【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能物流机器人领域，具体涉及到一种基于改进tabnet算法的移动机器人履行系统热度上架方法。
技术介绍
1、近年来，随着电子商务和智慧物流的快速发展，智能物流机器人和移动机器人履行系统（robotic mobile fulfillment system, rmfs）逐渐成为仓储物流的核心技术。在rmfs中，自动导引移动机器人（amr）通过搬运货架将所需的商品运送至工作站，然后由工作人员或机械臂完成拣货任务。由于工作站的任务单元是订单行，如何提高单次搬运任务中命中多个订单行的概率，即“中签率”，成了提高系统效率的关键挑战之一。现有研究表明，sku热度对订单需求的分布具有重要影响，而通过动态分析sku热度并将高热度商品集中上架到特定货架，可以显著提高amr搬运时的订单行命中率，减少货架搬运次数，优化拣选效率。因此，开发出一种基于热度分析的优化上架方法，对于rmfs的系统效率提升具有重要意义。
2、目前，热度计算在实际应用中通常依赖于简单的统计或excel数值计算方法，如基于sku的累计销量或近一段时间内的销售频次等...
【技术保护点】
1.一种基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，步骤S200对所述历史订单数据进行预处理中，所述缺失值处理的方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，步骤S300在改进TabNet算法时，引入基于动态热度反馈机制的自适应特征选择优化的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于改进TabNet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进tabnet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进tabnet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，步骤s200对所述历史订单数据进行预处理中，所述缺失值处理的方法包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进tabnet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，步骤s300在改进tabnet算法时，引入基于动态热度反馈机制的自适应特征选择优化的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的基于改进tabnet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，步骤s300在改进tabnet算法时，进行基于任务自监督学习的多层次特征表示优化；具体方法为：
5.根据权利要求1所述的基于改进tabnet算法的移动机器人履行系统热度上架方法，其特征在于，步骤s400中使用预处理后的数据集训练基于改进tabnet算法的热度模型，计算各sku的热度评分时，将tabnet多步决策的特征重要性掩码和决策步的累积注意力结合，以生成sku的热度评分，表示为：
6.根据权利要求5所述的基于改进tabnet算法的移动机器人履行系...
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