一种集装箱的翻箱方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种集装箱的翻箱方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习及时空大数据领域，尤其涉及港口物流领域。该翻箱方法的具体实现方案为：获取堆场环境数据，所述堆场环境数据包括所有集装箱的初始位置、集装箱的编号以及集装箱的出箱顺序，所有集装箱按照所述出箱顺序排列得到集装箱的目标位置；以所述初始位置作为根节点，所述目标位置作为目标节点构建搜索树，所述搜索树包括多个分支，根据所述搜索树确定集装箱处于目标位置的移动分支；根据所述移动分支确定目标集装箱从所述初始位置移动到目标位置的最少移动次数及其对应的移动路径。本公开的翻箱方法，具有具有精度高、适用性强的效果。适用性强的效果。适用性强的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种集装箱的翻箱方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及深度学习及时空大数据领域，尤其涉及港口物流领域的一种集装箱的翻箱方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]集装箱已经成为海洋运输中港口物流的主要载体，随着集装箱运输的持续增长，越来越多的集装箱堆放在码头，堆场物流也越来越被重视。堆场翻箱率是影响港口服务质量的重要指标，翻箱率的高低不仅影响码头装卸的效率，也和码头的运营成本密切相关。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种集装箱的翻箱方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种集装箱的翻箱方法，包括：
[0005]获取堆场环境数据，所述堆场环境数据包括所有集装箱的初始位置、集装箱的编号以及集装箱的出箱顺序，所有集装箱按照所述出箱顺序排列得到集装箱的目标位置；
[0006]以所述初始位置作为根节点，所述目标位置作为目标节点构建搜索树，所述搜索树包括多个分支，根据所述搜索树确定集装箱处于目标位置的移动分支；
[0007]根据所述移动分支确定目标集装箱从所述初始位置移动到目标位置的最少移动次数及其对应的移动路径。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种集装箱的翻箱装置，包括：
[0009]获取模块，用于获取堆场环境数据，所述堆场环境数据包括所有
[0010]集装箱的初始位置、集装箱的编号以及集装箱的出箱顺序，所有集装箱按照所述出箱顺序排列得到集装箱的目标位置；
[0011]构建模块，用于以所述初始位置作为根节点，所述目标位置作为目标节点构建搜索树，所述搜索树包括多个分支，根据所述搜索树确定集装箱处于目标位置的移动分支；
[0012]确定模块，用于根据所述移动分支确定目标集装箱从所述初始位置移动到目标位置的最少移动次数及其对应的移动路径。
[0013]根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指
[0017]令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述的翻箱方法。
[0018]根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，
[0019]所述计算机指令用于使所述计算机执行所述的翻箱方法。
[0020]根据本公开的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算
机程序在被处理器执行时实现所述的翻箱方法。
[0021]本公开的翻箱方法，可以找到满足当前环境翻箱次数最少、时间耗费最短的集装箱移动路径，具有精度高、适用性强的效果。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0024]图1是根据本公开一实施例集装箱的翻箱方法示意图；
[0025]图2是根据本公开一实施例的装箱的翻箱装置的示意图；
[0026]图3是用来实现本公开实施例的翻箱方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0027]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0028]集装箱按照一定堆箱顺序堆放在堆场，若集装箱的出箱顺序与堆箱顺序不一致时，则需要对集装箱进行翻箱操作。堆场翻箱率是影响港口服务质量的重要指标，翻箱率的高低不仅影响着码头装卸的效率，也和码头的运营成本密切相关。若翻箱率高，则会降低码头装卸的斜率，增加码头的运营成本，因此翻箱方法要以最小化翻箱率为目标。
[0029]目前对于堆场集装箱的翻箱方法主要采用贪婪算法和运筹学算法，贪婪算法以缩减考虑的任务数量追求计算效率，无法完整的考虑环境的长远变化以及后续决策的影响，精度比较低。运筹学算法容易收到任务延误、车辆堵塞、外集卡随机抵达等不确定外部环境的干扰，导致难以应对实际作业中出现的问题。
[0030]为了解决以上问题，本公开一实施例提供一种集装箱的翻箱方法，如图1所示，该方法包括：
[0031]步骤S101、获取堆场环境数据，所述堆场环境数据包括所有集装箱的初始位置、集装箱的编号以及集装箱的出箱顺序，所有集装箱按照所述出箱顺序排列得到集装箱的目标位置。
[0032]集装箱堆场箱区的位置布置为：堆场包括多个箱区，例如A1区、A2区、B1区、B2区等，每个箱区由多个贝(Bay)组成，每个集装箱贝由多个堆栈(Stack)组成，每个堆栈可堆放多个集装箱，沿高度方向称作集装箱层(Tie)，可堆放一个集装箱的位置称作一个箱位。堆场集装箱的出箱顺序与堆箱位置的不一致将导致翻箱作业，即：提取的集装箱在其他箱的下层，需要进行翻倒作业，将上层阻碍集装箱出箱的箱子翻倒到其他箱位。在实际堆场作业调度管理中，为了减少堆场设备(常为龙门吊)的能源消耗，通常将翻箱落位堆栈限定在同贝位内。
[0033]例如某堆场有11个集装箱堆放在A1箱区，11个集装箱依次编号为1，2，3，4，
…
，11，为了减少堆场设备的能源消耗，这11个集装箱位于同贝位内。假设该贝位包括4个堆栈
(Stack)，集装箱层(Tie)为4层，则该贝位的集装箱分布在4
×
4的格子中。所有集装箱(11个)的初始位置如表1所示：
[0034][0035]表1
[0036]为了方便描述各集装箱的位置，用坐标(x，y)表示各集装箱的位置，其中x表示堆栈(Stack)，y表示表示集装箱层(Tie)，表1中的行表示集装箱层(Tie)，其中第一层记为0，由下至上逐层递增；表1中的列表示堆栈(Stack)，其中第一列记为0，由左至右逐列递增。例如4号集装箱位于(2,2)，11号集装箱位于(2,1)。其中表1中的0表示空缺的箱位，该位置没有集装箱占位。
[0037]设定集装箱的出箱顺序为1，2，3，4，
…
，11依次出箱，根据表1，由于5号集装箱挡住了优先出箱的1号集装箱出箱，11号集装箱挡住了优先出箱的2号集装箱，4号集装箱和6号集装箱挡住了优先出箱的3号集装箱，为了便于按照所需的出箱顺序将集装箱运出，因此需要进行翻箱操作。
[0038]所有集装箱按照1～11的出箱顺序排列后，集装箱的目标位置假设如下表2所示：
[0039][0040]表2
[0041]当所有集装箱按照表2示意的位置排列后，集装箱的出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集装箱的翻箱方法，包括：获取堆场环境数据，所述堆场环境数据包括所有集装箱的初始位置、集装箱的编号以及集装箱的出箱顺序，所有集装箱按照所述出箱顺序排列得到集装箱的目标位置；以所述初始位置作为根节点，所述目标位置作为目标节点构建搜索树，所述搜索树包括多个分支，根据所述搜索树确定集装箱处于目标位置的移动分支；根据所述移动分支确定目标集装箱从所述初始位置移动到目标位置的最少移动次数及其对应的移动路径。2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过深度神经网络和深度优先搜索算法构建所述搜索树。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述深度优先搜索算法的参数包括：边界网络查询频率、下限不确定性调整参数以及分支修剪调整参数。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述移动分支确定目标集装箱从所述初始位置移动到目标位置的最少移动次数及其对应的移动路径，包括：确定集装箱处于目标位置的所有移动分支；在所有移动分支中选择最短分支作为目标分支；根据所述目标分支的节点数量确定所述目标集装箱的移动次数，根据所述目标分支的每个节点确定所述目标集装箱的移动路径。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述在所有移动分支中选择最短分支作为目标分支，包括：若所述最短分支的数量大于1个，计算每个最短分支的概率；若每个最短分支的概率不同，则选择最大概率对应的最短分支为目标分支；若每个最短分支的概率相同，则随机选择其中一个最短分支为目标分支。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述计算每个最短分支的概率，包括：确定深度神经网络每一层的权重；根据所述权重计算每个最短分支的概率。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定深度神经网络每一层的权重，包括：采集多条样本数据，每条样本数据包括集装箱由初始位置移动到目标位置的移动路径；根据多条所述样本数据确定所述深度神经网络的每一层的权重。8.一种集装箱的翻箱装置，包括：获取模块，用于获取堆场环境数据，所述堆场环境数据包括所有集装箱的初始位置、集装箱的编号以及集装箱的出箱顺序，所有集装箱按照所述出箱顺序排列得到集装箱的目标位置；构建模块，用于以所述初始位置作为根节点，所述目标位置作为目标节点构建搜索树，所述搜索树包括多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：周英敏，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：