本公开的实施例涉及物流,具体涉及调整车辆排班的方法和装置。
背景技术:
1、月台承载车辆装卸作业的任务,其中车辆的排班和调度是影响月台的作业效率最重要的因素之一。一般情况下,会使用运筹算法根据车辆和月台等资源情况对车辆装卸货的时间和对应月台进行提前排班。但实际运营过程中,调度人员往往会根据经验或者作业现场的突发情况,手动调整由算法自动输出的排班/调度方案,例如,手动确定某几辆车装卸货的时间和月台,再由算法自动安排剩余车辆。然而,调度人员在执行手动调整决策时,可能会导致多辆车在月台作业时间的冲突,进而使排班/调度算法得不到可行解。
2、现有技术主要缺点为,在调度人员可能根据现场的作业情况对排班和调度结果手动调整的情况下,忽略了手动调整对调度方案可行性的影响,以及导致不可行的原因所在,同时没有考虑受到手动调整后的排班和调度方案如何调整从而来使得地调度/排班方案可行。
技术实现思路
1、本公开的实施例提出了调整车辆排班的方法和装置。
2、第一方面,本公开的实施例提供了一种调整车辆排班的方法,包括:获取车辆作业信息、仓库月台信息、车辆运输信息;将所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息通过预设的规划模型求解出预定时间的排班方案数据集;响应于接收到车辆、仓库、月台或作业时间的调整请求,根据所述排班方案数据集分析所述调整请求的可行性;若不可行,则输出不可行的原因和调整建议。
3、在一些实施例中,所述预定时间为前一天;以及所述将所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息通过预设的规划模型求解出排班方案数据集,包括:通过求解月台车辆排班模型构建前一天的排班方案数据集,其中,所述月台车辆排班模型包括以下至少一种基于所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息的约束:排班场景下的起点和终点约束、排班场景下的仓库等待约束、排班场景下的车流量守恒约束、排班场景下的月台容量约束、排班场景下的作业时间约束。
4、在一些实施例中,所述预定时间为当天;以及所述将所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息通过预设的规划模型求解出排班方案数据集,包括:通过求解月台车辆调度模型构建实时调度方案数据集,其中,所述月台车辆调度模型包括以下至少一种基于所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息的约束:调度场景下的起点和终点约束、调度场景下的仓库等待约束、调度场景下的车流量守恒约束、调度场景下的月台容量约束、调度场景下的作业时间约束。
5、在一些实施例中,所述根据所述排班方案数据集分析所述调整请求的可行性,包括:将所述调整请求作为约束条件确定所述规划模型是否能求解出可行解;若不能求解,则所述调整请求不可行。
6、在一些实施例中,所述输出不可行的原因和调整建议,包括:将调整请求中导致无法求解所述规划模型的可行性解的约束条件作为不可行的原因输出;基于所述不可行的原因输出调整建议。
7、在一些实施例中,所述方法还包括:若可行,则计算所述排班方案数据集中每个排班方案数据与所述调整请求之间的调整代价;按调整代价由小到大的顺序输出调整代价。
8、在一些实施例中,所述方法还包括:若所述调整请求包括多个约束条件,则依次分析每个约束条件下能否求解所述规划模型的可行解;输出不能求解所述规划模型的可行解的约束条件。
9、第二方面,本公开的实施例提供了一种调整车辆排班的装置,包括:获取单元,被配置成获取车辆作业信息、仓库月台信息、车辆运输信息;求解单元,被配置成将所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息通过预设的规划模型求解出预定时间的排班方案数据集;分析单元,被配置成响应于接收到车辆、仓库、月台或作业时间的调整请求,根据所述排班方案数据集分析所述调整请求的可行性;输出单元,被配置成若不可行,则输出不可行的原因和调整建议。
10、在一些实施例中,所述预定时间为前一天;以及所述求解单元进一步被配置成:通过求解月台车辆排班模型构建前一天的排班方案数据集,其中,所述月台车辆排班模型包括以下至少一种基于所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息的约束:排班场景下的起点和终点约束、排班场景下的仓库等待约束、排班场景下的车流量守恒约束、排班场景下的月台容量约束、排班场景下的作业时间约束。
11、在一些实施例中,所述预定时间为当天;以及所述求解单元进一步被配置成:通过求解月台车辆调度模型构建实时调度方案数据集,其中,所述月台车辆调度模型包括以下至少一种基于所述车辆作业信息、所述仓库月台信息、所述车辆运输信息的约束:调度场景下的起点和终点约束、调度场景下的仓库等待约束、调度场景下的车流量守恒约束、调度场景下的月台容量约束、调度场景下的作业时间约束。
12、在一些实施例中,所述分析单元进一步被配置成:将所述调整请求作为约束条件确定所述规划模型是否能求解出可行解;若不能求解,则所述调整请求不可行。
13、在一些实施例中,所述输出单元进一步被配置成:将调整请求中导致无法求解所述规划模型的可行性解的约束条件作为不可行的原因输出;基于所述不可行的原因输出调整建议。
14、在一些实施例中,所述输出单元进一步被配置成:若可行,则计算所述排班方案数据集中每个排班方案数据与所述调整请求之间的调整代价;按调整代价由小到大的顺序输出调整代价。
15、在一些实施例中,所述输出单元进一步被配置成:若所述调整请求包括多个约束条件,则依次分析每个约束条件下能否求解所述规划模型的可行解;输出不能求解所述规划模型的可行解的约束条件。
16、第三方面,本公开的实施例提供了一种用于调整车辆排班的电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,其上存储有一个或多个计算机程序,当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面中任一项所述的方法。
17、第四方面,本公开的实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。
18、本公开的实施例提供的调整车辆排班的方法和装置,在发现经过手动调整之后调度算法得不到可行解以后,分析手动调度中每个操作对可行性的影响,进而找到是由于哪个操作让算法得不到可行解,最后对手动调度方案给出相应的调整建议。
19、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。
1.一种调整车辆排班的方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预定时间为前一天;以及
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预定时间为当天;以及
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述排班方案数据集分析所述调整请求的可行性,包括:
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述输出不可行的原因和调整建议,包括:
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
8.一种调整车辆排班的装置,包括:
9.一种用于调整车辆排班的电子设备,包括:
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。