CN118071124B - 大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备，获取第一配置信息，包括岸桥、堆区、充电区域、智能引导小车的个数信息以及岸桥、堆区、充电区域的位置信息；获取智能引导小车的第二配置信息，包括初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载时的第一耗电量和第一速度、未装载时的第二耗电量和第二速度、在岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；确定岸桥和堆区的第一距离数据，堆区和充电区域之间的第二距离数据；获取任务指标，建立多约束条件下智能引导小车的调度模型，求解得到对应的调度方案。该方法有利于提高调度的智能化以及精细程度，实用性更好。本申请可广泛应用于设备调度技术领域。

Description

大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备

技术领域

本申请涉及设备调度技术领域，特别是涉及一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备。

背景技术

当前，随着信息化技术和智能控制技术的高速发展，相关的应用已经逐步融入到人们的生活中，为人们提供了各式各样的服务。例如，智能引导小车是物流运输系统中的主要设备，在港口码头的背景下，智能引导小车连接了码头前沿的岸桥和码头内部的堆区，是码头的主要运输设备。

相关技术中，现有的智能引导小车调度策略技术的应用通常是在城市物流或仓储工厂背景中，运行的逻辑较为简单。而随着世界各地对碳排放和环保问题的关注，智能引导小车从以石油燃料为主要能源转变为以电能为主要能源的形式，现有的智能引导小车调度策略，往往仅就路线问题进行优化调度，忽略了能源消耗的限制，导致实际的应用效果较差，难以应对复杂、高强度的码头作业场景。

综上，相关技术中存在的技术问题有待得到改善。

发明内容

本申请实施例提供了一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备。

本申请实施例的一方面提供了一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法，所述方法包括：

获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；

获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；

根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；

获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；

对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度。

另一方面，本申请实施例提供了一种大型自动化码头智能引导小车的调度装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；

第二获取单元，获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；

计算单元，用于根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；

建立单元，用于获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；

处理单元，用于对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度。

另一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器执行所述计算机程序实现前述的大型自动化码头智能引导小车的调度方法。

另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现前述的大型自动化码头智能引导小车的调度方法。

本申请实施例至少包括以下有益效果：本申请提供一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备，获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度。该方法可以在考虑智能引导小车的电能消耗的情况下，实现智能引导小车的智能化调度，能够适用于复杂、高强度的码头作业场景，有利于提高调度的智能化以及精细程度，实用性更好。

附图说明

附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，并不构成对本申请技术方案的限制。

图1为本申请实施例中提供的一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法的实施环境示意图；

图2为本申请实施例中提供的一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法的流程示意图；

图3为本申请实施例中提供的一种智能引导小车的移动轨迹示意图；

图4为本申请实施例中提供的一种搜索解的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请实施例相一致的所有实施方式，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种概念，但除非特别说明，这些概念不受这些术语限制。这些术语仅用于将一个概念与另一个概念区分。例如，在不脱离本申请实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“若”、“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

本申请所使用的术语“至少一个”、“多个”、“每个”、“任一”等，至少一个包括一个、两个或两个以上，多个包括两个或两个以上，每个是指对应的多个中的每一个，任一是指多个中的任意一个。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

在对本申请实施例进行详细说明之前，首先对本申请实施例中涉及的部分名词和术语进行说明，本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。

智能引导小车(Intelligent Guided Vehicle，IGV)是一种自动化导航车辆，也称为AGV（Automated Guided Vehicle）。智能引导小车通常用于工业和物流领域，可以在工厂、仓库、医院等场所自动移动物品或货物。智能引导小车通常配备激光雷达、传感器、相机等设备，用于感知周围环境并规避障碍物。它们还可以通过预先设定的路径、地标或导航系统来导航自己的移动路线。智能引导小车可以根据需要进行自主运输、搬运、分拣等任务，提高物流效率，减少人力成本和物流时间。智能引导小车在工业场景中扮演着重要角色，是智能制造和物流自动化的重要组成部分。它们可以与其他设备、机器人和系统进行联网协作，实现自动化生产和物流流程的优化和协调。随着技术的不断发展，智能引导小车的应用范围和功能越来越广泛，为现代工业和物流领域带来了更高效、更灵活和更智能的解决方案。

当前，随着信息化技术和智能控制技术的高速发展，相关的应用已经逐步融入到人们的生活中，为人们提供了各式各样的服务。例如，智能引导小车是物流运输系统中的主要设备，在港口码头的背景下，智能引导小车连接了码头前沿的岸桥和码头内部的堆区，是码头的主要运输设备。

相关技术中，现有的智能引导小车调度策略技术的应用通常是在城市物流或仓储工厂背景中，运行的逻辑较为简单。而随着世界各地对碳排放和环保问题的关注，智能引导小车从以石油燃料为主要能源转变为以电能为主要能源的形式，现有的智能引导小车调度策略，往往仅就路线问题进行优化调度，忽略了能源消耗的限制，导致实际的应用效果较差，难以应对复杂、高强度的码头作业场景。

有鉴于此，本申请实施例中提供一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法、装置及设备，该方法可以在考虑智能引导小车的电能消耗的情况下，实现智能引导小车的智能化调度，能够适用于复杂、高强度的码头作业场景，有利于提高调度的智能化以及精细程度，实用性更好。

下面结合附图，对本申请实施例的具体实施方式进行详细说明。首先，结合附图描述本申请实施例中提供的一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法。

请参照图1，图1示出了本申请实施例中提供的一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法的实施环境示意图。在该实施环境中，主要涉及的软硬件主体包括终端设备110、后台服务器120。终端设备110、后台服务器120之间通信连接。

具体地，本申请实施例中提供的大型自动化码头智能引导小车的调度方法，可以单独在终端设备110侧执行，也可以单独在后台服务器120侧执行，或者基于终端设备110和后台服务器120之间的数据交互来执行。

其中，以上实施例的终端设备110可以包括手机、电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端、飞行器等，但并不局限于此。

后台服务器120可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

另外，后台服务器120还可以是区块链网络中的一个节点服务器。

终端设备110和后台服务器120之间可以通过无线网络或有线网络建立通信连接。该无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议，网络可以设置为因特网，也可以是其它任何网络，例如包括但不限于局域网（Local Area Network，LAN）、城域网(MetropolitanArea Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合。并且，上述的这些软硬件主体之间，既可以采用相同的通信连接方式，也可以采用不同的通信连接方式，本申请对此不作具体限制。

当然，可以理解的是，图1中的实施环境只是本申请实施例中提供的大型自动化码头智能引导小车的调度方法一些可选的应用场景，实际的应用并不固定为图1所示出的软硬件环境。

下面，结合上述对实施环境的描述，对本申请实施例中提供的一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法进行详细介绍和说明。

如图2所示，本申请实施例中，提供了一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法，该大型自动化码头智能引导小车的调度方法可以应用于图1所示的终端设备110或者后台服务器120中。参照图2，本申请实施例中提供的大型自动化码头智能引导小车的调度方法，具体包括但不限于步骤210至步骤250：

步骤210、获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；

本步骤中，在进行智能引导小车的调度应用时，首先，可以获取待调度的智能引导小车所处的码头的配置信息，本申请实施例中，将其记为第一配置信息。对于港口的码头来说，其使用智能引导小车来连接码头前沿的岸桥和码头内部的堆区，对于装船的过程，将堆区的集装箱通过场桥把箱子装到智能引导小车上，然后智能引导小车行驶到码头前沿的岸桥附近，岸桥把智能引导小车上的箱子吊装到货船上；对于卸船的过程，则是货船靠岸后，岸桥把货船上的箱子吊装到智能引导小车上，智能引导小车行驶到堆场的指定堆区，堆区通过场桥把智能引导小车上的箱子放到指定的位置。

同时，需要注意的是，由于智能引导小车一般采用的是电动化的装置，因而需要进行补能，即当智能引导小车的电量因为工作消耗到一定的阈值时，需要到指定位置进行充电作业，此处的指定位置记为充电区域。因此，可以理解的是，码头处包含的各类设施可以包括有岸桥、堆区、充电区域和智能引导小车，智能引导小车在岸桥和堆区之间行驶、运输箱子，在充电区域完成补能。本申请实施例中，获取的第一配置信息中可以包括有岸桥的个数信息、堆区的个数信息、充电区域的个数信息、智能引导小车的个数信息，其中，岸桥的个数信息记为第一个数信息，堆区的个数信息记为第二个数信息，充电区域的个数信息记为第三个数信息，智能引导小车的个数信息记为第四个数信息。除了这些个数信息外，还获取各个岸桥、堆区、充电区域的位置信息。

步骤220、获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；

本步骤中，在进行智能引导小车的调度任务时，还获取各个智能引导小车的配置信息，记为第二配置信息。此处，由于需要考虑智能引导小车的耗能和补能情况，因此，本申请实施例中获取的第二配置信息可以包括智能引导小车的初始电量、充电阈值电量和满额电量，其中，初始电量指的是在当前在执行调度任务时智能引导小车所具有的电量；充电阈值电量指的是智能引导小车需要去进行补能的下限电量，即当智能引导小车达到充电阈值电量时，其需要到充电区域进行充电；满额电量则是智能引导小车补能能够达到的最高电量，当智能引导小车在充电区域充电至满额电量后，其将继续投入到运输任务中。

本申请实施例中，获取的第二配置信息内，还可以包括有智能引导小车装载箱子时行驶预定单位距离的耗电量和速度，此处，默认智能引导小车装载的箱子的规格一致，即重量相同，预定单位距离的大小可以根据实际的需求灵活设置，本申请对此不作限制。将智能引导小车装载箱子时行驶预定单位距离的耗电量记为第一耗电量，对应的速度记为第一速度。相对地，还可以包括有智能引导小车未装载箱子时行驶预定单位距离的耗电量和速度，分别记为第二耗电量和第二速度。

除此之外，需要补充说明的是，智能引导小车在堆区进行作业时，堆区的场桥操作时间是较快的，可以认为智能引导小车到达堆区即可立即执行相关的需求，而在岸桥处，岸桥服务的智能引导小车、货物相对较多，往往需要消耗较长的时间。因此，本申请实施例中，可以统计出智能引导小车在岸桥处装卸箱子的标准消耗时长，将其记为第二配置信息的一部分。

步骤230、根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；

本步骤中，对于得到的各个岸桥、堆区、充电区域的位置信息，可以计算智能引导小车在各个可能的任务下的移动距离。这里，需要指出的是，一般来说，智能引导小车的充电区域会设置在堆场内，或者距离堆场较近的位置，智能引导小车在从岸桥前往充电区域的过程中，势必会经过堆区。因此，参照图3，图3为本申请实施例中提供的一种智能引导小车的移动轨迹示意图，本申请实施例中，可以将每个预定时段下智能引导小车的移动轨迹简化为六类：从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，在充电区域继续充电，从充电区域到堆区以及智能引导小车的虚拟任务。图3中，任务a表示智能引导小车执行从堆区到岸桥的任务，任务b表示智能引导小车执行从岸桥到堆区的任务，任务c表示智能引导小车执行从堆区到充电区域的任务，任务e表示智能引导小车执行从充电区域到堆区的任务，任务m表示智能引导小车执行在充电区域继续充电的任务，任务w表示智能引导小车执行虚拟任务，即智能引导小车直接执行下一次任务，此次任务为虚拟的。

本申请实施例中，基于图3所示的移动轨迹示意图可以看出，对于各个智能引导小车来说，它们可能出现的移动距离是各个岸桥和堆区之间的距离，以及各个堆区和充电区域的距离，因此，本申请实施例中，可以根据前面获得的位置信息，确定各个岸桥和堆区之间的距离数据，记为第一距离数据，以及确定各个堆区和充电区域之间的距离数据，记为第二距离数据。具体地，本申请实施例中，在确定第一距离数据和第二距离数据时，可以根据位置信息，确定出岸桥、堆区和充电区域的中点的位置，然后基于中点的位置，确定出第一距离数据和第二距离数据。

步骤240、获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；

本步骤中，当获取到前述的各类信息和数据后，在执行具体的调度任务时，还需要获取预定的任务指标。本申请实施例中，任务指标可以是各个堆区需要装卸的箱子的数量。在得到任务指标后，可以基于任务指标，根据得到的第一配置信息、第二配置信息、第一距离数据和第二距离数据，以所有智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下智能引导小车的调度模型。

具体地，本申请实施例中，在确定目标函数以及建立调度模型时，需要先进行模型变量和参数的定义，这里，首先可以根据第一配置信息和第二配置信息确定部分的参数，如岸桥的第一个数信息可以表示为，按照第一个数信息依次对岸桥进行编号，得到的岸桥集合可以表示为，其可以通过进行索引，即使用符号来表示岸桥；堆区的第二个数信息可以表示为，按照第二个数信息依次对堆区进行编号，得到的堆区集合可以表示为，堆区可以通过进行索引，即使用符号来表示堆区；充电区域的第三个数信息可以表示为，按照第三个数信息依次对充电区域进行编号，得到的充电区域集合可以表示为，充电区域可以通过进行索引，即使用符号来表示充电区域；智能引导小车的第四个数信息可以表示为，按照第四个数信息依次对智能引导小车进行编号，得到的智能引导小车集合可以表示为，智能引导小车可以通过进行索引，即使用符号来表示智能引导小车。

本申请实施例中，还根据第一距离数据和第二距离数据确定四类参数，分别是，，，，其中，表示从堆区到岸桥的距离，表示从岸桥到堆区的距离，表示从堆区到充电区域的距离，表示从充电区域到堆区的距离。除了以上的参数外，还定义了任务段次，每个代表了一种智能引导小车的一种任务选择。例如，可以表示智能引导小车在第个任务段次选择执行从堆区到岸桥的任务对应的行驶距离。预定的任务指标可以表示为。本申请实施例中，将定义为智能引导小车执行的任务的总数量，那么按照任务执行的次序对各个任务进行编号，可以确定智能引导小车对应的任务集合表示为，每个任务可以通过来索引。

本申请实施例中，还可以根据第二配置信息确定若干和智能引导小车相关的变量参数，如智能引导小车的初始电量可以表示为，充电阈值电量可以表示为，满额电量可以表示为，装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量可以表示为，第一速度可以表示为，未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量可以表示为，第二速度可以表示为，在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长可以表示为，每次充电的充电量可以表示为，智能引导小车到达充电区域后，进行充电的时长可以表示为。

本申请实施例中，还引入一些决策变量和中间辅助变量，用于模型的构建。具体地，这些变量包括有：

参数，一个充分大数，大于预定的第一阈值；参数N，一个充分小数，小于预定的第二阈值；

，一个二进制变量，若智能引导小车在第次行动时，选择了从堆区β到岸桥θ的任务，则取1，否则取0；

，一个二进制变量，若智能引导小车在第次行动时，选择了从岸桥θ到堆区β的任务，则取1，否则取0；

，一个二进制变量，若智能引导小车在第次行动时，选择了从堆区β到充电区域的任务，则取1，否则取0；

，一个二进制变量，若智能引导小车在第次行动时，选择了从充电区域到堆区β的任务，则取1，否则取0；

，一个二进制变量，若智能引导小车在第次行动时，选择了在充电区域充电的任务，则取1，否则取0；

，一个二进制变量，若智能引导小车在第次行动时，选择了进行虚拟任务，即直接进行下一个任务，则取1，否则取0。

二进制类型的中间辅助变量，包括、、、、，浮点型的中间辅助变量，这些变量主要用于使得模型以线性化的方式构建，不含实际意义。

基于以上对各个变量的描述，本申请实施例中，以所有智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，目标函数可以表示为：

本申请实施例中，调度模型的约束条件可以包括所述智能引导小车的运行状态约束、任务指标约束、所述智能引导小车的电量约束、所述智能引导小车的先到先服务约束，具体地，其中，智能引导小车的约束条件可以通过如下的公式表示：

以上各个公式所表示的约束条件中，是不同于的另一个智能引导小车的编号，是不同于的另一个任务段次的编号。公式（2）所表示的约束条件属于智能引导小车的运行状态约束，其用于确保智能引导小车在任何一个任务段次，处于六种运行状态中的一种，即从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，在充电区域继续充电，从充电区域到堆区以及智能引导小车的虚拟任务。公式（3）所表示的约束条件为任务指标约束，其用于确保满足各个堆区的装卸任务。公式（4）-（7）所表示的约束条件属于智能引导小车的运行状态约束，它们用于确保智能引导小车在其前后的任务段次中，不会重复执行从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，从充电区域到堆区的任务。公式（8）-（10）所表示的约束条件属于智能引导小车的运行状态约束，用于确保智能引导小车前后次任务满足逻辑关系。公式（11）-（15）用于对智能引导小车的初始任务段次进行初始化。公式（16）、（17）所表示的约束条件属于智能引导小车的电量约束，对智能引导小车的电量进行了定义。公式（18）-（21）所表示的约束条件属于智能引导小车的电量约束，用于确保智能引导小车执行完某次任务后且为空载的情况下，电量低于充电阈值电量则去往充电区域充电。公式（22）-（26）所表示的约束条件属于智能引导小车的电量约束,用于确保充电区域的智能引导小车充满电。公式（27）-（29）对智能引导小车的不考虑排队的消耗时间进行了定义。公式（30）-（37）所表示的约束条件属于智能引导小车的先到先服务约束，用于确保智能引导小车满足先到先服务的条件，并更新车辆的消耗时间。

步骤250、对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度。

本步骤中，在建立好调度模型后，可以对调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据调度方案对各个智能引导小车进行调度。可以理解的是，本申请实施例中，可以在考虑智能引导小车的电能消耗的情况下，实现智能引导小车的智能化调度，能够适用于复杂、高强度的码头作业场景，有利于提高调度的智能化以及精细程度，实用性更好。

具体地，在一些实施例中，所述对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度，包括：

对所述调度模型进行求解，得到初始可行解；

根据所述初始可行解，通过调用构造的基于大领域搜索的算法进行迭代优化求解，得到目标最优解；

根据所述目标最优解得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度。

本申请实施例中，在对调度模型进行求解时，可以使用基于大领域搜索的算法（Large Neighborhood Search，LNS），LNS算法是一种用于解决组合优化问题的启发式搜索算法，它基于大领域搜索的思想，在搜索过程中通过在一个大的解空间中搜索当前最优解的邻域来寻找更优的解。LNS算法算法一般包括以下步骤：1.初始化：选择一个初始解，并设定一个初始搜索半径。2.迭代搜索：在当前解的邻域内搜索，找到一个更好的解，更新当前解。3.扰动：在当前解的邻域内引入一些随机扰动，跳出局部最优解。4.接受准则：根据接受准则决定是否接受新的解。5.终止条件：设定终止条件，如达到时间限制或迭代次数。LNS算法的优势在于能够在大的解空间内搜索，从而更有可能找到全局最优解。同时，它也能够跳出局部最优解，避免陷入局部最优解。

具体地，在本申请实施例中，可以先对调度模型进行求取，得到初始可行解，和初始可行解对应的目标函数值，然后，把调度模型定义为，则表示模型的目标函数值。表示在[0，1]之间的一个随机数，定义函数，函数值是让第辆智能引导小车不访问P点（P点为一个堆区）产生的可能减少的最大值。函数是对堆区访问点进行移除，具体表示为公式（38）。同理可以对岸桥，充电区域进行移除，分别用公式（40）和公式（42）表示。

可以理解的是，移除堆区访问点会涉及到岸桥和充电区域，而移除岸桥或者充电区域，都是只涉及两者的关系。因而移除堆区访问点对解空间的变化是更大的，为了计算方便考虑，把函数用函数来表示。

本申请实施例中，可以使用模拟退火算法来实现搜索。首先获取初始可行解，可以使用CPLEX求解器进行求解，也可以使用其他方法进行初始可行解的获取。把初始可行解记为，然后初始化参数，把赋值给，把初始可行解对应的目标函数值赋值给。把模拟退火的初始问题温度设置为。然后执行循环直到满足停止条件，在循环的开始选择一个方法，通过变换得到一个新的可行解，依此计算出。如果一个新的最优解被找到，使用方法来在其解的领域进行搜索，直到其迭代代，并且没有最找到新的最优解。否则，如果新解比当前解更好，或者更差但满足模拟退火的接受准则，则接受新解。搜索过程如图4所示。图4表示的是一次迭代中的搜索过程，从初始解到接受新解的过程。此外，模拟退火的温度在每次迭代中最后进行更新，其中是冷却速率，并且用来记录初始对变换的方法。在算法的末尾，迭代后的最优解和对应的最优目标函数值被返回。

本申请实施例中，用来表示对解在其解空间的变换。方法为让第辆智能引导小车不访问P点产生的可能减少最大，其中的和P是一组数，其与方法一一对应。具体来说，首先创建数组，其中的元素与类相关联，类存储了让智能引导小车不访问P点的具体信息。之后进行排序，使得数组中第一个元素对应的类的函数值最大，即让数组中的信息按函数值从大到小排列。然后执行循环直到满足停止条件。在循环中，首先让函数值最大的类对应的存储的智能引导小车不访问P点，这一条件添加进约束中，然后移除这个类，并把数组对应元素清除，之后对解进行调整使得其满足所有约束，使之成为可行解，如果调整后仍然不满足，那么继续执行循环，使用新的类的信息，并获取相应的可行解。

本申请实施例还提供了一种大型自动化码头智能引导小车的调度装置，装置包括：

第一获取单元，用于获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；

第二获取单元，获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；

计算单元，用于根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；

建立单元，用于获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；

处理单元，用于对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度。

可以理解的是，如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法相同，并且达到的有益效果与如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法所达到的有益效果也相同。

本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器实现如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法。

可以理解的是，如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法中的内容均适用于本电子设备实施例中，本电子设备实施例所具体实现的功能与如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法相同，并且达到的有益效果与如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法所达到的有益效果也相同。

本申请实施例的电子设备，可以是终端设备、计算机设备或者服务器设备。

本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法。

可以理解的是，图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法中的内容均适用于本计算机可读存储介质实施例中，本计算机可读存储介质实施例所具体实现的功能与图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法相同，并且达到的有益效果与图2所示的大型自动化码头智能引导小车的调度方法所达到的有益效果也相同。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本申请的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本申请，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本申请是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本申请。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本申请的范围，本申请的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

功能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，本申请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）执行本申请各个实施例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（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读存储介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读存储介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (7)

1.一种大型自动化码头智能引导小车的调度方法，其特征在于，所述方法包括：

获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；

获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；

根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；

获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；

对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度；

所述目标函数表示为：

；

式中，表示堆区的编号，的取值集合为，表示第二个数信息，表示岸桥的编号，的取值集合为Q=，表示第一个数信息，表示充电区域的编号，的取值集合为C=，表示第三个数信息，表示智能引导小车的任务段次，的取值集合为T=，表示任务的总数量，表示智能引导小车的编号，的取值集合为，表示第四个数信息；表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从第个堆区到岸桥的任务对应的行驶距离，表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从岸桥到第个堆区的任务对应的行驶距离，表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从第个堆区到第个充电区域的任务对应的行驶距离，表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从第个充电区域到第个堆区的任务对应的行驶距离；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从第个堆区到岸桥的任务，则取1，否则取0；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从岸桥到第个堆区的任务，则取1，否则取0；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从第个堆区到第个充电区域的任务，则取1，否则取0；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从第个充电区域到第个堆区的任务，则取1，否则取0；

所述调度模型的约束条件包括所述智能引导小车的运行状态约束、任务指标约束、所述智能引导小车的电量约束、所述智能引导小车的先到先服务约束；其中，所述运行状态约束用于约束智能引导小车在任何一个任务段次，处于从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，在充电区域继续充电，从充电区域到堆区以及智能引导小车的虚拟任务中的一种，所述运行状态约束还用于约束智能引导小车在前后的任务段次中，不会重复执行从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，从充电区域到堆区的任务；所述任务指标约束用于约束智能引导小车满足各个堆区的装卸任务；所述电量约束用于约束智能引导小车执行完某次任务后且为空载的情况下，电量低于充电阈值电量则去往充电区域充电，所述电量约束还用于约束充电区域的智能引导小车充满电；所述先到先服务约束用于约束智能引导小车满足先到先服务的条件；

所述对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度，包括：

对所述调度模型进行求解，得到初始可行解；

根据所述初始可行解，通过调用构造的大邻域搜索算法进行迭代优化求解，得到目标最优解；

根据所述目标最优解得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度；

其中，通过调用构造的大邻域搜索算法进行迭代优化求解的过程中，通过移除访问点对解的空间进行变换，并确定移除访问点产生的可能减少的最大值，确定移除访问点产生的可能减少的最大值的公式包括：

；

式中，表示第个智能引导小车不访问第个堆区产生的可能减少的最大值；

；

式中，表示第个智能引导小车不访问第个岸桥产生的可能减少的最大值；

；

式中，表示第个智能引导小车不访问第个充电区域产生的可能减少的最大值。

2.根据权利要求1所述的大型自动化码头智能引导小车的调度方法，其特征在于，所述根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据，包括：

根据所述位置信息，确定各个所述岸桥的中心点的第一坐标、各个所述堆区的中心点的第二坐标以及各个所述充电区域的中心点的第三坐标；

根据所述第一坐标和所述第二坐标，确定所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据；

根据所述第二坐标和所述第三坐标，确定所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据。

3.根据权利要求1所述的大型自动化码头智能引导小车的调度方法，其特征在于，所述任务指标通过以下步骤确定：

查询当前的任务阶段下，各个所述堆区需要装卸的箱子数量；

根据各个所述堆区需要装卸的箱子数量，建立任务指标。

4.根据权利要求1所述的大型自动化码头智能引导小车的调度方法，其特征在于，所述大邻域搜索算法包括模拟退火算法。

5.一种大型自动化码头智能引导小车的调度装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取码头的第一配置信息；其中，所述第一配置信息包括所述码头处设置的岸桥的第一个数信息、堆区的第二个数信息、充电区域的第三个数信息、智能引导小车的第四个数信息以及各个所述岸桥、所述堆区、所述充电区域的位置信息；

第二获取单元，获取各个所述智能引导小车的第二配置信息；其中，所述第二配置信息包括所述智能引导小车的初始电量、充电阈值电量、满额电量、装载箱子时行驶预定单位距离的第一耗电量和第一速度、未装载箱子时行驶预定单位距离的第二耗电量和第二速度、在所述岸桥处装卸箱子的标准消耗时长；

计算单元，用于根据所述位置信息，确定各个所述岸桥和所述堆区之间的第一距离数据，以及各个所述堆区和所述充电区域之间的第二距离数据；

建立单元，用于获取任务指标，根据所述任务指标、所述第一配置信息、所述第二配置信息、所述第一距离数据和所述第二距离数据，以所有所述智能引导小车的行驶距离总和最短为优化的目标函数，建立多约束条件下所述智能引导小车的调度模型；

处理单元，用于对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度；

所述目标函数表示为：

；

式中，表示堆区的编号，的取值集合为，表示第二个数信息，表示岸桥的编号，的取值集合为Q=，表示第一个数信息，表示充电区域的编号，的取值集合为C=，表示第三个数信息，表示智能引导小车的任务段次，的取值集合为T=，表示任务的总数量，表示智能引导小车的编号，的取值集合，表示第四个数信息；表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从第个堆区到岸桥的任务对应的行驶距离，表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从岸桥到第个堆区的任务对应的行驶距离，表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从第个堆区到第个充电区域的任务对应的行驶距离，表示第个智能引导小车在第个任务段次选择执行从第个充电区域到第个堆区的任务对应的行驶距离；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从第个堆区到岸桥的任务，则取1，否则取0；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从岸桥到第个堆区的任务，则取1，否则取0；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从第个堆区到第个充电区域的任务，则取1，否则取0；为二进制变量，若第个智能引导小车在第个任务段次时，选择了从第个充电区域到第个堆区的任务，则取1，否则取0；

所述调度模型的约束条件包括所述智能引导小车的运行状态约束、任务指标约束、所述智能引导小车的电量约束、所述智能引导小车的先到先服务约束；其中，所述运行状态约束用于约束智能引导小车在任何一个任务段次，处于从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，在充电区域继续充电，从充电区域到堆区以及智能引导小车的虚拟任务中的一种，所述运行状态约束还用于约束智能引导小车在前后的任务段次中，不会重复执行从堆区到岸桥，从岸桥到堆区，从堆区到充电区域，从充电区域到堆区的任务；所述任务指标约束用于约束智能引导小车满足各个堆区的装卸任务；所述电量约束用于约束智能引导小车执行完某次任务后且为空载的情况下，电量低于充电阈值电量则去往充电区域充电，所述电量约束还用于约束充电区域的智能引导小车充满电；所述先到先服务约束用于约束智能引导小车满足先到先服务的条件；

所述对所述调度模型进行求解，得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度，包括：

对所述调度模型进行求解，得到初始可行解；

根据所述初始可行解，通过调用构造的大邻域搜索算法进行迭代优化求解，得到目标最优解；

根据所述目标最优解得到对应的调度方案，并根据所述调度方案对各个所述智能引导小车进行调度；

其中，通过调用构造的大邻域搜索算法进行迭代优化求解的过程中，通过移除访问点对解的空间进行变换，并确定移除访问点产生的可能减少的最大值，确定移除访问点产生的可能减少的最大值的公式包括：

；

式中，表示第个智能引导小车不访问第个堆区产生的可能减少的最大值；

；

式中，表示第个智能引导小车不访问第个岸桥产生的可能减少的最大值；

；

式中，表示第个智能引导小车不访问第个充电区域产生的可能减少的最大值。

6.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任意一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任意一项所述的方法。