CN116205472B - 基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统 - Google Patents

基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统，属于智慧生产与物流配送领域。所述方法步骤获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求和指定集装箱需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息；根据原料需求和原料库存，修改所述无法满足的原料需求的数量为当前库存总量；根据指定集装箱需求和集装箱工况，更新集装箱需求，确保更新后所有的需求能够被满足，并筛选出有用的集装箱；按原料的需求等级，对原料运输的完成情况进行评分；构建集装箱运输计划生成模型；求解集装箱运输计划生成模型，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划。本发明实现了原料集装箱拉取计划的高效制定，满足生产任务，提高了生产效率。

Description

基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统
技术领域
本发明属于智慧生产与物流配送领域，具体涉及一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统。
背景技术
生产制造类企业中需要每日向生产线定时定量输送多种生产原料，为了保证生产的连续性，一般需要提前几日制定原料运输方案。原料一般储存在不同仓库的集装箱内，管理者在接收到生产部门的原材料生产需求后，根据现有库存信息和运力信息，有选择性的从多个仓库中拉取原料集装箱至生产线。如何基于库存和运力，以最节约的方式完成原料集装箱的运输，以满足生产任务的需求，需要制定运输方案。
现有技术中，解决集装箱运输方案制定问题的主要方法为人工制定方案和建模求解制定计划。人工排柜是按照生产线提供的物料需求清单手动进行逐一匹配，直至所有需求被满足，完成多日的拉柜计划，此方式不仅效率低下，耗时较长，且不能合理的利用每日运力，造成运输资源浪费；传统的建立数学模型的方法，通常以最小运力使用量为目标，每日运力限制、需求数量等条件为约束构建模型，当给定运力运力不足或库存不满足需求时，会使模型无法求解或无法合理的推荐优先拉取的柜子。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，本发明旨在提供一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统，通过结合生产任务、不同生产需求的优先级、可用运力等信息，考虑库存不足、运力不足及需求集装箱不存在等情况，以最小化总运力和最小化需求完成度为目标，建立数学模型，替代人工筛选和传统建模方法，在最大可能匹配物料清单的同时，最大限度的减少集装箱拉取数量，有效解决人工制定集装箱运输计划准确率低、效率慢的问题，以及传统建模方法部分约束无法满足不能求解的情况。
为了实现上述目的，本发明实施例采用如下技术方案：
第一方面，本发明实施例提了一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求和指定集装箱需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息；
步骤S2，根据原料需求和原料库存，反馈当前原料库存中无法满足的原料需求，修改所述无法满足的原料需求的数量为当前库存总量；
步骤S3，根据指定集装箱需求和集装箱工况，反馈当前运力无法满足的指定集装箱需求，删除指定集装箱需求中无法匹配的指定集装箱，更新集装箱需求，确保更新后所有的需求能够被满足；并利用集装箱库存信息数据查找满足更新后的原料需求和指定集装箱需求的所有集装箱，移除与需求无关的集装箱，筛选出有用的集装箱；
步骤S4，按原料的需求等级，对原料运输的完成情况进行评分；
步骤S5，构建集装箱运输计划生成模型；
步骤S6，求解集装箱运输计划生成模型，若有最优解，输出当前最优解即最优集装箱运输计划；若无最优解，松弛模型约束运力限制，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划，并反馈运力不足提示信息。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S4中，按需求等级将原料分为n个等级，对应的原料需求等级为，其中/>表示原料种类等级，其中t表示需求重要程度，t越小需求重要程度越大；集装箱运输计划天数范围为（D1，Dm）；需求计划天数范围为（Dp，Dq），其中，p>1且q<m，/>为最早完成时间，/>为最晚完成时间；需求等级为Tt的原料对应的全时段惩罚评分为/>，其中，/>为初始惩罚评分，/>为在第j天完成运输任务对应的惩罚评分，其中在需求计划天数范围/>内完成运输的原料，计划完成日期的惩罚评分/>为0；即当p<j<q时，Cj=0；所有需求等级的原料在全时段的惩罚评分矩阵如下：
。
作为本发明的一个优选实施例，步骤S5具体包括：
步骤S51，构建集装箱运输计划模型的目标函数，所述目标函数包含两部分：最小化运输计划总运力和最小化需求完成度惩罚成本；
步骤S52，定义决策变量，表示第i个集装箱在计划时间j时进行运输为1，否则为0，其中i表示集装箱索引，j表示运输时间索引；
步骤S53，定义模型约束，包括：
(1)定义最小化运输总成本，表示计划天数范围内所有计划运输的集装箱数量,其中/>为集装箱集合，M为计划周期集合；
(2)定义最小化惩罚总成本，表示当第i个集装箱在计划时间j时进行运输，获得集装箱种类的惩罚成本和运输计划时间点的惩罚成本；
(3)建立集装箱使用限制约束，同一计划时间范围内，每个集装箱最多允许运输一次；
(4)建立指定需求原料运输约束，计划时间范围内，集装箱运输计划满足所有原料的需求时间和需求数量要求；
(5)建立指定集装箱运输约束，在计划时间范围内，集装箱运输计划包含指定集装箱，运输时间满足需求时间限制；
(6)建立运力限制约束，在计划时间范围内，每个时间点的集装箱运输计划总量小于该时间点的运力限制。
作为本发明的一个优选实施例，所述预定时间段内的生产任务，是指未来一段时间内每天的计划生产任务。
作为本发明的一个优选实施例，所述原料需求包括物料优先级、物料名称、数量和需求日期。
作为本发明的一个优选实施例，所述运力限制信息包括计划拉取周期和运力限制。
作为本发明的一个优选实施例，与生产任务匹配的原料通过集装箱进行运输，每个集装箱的装载方案都可以根据生产任务的原料需求进行调配，装载一种或多种不同比例的原料；多个集装箱共同配合，完成每个工厂的原料需求配送
作为本发明的一个优选实施例，所述原料库存信息包括目前库存集装箱名称、集装箱内部包装信息和包装明细。
第二方面，本发明实施例还提供了一种用于实现如上所述基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法的系统，所述系统包括：信息获取模块、原料需求匹配模块、集装箱匹配模块、评分模块、模型构建模块和模型求解模块；其中，
所述信息获取模块用于获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求和指定集装箱需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息；
所述原料需求匹配模块用于根据原料需求和原料库存，反馈当前原料库存中无法满足的原料需求，修改所述无法满足的原料需求的数量为当前库存总量；
所述集装箱匹配模块用于根据指定集装箱需求和集装箱工况，反馈当前运力无法满足的指定集装箱需求，删除指定集装箱需求中无法匹配的指定集装箱，更新集装箱需求，确保更新后所有的需求能够被满足；并利用集装箱库存信息数据查找满足更新后的原料需求和指定集装箱需求的所有集装箱，移除与需求无关的集装箱，筛选出有用的集装箱；
所述评分模块用于按原料的需求等级，对原料运输的完成情况进行评分；
所述模型构建模块用于构建集装箱运输计划生成模型；
所述模型求解模块用于求解集装箱运输计划生成模型，若有最优解，输出当前最优解即最优集装箱运输计划；若无最优解，松弛模型约束运力限制，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划，并反馈运力不足提示信息。
本发明实施例所提供的技术方案具有如下有益效果：
本发明提供了一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统，在匹配需求清单的同时，最大限度的减少集装箱运输数量，从而节省集装箱运输成本，并且考虑不同需求的优先级，合理地安排存储仓库至生产线原料的输送计划。
当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
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，对于本领域普通技术人员来说，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附图。
图1为本发明实施例所提供的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法流程图。
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的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征也可以相互组合。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
本发明提供了一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统，将生产任务的原料需求考虑到运输方案的制定中，在匹配需求清单的同时，最大限度的减少集装箱运输数量，从而节省集装箱运输成本，并且考虑不同需求的优先级，合理地安排存储仓库至生产线原料的输送计划。
参见图1，所述基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，包括如下步骤：
步骤S1，获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求和指定集装箱需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息。
本步骤中，所述预定时间段内的生产任务，是指未来一段时间内每天的计划生产任务；所述原料需求包括物料优先级、物料名称、数量和需求日期，所述运力限制信息包括计划拉取周期和运力限制，所述原料库存信息包括目前库存集装箱名称、集装箱内部包装信息和包装明细。其中，与生产任务匹配的原料通过集装箱进行运输，每个集装箱的装载方案都可以根据生产任务的原料需求进行调配，装载一种或多种不同比例的原料；多个集装箱共同配合，完成每个工厂的原料需求配送。
步骤S2，根据原料需求和原料库存，反馈当前原料库存中无法满足的原料需求，修改所述无法满足的原料需求的数量为当前库存总量。
本步骤中，设原料需求中，当前原料库存无法满足原料编号为的需求，原料k的库存总量为/>,原料k的需求总量为/>，指定集装箱编号为/>。如果/>，则当前库存数量不足，反馈原料k需求无法满足，更新当前原料k需求为/>，反之，库存数量充足。修改完成后，生成新的原料需求，并进行集箱装匹配。
步骤S3，根据指定集装箱需求和集装箱工况，反馈当前运力无法满足的指定集装箱需求，删除指定集装箱需求中无法匹配的指定集装箱，更新集装箱需求，确保更新后所有的需求能够被满足；并利用集装箱库存信息数据查找满足更新后的原料需求和指定集装箱需求的所有集装箱，移除与需求无关的集装箱，筛选出有用的集装箱。
本步骤中，如果在集装箱工况信息数据中，无法匹配到指定集装箱c时，反馈指定集装箱c无法匹配提示，并从指定集装箱需求中移除指定集装箱c，更新指定集装箱需求。
步骤S4，按原料的需求等级，对原料运输的完成情况进行评分。
本步骤中，按需求等级将原料分为n个等级，对应的原料需求等级为，其中/>表示原料种类等级，其中t表示需求重要程度，t越小需求重要程度越大；集装箱运输计划天数范围为（D1，Dm）；需求计划天数范围为（Dp，Dq），其中，p>1且q<m，/>为最早完成时间，/>为最晚完成时间；需求等级为Tt的原料对应的全时段惩罚评分为/>，其中，/>为初始惩罚评分，/>为在第j天完成运输任务对应的惩罚评分，其中在需求计划天数范围/>内完成运输的原料，计划完成日期的惩罚评分/>为0；即当p<j<q时，Cj=0。
初始化时的第一天C1值为1，随天数增长依次加一，以集装箱运输计划为6天为例：
6天内每天的C： 1，2，3，4，5，6
种类评分：
种类1:5
种类2:10
种类3:15
订单中种类为2的需求日期为2-4天，每天的C依次为：1，0，0，0，5，6，终评分如下：1+10，0+10，0+10，0+10，5+10，6+10。
由此得到所有需求等级的原料在全时段的惩罚评分矩阵如下：
。
步骤S5，构建集装箱运输计划生成模型。
本步骤中，具体包括：
步骤S51，构建集装箱运输计划模型的目标函数，所述目标函数包含两部分：最小化运输计划总运力和最小化需求完成度惩罚成本；
步骤S52，定义决策变量，表示第i个集装箱在计划时间j时进行运输为1，否则为0，其中i表示集装箱索引，j表示运输时间索引；
步骤S53，定义模型约束，包括：
(1)定义最小化运输总成本，表示计划天数范围内所有计划运输的集装箱数量,其中/>为集装箱集合，M为计划周期集合；
(2)定义最小化惩罚总成本，表示当第i个集装箱在计划时间j时进行运输，获得集装箱种类的惩罚成本和运输计划时间点的惩罚成本；
(3)建立集装箱使用限制约束，同一计划时间范围内，每个集装箱最多允许运输一次；
(4)建立指定需求原料运输约束，计划时间范围内，集装箱运输计划满足所有原料的需求时间和需求数量要求；
(5)建立指定集装箱运输约束，在计划时间范围内，集装箱运输计划包含指定集装箱，运输时间满足需求时间限制；
(6)建立运力限制约束，在计划时间范围内，每个时间点的集装箱运输计划总量小于该时间点的运力限制。
步骤S6，求解集装箱运输计划生成模型，若有最优解，输出当前最优解即最优集装箱运输计划；若无最优解，松弛模型约束运力限制，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划，并反馈运力不足提示信息。
基于同样的思路，本发明实施例还提供了一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定系统，所述系统包括：信息获取模块、生产需求匹配模块、集装箱匹配模块、权重评分模块、模型构建模块和模型求解模块；其中，
所述信息获取模块用于获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息；
所述生产需求匹配模块用于根据原料需求和原料库存，反馈当前原料库存中无法满足的原料需求，修改所述无法满足的原料需求数量为当前库存总量；根据更新后的原料需求和集装箱工况、运力限制信息，反馈当前运力无法满足的原料需求，删除无法匹配的指定集装箱需求信息，确保更新后所有的需求能够被满足；
所述集装箱匹配模块用于利用集装箱库存信息数据查找满足原料需求的集装箱，移除所有与需求无关的集装箱，筛选出有用的集装箱；
所述评分模块用于对不同种类需求进行评分；
所述模型构建模块用于构建集装箱运输计划生成模型；
所述模型求解模块用于求解集装箱运输计划生成模型，若有最优解，输出当前最优解即最优集装箱运输计划；若无最优解，松弛模型约束运力限制，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划，并反馈运力不足提示信息。
由以上技术方案可以看出，本发明实施例所提供的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法及系统，在匹配需求清单的同时，最大限度的减少集装箱运输数量，从而节省集装箱运输成本，并且考虑不同需求的优先级，合理地安排存储仓库至生产线原料的输送计划，提高了生产运输效率并促进了生产。
以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明，并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的优选实施例。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

Claims (7)

1.一种基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求和指定集装箱需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息；
步骤S2，根据原料需求和原料库存，反馈当前原料库存中无法满足的原料需求，修改所述无法满足的原料需求的数量为当前库存总量；
步骤S3，根据指定集装箱需求和集装箱工况，反馈当前运力无法满足的指定集装箱需求，删除指定集装箱需求中无法匹配的指定集装箱，更新集装箱需求，确保更新后所有的需求能够被满足；并利用集装箱库存信息数据查找满足更新后的原料需求和指定集装箱需求的所有集装箱，移除与需求无关的集装箱，筛选出有用的集装箱；
步骤S4，按原料的需求等级，对原料运输的完成情况进行评分；具体地，按需求等级将原料分为n个等级，对应的原料需求等级为 ，其中/>表示原料种类等级，其中t表示需求重要程度，t越小需求重要程度越大；集装箱运输计划天数范围为（D1，Dm）；需求计划天数范围为（Dp，Dq），其中，p>1且q<m，/>为最早完成时间，/>为最晚完成时间；需求等级为Tt的原料对应的全时段惩罚评分为，其中，/>为等级为Tt的原料的初始惩罚评分，/>为在第j天完成运输任务对应的惩罚评分，其中在需求计划天数范围内完成运输的原料，计划完成日期的惩罚评分/>为0；即当p<j<q时，Cj=0；所有需求等级的原料在全时段的惩罚评分矩阵如下：
；
步骤S5，构建集装箱运输计划生成模型；
步骤S6，求解集装箱运输计划生成模型，若有最优解，输出当前最优解即最优集装箱运输计划；若无最优解，松弛模型约束运力限制，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划，并反馈运力不足提示信息；
所述步骤S5具体包括：
步骤S51，构建集装箱运输计划模型的目标函数，所述目标函数包含两部分：最小化运输计划总运力和最小化需求完成度惩罚成本；
步骤S52，定义决策变量，表示第i个集装箱在计划时间j时进行运输为1，否则为0，其中i表示集装箱索引，j表示运输时间索引；
步骤S53，定义模型约束，包括：
(1)定义最小化运输总成本，表示计划天数范围内所有计划运输的集装箱数量，其中/>为集装箱集合，M为计划周期集合；
(2)定义最小化惩罚总成本（/>），表示当第i个集装箱在计划时间j时进行运输，获得集装箱种类的惩罚成本和运输计划时间点的惩罚成本；
(3)建立集装箱使用限制约束，同一计划时间范围内，每个集装箱最多允许运输一次；
(4)建立指定需求原料运输约束，计划时间范围内，集装箱运输计划满足所有原料的需求时间和需求数量要求；
(5)建立指定集装箱运输约束，在计划时间范围内，集装箱运输计划包含指定集装箱，运输时间满足需求时间限制；
(6)建立运力限制约束，在计划时间范围内，每个时间点的集装箱运输计划总量小于该时间点的运力限制。
2.根据权利要求1所述的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，其特征在于，所述预定时间段内的生产任务，是指未来一段时间内每天的计划生产任务。
3.根据权利要求1所述的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，其特征在于，所述原料需求包括物料优先级、物料名称、数量和需求日期。
4.根据权利要求1所述的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，其特征在于，所述运力限制信息包括计划拉取周期和运力限制。
5.根据权利要求4所述的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，其特征在于，与生产任务匹配的原料通过集装箱进行运输，每个集装箱的装载方案都可以根据生产任务的原料需求进行调配，装载一种或多种不同比例的原料；多个集装箱共同配合，完成每个工厂的原料需求配送。
6.根据权利要求1所述的基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法，其特征在于，所述原料库存信息包括目前库存集装箱名称、集装箱内部包装信息和包装明细。
7.一种用于实现如权利要求1-6任一项所述基于生产任务的原料集装箱运输方案制定方法的系统，其特征在于，所述系统包括：信息获取模块、原料需求匹配模块、集装箱匹配模块、评分模块、模型构建模块和模型求解模块；其中，
所述信息获取模块用于获取预定时间段内的生产任务及相应的原料需求和指定集装箱需求；同时获取集装箱工况、运力限制信息和原料库存信息；
所述原料需求匹配模块用于根据原料需求和原料库存，反馈当前原料库存中无法满足的原料需求，修改所述无法满足的原料需求的数量为当前库存总量；具体地，按需求等级将原料分为n个等级，对应的原料需求等级为，其中/>表示原料种类等级，其中t表示需求重要程度，t越小需求重要程度越大；集装箱运输计划天数范围为（D1，Dm）；需求计划天数范围为（Dp，Dq），其中，p>1且q<m，/>为最早完成时间，/>为最晚完成时间；需求等级为Tt的原料对应的全时段惩罚评分为，其中，/>为等级为Tt的原料的初始惩罚评分，/>为在第j天完成运输任务对应的惩罚评分，其中在需求计划天数范围内完成运输的原料，计划完成日期的惩罚评分/>为0；即当p<j<q时，Cj=0；所有需求等级的原料在全时段的惩罚评分矩阵如下：
；
所述集装箱匹配模块用于根据指定集装箱需求和集装箱工况，反馈当前运力无法满足的指定集装箱需求，删除指定集装箱需求中无法匹配的指定集装箱，更新集装箱需求，确保更新后所有的需求能够被满足；并利用集装箱库存信息数据查找满足更新后的原料需求和指定集装箱需求的所有集装箱，移除与需求无关的集装箱，筛选出有用的集装箱；
所述评分模块用于按原料的需求等级，对原料运输的完成情况进行评分；
所述模型构建模块用于构建集装箱运输计划生成模型；具体执行如下步骤：
步骤S51，构建集装箱运输计划模型的目标函数，所述目标函数包含两部分：最小化运输计划总运力和最小化需求完成度惩罚成本；
步骤S52，定义决策变量，表示第i个集装箱在计划时间j时进行运输为1，否则为0，其中i表示集装箱索引，j表示运输时间索引；
步骤S53，定义模型约束，包括：
(1)定义最小化运输总成本，表示计划天数范围内所有计划运输的集装箱数量，其中/>为集装箱集合，M为计划周期集合；
(2)定义最小化惩罚总成本（/>），表示当第i个集装箱在计划时间j时进行运输，获得集装箱种类的惩罚成本和运输计划时间点的惩罚成本；
(3)建立集装箱使用限制约束，同一计划时间范围内，每个集装箱最多允许运输一次；
(4)建立指定需求原料运输约束，计划时间范围内，集装箱运输计划满足所有原料的需求时间和需求数量要求；
(5)建立指定集装箱运输约束，在计划时间范围内，集装箱运输计划包含指定集装箱，运输时间满足需求时间限制；
(6)建立运力限制约束，在计划时间范围内，每个时间点的集装箱运输计划总量小于该时间点的运力限制；
所述模型求解模块用于求解集装箱运输计划生成模型，若有最优解，输出当前最优解即最优集装箱运输计划；若无最优解，松弛模型约束运力限制，给出无运力限制下的最优集装箱运输计划，并反馈运力不足提示信息。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008114960A (ja) * 2006-11-02 2008-05-22 Hitachi Ltd 輸送計画システム
CN103699982A (zh) * 2013-12-26 2014-04-02 浙江工业大学 一种带软时间窗口的物流配送控制方法
CN109711790A (zh) * 2018-12-07 2019-05-03 上海大学 集装箱航运规划方法及装置
CN112001064A (zh) * 2020-07-29 2020-11-27 浙江大学 一种集装箱码头间全自主水上运输调度方法及系统
CN112163802A (zh) * 2020-09-04 2021-01-01 武汉理工大学 集装箱运输网络的路径的通行能力的计算方法
CN114580777A (zh) * 2022-03-16 2022-06-03 浙江工业大学 一种基于集划分模型的集装箱码头泊位岸桥分配方法
CN114781732A (zh) * 2022-04-26 2022-07-22 上海海事大学 考虑船舶作业时间需求的集装箱港口堆场模板优化方法
CN114925995A (zh) * 2022-05-07 2022-08-19 河南理工大学 基于单亲遗传算法的公路干线车货匹配和路径规划方法
CN115358658A (zh) * 2022-07-20 2022-11-18 华南理工大学 一种面向lpg甩挂运输的库存路径优化调度方法
CN115526405A (zh) * 2022-10-09 2022-12-27 圆通速递有限公司 一种基于时效性的集装箱多式联运调度方法和系统
CN115564358A (zh) * 2022-11-17 2023-01-03 华清科盛(北京)信息技术有限公司 基于启发式算法用于生产线输送原料的排柜方法和系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008114960A (ja) * 2006-11-02 2008-05-22 Hitachi Ltd 輸送計画システム
CN103699982A (zh) * 2013-12-26 2014-04-02 浙江工业大学 一种带软时间窗口的物流配送控制方法
CN109711790A (zh) * 2018-12-07 2019-05-03 上海大学 集装箱航运规划方法及装置
CN112001064A (zh) * 2020-07-29 2020-11-27 浙江大学 一种集装箱码头间全自主水上运输调度方法及系统
CN112163802A (zh) * 2020-09-04 2021-01-01 武汉理工大学 集装箱运输网络的路径的通行能力的计算方法
CN114580777A (zh) * 2022-03-16 2022-06-03 浙江工业大学 一种基于集划分模型的集装箱码头泊位岸桥分配方法
CN114781732A (zh) * 2022-04-26 2022-07-22 上海海事大学 考虑船舶作业时间需求的集装箱港口堆场模板优化方法
CN114925995A (zh) * 2022-05-07 2022-08-19 河南理工大学 基于单亲遗传算法的公路干线车货匹配和路径规划方法
CN115358658A (zh) * 2022-07-20 2022-11-18 华南理工大学 一种面向lpg甩挂运输的库存路径优化调度方法
CN115526405A (zh) * 2022-10-09 2022-12-27 圆通速递有限公司 一种基于时效性的集装箱多式联运调度方法和系统
CN115564358A (zh) * 2022-11-17 2023-01-03 华清科盛(北京)信息技术有限公司 基于启发式算法用于生产线输送原料的排柜方法和系统

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