CN117533690A - 货品拣货任务管理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种货品拣货任务管理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取跨境订单组以及跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；根据摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；基于最终货柜布局和最终拣货路径控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。本方法通过预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，能够实现针对不同订单和不同仓库布局的高效路径规划，从而大幅提升拣选效率。
Description
技术领域
本发明涉及货物分拣领域，尤其涉及一种货品拣货任务管理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
当涉及跨境电商的场景时，货物分拣面临着更多的挑战和复杂性。在跨境电商中，订单来自不同国家和地区的客户，需要对商品进行分类、分拣和打包，以确保准确配送到全球各地。
传统的人工分拣模式在跨境电商中存在一些问题。首先，由于来自不同国家和地区的产品种类众多，仓库工人需要具备丰富的产品知识和分类技巧，以便快速准确地执行分拣任务。其次，由于跨境电商往往涉及不同的关税和法规要求，人工分拣需要确保商品按照相应的规定进行分类和处理，以避免运输过程中的问题和延误。
此外，跨境电商的订单量通常较大，并且需要按照快速和准确的方式进行处理。传统的人工分拣速度可能无法满足高频率的订单需求，导致订单处理时间延长和客户满意度下降。
发明内容
本发明的主要目的在于解决现有的跨境订单由于人工分拣货物速度相对较慢，无法满足高频率的订单需求的技术问题。
本发明第一方面提供了一种货品拣货任务管理方法，所述货品拣货任务管理方法包括：
获取跨境订单组以及所述跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；
根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；
基于所述最终货柜布局和所述最终拣货路径生成并存储所述跨境订单组的货品拣货任务；
当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径包括：
基于所述跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位，计算各移动货柜之间的关联性，并基于所述关联性生成所述仓库的货柜布局，其中，所述货柜布局为所述不同移动货柜之间的位置关系；
基于所述货柜布局和多个跨境订单的订单信息对拣货机器人进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离；
基于所述拣货距离和预设的货柜布局算法，重新计算所述仓库的货柜布局和路径规划，直至满足预设的停止条件，得到最终货柜布局和最终拣货路径。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述基于所述跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位，计算各移动货柜之间的关联性，并基于所述关联性生成所述仓库的货柜布局包括：
根据所述跨境订单组中各跨境订单中订单信息，计算所述仓库中所有货品组合的关联性，其中所述关联性包括支持度和置信度；
将所有支持度和置信度大于预设的最小支持度和最小置信度的货品组合作为强关联性货品集合；
基于所述强关联性货品中的货品组合和预设的移动条件，对所述仓库的移动货柜进行移动，得到所述仓库的货柜布局。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述订单信息包括对应订单中各货品的多个货柜位置以及各货品对应的拣货优先级；
所述基于所述货柜布局和多个跨境订单的订单信息对拣货机器人进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离包括：
从各货品对应的多个货柜位置中确定对应的目标货柜位置，其中，所述目标货柜位置为各货品距离所述拣货机器人最近的货柜位置；
根据所述拣货优先级的优先级顺序，确定当前优先级，并将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置；
基于当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置时的货品顺序、所述货柜布局和所述摆放货位，对拣货机器人进行路径规划，得到至少一个候选路径，并将所述至少一个候选路径中拣货最短的候选路径作为当前拣货路径；
根据所述拣货优先级的优先级顺序，重新确定当前优先级，并返回至将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置，直至所述多个跨境订单中的所有货品均放置入所述排序订单列表进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述基于所述拣货距离和预设的货柜布局算法，重新计算所述仓库的货柜布局和路径规划，直至满足预设的停止条件，得到最终货柜布局和最终拣货路径包括：
将所述拣货距离和所述货柜布局作为所述货柜布局算法的初始解，并基于所述初始解确定局部最优解和全局最优解；
获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解；
根据所述邻域解对应的候选货柜布局进行路径规划，得到对应的候选拣货距离，并根据所述候选拣货距离更新所述局部最优解和全局最优解；
判断是否满足预设的停止条件；
若否，则返回获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解的步骤，直至满足预设的停止条件；
若是，则将所述全局最优解对应的拣货路径和货柜布局作为最终拣货路径和最终货柜布局。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述算法因子包括第一因子和第二因子；
所述获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解包括：
获取所述货柜布局算法的第一因子和第二因子，并根据所述第一因子和第二因子对应的权重选择目标因子；
若所述目标因子是第一因子，则从所述货柜布局中随机移去若干货柜，并将删除的货柜随机置入所述货柜布局的任意空闲位置；
若所述目标因子是第二因子，则从货柜布局中选择若干目标货柜，将所述若干目标货柜从货柜布局中移去，并根据所述目标货柜中所述多个跨境订单的货品的数量，将所述目标货柜置入所述货柜布局的对应位置，其中，所述若干目标货柜为放置有所述多个跨境订单中最多货品的若干货柜；
将所述目标因子调整后的货柜布局作为邻域解。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业包括：
当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，控制所述货品拣货任务中对应的移动货柜根据所述最终货柜布局进行移动；
当所述移动货柜完成移动时，控制所述拣货机器人基于所述最终拣货路径进行移动并进行拣货，实现拣货作业。
本发明第二方面提供了一种货品拣货任务管理装置，所述货品拣货任务管理装置包括：
获取模块， 用于获取跨境订单组以及所述跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；
迭代模块，用于根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；
任务生成模块，用于基于所述最终货柜布局和所述最终拣货路径生成并存储所述跨境订单组的货品拣货任务；
分拣模块，用于当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。
本发明第三方面提供了一种货品拣货任务管理装置，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述货品拣货任务管理设备执行上述的货品拣货任务管理方法的步骤。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的货品拣货任务管理方法的步骤。
上述货品拣货任务管理方法、装置、设备及存储介质，通过获取跨境订单组以及跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；根据摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；基于最终货柜布局和最终拣货路径控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。本方法通过预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，能够实现针对不同订单和不同仓库布局的高效路径规划，从而大幅提升拣选效率。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
图1为本发明实施例中货品拣货任务管理方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中货品拣货任务管理装置的一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中货品拣货任务管理设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
本发明实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种货品拣货任务管理方法进行详细介绍。如图1所示，该货品拣货任务管理的方法，本方法包括如下步骤：
101、获取跨境订单组以及跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；
在本发明的一个实施例中，将订单按照一定的规则或者属性进行分组，这些分组可以是按照目的地、交付时间、产品类型等来划分。跨境订单组就是指待处理的、需要进行分拣操作的一组订单集合。这个订单组可能包含多个订单，需要在仓库中进行分拣、捡拣和打包等操作，以便后续的发运或者配送。在仓库中，货物通常会存放在不同的存储设备或者区域中，而移动货柜则是指可以移动的货物存储设备，比如货架、托盘、集装箱等。每个移动货柜都会有特定的位置或者货位用于存放货物，而不同的订单可能需要放置在不同的货位上，以便后续的管理和处理。
102、根据摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；
在本发明的一个实施例中，所述根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径包括：基于所述跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位，计算各移动货柜之间的关联性，并基于所述关联性生成所述仓库的货柜布局，其中，所述货柜布局为所述不同移动货柜之间的位置关系；基于所述货柜布局和多个跨境订单的订单信息对拣货机器人进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离；基于所述拣货距离和预设的货柜布局算法，重新计算所述仓库的货柜布局和路径规划，直至满足预设的停止条件，得到最终货柜布局和最终拣货路径。
具体的，在关联性分析时，可以利用数据分析工具对订单数据进行处理和分析，寻找不同货品之间的关联性。可以采用关联规则挖掘算法（如FP-growth算法）或者基于协同过滤的方法来找出货品之间的关联性。根据分析结果，确定哪些货品之间存在较强的关联性。
具体的，在仓库中，货柜布局的生成通常会考虑到货物的处理流程、仓库的结构和空间以及人员和设备的移动路径等因素。通过对不同货物之间的关联性进行分析，可以确定哪些货物应该放置在相邻的货架上，以便更加高效地完成分拣、捡拣和打包等操作。可以采用图论或者网络分析等方法，将货柜之间的关系建模为一个图，根据节点之间的连通性和强度等指标，设计出相应的货柜布局方案。例如，可以将经常需要一起分拣的货物放置在相邻的货架上，或者将与之相关的货物放置在同一货柜里，从而减少工作人员和设备的移动距离，提高物流运转效率。
进一步的，所述基于所述跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位，计算各移动货柜之间的关联性，并基于所述关联性生成所述仓库的货柜布局包括：根据所述跨境订单组中各跨境订单中订单信息，计算所述仓库中所有货品组合的关联性，其中所述关联性包括支持度和置信度；将所有支持度和置信度大于预设的最小支持度和最小置信度的货品组合作为强关联性货品集合；基于所述强关联性货品中的货品组合和预设的移动条件，对所述仓库的移动货柜进行移动，得到所述仓库的货柜布局。
具体的，若使用FP-growth算法计算关联性，需要收集订单数据，并将其转换为适合FP-growth算法的格式。通常使用交易-项矩阵来表示数据，其中每行代表一个交易，每列代表一个项，如果该交易中包含该项，则对应单元格为1，否则为0。遍历所有交易，统计每个项的支持度（出现频次）并保留支持度超过最小支持度阈值的项。根据支持度降序排列项，并构建FP树。FP树由根节点、各个项节点和连接节点组成。项节点表示一个项及其支持度，连接节点用于连接具有相同项的不同路径。通过遍历FP树的叶子节点，挖掘出满足最小支持度阈值的频繁项集。频繁项集是指项在数据集中的支持度超过最小支持度阈值的集合。基于频繁项集，生成关联规则。对于每个频繁项集，可以生成多个关联规则，其中每个规则都有一个前件和一个后件。前件和后件是项集的子集，并且规则的置信度（confidence）需要超过最小置信度阈值。
进一步的，所述订单信息包括对应订单中各货品的多个货柜位置以及各货品对应的拣货优先级；所述基于所述货柜布局和多个跨境订单的订单信息对拣货机器人进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离包括：从各货品对应的多个货柜位置中确定对应的目标货柜位置，其中，所述目标货柜位置为各货品距离所述拣货机器人最近的货柜位置；根据所述拣货优先级的优先级顺序，确定当前优先级，并将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置；基于当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置时的货品顺序、所述货柜布局和所述摆放货位，对拣货机器人进行路径规划，得到至少一个候选路径，并将所述至少一个候选路径中拣货最短的候选路径作为当前拣货路径；根据所述拣货优先级的优先级顺序，重新确定当前优先级，并返回至将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置，直至所述多个跨境订单中的所有货品均放置入所述排序订单列表进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离。
具体的，根据跨境订单组中的多个跨境订单，计算每个订单的重要度或优先级。可以根据货物数量、货物体积、截止时间等因素来评估订单的重要性。然后初始化一个空的已排序订单列表。从各货品对应的多个货柜位置中确定对应的目标货柜位置，其中，所述目标货柜位置为各货品距离所述拣货机器人最近的货柜位置。随着拣货优先级的不断调整和货品的放置，将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置。基于当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置时的货品顺序、所述货柜布局以及所述摆放货位，对拣货机器人进行路径规划，得到至少一个候选路径。在所有候选路径中，选择拣货最短的路径作为当前拣货路径。根据拣货优先级的优先级顺序，重新确定当前的优先级，并返回至将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置。重复此过程，直至将多个跨境订单中的所有货品放置入排序订单列表中并进行路径规划，得到拣货机器人的拣货路径以及拣货路径的拣货距离。
进一步的，所述基于所述拣货距离和预设的货柜布局算法，重新计算所述仓库的货柜布局和路径规划，直至满足预设的停止条件，得到最终货柜布局和最终拣货路径包括：将所述拣货距离和所述货柜布局作为所述货柜布局算法的初始解，并基于所述初始解确定局部最优解和全局最优解；获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解；根据所述邻域解对应的候选货柜布局进行路径规划，得到对应的候选拣货距离，并根据所述候选拣货距离更新所述局部最优解和全局最优解；判断是否满足预设的停止条件；若否，则返回获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解的步骤，直至满足预设的停止条件；若是，则将所述全局最优解对应的拣货路径和货柜布局作为最终拣货路径和最终货柜布局。
具体的，最开始，可以将拣货距离和货柜布局作为初始解。可以将货柜按照一定规则进行排列，例如按照货物类型、重量或者尺寸进行分类，然后在仓库中合理摆放。基于初始解，开始进行路径规划和拣货。根据算法因子，比如货物的重要程度、距离等因素，选择邻域解，即调整货柜的布局，以获得更好的拣货路径和距离。通过路径规划算法，得到了候选拣货距离，并将其与局部最优解和全局最优解进行比较和更新。设定了预设的停止条件，例如达到一定的迭代次数或者拣货距离不再显著改善。检测当前是否满足这些条件。如果不满足停止条件，跨境订单组的货品拣货任务返回获取货柜布局算法的算法因子，并根据这些因子进行解空间邻域搜索。这意味着跨境订单组的货品拣货任务调整货柜的布局，尝试不同的排列和摆放方式，以获得邻域解。然后，跨境订单组的货品拣货任务重复上述步骤，更新局部最优解和全局最优解，继续迭代搜索。一旦满足预设的停止条件，跨境订单组的货品拣货任务将全局最优解对应的拣货路径和货柜布局作为最终的拣货路径和货柜布局。这表示跨境订单组的货品拣货任务已经找到了最优的方案，可以按照这个方案进行拣货操作。
进一步的，所述算法因子包括第一因子和第二因子；所述获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解包括：获取所述货柜布局算法的第一因子和第二因子，并根据所述第一因子和第二因子对应的权重选择目标因子；若所述目标因子是第一因子，则从所述货柜布局中随机移去若干货柜，并将删除的货柜随机置入所述货柜布局的任意空闲位置；若所述目标因子是第二因子，则从货柜布局中选择若干目标货柜，将所述若干目标货柜从货柜布局中移去，并根据所述目标货柜中所述多个跨境订单的货品的数量，将所述目标货柜置入所述货柜布局的对应位置，其中，所述若干目标货柜为放置有所述多个跨境订单中最多货品的若干货柜；将所述目标因子调整后的货柜布局作为邻域解。
具体的，不同的算法因子代表不同的邻域搜索方式，不同因子事先设置不同的权重，该权重代表选择对应算法因子的概率，概率越高，选择对应的算法因子的可能性越高，在进行邻域搜索后，还会根据邻域解对算法因子的权重进行调整。
具体的，当目标因子是第一因子时，通过随机移除若干货柜的方式，可以引入一定的随机性，以期望达到更好的货柜布局。通过随机移除货柜，可以改变货柜之间的相对位置、货品摆放的密度等，从而尝试寻找更优的布局方案。同时，将移除的货柜随机置入空闲位置，可以利用仓库内的空间资源更充分，避免出现过于拥挤或过于稀疏的情况。而当目标因子是第二因子时，选择了放置有多个跨境订单中最多货品的若干目标货柜进行调整。这是因为这些目标货柜中的货品数量较多，说明它们承载了较多的分拣任务。通过将这些目标货柜从布局中移除，并根据货品数量重新摆放，可以使得货品分布更加均匀，减少拣货机器人在仓库内的移动距离，提高分拣效率。
103、基于最终货柜布局和最终拣货路径生成并存储跨境订单组的货品拣货任务；
在本发明的一个实施例中，根据优化算法得到的最终货柜布局，确定每个货柜中的货品摆放位置和数量。根据优化算法得到的最终拣货路径，确定拣货员在仓库内移动的路径顺序。根据最终货柜布局和最终拣货路径，在跨境订单组中逐一处理每个订单，生成对应的货品拣货任务。针对每个订单，将包含货品名称、数量和所在货柜位置等信息的拣货任务描述生成。最后，将生成的货品拣货任务信息存储到指定的数据库或文件系统中，以便后续进行任务调度和执行。
104、当跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。
在本发明的一个实施例中，所述当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业包括：当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，控制所述货品拣货任务中对应的移动货柜根据所述最终货柜布局进行移动；当所述移动货柜完成移动时，控制所述拣货机器人基于所述最终拣货路径进行移动并进行拣货，实现拣货作业。
具体的，系统会定期监测当前时间，当到达预设的分拣时间时，系统将触发拣货作业的执行。根据存储的货品拣货任务数据，系统会获取与跨境订单组相关的拣货任务列表。系统会逐个拣货任务进行处理，并进行相应的调度控制。根据拣货任务中指定的货品位置信息，系统会控制移动货柜按照最终货柜布局移动到相应的位置。这可以通过与移动货柜相关的控制系统实现，例如通过指令发送给自动导航系统来控制货柜的移动。一旦移动货柜到达指定位置，系统会控制对应的拣货机器人进行拣货操作。拣货机器人将拣货任务中指定的货品数量和其他相关信息，执行相应的拣货动作。这可以通过与拣货机器人相关的控制系统实现，例如通过发送指令给机器人的运动控制系统和抓取装置。在拣货作业执行过程中，系统会更新拣货任务的状态，以反映拣货进度和完成情况。这样可以方便后续的监控和管理。
在本实施例中，通过获取跨境订单组以及跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；根据摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；基于最终货柜布局和最终拣货路径控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。本方法通过预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，能够实现针对不同订单和不同仓库布局的高效路径规划，从而大幅提升拣选效率。
上面对本发明实施例中货品拣货任务管理方法进行了描述，下面对本发明实施例中货品拣货任务管理装置进行描述，请参阅图2，本发明实施例中货品拣货任务管理装置一个实施例包括：
获取模块201， 用于获取跨境订单组以及所述跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；
迭代模块202，用于根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；
任务生成模块203，用于基于所述最终货柜布局和所述最终拣货路径生成并存储所述跨境订单组的货品拣货任务；
分拣模块204，用于当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。
本发明实施例中，所述货品拣货任务管理装置运行上述货品拣货任务管理方法，所述货品拣货任务管理装置通过获取跨境订单组以及跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；根据摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；基于最终货柜布局和最终拣货路径控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。本方法通过预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，能够实现针对不同订单和不同仓库布局的高效路径规划，从而大幅提升拣选效率。
上面图2从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的中货品拣货任务管理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中货品拣货任务管理设备进行详细描述。
图3是本发明实施例提供的一种货品拣货任务管理设备的结构示意图，该货品拣货任务管理设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）310（例如，一个或一个以上处理器）和存储器320，一个或一个以上存储应用程序333或数据332的存储介质330（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器320和存储介质330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质330的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对货品拣货任务管理设备300中的一系列指令操作。更进一步地，处理器310可以设置为与存储介质330通信，在货品拣货任务管理设备300上执行存储介质330中的一系列指令操作，以实现上述货品拣货任务管理方法的步骤。
货品拣货任务管理设备300还可以包括一个或一个以上电源340，一个或一个以上有线或无线网络接口350，一个或一个以上输入输出接口360，和/或，一个或一个以上操作系统331，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图3示出的货品拣货任务管理设备结构并不构成对本发明提供的货品拣货任务管理设备的限定，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。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述货品拣货任务管理方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述货品拣货任务管理方法包括：
获取跨境订单组以及所述跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；
根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；
基于所述最终货柜布局和所述最终拣货路径生成并存储所述跨境订单组的货品拣货任务；
当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。
2.根据权利要求1所述的货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径包括：
基于所述跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位，计算各移动货柜之间的关联性，并基于所述关联性生成所述仓库的货柜布局，其中，所述货柜布局为所述不同移动货柜之间的位置关系；
基于所述货柜布局和多个跨境订单的订单信息对拣货机器人进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离；
基于所述拣货距离和预设的货柜布局算法，重新计算所述仓库的货柜布局和路径规划，直至满足预设的停止条件，得到最终货柜布局和最终拣货路径。
3.根据权利要求2所述的货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述基于所述跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位，计算各移动货柜之间的关联性，并基于所述关联性生成所述仓库的货柜布局包括：
根据所述跨境订单组中各跨境订单中订单信息，计算所述仓库中所有货品组合的关联性，其中所述关联性包括支持度和置信度；
将所有支持度和置信度大于预设的最小支持度和最小置信度的货品组合作为强关联性货品集合；
基于所述强关联性货品中的货品组合和预设的移动条件，对所述仓库的移动货柜进行移动，得到所述仓库的货柜布局。
4.根据权利要求2所述的货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述订单信息包括对应订单中各货品的多个货柜位置以及各货品对应的拣货优先级；
所述基于所述货柜布局和多个跨境订单的订单信息对拣货机器人进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离包括：
从各货品对应的多个货柜位置中确定对应的目标货柜位置，其中，所述目标货柜位置为各货品距离所述拣货机器人最近的货柜位置；
根据所述拣货优先级的优先级顺序，确定当前优先级，并将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置；
基于当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置时的货品顺序、所述货柜布局和所述摆放货位，对拣货机器人进行路径规划，得到至少一个候选路径，并将所述至少一个候选路径中拣货最短的候选路径作为当前拣货路径；
根据所述拣货优先级的优先级顺序，重新确定当前优先级，并返回至将当前优先级对应的货品放置入预设的排序订单列表中的各个位置，直至所述多个跨境订单中的所有货品均放置入所述排序订单列表进行路径规划，得到所述拣货机器人的拣货路径以及所述拣货路径的拣货距离。
5.根据权利要求2所述的货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述基于所述拣货距离和预设的货柜布局算法，重新计算所述仓库的货柜布局和路径规划，直至满足预设的停止条件，得到最终货柜布局和最终拣货路径包括：
将所述拣货距离和所述货柜布局作为所述货柜布局算法的初始解，并基于所述初始解确定局部最优解和全局最优解；
获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解；
根据所述邻域解对应的候选货柜布局进行路径规划，得到对应的候选拣货距离，并根据所述候选拣货距离更新所述局部最优解和全局最优解；
判断是否满足预设的停止条件；
若否，则返回获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解的步骤，直至满足预设的停止条件；
若是，则将所述全局最优解对应的拣货路径和货柜布局作为最终拣货路径和最终货柜布局。
6.根据权利要求5所述的货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述算法因子包括第一因子和第二因子；
所述获取所述货柜布局算法的算法因子，并根据所述算法因子进行解空间邻域搜索，得到邻域解包括：
获取所述货柜布局算法的第一因子和第二因子，并根据所述第一因子和第二因子对应的权重选择目标因子；
若所述目标因子是第一因子，则从所述货柜布局中随机移去若干货柜，并将删除的货柜随机置入所述货柜布局的任意空闲位置；
若所述目标因子是第二因子，则从货柜布局中选择若干目标货柜，将所述若干目标货柜从货柜布局中移去，并根据所述目标货柜中所述多个跨境订单的货品的数量，将所述目标货柜置入所述货柜布局的对应位置，其中，所述若干目标货柜为放置有所述多个跨境订单中最多货品的若干货柜；
将所述目标因子调整后的货柜布局作为邻域解。
7.根据权利要求1所述的货品拣货任务管理方法，其特征在于，所述当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业包括：
当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，控制所述货品拣货任务中对应的移动货柜根据所述最终货柜布局进行移动；
当所述移动货柜完成移动时，控制所述拣货机器人基于所述最终拣货路径进行移动并进行拣货，实现拣货作业。
8.一种货品拣货任务管理装置，其特征在于，所述货品拣货任务管理装置包括：
获取模块， 用于获取跨境订单组以及所述跨境订单组中的多个跨境订单在仓库中不同移动货柜上的摆放货位；
迭代模块，用于根据所述摆放货位以及预设的货柜布局算法和路径规划，分别计算移动货柜的货柜布局以及拣货机器人的拣货路径，并根据得到的拣货路径和货柜布局进行循环迭代，得到最终货柜布局和最终拣货路径；
任务生成模块，用于基于所述最终货柜布局和所述最终拣货路径生成并存储所述跨境订单组的货品拣货任务；
分拣模块，用于当所述跨境订单组到达预设的分拣时间时，基于存储的所述货品拣货任务控制对应的移动货柜和拣货机器人进行拣货作业。
9.一种货品拣货任务管理设备，其特征在于，所述货品拣货任务管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述货品拣货任务管理设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的货品拣货任务管理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任意一项所述货品拣货任务管理方法的步骤。
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