【技术实现步骤摘要】
本申请涉及码垛，特别是涉及基于序列预测动态规划的混码方法、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着物流行业的不断发展和物料处理需求的增加，多种物料码垛（混码）策略成为了供应链管理中的关键环节。在传统的物流管理中，常常会遇到多种不同类型、不同规格的物料需要进行堆垛、存储和运输。而多种物料码垛策略则是一种针对这种复杂情况的解决方案。
2、随着制造业的快速发展和产品多样化的趋势，仓储物流行业面临着越来越复杂的挑战。传统的单一物料码垛策略已经不能满足多样化物料的处理需求，因为不同类型的物料具有不同的尺寸、重量和堆垛特性。例如，某一批次的货物可能包括不同尺寸的箱子、袋装物料、甚至是特殊形状的产品，这就需要一种灵活的堆垛方案来保证仓库空间的最大利用率和物料的安全存储。
3、混码时，给予上层更宽裕的码垛空间可以给未来的规划营造更好的决策环境。如果直接使用搜索评分的策略，会难以使同层尽可能的增大空间。增加搜索深度会造成巨大的搜索空间，并且通常情况无法知道很多的来料大小。而预定义垛型则难以适配非平面等情况，通用性与算法性能难以调和。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种基于序列预测动态规划的混码方法、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中现有混码码垛方案通用性与算法性能难以调和的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于序列预测动态规划的混码方法，包括：
3、获取待装载物料信息、托盘信息、已装载垛型信息和混码参数；
4、根据所述
5、以所述托盘信息和场地block图为第一约束条件，通过差分数组预处理方法确定物料可放置区域；
6、根据所述待装载物料信息确定多个码垛高度，通过预先构建的动态规划算法模型计算所述物料可放置区域在不同码垛高度下的最优放置方案；
7、将所有码垛高度下的最优放置方案进行比较，根据预设选取规则选取最优放置方案作为最终混码放置方案。
8、在一实施例中，所述混码参数包括高度容忍参数；所述根据所述已装载垛型信息和混码参数构建场地block图，包括：
9、获取基准高度，根据所述高的容忍参数和所述基准高度确定基准高度范围；
10、所述基准高度范围为依据对所述已装载垛型信息所有位置的实际高度进行比较，得到障碍信息；
11、根据所述托盘信息确定托盘大小，以所述托盘大小为基准构建初始地图，根据所述障碍信息对所述初始地图中的位置进行障碍类型标记，得到所述场地block图；
12、其中，将小于所述基准高度范围的位置标记为空洞障碍区域，将大于所述基准高度范围的位置标记为峭壁障碍区域。
13、在一实施例中，以托盘信息和场地block图为约束条件包括：
14、根据所述托盘信息得到托盘大小，限定所述物料的任何位置不超过托盘大小的范围；
15、根据所述场地block图的障碍信息确定峭壁障碍区域和空洞障碍区域，限定所述物料的任意位置不与所述峭壁障碍区域相交、物料的角点不与空洞障碍区域相交。
16、在一实施例中，以所述托盘大小为边界，选取码垛高度的平面为二维地图；
17、根据所述二维地图创建两个初始值均为0的初始差分数组，分别表示所述二维地图的行和列，并根据所述场地block图的障碍信息重新对所述初始差分数组进行赋值；
18、并分别对两个初始差分数组进行前缀和处理，得到所述二维差分数组；
19、遍历所述二维差分数组，判断所述二维差分数组中的元素是否为预设值，若是，则判定该元素对应二维地图中的位置是物料可放置区域。
20、在一实施例中，所述通过预先构建的动态规划算法模型计算所述物料可放置区域在不同码垛高度下的最优放置方案，还包括：
21、创建一个 dp 数组，其大小根据托盘大小限定，所述dp数组中所有值初始化为0；
22、获取待放置物料的长宽和next表，并计算在所述 dp 数组中与所述可放置区域对应的范围能放置的最大物料数量dp[i，j] ，调整区域大小(i，j)，遍历 dp 数组，根据状态转移方程更新 dp[i，j] 的值和所述next表；
23、在更新 dp[i，j] 的过程中，记录得到当前最大物料数量的转移来源区域大小(i，j)，得到转移路径；
24、状态转移完成后，得到包含整个托盘上能放置的最多物料数量dp[palletwidth，palletheight] 和最优转移路径；
25、从 dp[palletwidth，palletheight] 开始，根据所述最优转移路径和所述next表进行回溯，直到 dp[0，0]，得到当前码垛高度下的最优放置方案。
26、在一实施例中，所述动态规划算法模型包括状态转移方程和第二约束条件，其中，
27、所述状态转移方程为：
28、dp[i，j] = max(dp[i - w，j] + m(i-w，0，w，j)，dp[i - h，j] +m(i-h，0，h，j)，dp[i，j - w] +m(0，j-w，i，w)， dp[i，j - h] + m(0，j-h，i，h))
29、其中，dp[i，j]代表在长宽为i、j的状态转移区域中放置的物料的最大数量，w、h分别代表物料的长、宽，max（）代表取最大值；m（）代表新增区域中放置的物料的预测数量；
30、所述第二约束条件包括：所述物料之间的间隙不小于预设最小间隔。
31、在一实施例中，所述next表创建和维护包括：
32、创建两个 next 表，next_row 和 next_col，其大小与所述 dp 数组相同，用于存储在每个区域大小[i，j]下，下一个放置物料的移动步长step；
33、从所述next表的底部开始，反向遍历计算 next_row的每一行的每个位置，判断当前位置是否为可放置区域；若是，则将 step 重置为 0，并将 next_row中当前位置的值设置为 step 的值；若否，则将step 加 1，将 next_row中当前位置的值设置为 step 的值；
34、从所述next表的底部开始，反向遍历计算 next_col的每一列的每个位置，判断当前位置是否为可放置区域；若是，则将 step 重置为 0，并将 next_row中当前位置的值设置为 step 的值；若否，则将step 加 1，将 next_row中当前位置的值设置为 step 的值；
35、遍历完成后，根据所述next_row 和 next_col得到用于正向搜索的 next 表。
36、在一实施例中，所述根据预设选取规则选取最优放置方案作为最终混码放置方案，其中，预设选取规则包括：
37、比对不同码垛高度的最优放置方案，选取码垛高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于序列预测动态规划的混码方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，所述混码参数包括高度容忍参数；所述根据所述已装载垛型信息和混码参数构建场地Block图，包括：
3.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，以托盘信息和场地Block图为约束条件包括：
4.根据权利要求3所述的混码方法，其特征在于，所述通过差分数组预处理方法确定物料可放置区域，包括：
5.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，所述通过预先构建的动态规划算法模型计算所述物料可放置区域在不同码垛高度下的最优放置方案，还包括：
6.根据权利要求5所述的混码方法，其特征在于，所述动态规划算法模型包括状态转移方程和第二约束条件，其中，
7.根据权利要求5所述的混码方法，其特征在于，所述next表创建和维护包括：
8.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，所述预设选取规则包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，以及、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的种基于序列预测动态规划的混码方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于序列预测动态规划的混码方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，所述混码参数包括高度容忍参数；所述根据所述已装载垛型信息和混码参数构建场地block图，包括：
3.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，以托盘信息和场地block图为约束条件包括：
4.根据权利要求3所述的混码方法，其特征在于，所述通过差分数组预处理方法确定物料可放置区域，包括：
5.根据权利要求1所述的混码方法，其特征在于，所述通过预先构建的动态规划算法模型计算所述物料可放置区域在不同码垛高度下的最优放置方案，还包括：
6.根据权利要求5所述的混码方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：程刚，王磊，汪好盛，
申请(专利权)人：杭州灵西机器人智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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