一种智能散货船舶计划和自动分类方法技术

本申请公开一种智能散货船舶计划和自动分类方法，包括以下步骤：输入船舶数据，统计到港船舶信息；根据船舶数据的型号大小以及当前泊位情况进行优先级排序；根据船舶到港时间、船舶优先级以及船舶属性对船舶进港进行时间排序；建立优先级船舶集合，建立船舶属性集合，根据合同货物进行装卸货排序；计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间；根据合同规定以及合同的维度为不同的船舶规划分配堆场；利用遗传算法进行智能泊位调度计算，求解适合该船舶的泊位。本发明专利技术既符合科学性和合理性，又尽可能地接近人工计划分类的结果，最大程度减少人力成本，降低散杂货船舶计划和分类的复杂难度，提高了泊位分配的合理性，减少了工作量，有助于码头流程规范化。码头流程规范化。码头流程规范化。

【技术实现步骤摘要】
一种智能散货船舶计划和自动分类方法


[0001]本申请涉及散货船舶调度
，特别地，涉及基于大数据的自适应算法的散货船舶调度方法，具体地，涉及一种智能散货船舶计划和自动分类方法。

技术介绍

[0002]对于船舶装卸计划和船舶货物分类的相关研究，综合检索以往的现有技术文献，比如：CN202110285951.8基于港口泊位资源的船舶调度方法和系统，CN202011203186.2一种基于船舶动态信息的港口规划大数据处理方法及系统，CN201910471296.8港口泊位装卸效率挖掘方法、装置、设备和储存介质，CN202010595898.7一种港口泊位分配方法，大多是集中于对集装箱码头所做的调度规划和泊位分配，基于射频识别RFID和船舶自动识别系统AIS的航行定位识别信息或者泊位等待问题算法等技术措施，对船舶靠泊、泊位引航及泊位匹配进行调度规划和动态分配。
[0003]然而，在海运中，除集装箱货物以外还有大量的散杂货，散杂货大约占货物总量的3/5。因为散杂货不像集装箱那样形状尺寸规则化而且易于堆叠，散杂货的泊位分配设计难度很大，现阶段对于散杂货码头的泊位分配研究较少。
[0004]目前，散杂货的调度主要存在以下难点和痛点：1.泊位分配的主要难点：对于不同的作业区，可分配的机械类型、作业类型、作业时间是完全不同的，而且当前的泊位分配同样会影响所有后续船舶的作业情况。此外，由于同一种船舶对应的作业类型有限制，会造成如在没有明确的机械分配方案而是单纯以作业能力计算时，导致装卸时间的估计全部错误。因此：船舶的计划必须要考虑各类机械的实际作业能力、作业流程和运输路径，这就大大增加了泊位分配的设计难度。
[0005]2.散杂货作业的特点：散杂货作业的最大特点之一是根据货物种类的不同，其具体的作业流程和作业机械完全不同。即使是同样的货物种类，但是通过不同作业模式，其作业时间会相差甚远；即使是同样的作业模式，但是对于不同的货物种类甚至不同的天气，依旧会产生不同的对现场作业时间的影响。因此，不能够通过简单的货物装载量和吃水深度，直接进行船舶作业时间的估计，也不能通过简单的深度学习和机器学习，直接求解其预计装船时间和预计卸船时间。
[0006]因此，关于船舶散杂货作业以及泊位分配的规划设计，是对散杂货整体工作效率提升的一个重要因素，当前亟待解决上述散杂货的调度存在的难点和痛点问题。

技术实现思路

[0007]因此，本专利技术实施例意图提供一种智能散货船舶计划和自动分类方法，将成熟的大数据技术应用在传统码头，进行智能化的船舶计划和自动分类，综合人工经验以及历史的船舶计划因素，利用大数据方法固化在系统中，使用时结合系统中的算法决策和当前情
况，给出相应建议，并且使得经过该方法计算得出的散货船舶计划和自动分类结果符合科学性和合理性，又尽可能地接近人工计划分类的结果，最大程度地减少人力成本，降低散杂货船舶计划和分类的复杂难度，并形成一套容易上手的泊位分配子系统，以利于码头流程规范化。
[0008]本专利技术提供一种智能散货船舶计划和自动分类方法，包括以下步骤：S1、输入船舶的基本数据和航行数据，统计到港船舶信息；S2、根据船舶数据的型号大小以及当前泊位情况，对船舶进行泊位分配的优先级排序；S3、根据船舶到港时间、船舶优先级以及船舶属性（等启发式规则）对船舶进港进行时间排序，保证算法的高效性和多样性；S4、建立优先级船舶集合，建立船舶属性集合，根据合同货物进行装卸货排序；S5、计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间；船货匹配、指泊以及离靠泊时间计算是泊位调度的关键核心环节。
[0009]船货匹配进一步缩小了泊位分配的匹配范围，降低了问题的复杂性维度。
[0010]S6、根据合同规定以及合同的维度，为不同的船舶规划分配堆场；S7、利用遗传算法进行智能泊位调度计算，求解适合该船舶的泊位。
[0011]利用遗传算法具有较大的全局最优概率，并在算法不同阶段引用基于人工经验的启发式规则。
[0012]当班人员可根据实际情况进行反馈和修改。
[0013]进一步地，所述S5步骤的计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间的方法包括：基于大数据的自适应学习，对散杂货作业的进行分类，所述分类的方法包括：按货物类型分类、按可使用机械类型分类。
[0014]进一步地，所述S5步骤的计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间的方法还包括：对所述散杂货作业的作业能力进行预估，包括：将天气信息进行离散化处理，将温度分为多个档的数据，包括：高温、次高温、中温、次低温、低温、零下、极寒，对多档数据进行处理；将货物类型进行精确化处理，根据货物类型分为多种具体类型；将货物装载位置转化为船型结构相对位置，所述船型结构相对位置的类型包括：船舱、甲板、舱下；将货物量作为数值型数据处理；将天气信息、货物类型、货物装载位置、货物量、出勤机械类型、出勤机械状态作为特征输入进行训练，使用xgboost模型进行训练，获得训练模型；利用训练好的xgboost模型，对任意一条已安排泊位计划的船舶，计算预计的装卸时间和机械占用情况。
[0015]对于可使用机械类型中的某一机械类型对应的作业效率，由于具体机械型号不同和作业位置、作业条件不同，其获得预估作业能力也不同。
[0016]进一步地，所述S5步骤的计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间的方法还包括：基于预估的散杂货作业的作业能力，以及大数据的自适应学习，对船期的泊位分配方案进行预估，包括以下步骤：
S51、根据各类船舶的预计到达时间、预计停泊泊位、预计天气情况和水文情况，使用所述作业能力中散杂货装卸所具体占用的各类机械能力的预估值，提前计算每一类机械的占用时间和比例，并确定在对设定货物堆放顺序的规定下，对作业机械的需求以及逻辑先后关系；S52、根据总出勤机械情况，预估计算查看是否存在以当前分配方案的环境下，需延迟进行作业的装卸流程，即当前时间点作业机械不足而导致无法按照货物量均摊作业能力的装卸流程；S53、重复S51
‑
S52步骤对各类船舶和占用的各类机械逐个进行判定，得出各类船舶和各类机械的总作业时间与出勤情况，根据各种作业机械的价格，得出整体的价格。
[0017]进一步地，所述S53步骤的对各类船舶和占用的各类机械逐个进行判定的方法包括：通过枚举每一个到港船舶应安排的泊位情况，对船舶调度进行模拟计算，获得最小总价格方案、最小总时间方案中的任一种调度方案。
[0018]上述方案中所采用算法的最大优势在于使用了机器学习和深度学习方法，求解了该船舶根据具体装卸类型对于装卸机械的需要，在以往的所有专利和论文文献等现有技术中，均没有讨论船舶对于每一种具体的装卸机械和流程上的需求，没有针对散杂货码头环境进行具体的机械安排和装卸流程上的具体计算，这样会使得船舶实际停靠时间与预计停靠时间的差别极大。
[0019]进一步地，所述货物类型包括：散杂货、件杂货中的一种或多种的组合；其中，所述散杂货包括：颗粒状的货物、粉末状的货物和无包装的货物，理货重量一般为吨本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能散货船舶计划和自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入船舶的基本数据和航行数据，统计到港船舶信息；S2、根据船舶数据的型号大小以及当前泊位情况，对船舶进行泊位分配的优先级排序；S3、根据船舶到港时间、船舶优先级以及船舶属性对船舶进港进行时间排序；S4、建立优先级船舶集合，建立船舶属性集合，根据合同货物进行装卸货排序；S5、计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间；S6、根据合同规定以及合同的维度，为不同的船舶规划分配堆场；S7、利用遗传算法进行智能泊位调度计算，求解适合该船舶的泊位；所述S5步骤的计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间的方法包括：基于大数据的自适应学习，对散杂货作业的进行分类，所述分类的方法包括：按货物类型分类、按可使用机械类型分类；所述S5步骤的计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间的方法还包括：对所述散杂货作业的作业能力进行预估，包括：将天气信息进行离散化处理，将温度分为多个档的数据，对多档数据进行处理；将货物类型进行精确化处理，根据货物类型分为多种具体类型；将货物装载位置转化为船型结构相对位置，所述船型结构相对位置的类型包括：船舱、甲板、舱下；将货物量作为数值型数据处理；将天气信息、货物类型、货物装载位置、货物量、出勤机械类型、出勤机械状态作为特征输入进行训练，使用xgboost模型进行训练，获得训练模型；利用训练好的xgboost模型，对任意一条已安排泊位计划的船舶，计算预计的装卸时间和机械占用情况。2.根据权利要求1所述的智能散货船舶计划和自动分类方法，其特征在于，所述S5步骤的计算船货匹配、指泊以及离靠泊时间的方法还包括：基于预估的散杂货作业的作业能力，以及大数据的自适应学习，对船期的泊位分配方案进行预估，包括以下步骤：S51、根据各类船舶的预计到达时间、预计停泊泊位、预计天气情况和水文情况，使用所述作业能力中散杂货装卸所具体占用的各类机械能力的预估值，提前计算每一类机械的占用时间和比例，并确定在对设定货物堆放顺序的规定下，对作业机械的需求以及逻辑先后关系；S52、...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢宗哲，黄桁，黄建明，肖剑，
申请(专利权)人：哪吒港航智慧科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：