【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物资出库，具体涉及一种分布式异构仓库物资出库方法。
技术介绍
1、仓库群包含多个出库通道，各通道内包含多个仓库，仓库内物资存储及出库方式多于一种。物资出库方法的任务是根据出库物资需求，计算得出一种物资出库序列及运输物资所用资源（车辆、电梯等）的使用顺序。
2、由于该仓库群对特殊应用场景，使用人员对物资需求时间约束强烈，因此，需要整合该物资系统内部各资源，对系统内车辆、仓库等资源进行分配，对电梯、物资出库顺序等进行排序，综合得出满足用户需求的物资出库方案。
3、仓库的分布式、异构性等特征导致了各仓库物资出库时间的差异，此外，由于运输物资车辆（人力车、电力车）等的使用，使得出库方案的计算策略更加复杂。如可用的策略包括：出库时间最短、各通道均衡使用、电量使用最少等，明显上述判断的机制较为复杂，出库方案需考虑多方面因素。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提供一种分布式异构仓库物资出库方法。
2、本专利技术的具体方案如下：
3、一种分布式异构仓库物资出库方法，包括如下步骤，
4、第一步，初始化系统库存、设备状态、算法参数；
5、第二步，提取系统状态特征，获取系统设备所在位置、仓库库存、电力转运车电量参数，通过归一化，形成系统状态特征参数；
6、第三步，将系统状态特征参数输入深度神经网络模块，神经网络识别系统状态，给出系统出库动作选择策略建议；
7、第四步，根据出库动作策略，计算相
8、第五步，针对计算出来的调度方案进行评估，计算各策略得分，并将得分反馈至深度神经网络，强化学习算法利用该得分进行下次决策推荐；
9、第六步，检查是否完成物资出库任务，如果是则转至第七步，否则，返回至第二步；
10、第七步，生成出库方案。
11、步骤四中，出库动作策略包括仓库内物资快出库的速度；车辆、电梯的利用率；电力转运车电量；人工工作强度和物资保障优先级。
12、计算相应策略下的系统后续调度方案包括如下步骤
13、a)：梳理系统现有数据内容，对电梯状态、仓库库存、作业进度、图像信息进行细化，细化包括获取时机、数据内容；
14、b)：梳理系统状态，对系统状态进行定义，状态包括：系统延迟状态、车辆、电梯故障、电力转运车电量缺少、人工作业强度不平均、高优先级物资保障进度；
15、c)：建立各场景下优化方案训练集，基于现有条件，通过软件计算设定情况下的出库方案，得出物资出库方案数据集；
16、d)：搭建深度神经网络，根据数据维度、问题具体场景，建立深度神经网络，根据系统运行数据，对深度神经网络进行训练；
17、e)：搭建深度强化学习网络，强化学习包括：选择阶段、扩展阶段、模拟阶段和更新阶段；将深度神经网络融入强化学习的选择阶段，通过系统状态进行决策规则的选择；
18、所述扩展阶段用于对选择策略的后续出库方案的计算；
19、所述模拟阶段主要用于对计算后的方案进行评估，得出评估得分；
20、将节点得分反馈至各父节点，同时所述节点更新深度神经网络参数；
21、f)：训练优化深度强化学习网络，第一阶段根据方案训练集，训练强化学习网络，对网络参数进行优化；第二阶段模拟输入系统状态，计算物资出库方案。
22、本专利技术公开了一种分布式异构仓库物资出库方法，通过训练深度神经网络，采集系统各设备状态，达到对系统状态的识别。该方法通过大量数据训练，能够在速度、精度上超过人工对状态的识别，针对系统状态的多样性，使用合适的调度策略，一方面达到系统要求的出库效率，同时使系统资源利用取得优化效果。强化学习算法经过多次迭代学习后，能够针对系统状态特性选择调度策略，实现物资出库优化。
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1.一种分布式异构仓库物资出库方法，其特征在于：包括如下步骤，
2.根据权利要求1所述的分布式异构仓库物资出库方法，其特征在于：步骤四中，出库动作策略包括仓库内物资快出库的速度；车辆、电梯的利用率；电力转运车电量；人工工作强度和物资保障优先级。
3.根据权利要求1所述的分布式异构仓库物资出库方法，其特征在于：计算相应策略下的系统后续调度方案包括如下步骤
【技术特征摘要】
1.一种分布式异构仓库物资出库方法，其特征在于：包括如下步骤，
2.根据权利要求1所述的分布式异构仓库物资出库方法，其特征在于：步骤四中，出库动作策略包括仓库内物资快出库的速度；...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈俭新，王少参，黄予洛，宁蒙，王玉龙，刘亚菲，郭良振，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一三研究所，
类型：发明
国别省市：
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