一种仓储系统状态信息获取方法、态势感知方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于物资管理领域，具体涉及一种仓储系统状态信息获取方法、态势感知方法及装置。本发明专利技术通过训练后的神经网络模块得到完备的仓储系统状态信息；神经网络模块的训练方式包括迭代步骤：1)获取前一作业状态对应的状态信息的初始值，按照其对应的作业目标开始作业循环；2)若本次循环的作业均完成，则在循环次数未达标时按步骤1)开始新循环，达标时完成模型训练；否则若神经网络模块进行了训练，按随迭代次数增大的概率采用神经网络模块选择作业策略，其他情况则随机选择；3)根据作业策略得到当前作业状态对应的状态信息，计算奖励值，并将本次迭代的一组相关数据加入训练集；若训练集中数据组数达标，则采用该训练集训练神经网络模块。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于物资管理领域，具体涉及一种仓储系统状态信息获取方法、态势感知方法及装置。

技术介绍

1、现有的仓储系统，例如某仓库群，可以包含多个出库通道，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；态势感知的任务是通过现场任务执行状态、各仓库及运输设备反馈的信息，完成对仓储系统当前状态信息进行的采集和态势分析，并为指挥作业提供依据。

2、对于结构复杂、规模较大的仓储系统，往往在实际情况下会由于各种客观因素的影响，导致获取不到完备的实时系统状态信息；例如许多仓储系统由于环境等因素限制，无法完成无线网络的覆盖，因此，无法通过无线通信的方式实时采集各移动设备的当前位置信息，同时基于通信盲区，用户无法实时上传作业相关细节；或者是各仓库群内通常有视频监控分布于仓库各地，用于观察库内作业完成情况，但是由于角度、光线等问题，某些情况下无法获取搬运车辆及物资编号等，使得多环节存在数据信息不完备的情况，导致难以获取完整的状态信息。

3、申请公布号为cn115063067a的中国专利技术专利公开了一种面向数字化仓储的系统运转状态分析可视化方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，利用训练后的神经网络模块选择的作业策略，根据之前某组完备的仓储系统状态信息得到其后一作业状态对应的仓储系统状态信息，依次递推直至得到当前作业状态对应的仓储系统状态信息作为当前的完备的仓储系统状态信息；所述神经网络模块的训练方式包括：

2.根据权利要求1所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，对作业策略的选择包括选择作业和选择对应的作业设备；

3.根据权利要求1或2所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，作业状态对应的仓储系统状态信息包括作业状态对应的系统作业参数矩阵；

4.根据权利要求1或2所述的仓...

【技术特征摘要】

1.一种仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，利用训练后的神经网络模块选择的作业策略，根据之前某组完备的仓储系统状态信息得到其后一作业状态对应的仓储系统状态信息，依次递推直至得到当前作业状态对应的仓储系统状态信息作为当前的完备的仓储系统状态信息；所述神经网络模块的训练方式包括：

2.根据权利要求1所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，对作业策略的选择包括选择作业和选择对应的作业设备；

3.根据权利要求1或2所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，作业状态对应的仓储系统状态信息包括作业状态对应的系统作业参数矩阵；

4.根据权利要求1或2所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，当本次循环满足完成条件时完成神经网络模块的训练或按照1)开始新循环的方式包括：

5.根据权利要求1或2所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，所述神经网络模块使用卷积网络；系统作业状态矩阵中，通过第一数值表示某作业占用了某作业设备的情况，通过第二数值表示某设备需要被当前作业状态对应的一个或多个作业占用但在某作业中并未占用的情况，第三数值表示当前作业状态对应的所有作业结束后某作业设备未被占用过的情况；第一、第二和第三数值均为设定值，三者不相等且均不大于255；

6.根据权利要求或2所述的仓储系统状态信息获取方法，其特征在于，所述神经网络模块为两个同类型的神经网络构成的双网络模块，两个同类型的神经网络分别设置为训练网络和目标网络；所述采用该训练集对所述神经网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈俭新，宁蒙，黄予洛，王少参，郭良振，张弛，刘亚菲，王玉龙，
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：