【技术实现步骤摘要】
本申请涉及任务调度的，具体而言，涉及一种智能工厂的多目标任务调度方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、智能工厂的运输任务调度属于多目标组合优化问题，受多种因素的共同影响，传统运输任务调度算法往往只是实现调度过程中单一目标的优化，并且算法本身在处理数量较大的任务时会存在一定的不足，因此，传统的运输任务调度算法所得出的调度策略不够理想。
2、因此，为了解决传统的运输任务调度算法只是实现调度过程中单一目标的优化以及算法本身在处理数量较大的任务时会存在一定的不足的技术问题，亟需一种智能工厂的多目标任务调度方法、装置、设备及介质。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种智能工厂的多目标任务调度方法、装置、设备及介质，通过预设的任务调度模型和预设的多个调度指标，结合多个小任务的执行顺序和关联性，计算得到任务调度清单，以对运输任务进行调度，解决传统的运输任务调度算法只是实现调度过程中单一目标的优化以及算法本身在处理数量较大的任务时会存在一定的不足的问题，从多个角度分析任务调度的优化问题，考虑了多个任务调度的影响因素，使得智能工厂的运输任务的调度更科学，提高了任务调度的效率。
2、第一方面，本申请提供了一种智能工厂的多目标任务调度方法，包括步骤：
3、获取智能工厂的运输任务；
4、从所述运输任务中提取各个物料的运输任务信息，得到多个小任务；
5、根据预设的任务调度模型，结合多个所述小任务的优先级，把多个所述小任务分配给各运输车辆，得
6、基于各所述小任务的关联性，优化所述任务分配结果，得到任务调度清单；
7、根据所述任务调度清单，对所述运输任务进行调度。
8、本申请提供的智能工厂的多目标任务调度方法可以实现对多目标任务进行调度，通过预设的任务调度模型和预设的多个调度指标，结合多个小任务的执行顺序和关联性，计算得到任务调度清单，以对运输任务进行调度，解决传统的运输任务调度算法只是实现调度过程中单一目标的优化以及算法本身在处理数量较大的任务时会存在一定的不足的问题，从多个角度分析任务调度的优化问题，考虑了多个任务调度的影响因素，使得智能工厂的运输任务的调度更科学，提高了任务调度的效率。
9、可选地，所述运输任务信息包括待运输目标物料的类型、易损坏程度、数量、单位体积、仓位位置和运输目的地。
10、可选地，根据预设的任务调度模型，结合多个所述小任务的优先级，把多个所述小任务分配给各运输车辆，得到任务分配结果，包括：
11、获取各运输车辆的运输信息和位置信息；
12、基于多个所述小任务的优先级进行降序排序，得到多个所述小任务的执行顺序；
13、根据所述预设的任务调度模型、所述运输信息和所述位置信息，以所述执行顺序为依据，依次计算各运输车辆完成各所述小任务的调度代价，并按照预设的已分配继承准则，将各所述小任务依次分配给对应调度代价的最小值对应的运输车辆，得到任务分配结果。
14、本申请提供的智能工厂的多目标任务调度方法可以实现对多目标任务进行调度，通过预设的任务调度模型、预设的多个调度指标、运输信息、位置信息、执行顺序和预设的已分配继承准则，将小任务分配给对应调度代价的最小值对应的运输车辆，得到任务分配结果，通过任务调度模型和调度指标得到任务分配结果，考虑多种影响因素对任务进行调度，调度结果更科学，适用性更强。
15、可选地，根据所述预设的任务调度模型、所述运输信息和所述位置信息，以所述执行顺序为依据，依次计算各运输车辆完成各所述小任务的调度代价，并按照预设的已分配继承准则，将各所述小任务依次分配给对应调度代价的最小值对应的运输车辆，得到任务分配结果，包括：
16、a1，根据所述执行顺序提取排名第一的小任务；
17、a2，根据所述预设的任务调度模型、所述运输信息和所述位置信息，计算得到各运输车辆完成所述排名第一的小任务的调度代价；
18、a3，将所述排名第一的小任务分配给对应调度代价的最小值对应的运输车辆；
19、a4，按照所述预设的已分配继承准则，将分配得到所述排名第一的小任务的运输车辆的位置信息调整为完成所述排名第一的小任务所到达的位置，并更新对应的运输信息；
20、a5，从所述执行顺序中剔除所述排名第一的小任务，若剩余的小任务的数量不为0，调整剩余的小任务的排名序号，返回执行步骤a1；若剩余的小任务的数量为0，获得多个所述小任务的任务分配结果。
21、可选地，所述预设的任务调度模型具体为：
22、；
23、其中，为调度代价，i为运输时长，为运输时长的权重，为运输距离，为运输距离的权重，为运输成本，为运输成本的权重，为运输损失率，为运输损失率的权重，为集装箱利用率，为集装箱利用率的权重。
24、可选地，基于各所述小任务的关联性，优化所述任务分配结果，得到任务调度清单，包括：
25、根据各所述小任务的关联性，对所述任务分配结果中各所述小任务的执行顺序进行优化，得到优化后的执行顺序；
26、基于所述优化后的执行顺序，优化所述任务分配结果，得到任务调度清单。
27、本申请提供的智能工厂的多目标任务调度方法可以实现对多目标任务进行调度，根据各个小任务之间的关联性，优化执行顺序以优化任务分配结果，有利于提高智能工厂的调度效率。
28、可选地，根据所述任务调度清单，对所述运输任务进行调度之后，还包括：
29、在运输任务调度过程中，根据各运输车辆的实时位置和实时运行状态，调整各所述运输车辆的运行速度。
30、第二方面，本申请提供了一种智能工厂的多目标任务调度装置，包括：
31、获取模块，用于获取智能工厂的运输任务；
32、提取模块，用于从所述运输任务中提取各个物料的运输任务信息，得到多个小任务；
33、分配模块，用于根据预设的任务调度模型，结合多个所述小任务的优先级，把多个所述小任务分配给各运输车辆，得到任务分配结果；
34、优化模块，用于基于各所述小任务的关联性，优化所述任务分配结果，得到任务调度清单；
35、调度模块，用于根据所述任务调度清单，对所述运输任务进行调度。
36、该智能工厂的多目标任务调度装置，通过预设的任务调度模型和预设的多个调度指标，结合多个小任务的执行顺序和关联性，计算得到任务调度清单，以对运输任务进行调度，解决传统的运输任务调度算法只是实现调度过程中单一目标的优化以及算法本身在处理数量较大的任务时会存在一定的不足的问题，从多个角度分析任务调度的优化问题，考虑了多个任务调度的影响因素，使得智能工厂的运输任务的调度更科学，提高了任务调度的效率。
37、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能工厂的多目标任务调度方法，用于对多目标任务进行调度，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，所述运输任务信息包括待运输目标物料的类型、易损坏程度、数量、单位体积、仓位位置和运输目的地。
3.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，根据预设的任务调度模型，结合多个所述小任务的优先级，把多个所述小任务分配给各运输车辆，得到任务分配结果，包括：
4.根据权利要求3所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，根据所述预设的任务调度模型、所述运输信息和所述位置信息，以所述执行顺序为依据，依次计算各运输车辆完成各所述小任务的调度代价，并按照预设的已分配继承准则，将各所述小任务依次分配给对应调度代价的最小值对应的运输车辆，得到任务分配结果，包括：
5.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，所述预设的任务调度模型具体为：
6.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，基于各所述小任务的关联性，优化所述任务分
7.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，根据所述任务调度清单，对所述运输任务进行调度之后，还包括：
8.一种智能工厂的多目标任务调度装置，用于对多目标任务进行调度，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，运行如权利要求1-7任一项所述智能工厂的多目标任务调度方法中的步骤。
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，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-7任一项所述智能工厂的多目标任务调度方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能工厂的多目标任务调度方法，用于对多目标任务进行调度，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，所述运输任务信息包括待运输目标物料的类型、易损坏程度、数量、单位体积、仓位位置和运输目的地。
3.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，根据预设的任务调度模型，结合多个所述小任务的优先级，把多个所述小任务分配给各运输车辆，得到任务分配结果，包括：
4.根据权利要求3所述的智能工厂的多目标任务调度方法，其特征在于，根据所述预设的任务调度模型、所述运输信息和所述位置信息，以所述执行顺序为依据，依次计算各运输车辆完成各所述小任务的调度代价，并按照预设的已分配继承准则，将各所述小任务依次分配给对应调度代价的最小值对应的运输车辆，得到任务分配结果，包括：
5.根据权利要求1所述的智能工厂的多目标任务...
【专利技术属性】
技术研发人员：何敏藩，涂东阳，吴彪，陈剑，柴华，甘文勇，
申请(专利权)人：季华实验室，
类型：发明
国别省市：
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