基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010499228.5 (22)申请日 2020.06.04 (71)申请人 南京音飞峰云科技有限公司 地址 211100 江苏省南京市江宁区迎翠路7 号1幢中关村软件园一层楼西区126室 (72)发明人 靳国泉石晟 (74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 代理人 张弛 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 基于甘特图思。

2、路的密集库作业任务池实时 规划方法 (57)摘要 本发明公开一种基于甘特图思路的密集库 作业任务池实时规划方法， 具体为按照实际情况 构建仓库的设备执行任务的动作模型， 模型定义 设备执行任务的动作拆解， 及各个动作间的相互 依赖， 之后使用池化机制将实际的仓库作业任务 收集后， 生成本池内任务的甘特图， 进而通过调 整甘特图模型而使得池内任务更快速的完成。 权利要求书1页 说明书2页 CN 111695727 A 2020.09.22 CN 111695727 A 1.一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： (1)将任务拆解到各个设备， 每个设备承。

3、担的部分定义为任务的子任务， 各个设备完成 的子任务会进一步拆解， 拆解为各个动作， 各设备间动作存在先后依赖顺序， 依赖顺序构成 甘特图的各活动的时序限制； (2)基于统计信息预估各个设备的单任务条件下各个动作的执行时间， 计算最早开始 时间和最晚开始时间， 最早开始时间取决于任务依赖的前置流程的完成时间， 最晚时间则 定义为任务晚于此时间开始， 则整体完成时间就会延迟； (3)基于单任务时间统计和具体设备约束， 使用启发式搜索， 调整任务的执行顺序， 针 对N个任务， 产生的排序为N！ 种， 故无优化的暴力搜索算法复杂度为N！ ； 然后按照最优时间 方案执行。 2.根据权利要求1所述的密集。

4、库作业任务池实时规划方法， 其特征在于， 针对暴力搜索 耗费性能， 基于当前最短时间进行剪枝： 搜索进行过程中同时记录当前搜索的最短时间， 如果进行搜索过程中， 某个组合在前 几步确定时已经超过此最短事件， 则后续搜索不用继续进行， 舍弃此分支的所有后续变化。 3.根据权利要求2所述的密集库作业任务池实时规划方法， 其特征在于， 假定当前设备 可以同时进行n个入库或出库任务， 则将n个出库和n个入库编为一组， 这样进行分组后计算 整体的任务完成时间， 以此时间作为剪枝条件。 4.根据权利要求1或2所述的密集库作业任务池实时规划方法， 其特征在于， 针对暴力 搜索耗费性能， 基于任务类型场景分析。

5、进行初始方案的搜索优化： 将任务分成三类， 入库， 出库， 移库移位， 通过实际场景分析， 我们知道出库入库任务按照设备容量进行分组执行， 效率最高。 5.根据权利要求1所述的密集库作业任务池实时规划方法， 其特征在于， 步骤(3)中， 在 3s内完成12个任务的最佳排序搜索， 整体完成时间最佳的方案为最终方案； 故可以从任务 池中取12个任务进行计算， 然后按照最优时间方案执行。 权利要求书 1/1 页 2 CN 111695727 A 2 基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法 技术领域 0001 本发明涉及智能自动化仓储设备控制领域， 尤其是一种智能高效的仓库任务统筹 规划方法。 。

6、背景技术 0002 甘特图(Gantt chart)又称为横道图、 条状图(Bar chart)。 其通过条状图来显示 项目， 进度， 和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况任务池是多个未 执行任务集合而成的逻辑结构， 不同于队列， 栈等结构， 池(pool)结构本身并不保证任务的 进出顺序。 任务下发和任务执行可能存在速度差， 通常任务下发会快于任务执行， 故系统繁 忙时刻会累计多个未执行任务。 0003 原有的仓库调度算法中使用延迟执行时间来积累波次， 波次内做统筹调度的方案 主要基于经验和预设的配置， 并未采用可量化的算法和数据结构， 实际效率仍有提升空间 0004 故， 。

7、需要一种新的技术方案以解决上述问题。 发明内容 0005 发明目的： 为解决上述问题， 提供一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时 规划方法， 通过统筹规划来减少设备的等待时间， 从而提升整个仓库系统的作业效率。 0006 技术方案： 为达到上述目的， 本发明可采用如下技术方案： 0007 一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法， 包括以下步骤： 0008 (1)将任务拆解到各个设备， 每个设备承担的部分定义为任务的子任务， 各个设备 完成的子任务会进一步拆解， 拆解为各个动作， 各设备间动作存在先后依赖顺序， 依赖顺序 构成甘特图的各活动的时序限制； 0009 (2)基于统计信息。

8、预估各个设备的单任务条件下各个动作的执行时间， 计算最早 开始时间和最晚开始时间， 最早开始时间取决于任务依赖的前置流程的完成时间， 最晚时 间则定义为任务晚于此时间开始， 则整体完成时间就会延迟； 0010 (3)基于单任务时间统计和具体设备约束， 使用启发式搜索， 调整任务的执行顺 序， 针对N个任务， 产生的排序为N！ 种， 故无优化的暴力搜索算法复杂度为N！ ； 然后按照最优 时间方案执行。 0011 有益效果： 本发明提供的规划方法能够通过多个任务的统筹安排， 即可实现整个 任务队列的更高效完成。 具体实施方式 0012 本发明提供一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法。 。

9、该方法应用 在现代智能仓储系统中的密集库作业任务池并提供优化。 0013 该方法为： 0014 首先， 将任务拆解到各个设备， 每个设备承担的部分定义为任务的子任务， 各个设 说明书 1/2 页 3 CN 111695727 A 3 备完成的子任务会进一步拆解， 拆解为各个动作， 各设备间动作存在先后依赖顺序， 依赖顺 序构成甘特图的各活动的时序限制。 0015 然后， 基于统计信息预估各个设备的单任务条件下各个动作的执行时间， 计算最 早开始时间和最晚开始时间。 最早开始时间取决于任务依赖的前置流程的完成时间， 最晚 时间则定义为任务晚于此时间开始， 则整体完成时间就会延迟。 0016 基于。

10、单任务时间统计和具体设备约束(例如缓存区可以解开两个设备之间交接货 物的等待依赖， 如双位置提升机可以一次性完成两个任务的提升)， 使用启发式搜索， 调整 任务的执行顺序， 针对N个任务， 可能的排序为N！ 种， 故无优化的暴力搜索算法复杂度为N！ , 在3s内可完成12个任务的最佳排序搜索， 整体完成时间最佳的方案为最终方案。 故可以每 次从任务池中取12个任务进行计算， 然后按照最优时间方案执行 0017 针对暴力搜索耗费性能， 0018 可以做以下优化， 0019 1、 基于当前最短时间进行剪枝 0020 搜索进行过程中同时记录当前搜索的最短时间， 如果进行搜索过程中， 某个组合 在前几。

11、步确定时已经超过此最短事件， 则后续搜索不用继续进行， 舍弃此分支的所有后续 变化。 0021 2、 基于任务类型场景分析进行初始方案的搜索优化 0022 将任务分成三类， 入库， 出库， 移库移位， 通过实际场景分析， 我们知道出库入库任 务按照设备容量进行分组执行， 效率最高。 0023 假定当前设备可以同时进行n个入库或出库任务， 则将n个出库和n个入库编为一 组， 这样进行分组后计算整体的任务完成时间， 以此时间作为剪枝条件， 可以极大的减少搜 索的方案数量， 从而更快的得到最佳结果。 0024 根据实验， 优化算法针对20个任务， 计算最佳任务统筹方案平均仅需1.5s时间， 自 然排序执行， 相比于使用算法优化后执行， 整体执行时间有20-35的减少。 0025 另外， 本发明的具体实现方法和途径很多， 以上所述仅是本发明的优选实施方式。 应当指出， 对于本技术领域的普通技术人员来说， 在不脱离本发明原理的前提下， 还可以做 出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。 本实施例中未明确的各 组成部分均可用现有技术加以实现。 说明书 2/2 页 4 CN 111695727 A 4 。