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公开(公告)号：CN115099460A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210558090.0
申请日：2022-05-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种城市物流即时配送商家的区域划分方法，包括以下步骤：以某一物流平台所在城市历史订单的配送成本最小化为目标函数，设定节点出度入度约束、商家所属区域约束、每个区域商家数量约束、车辆数量约束、车辆访问某地点的时间连续性约束、时间窗约束、以及商家与顾客的访问顺序约束，构建商家区域划分模型，所述节点包括配送中心地点、商家地点、顾客送货地点；基于该物流平台的历史订单信息，通过商家区域划分模型，采用现有的整数规划模型求解软件，得到该平台即时配送商家区域的划分结果；该方法基于顾客历史订单而生成商家区域划分方案，通过对多个商家进行区域划分，形成多个配送区域，以便实现区域内的商家、车辆、和骑手的有效管理。
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公开(公告)号：CN111409997B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010432364.2
申请日：2020-05-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动货架仓储系统的搬运机器人拣货任务调度方法，属于电子商务领域，包括以下步骤：以所有订单的拣选完成时间最小化为目标，构建拣货任务分配和机器人搬运顺序规划模型；将所有顾客订单所关联的待拣选的货架信息、搬运机器人更换两个货架所需的时间信息、货架在拣货台进行人工拣货的时间信息、确定的时间间隔、以及搬运机器人和拣货台数量等信息，输入到拣货任务分配和机器人搬运顺序规划模型中，基于现有的整数规划模型求解软件，得到搬运机器人的拣货任务分配和搬运顺序规划方案；本发明同时对搬运机器人的拣货任务分配和服务顺序提供技术方案，减少了搬运机器人的行走距离，减少了总的拣货时间，达到了优化的效果，提高了移动货架仓储系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN108596519B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810456960.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头ALV优化调度方法，包括如下步骤：步骤1：将ALV个体定为调度对象，结合ALV路径上的拥堵情况和集装箱在堆场的位置，以完成所有集装箱任务所花费的最小时间作为优化ALV调度的目标，构建优化ALV调度数学模型；步骤2：采用二维数组对集装箱任务进行编码，基于最短时间原则设计模拟退火算法，求解优化ALV调度数学模型，得出给定集装箱任务编码和集装箱类型情况下的最优ALV调度方案。本发明所述自动化码头ALV优化调度方法，通过设计最短时间原则，设计模拟退火算法，在保证寻找到最优解的前提下，使得模型的收敛速度大大加快，提高了本算法的应用场景。
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公开(公告)号：CN108845496A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810499201.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头AGV调度方法及系统，所述调度方法包括以下步骤：步骤1：输入模拟仿真长度r、训练集标准容量I、权重值WH、权重值WE和训练集样本权重参数α；步骤2：输入未作业任务箱列表V，初始化调度策略π；针对当前时刻空闲AGV，根据当前调度策略π筛选出策略最优任务箱π(VT)分配给空闲AGV进行作业；步骤3：判断未作业任务箱是否全部完成分配；步骤4：对未作业任务箱列表中除策略最优任务箱以外的任务箱进行长度为r的模拟仿真；步骤5：利用新训练集S’对DBN网络模型进行训练更新，更新后的DBN网络模型作为下一轮AGV任务分配使用的DBN网络模型。本申请将深度学习网络模型引入到AGV实时调度分配中，实现了AGV任务分配的实时最优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120069357A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202411908636.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/04 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种考虑充电设施资源限制和灵活充电策略的AGV调度方法，属于工业AGV技术领域。本发明通过将工业现实问题转化成混合整数线性规划模型，并设计了一种自适应大邻域搜索算法求解该问题。具体步骤如下：首先通过三阶段启发式方法生成初始可行解；然后引入破坏算子和修复算子通过局部搜索机制对初始解进行迭代，最后再利用邻域搜索对解进一步进行优化，以获得近似最优解。本发明考虑了充电设施的资源限制，并构建约束条件实现对AGV充电的灵活调度从而为充电设施有限的AGV调度问题提供有效的解决方案。进而解决了现有技术方法缺乏实时性和动态调整能力导致无法快速响应的问题；提高了整体调度效率。
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公开(公告)号：CN115099460B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210558090.0
申请日：2022-05-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/083
Abstract: 本发明一种城市物流即时配送商家的区域划分方法，包括以下步骤：以某一物流平台所在城市历史订单的配送成本最小化为目标函数，设定节点出度入度约束、商家所属区域约束、每个区域商家数量约束、车辆数量约束、车辆访问某地点的时间连续性约束、时间窗约束、以及商家与顾客的访问顺序约束，构建商家区域划分模型，所述节点包括配送中心地点、商家地点、顾客送货地点；基于该物流平台的历史订单信息，通过商家区域划分模型，采用现有的整数规划模型求解软件，得到该平台即时配送商家区域的划分结果；该方法基于顾客历史订单而生成商家区域划分方案，通过对多个商家进行区域划分，形成多个配送区域，以便实现区域内的商家、车辆、和骑手的有效管理。
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公开(公告)号：CN108596519A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810456960.7
申请日：2018-05-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头ALV优化调度方法，包括如下步骤：步骤1：将ALV个体定为调度对象，结合ALV路径上的拥堵情况和集装箱在堆场的位置，以完成所有集装箱任务所花费的最小时间作为优化ALV调度的目标，构建优化ALV调度数学模型；步骤2：采用二维数组对集装箱任务进行编码，基于最短时间原则设计模拟退火算法，求解优化ALV调度数学模型，得出给定集装箱任务编码和集装箱类型情况下的最优ALV调度方案。本发明所述自动化码头ALV优化调度方法，通过设计最短时间原则，设计模拟退火算法，在保证寻找到最优解的前提下，使得模型的收敛速度大大加快，提高了本算法的应用场景。
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公开(公告)号：CN108845496B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810499201.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动化码头AGV调度方法及系统，所述调度方法包括以下步骤：步骤1：输入模拟仿真长度r、训练集标准容量I、权重值WH、权重值WE和训练集样本权重参数α；步骤2：输入未作业任务箱列表V，初始化调度策略π；针对当前时刻空闲AGV，根据当前调度策略π筛选出策略最优任务箱π(VT)分配给空闲AGV进行作业；步骤3：判断未作业任务箱是否全部完成分配；步骤4：对未作业任务箱列表中除策略最优任务箱以外的任务箱进行长度为r的模拟仿真；步骤5：利用新训练集S’对DBN网络模型进行训练更新，更新后的DBN网络模型作为下一轮AGV任务分配使用的DBN网络模型。本申请将深度学习网络模型引入到AGV实时调度分配中，实现了AGV任务分配的实时最优。
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公开(公告)号：CN111409997A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010432364.2
申请日：2020-05-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种面向移动货架仓储系统的搬运机器人拣货任务调度方法，属于电子商务领域，包括以下步骤：以所有订单的拣选完成时间最小化为目标，构建拣货任务分配和机器人搬运顺序规划模型；将所有顾客订单所关联的待拣选的货架信息、搬运机器人更换两个货架所需的时间信息、货架在拣货台进行人工拣货的时间信息、确定的时间间隔、以及搬运机器人和拣货台数量等信息，输入到拣货任务分配和机器人搬运顺序规划模型中，基于现有的整数规划模型求解软件，得到搬运机器人的拣货任务分配和搬运顺序规划方案；本发明同时对搬运机器人的拣货任务分配和服务顺序提供技术方案，减少了搬运机器人的行走距离，减少了总的拣货时间，达到了优化的效果，提高了移动货架仓储系统的工作效率。
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