CN115496425B - 一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统 - Google Patents

一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于厂区物流车辆调度的技术领域，涉及一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统，具体为：获取数据计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量，对其在厂区路网上进行交通流分配，得到各进口道的初步到达率；根据物流车辆历史行驶数据构建并训练神经网络，利用服务水平评判标准中可接受的延误数据，输出各进口道的标准到达率；比较两者确定需要优化的物流生产节拍以及该物流生产节拍需要优化的具体进口道；调整优化，得到最终物流生产计划，对物流车辆进行调度。采用本发明的技术方案避免了厂区交叉口的拥堵，无需改变厂区内部几何线型优化成本小，在改善交通状况的同时保证了厂区生产的正常运行，符合现代精益物流的要求。

Description

一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统
技术领域
本发明涉及厂区物流车辆调度的技术领域，具体涉及一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统。
背景技术
随着我国经济的高速发展，各厂区的产能不断增大，使得厂内交通物流状况日益紧张，厂区内部交通拥堵的状况经常发生，降低了精益物流中物料配送的准时性。参考处理城市的交通拥堵问题常考虑的解决思路是工程性改造、城市道路交通组织优化、城市道路的交通需求管理。
工程性改造是指增加道路的车道数，或者对交叉口进行拓宽，对于厂区的道路通行状况可能有着较显著的改善，但这需要增加运行成本，并且还影响到厂区生产的正常运行，并不是最优的选择。
城市道路交通组织优化的主要手段是指交叉口信号控制优化、单行线管理、限速管理等，很明显，交叉口信号控制优化不适用于厂区交通，因为厂区交叉口多半没有达到设置信号灯的条件；单行线管理也不适合厂区，厂区内的出入口是固定的，单行线管理极大可能会增加物流车辆运送距离，延长物料的配送时间；另外，限速管理主要用于提高交通安全，并不是降低交通拥堵的有效手段。
城市交通需求管理的主要方法是单双号出行、限时出行、停车收费等策略。单双号和限时出行会影响物料的送达，无法满足正常的生产要求；停车收费是通过收费限制车辆的出行，对于厂区而言，很明显上述手段无法用于厂区交通需求管理。
综上所述，现有的处理城市的交通拥堵问题的一些技术手段并不适用于厂区，要想从根本上避免厂区内部的交通拥堵，需要剖析促使车辆到达的根源，很显然物流生产计划是决定厂区车辆到达的根本，因此亟需开发一套考虑物流生产计划而优化车辆到达进而避免交通拥堵的方法及系统。
发明内容
为解决背景技术中存在的问题，本发明的第一个目的是提供一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，技术方案如下：
一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取厂区物流生产计划、厂区路网数据以及物流车辆历史行驶数据，并计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量；
步骤S2：根据厂区物流生产计划，对各物流生产节拍中所产生的标准物流车辆OD交通量，在厂区路网上进行交通流分配，得到各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的初步到达率；
步骤S3：根据物流车辆历史行驶数据构建并训练GA-BP神经网络，利用服务水平评判标准中可接受的延误数据，输出各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的标准到达率；
步骤S4：比较初步到达率与标准到达率，确定需要优化的物流生产节拍以及该物流生产节拍需要优化的具体路网交叉口进口车道；
步骤S5：调整优化，得到最终物流生产计划；
步骤S6：将最终物流生产计划下的车辆到达安排作为最终结果，对物流车辆进行调度。
作为本发明的优选，步骤S1中，厂区物流生产计划包括：物流生产节拍、各物流生产节拍运输物的名称、各物流生产节拍运输物品包装的长宽高、标准物流车辆车厢的体积、标准物流车辆的平均积载率、车辆换算系数；
厂区路网数据包括：厂区路网的拓扑结构、路段最大通行能力、路段零流交通阻抗；
物流车辆历史行驶数据包括：一个月内各物流生产节拍下不同路网交叉口各进口道车辆的到达率与相应的延误数据，以及不同路网交叉口各进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据。
作为本发明的优选，获取物流车辆历史行驶数据方法包括以下步骤：
步骤A1：通过厂区路侧的实体监控装置，获取一个月内各物流生产节拍中各路网交叉口的车流视频；
步骤A2：基于计算机视觉，对车流视频中的车辆进行识别，并通过识别的结果计算各路网交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物流车辆到达率，统计各进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据；
其中，标准物流车辆到达率的计算公式为：
Figure 584336DEST_PATH_IMAGE002
式中，λ为标准物流车辆的到达率，μ为根据识别的结果得到实际车辆的到达率，ρ为车辆换算系数。
作为本发明的优选，步骤S1中标准物流车辆OD交通量的计算方法包括以下步骤：
步骤B1：计算各物流生产节拍在厂区路网上产生的各OD交通量所对应需要运送的N种运送货物的总体积Q：
Figure 351435DEST_PATH_IMAGE004
式中，N为该OD交通量内所需运送的物品种类；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为该OD交通量内第i种运送物品 的数量；
Figure 925505DEST_PATH_IMAGE006
为一个包装内第i种运送物品的数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
分别代表第i种运送物品包装的 长、宽、高；
步骤B2：计算该OD间出行的标准物流车辆交通量T：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
式中，V为标准物流车辆车厢体积；
Figure 764148DEST_PATH_IMAGE010
为标准物流车辆的积载率。
作为本发明的优选，步骤S2中的交通流分配方法包括以下步骤：
步骤C1：确定路阻函数为美国道路局的BPR函数：
Figure 44956DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为路段a的路阻 ；
Figure 779694DEST_PATH_IMAGE014
为零流量阻抗；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为路段a上的交通量；
Figure 575481DEST_PATH_IMAGE016
为路段a 的实际通过能力；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为阻滞系数，默认
Figure 686656DEST_PATH_IMAGE018
= 0.15，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
= 4；
步骤C2：根据增量加载分配的方法进行交通流分配，具体为：将要分配的OD交通量分成K组；按照0-1分配，每分配1组OD交通量后，都根据路阻函数修正路权，直至所有的OD交通量都被分配完毕。
作为本发明的优选，步骤S3中，需为每一个路网交叉口构建一个GA-BP神经网络，GA-BP神经网络的构建方法包括以下步骤：
步骤D1：确定输入层、输出层节点个数：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
式中，m为输入层节点个数；z为该路网交叉口拥有的进口道数量；输出层节点数量数值与z相同；
步骤D2：确定激活函数为Leaky ReLU函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
步骤D3：依据输入层节点个数确定隐藏层节点个数：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 681026DEST_PATH_IMAGE018
为常数；n为隐藏层节点个数；m为输入层节点个数；
将该路网交叉口各进口道历史节拍下的车均延误数据以及所在节拍的编号作为输入，历史节拍下各进口道标准物流车辆到达率作为输出，训练GA-BP神经网络；确定可接受服务水平评判标准中对应的最大延误数据，将其作为训练完毕的GA-BP神经网络输入数据，由GA-BP神经网络输出该路网交叉口各进口道对应的标准到达率。
作为本发明的优选，步骤S5中，调整优化的方法包括以下步骤：
步骤E1：将初步到达率与标准到达率做差，乘以该物流生产节拍时间，得到该物流生产节拍路网交叉口进口道超出标准到达率的车辆总数，参照该物流生产节拍下对应进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据，计算超出标准到达率的车辆中不同OD间交通量；
步骤E2：将超出标准到达率，不同OD间的标准物流车辆，按其原路径转移到其他较为合适的物流生产节拍中；对于首物流生产节拍或将车流量转移后导致接受的物流生产节拍的交叉口进口道车辆到达率超出其标准到达率的情况，考虑在一天的生产计划后添加一个终物流生产节拍，将第二天中此类物流生产节拍运送的物品提前运送，或通过增大车辆的积载率减少物流车辆的方式解决；
步骤E3：将转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的数量，从被优化的物流生产节拍中除去，得到优化后的最终物流生产计划。
作为本发明的优选，转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品数量的获得方法包括以下步骤：
步骤F1：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送物品的总体积：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
式中，
Figure 321086DEST_PATH_IMAGE028
为第j个OD间的标准物流车辆运送物品的体积；
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为第j个OD间的转移车 辆数；V为标准物流车辆体积；δ为标准物流车辆积载率；
步骤F2：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的体积：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
式中，
Figure 338589DEST_PATH_IMAGE032
为转移的第j个OD间的标准物流车辆运送第i种运输物品的体积，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为转 移的第j个OD间的标准物流车辆中运输物品种类数目；
步骤F3：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的数量：
Figure DEST_PATH_IMAGE035
式中，
Figure 722297DEST_PATH_IMAGE036
为转移的第j个OD间的标准物流车辆运送各物品的数量；
Figure 853064DEST_PATH_IMAGE006
为一个包装 内第i种运送物品的数量；
Figure 257501DEST_PATH_IMAGE007
分别代表第i种运送物品包装的长、宽、高。
本发明的另一个目的是提供一种基于生产计划的厂区物流车辆调度系统，包括：输入端口，预处理模块，视频处理模块，数据存储模块，交通流分配模块，神经网络标准到达率预测模块，分析优化模块，输出端口；
所述输入端口用于将获得的厂区物流生产计划、厂区路网数据、厂区路侧提供的监控视频输入到数据存储模块中；
所述预处理模块基于输入端口输入的厂区物流生产计划及厂区路网数据，计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量，并将上述所有得到的结果输出到数据存储模块中；
所述视频处理模块基于计算机视觉，对输入端口输入的监控视频进行识别，并通过识别的结果计算交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物流车辆到达率，统计各进口道内前往不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据，并将上述所有得到的结果输出到数据存储模块中；
所述数据存储模块用于存储所有从各模块输入的数据，以及存储服务水平评价标准基础数据，供其他模块调取；
所述交通流分配模块用于取用数据存储模块中存储的标准物流车辆OD交通量对并进行交通流分配，将得到的各交叉口进口道初步到达率输出到数据存储模块进行存储；
所述神经网络标准到达率预测模块用于构建GA-BP神经网络，并从数据存储模块中调取物流车辆历史行驶数据，依据这些历史数据对神经网络进行训练，训练完毕后，可从数据存储模块中调取服务水平评价标准，使用该GA-BP神经网络将各物流生产节拍下不同交叉口各进口道标准到达率输出给数据存储模块进行存储；
所述分析优化模块用于调取数据存储模块中的各交叉口进口道的初步到达率和标准到达率，分析确定需要优化的物流生产节拍，对该物流生产节拍下需要优化的交叉口进行优化，并根据优化结果调整物流生产计划，将最终生产计划下车辆到达安排输出到输出端口；
所述输出端口用于将优化后的最终物流生产计划下的车辆到达安排以可视化的形式输出。
本发明的有益效果如下：
本发明提供的基于生产计划的厂区物流车辆调度方法及系统，利用厂区路网基本数据和物流车辆历史行驶数据对GA-BP神经网络进行训练，得到各物流生产节拍下不同交叉口进口道的标准到达率，精确地对需要调整的物流生产节拍进行车辆的到达优化，最终为厂区提供一套符合现代精益物流标准的车辆调度方法及系统，不需要改变厂区内部几何线型，减小优化成本、改善交通状况避免了厂区交叉口的拥堵的同时可以保证厂区产能的稳定，提高物料配送的准时性。
附图说明
通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
图1为本发明的方法流程框图。
图2为本发明的系统结构框图。
具体实施方式
为使本领域技术人员能够更好的理解本发明的技术方案及其优点，下面结合附图对本申请进行详细描述，但并不用于限定本发明的保护范围。
实施例1
参阅图1所示：
一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取厂区物流生产计划、厂区路网数据以及物流车辆历史行驶数据，并计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量；
步骤S2：根据厂区物流生产计划，对各物流生产节拍中所产生的标准物流车辆OD交通量，在厂区路网上进行交通流分配，得到各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的初步到达率；
步骤S3：根据物流车辆历史行驶数据构建并训练GA-BP神经网络，利用服务水平评判标准中可接受的延误数据，输出各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的标准到达率；
步骤S4：比较初步到达率与标准到达率，确定需要优化的物流生产节拍以及该物流生产节拍需要优化的具体路网交叉口进口车道；
步骤S5：调整优化，得到最终物流生产计划；
步骤S6：将最终物流生产计划下的车辆到达安排作为最终结果，对物流车辆进行调度。
进一步地，步骤S1中，厂区物流生产计划至少包括：物流生产节拍、各物流生产节拍运输物的名称、各物流生产节拍运输物品包装的长宽高、标准物流车辆车厢的体积、标准物流车辆的平均积载率、车辆换算系数；
厂区路网数据至少包括：厂区路网的拓扑结构、路段最大通行能力、路段零流交通阻抗；
物流车辆历史行驶数据至少包括：一个月内各物流生产节拍下不同路网交叉口各进口道车辆的到达率与相应的延误数据，以及不同路网交叉口各进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据。
进一步地，获取物流车辆历史行驶数据方法包括以下步骤：
步骤A1：通过厂区路侧的实体监控装置，获取一个月内各物流生产节拍中各路网交叉口的车流视频；
步骤A2：基于计算机视觉，对车流视频中的车辆进行识别，并通过识别的结果计算各路网交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物流车辆到达率，统计各进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据；
其中，标准物流车辆到达率的计算公式为：
Figure 106508DEST_PATH_IMAGE002
式中，λ为标准物流车辆的到达率，μ为根据识别的结果得到实际车辆的到达率，ρ为车辆换算系数。
进一步地，步骤S1中标准物流车辆OD交通量的计算方法包括以下步骤：
步骤B1：计算各物流生产节拍在厂区路网上产生的各OD交通量所对应需要运送的N种运送货物的总体积Q：
Figure 746437DEST_PATH_IMAGE004
式中，N为该OD交通量内所需运送的物品种类；
Figure 997289DEST_PATH_IMAGE005
为该OD交通量内第i种运送物品 的数量；
Figure 572627DEST_PATH_IMAGE006
为一个包装内第i种运送物品的数量；
Figure 908931DEST_PATH_IMAGE007
分别代表第i种运送物品包装的 长、宽、高；
步骤B2：计算该OD间出行的标准物流车辆交通量T：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
式中，V为标准物流车辆车厢体积；
Figure 368862DEST_PATH_IMAGE010
为标准物流车辆的积载率。
进一步地，步骤S2中的交通流分配方法包括以下步骤：
步骤C1：确定路阻函数为美国道路局的BPR函数：
Figure 474221DEST_PATH_IMAGE038
式中，
Figure 220460DEST_PATH_IMAGE013
为路段a的路阻 ；
Figure 168694DEST_PATH_IMAGE014
为零流量阻抗；
Figure 291370DEST_PATH_IMAGE015
为路段a上的交通量；
Figure 251236DEST_PATH_IMAGE016
为路段a 的实际通过能力；
Figure 43743DEST_PATH_IMAGE017
为阻滞系数，默认
Figure 354638DEST_PATH_IMAGE018
= 0.15，
Figure 15427DEST_PATH_IMAGE019
= 4；
步骤C2：根据增量加载分配的方法进行交通流分配，具体为：将要分配的OD交通量分成K组；按照0-1分配（全有全无分配），每分配1组OD交通量后，都根据路阻函数修正路权，直至所有的OD交通量都被分配完毕。
进一步地，步骤S3中，需为每一个路网交叉口构建一个GA-BP神经网络，GA-BP神经网络的构建方法包括以下步骤：
步骤D1：确定输入层、输出层节点个数：
Figure 829799DEST_PATH_IMAGE021
式中，m为输入层节点个数；z为该路网交叉口拥有的进口道数量；输出层节点数量数值与z相同；
步骤D2：确定激活函数为Leaky ReLU函数：
Figure 308054DEST_PATH_IMAGE023
步骤D3：依据输入层节点个数确定隐藏层节点个数：
Figure 840666DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 305146DEST_PATH_IMAGE018
为常数，一般为很小的正数，可取
Figure 974024DEST_PATH_IMAGE018
=0.01；n为隐藏层节点个数；m为输入 层节点个数；
将该路网交叉口各进口道历史节拍下的车均延误数据以及所在节拍的编号作为输入，历史节拍下各进口道标准物流车辆到达率作为输出，训练GA-BP神经网络；确定可接受服务水平评判标准中对应的最大延误数据，将其作为训练完毕的GA-BP神经网络输入数据，由GA-BP神经网络输出该路网交叉口各进口道对应的标准到达率，其中服务水平评判标准为：公安部技术监督委员会批准的推荐性行标《道路交通拥堵度评价方法》，可接受的最大延误数据，依照《道路交通拥堵度评价方法》中提供的无信号控制交叉口最大车均延误与交通拥堵程度的对应关系，可接受的交通拥堵程度为畅通时，对应的最大车均延误为：35s；可接受的交通拥堵程度为轻度拥堵时，对应的最大车均延误为：50s。
进一步地，步骤S5中，调整优化的方法包括以下步骤：
步骤E1：将初步到达率与标准到达率做差，乘以该物流生产节拍时间，得到该物流生产节拍路网交叉口进口道超出标准到达率的车辆总数，参照该物流生产节拍下对应进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据，计算超出标准到达率的车辆中不同OD间交通量；
步骤E2：将超出标准到达率，不同OD间的标准物流车辆，按其原路径转移到其他较为合适的物流生产节拍中；对于首物流生产节拍或将车流量转移后导致接受的物流生产节拍的交叉口进口道车辆到达率超出其标准到达率的情况，考虑在一天的生产计划后添加一个终物流生产节拍，将第二天中此类物流生产节拍运送的物品提前运送，或通过增大车辆的积载率减少物流车辆的方式解决；
步骤E3：将转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的数量，从被优化的物流生产节拍中除去，得到优化后的最终物流生产计划。
进一步地，转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品数量的获得方法包括以下步骤：
步骤F1：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送物品的总体积：
Figure 373913DEST_PATH_IMAGE027
式中，
Figure 393822DEST_PATH_IMAGE028
为第j个OD间的标准物流车辆运送物品的体积；
Figure 661992DEST_PATH_IMAGE029
为第j个OD间的转移车 辆数；V为标准物流车辆体积；δ为标准物流车辆积载率；
步骤F2：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的体积：
Figure 575590DEST_PATH_IMAGE031
式中，
Figure 271014DEST_PATH_IMAGE032
为转移的第j个OD间的标准物流车辆运送第i种运输物品的体积，
Figure 512639DEST_PATH_IMAGE033
为转 移的第j个OD间的标准物流车辆中运输物品种类数目；
步骤F3：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的数量：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
式中，
Figure 459867DEST_PATH_IMAGE036
为转移的第j个OD间的标准物流车辆运送各物品的数量；
Figure 368917DEST_PATH_IMAGE006
为一个包装 内第i种运送物品的数量；
Figure 969662DEST_PATH_IMAGE007
分别代表第i种运送物品包装的长、宽、高。
实施例2
参阅图2所示：
一种基于生产计划的厂区物流车辆调度系统，包括：输入端口，预处理模块，视频处理模块，数据存储模块，交通流分配模块，神经网络标准到达率预测模块，分析优化模块，输出端口；
所述输入端口用于将获得的厂区物流生产计划、厂区路网数据、物流车辆历史行驶数据、厂区路侧提供的监控视频输入到数据存储模块中；
所述预处理模块基于输入端口输入的厂区物流生产计划及厂区路网数据，计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量，并将上述所有得到的结果输出到数据存储模块中；
所述视频处理模块基于计算机视觉，对输入端口输入的监控视频进行识别，并通过识别的结果计算交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物流车辆到达率，统计各进口道内前往不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据，并将上述所有得到的结果输出到数据存储模块中；
所述数据存储模块用于存储所有从各模块输入的数据，以及存储《道路交通拥堵度评价方法》中的服务水平评价标准等基础数据，供其他模块调取；
所述交通流分配模块用于取用数据存储模块中存储的标准物流车辆OD交通量并进行交通流分配，将得到的各交叉口进口道初步到达率输出到数据存储模块进行存储；
所述神经网络标准到达率预测模块用于构建GA-BP神经网络，并从数据存储模块中调取物流车辆历史行驶数据，依据这些历史数据对神经网络进行训练，训练完毕后，可从数据存储模块中调取服务水平评价标准，使用该GA-BP神经网络将各物流生产节拍下不同交叉口各进口道标准到达率输出给数据存储模块进行存储；
所述分析优化模块用于调取数据存储模块中的各交叉口进口道的初步到达率和标准到达率，分析确定需要优化的物流生产节拍，对该物流生产节拍下需要优化的交叉口进行优化，并根据优化结果调整物流生产计划，将最终生产计划下车辆到达安排输出到输出端口；
所述输出端口用于将优化后的最终物流生产计划下的车辆到达安排以可视化的形式输出。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取厂区物流生产计划、厂区路网数据以及物流车辆历史行驶数据，并计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量；
步骤S2：根据厂区物流生产计划，对各物流生产节拍中所产生的标准物流车辆OD交通量，在厂区路网上进行交通流分配，得到各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的初步到达率；
步骤S3：根据物流车辆历史行驶数据构建并训练GA-BP神经网络，利用服务水平评判标准中可接受的延误数据，输出各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的标准到达率；
步骤S4：比较初步到达率与标准到达率，确定需要优化的物流生产节拍以及该物流生产节拍需要优化的具体路网交叉口进口车道；
步骤S5：调整优化，得到最终物流生产计划；
步骤S6：将最终物流生产计划下的车辆到达安排作为最终结果，对物流车辆进行调度；
步骤S5中，调整优化的方法包括以下步骤：
步骤E1：将初步到达率与标准到达率做差，乘以该物流生产节拍时间，得到该物流生产节拍路网交叉口进口道超出标准到达率的车辆总数，参照该物流生产节拍下对应进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据，计算超出标准到达率的车辆中不同OD间交通量；
步骤E2：将超出标准到达率，不同OD间的标准物流车辆，按其原路径转移到其他较为合适的物流生产节拍中；对于首物流生产节拍或将车流量转移后导致接受的物流生产节拍的交叉口进口道车辆到达率超出其标准到达率的情况，考虑在一天的生产计划后添加一个终物流生产节拍，将第二天中此类物流生产节拍运送的物品提前运送，或通过增大车辆的积载率减少物流车辆的方式解决；
步骤E3：将转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的数量，从被优化的物流生产节拍中除去，得到优化后的最终物流生产计划；
转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品数量的获得方法包括以下步骤：
步骤F1：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送物品的总体积：
Vj＝cj×V×δ
式中，Vj为第j个OD间的标准物流车辆运送物品的体积；cj为第j个OD间的转移车辆数；V为标准物流车辆体积；δ为标准物流车辆积载率；
步骤F2：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的体积：
Figure FDA0004036887280000021
式中，vij为转移的第j个OD间的标准物流车辆运送第i种运输物品的体积，kj为转移的第j个OD间的标准物流车辆中运输物品种类数目；
步骤F3：计算转移的不同OD间的标准物流车辆运送各物品的数量：
Figure FDA0004036887280000022
式中，Δni为转移的第j个OD间的标准物流车辆运送各物品的数量；mi为一个包装内第i种运送物品的数量；
Figure FDA0004036887280000023
分别代表第i种运送物品包装的长、宽、高。
2.根据权利要求1所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，其特征在于：步骤S1中，厂区物流生产计划包括：物流生产节拍、各物流生产节拍运输物的名称、各物流生产节拍运输物品包装的长宽高、标准物流车辆车厢的体积、标准物流车辆的平均积载率、车辆换算系数；
厂区路网数据包括：厂区路网的拓扑结构、路段最大通行能力、路段零流交通阻抗；
物流车辆历史行驶数据包括：一个月内各物流生产节拍下不同路网交叉口各进口道车辆的到达率与相应的延误数据，以及不同路网交叉口各进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，其特征在于，获取物流车辆历史行驶数据方法包括以下步骤：
步骤A1：通过厂区路侧的实体监控装置，获取一个月内各物流生产节拍中各路网交叉口的车流视频；
步骤A2：基于计算机视觉，对车流视频中的车辆进行识别，并通过识别的结果计算各路网交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物流车辆到达率，统计各进口道内不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据；
其中，标准物流车辆到达率的计算公式为：
Figure FDA0004036887280000031
式中，λ为标准物流车辆的到达率，μ为根据识别的结果得到实际车辆的到达率，ρ为车辆换算系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，其特征在于，步骤S1中标准物流车辆OD交通量的计算方法包括以下步骤：
步骤B1：计算各物流生产节拍在厂区路网上产生的各OD交通量所对应需要运送的N种运送货物的总体积Q：
Figure FDA0004036887280000032
式中，N为该OD交通量内所需运送的物品种类；ni为该OD交通量内第i种运送物品的数量；mi为一个包装内第i种运送物品的数量；
Figure FDA0004036887280000033
分别代表第i种运送物品包装的长、宽、高；
步骤B2：计算该OD间出行的标准物流车辆交通量T：
Figure FDA0004036887280000041
式中，V为标准物流车辆车厢体积；δ为标准物流车辆的积载率。
5.根据权利要求4所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，其特征在于：步骤S2中的交通流分配方法包括以下步骤：
步骤C1：确定路阻函数为美国道路局的BPR函数：
Figure FDA0004036887280000042
式中，ta为路段a的路阻；t0为零流量阻抗；qa为路段a上的交通量；ca为路段a的实际通过能力；α、β为阻滞系数，默认α＝0.15，β＝4；
步骤C2：根据增量加载分配的方法进行交通流分配，具体为：将要分配的OD交通量分成K组；按照0-1分配，每分配1组OD交通量后，都根据路阻函数修正路权，直至所有的OD交通量都被分配完毕。
6.根据权利要求5所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法，其特征在于：步骤S3中，需为每一个路网交叉口构建一个GA-BP神经网络，GA-BP神经网络的构建方法包括以下步骤：
步骤D1：确定输入层、输出层节点个数：
m＝z+1
式中，m为输入层节点个数；z为该路网交叉口拥有的进口道数量；输出层节点数量数值与z相同；
步骤D2：确定激活函数为Leaky ReLU函数：
L-ReLU(x)＝max(αx,x),α>0
步骤D3：依据输入层节点个数确定隐藏层节点个数：
n＝2m+1
式中，α为常数；n为隐藏层节点个数；m为输入层节点个数；
将该路网交叉口各进口道历史节拍下的车均延误数据以及所在节拍的编号作为输入，历史节拍下各进口道标准物流车辆到达率作为输出，训练GA-BP神经网络；确定可接受服务水平评判标准中对应的最大延误数据，将其作为训练完毕的GA-BP神经网络输入数据，由GA-BP神经网络输出该路网交叉口各进口道对应的标准到达率。
7.根据权利要求6所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法的系统，其特征在于，包括：输入端口，预处理模块，视频处理模块，数据存储模块，交通流分配模块，神经网络标准到达率预测模块，分析优化模块，输出端口；
所述输入端口用于将获得的厂区物流生产计划、厂区路网数据、厂区路侧提供的监控视频输入到数据存储模块中；
所述预处理模块基于输入端口输入的厂区物流生产计划及厂区路网数据，计算各物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通量，并将标准物流车辆OD交通量输出到数据存储模块中；
所述视频处理模块基于计算机视觉，对输入端口输入的监控视频进行识别，并通过识别的结果计算交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物流车辆到达率，统计各进口道内前往不同OD间标准物流车辆交通量的历史比例数据，并将上述所有得到的结果输出到数据存储模块中；
所述数据存储模块用于存储所有从各模块输入的数据，以及存储服务水平评价标准基础数据，供其他模块调取；
所述交通流分配模块用于取用数据存储模块中存储的标准物流车辆OD交通量对并进行交通流分配，将得到的各交叉口进口道初步到达率输出到数据存储模块进行存储；
所述神经网络标准到达率预测模块用于构建GA-BP神经网络，并从数据存储模块中调取物流车辆历史行驶数据，依据这些历史数据对神经网络进行训练，训练完毕后，可从数据存储模块中调取服务水平评价标准，使用该GA-BP神经网络将各物流生产节拍下不同交叉口各进口道标准到达率输出给数据存储模块进行存储；
所述分析优化模块用于调取数据存储模块中的各交叉口进口道的初步到达率和标准到达率，分析确定需要优化的物流生产节拍，对该物流生产节拍下需要优化的交叉口进行优化，并根据优化结果调整物流生产计划，将最终生产计划下车辆到达安排输出到输出端口；
所述输出端口用于将优化后的最终物流生产计划下的车辆到达安排以可视化的形式输出。
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