zh) 基于决策树回归的供电可靠性预测方法
CN116109211B (zh) 基于设备数字化的设备运行水平分析方法及装置
TWI853554B (zh) 品質肇因分析系統
CN118115128B (zh) 一种全审计场景体系的数字化循环管理系统
CN117949886B (zh) 互感器校验仪智能调控方法、系统、电子设备及存储介质
CN118365216B (zh) 一种基于物联网的农业人工作业量考核优化管理系统
Dosdogru et al. Simulation optimization approach for dynamic and stochastic closed loop supply chain network

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination