[发明专利]一种优化拣货路径的方法及装置

权利要求书

1.一种优化拣货路径的方法，其特征在于，包括：

启动机器学习任务，从第一数据库中获取历史拣货记录中符合预设优化条件的拣货路径片段；

通过机器学习算法，根据所述拣货路径片段中货位，生成拣货尝试路径；

将拣货效率满足设定成功条件的所述拣货尝试路径确定为尝试成功路径，将所述尝试成功路径存储于第二数据库；

根据所述尝试成功路径生成完整的优化拣货路径，将所述优化拣货路径存储于所述第一数据库，以及，将采用所述尝试成功路径的拣货效率存储于所述第二数据库；

其中，所述将拣货效率满足设定成功条件的所述拣货尝试路径确定为尝试成功路径，将所述尝试成功路径存储于第二数据库，包括：

顺序获取所述拣货尝试路径中的一条作为当前拣货尝试路径；

将采用所述当前拣货尝试路径与采用所述拣货路径片段的拣货效率进行比较；

若采用所述当前拣货尝试路径的拣货效率较高，则将所述当前拣货尝试路径确定为尝试成功路径，将尝试成功的所述当前拣货尝试路径存储于所述第二数据库中，并将所述当前拣货尝试路径的可用度加1，以及，根据采用所述当前拣货尝试路径拣新的集合单的拣货效率，实时更新所述第二数据库中的拣货记录；

若采用所述当前拣货尝试路径的拣货效率较低，则放弃所述当前拣货尝试路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过机器学习算法，根据所述拣货路径片段中货位，生成拣货尝试路径包括：

通过机器学习算法确定所述拣货路径的片段中相隔拣货时间最短的货位，将所述货位按照相邻货位拣货时间最短的顺序排列生成拣货尝试路径。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设优化条件包括：同一货架上货位的平均拣货时间大于预设的时间阈值，或者，在所述历史拣货记录中，手动变更过拣货顺序。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在启动机器学习任务之前，还包括：

通过预设的规则确定所述机器学习任务占实际拣货任务的比重，其中，所述预设的规则包括，每个库房当天完成所述实际拣货任务的时间是否早于预设的时间阈值，或者是否为节假日或者促销日。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采用所述当前拣货尝试路径拣新的集合单的拣货效率，实时更新所述第二数据库中的拣货记录，包括：

在对新的集合单进行拣货时，访问所述第二数据库获取所述当前拣货尝试路径，并将采用所述当前拣货尝试路径与采用所述拣货路径片段的拣货效率进行比较；

若采用所述当前拣货尝试路径的拣货效率较高，则所述当前拣货尝试路径的可用度累加1；

若采用所述当前拣货尝试路径的拣货效率较低，则所述当前拣货尝试路径的可用度减1，在所述当前拣货尝试路径的可用度减至零时，将所述当前拣货尝试路径从所述第二数据库的拣货记录中删除。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述尝试成功路径生成完整的优化拣货路径，包括：

对库房内的货架进行编号，采用拣货路径生成算法对集合单的商品位置进行计算，生成最短拣货路径；

根据所述尝试成功路径修正所述最短拣货路径，生成完整的优化拣货路径。