货物配载方案优化方法、程序产品、可读介质和电子设备技术

本申请涉及货物配载方案优化方法、程序产品、可读介质和电子设备，该方法包括：获取待装载货物的货物情况和用于运载待装载货物的载具情况，其中货物情况包括待装载货物的货物信息和待装载货物的货物装载规定，载具情况包括载具的载具装载规定和载具的载具结构信息；基于货物情况和载具情况，确定将待装载货物装载至载具的货物配载方案的约束条件；基于货物信息和约束条件，以载具运载待装载货物的重量最大化为优化目标，建立关于货物配载方案的数学模型；根据货物信息和载具结构信息，通过具有预设的局部搜索规则的混合人工蜂群算法，对数学模型进行求解，得到目标货物配载方案。通过上述混合人工蜂群算法提高了求解数学模型的速率。速率。速率。

【技术实现步骤摘要】
货物配载方案优化方法、程序产品、可读介质和电子设备


[0001]本申请涉及物流调度
，尤其涉及一种货物配载方案优化方法、程序产品、可读介质和电子设备。

技术介绍

[0002]在货物的运输中，货物配载方案的优劣将会对载具运载的安全及经济效益有直接影响，例如，船舶货物配载方案影响到船舶的货物配载的重量、货物装卸的效率等。
[0003]由于货物种类繁多且尺寸规格多样、载具情况也不同，货物配载过程中存在众多约束。例如，船舶货物配载过程中存在众多约束，使得船舶货物配载问题变得十分复杂。具体的，假设将船舶在营运中完成一次运输生产任务的周期称为航次，每个航次一般有多个停靠点，根据运输委托单，船舶装载运输各个停靠点及终点的不同种类、不同规格的货物。此外，除了考虑上述船舶的安全起航和船舶的运输货物的重量最大化的因素外，还需考虑货物的装卸顺序，如一般将需要先卸载的货物装在货品的上层，以提高装卸效率。
[0004]考虑到不同种类货物的形状、尺寸的差异性，同种货物中不同规格产生的多样性，船舶上的舱室容量和载重量的有限性，以及船舶货物配载过程中存在的众多约束，如何制定合理的船舶货物配载方案，使得在满足船舶载重量、容量、稳性的条件下，运输货物的重量最大化是制定船舶货物配载方案的难点所在。
[0005]为了实现船舶运输货物的重量最大化，通常依赖于货物配载员的经验和个人能力，并且采用人工制定船舶货物配载方案，耗费时间较长、工作量繁重，并且随着货物数量及种类的增加，很难实现多品种货物配载的重量最大化。
专利技术内容
[0006]本申请的一些实施例提供了一种货物配载方案优化方法、程序产品、可读介质和电子设备，以下从多个方面介绍本申请，以下多个方面的实施方式和有益效果可互相参考。
[0007]第一方面，本申请的实施方式提供了一种货物配载方案优化方法，该方法包括：获取待装载货物的货物情况和用于运载待装载货物的载具情况，其中货物情况包括待装载货物的货物信息和待装载货物的货物装载规定，载具情况包括载具的载具装载规定和载具的载具结构信息；基于货物情况和载具情况，确定将待装载货物装载至载具的货物配载方案的约束条件；基于货物信息和约束条件，以载具运载待装载货物的重量最大化为优化目标，建立关于货物配载方案的数学模型；根据货物信息和载具结构信息，通过具有预设的局部搜索规则的混合人工蜂群算法，对数学模型进行求解，得到目标货物配载方案。通过上述混合人工蜂群算法提高了求解数学模型的速率。
[0008]本实施例中的局部搜索规则是指人工蜂群算法中的雇佣蜂和跟随蜂进行局部搜索时的搜索规则。其中该局部搜索是指调整已满足数学模型的货物配载方案中的待装载货物的位置的相关变量，以得到货物配载方案。
[0009]在上述第一方面的一种实现中，预设的局部搜索规则为调整待装载货物的装载位
置的规则。
[0010]在上述第一方面的一种实现中，预设的局部搜索规则包括以下调整规则中的至少一种：翻转货物配载方案中的部分待装载货物，以调整部分待装载货物的装载位置；将货物配载方案中的待装载货物按照待装载货物的排列顺序随机分为第一部分待装载货物和第二部分待装载货物，并将第一部分待装载货物和第二部分待装载货物对换位置；交换货物配载方案中第一位置的待装载货物和第二位置的待装载货物，其中第一位置与第二位置不同；基于货物配载方案中待装载货物的排列顺序，确定货物配载方案中的部分待装载货物，并按照部分待装载货物的排列顺序将部分待装载货物分为第三部分待装载货物和第四部分待装载货物，并将第三部分待装载货物和第四部分待装载货物的位置对换。
[0011]在上述第一方面的一种实现中，在预设的局部搜索规则具有多个调整规则的情况下，雇佣蜂和跟随蜂随机采用多个调整规则中的一种进行搜索。
[0012]在上述第一方面的一种实现中，货物信息包括待装载货物的货物种类、货物尺寸、货物材料、货物重量中的至少一种。
[0013]在上述第一方面的一种实现中，根据货物信息和载具结构信息，通过具有预设的局部搜索规则的混合人工蜂群算法，对数学模型进行求解，得到目标货物配载方案，包括：初始化雇佣蜂的数量和跟随蜂的数量，并随机生成一个或多个第零代货物配载方案；计算各第零代货物配载方案的适应度值，基于适应度值确定目标第零代货物配载方案；雇佣蜂基于具有预设的局部搜索规则，对目标第零代货物配载方案进行第一预设次数的局部搜索，得到第一代货物配载方案，并基于目标第零代货物配载方案的适应度值和第一代货物配载方案的适应度值，确定目标第一代货物配载方案；跟随蜂基于预设的局部搜索规则，对目标第一代货物配载方案进行局部搜索，得到第二代货物配载方案，基于目标第一代货物配载方案的适应度值与第二代货物配载方案的适应度值，确定目标第二代货物配载方案；将完成第一预设次数的局部搜索的雇佣蜂设置为侦查蜂，侦查蜂进行全局搜索，得到第三代货物配载方案；比较第三代货物配载方案与目标第二代货物配载方案的相似度是否达到预设相似阈值；在第三代货物配载方案与目标第二代货物配载方案达到了预设相似阈值的情况下，侦查蜂舍弃第三代货物配载方案，进行全局搜索，得到第四代货物配载方案，并且在雇佣蜂进行局部搜索的次数未超过第二预设次数的情况下，基于第四代货物配载方案的适应度值与目标第二代货物配载方案的适应度值，确定新目标第零代货物配载方案，雇佣蜂对新目标第零代货物配载方案进行局部搜索；或者在第三代货物配载方案与目标第二代货物配载方案达到了预设相似阈值的情况下，侦查蜂舍弃第三代货物配载方案，进行全局搜索，得到第四代货物配载方案，并且在雇佣蜂进行局部搜索的次数超过第二预设次数的情况下，将目标第二代货物配载方案确定为目标货物配载方案；或者在第三代货物配载方案与目标第二代货物配载方案未达到预设相似阈值的情况下，并且在雇佣蜂进行局部搜索的次数未超过第二预设次数的情况下，基于第三代货物配载方案的适应度值与目标第二代货物配载方案的适应度值，确定新目标第零代货物配载方案，雇佣蜂对新目标第零代货物配载方案进行局部搜索；或者在第三代货物配载方案与目标第二代货物配载方案未达到预设相似阈值的情况下，并且在雇佣蜂进行局部搜索的次数超过第二预设次数的情况下，将目标第二代货物配载方案确定为目标货物配载方案。
[0014]本实施例中的适应度值是指货物配载方案对应的货物重量与载具的最大载重的
比值；相似度为所比较的货物配载方案中相同的货物装载位置的数量与所比较的货物配载方案中的所有货物装载位置的比值。在上述得到新目标第零代货物配载方案后，开始进行新一轮更新货物配载方案的过程。上述基于相似度来确定目标货物配载方案的方式属于紧急搜索算法来完成。上述全局搜索是指侦查蜂在满足约束条件的情况下，基于待装载货物随机生成货物配载方案。
[0015]在上述第一方面的一种实现中，上述载具包括船舶。
[0016]第二方面，本申请的实施方式提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括指令，指令用于实现上述货物配载方案优化方法。
[0017]第三方面，本申请的实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货物配载方案优化方法，其特征在于，获取待装载货物的货物情况和用于运载所述待装载货物的载具情况，其中所述货物情况包括所述待装载货物的货物信息和所述待装载货物的货物装载规定，所述载具情况包括所述载具的载具装载规定和载具结构信息；基于所述货物情况和所述载具情况，确定将所述待装载货物装载至所述载具的货物配载方案的约束条件；基于所述货物信息和所述约束条件，以所述载具运载所述待装载货物的重量最大化为优化目标，建立关于所述货物配载方案的数学模型；根据所述货物信息和所述载具结构信息，通过具有预设的局部搜索规则的混合人工蜂群算法，对所述数学模型进行求解，得到目标货物配载方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的局部搜索规则为调整所述待装载货物的装载位置的规则。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的局部搜索规则包括以下调整规则中的至少一种：翻转所述货物配载方案中的部分所述待装载货物，以调整部分所述待装载货物的装载位置；将所述货物配载方案中的所述待装载货物按照所述待装载货物的排列顺序随机分为第一部分待装载货物和第二部分待装载货物，并将所述第一部分待装载货物和所述第二部分待装载货物对换位置；交换所述货物配载方案中第一位置的所述待装载货物和第二位置的所述待装载货物，其中所述第一位置与所述第二位置不同；基于所述货物配载方案中所述待装载货物的排列顺序，确定所述货物配载方案中的部分所述待装载货物，并按照部分所述待装载货物的排列顺序将部分所述待装载货物分为第三部分待装载货物和第四部分待装载货物，并将所述第三部分待装载货物和所述第四部分待装载货物的位置对换。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述预设的局部搜索规则具有多个所述调整规则的情况下，所述雇佣蜂和所述跟随蜂随机采用多个所述调整规则中的一种进行搜索。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述数学模型为混合整数规划模型。6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述货物装载规定是根据所述待装载货物的货物结构、货物卸货点中的至少一种确定的。7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述货物信息包括所述待装载货物的货物种类、货物尺寸、货物材料、货物重量中的至少一种。8.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述货物信息和载具结构信息，通过具有预设的局部搜索规则的混合人工蜂群算法，对所述数学模型进行求解，得到目标货物配载方案，包括：
初始化所述雇佣蜂的数量和所述跟随蜂的数量，并随机生成一个或多个第零代货物配载方案；计算各所述第零代货物配载方案的适应度值，基于所述适应度值确定目标第零代货物配载方案；所述雇佣蜂基于具有所述预设的局部搜索规则，对所述目标第零代货物配载方案进行第一预设次...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭剑，张伟春，陈媛媛，
申请(专利权)人：上海欧冶物流股份有限公司，
类型：发明
国别省市：