[发明专利]一种基于权重学习的垛形规划方法

说明书

本发明公开了一种基于权重学习的垛形规划方法，具体步骤如下：步骤一，为所有待码的货箱计算码放优先率{R_i}，R_i＝P_vV_i+P_sS_i+P_wW_i；步骤二，将R_i按从大到小依次排列；步骤三，取当前{R_i}max货箱，依次尝试将其码放到L₁到L_k，直到找到可码放的垛形层L_m；步骤四，更新当前垛形状态；步骤五，从R_i去掉已经计入垛形的货箱；步骤六，检查是否还有剩余货箱，若有，重复步骤三至步骤五；步骤七，完成垛形规划。本发明使用简单，参数明了易懂，能够在较短时间自动地规划出垛形，甚至可以为每个码垛订单动态地规划，十分高效；本发明的方法全自动化，无需人工干预，本发明的方法具备自学习功能，规划出来的垛形质量会不断趋向最优。

技术领域

本发明涉及物流领域，具体是一种基于权重学习的垛形规划方法。

背景技术

自动化设备在物流行业的应用，如快递装箱，码垛等越来越多，取代了人所承担的搬运角色，而新的应用需求也对自动化设备的智能化程度提出了新的需求。传统的人工码垛过程分为两种：第一种，人工码垛：通过人为参与，不断地动态决策货箱应被堆垛的位置，缺点是效率低下，码垛周期较长，缺乏宏观的规划，在待堆货箱较多时，动态人为的垛形规划有可能失效，需要反复尝试，极大地依赖于工人的经验，得出较好的垛形；第二种，半自动化码垛：自动化设备负责执行码垛过程，而人工地负责垛形的规划，通过前期已知的货箱尺寸参数以及承重能力，人工使用某些垛形规划软件，确定垛形。缺点是自动化程度低，一旦货箱的尺寸，种类发生变化，需要人工重新规划，效率低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于权重学习的垛形规划方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于权重学习的垛形规划方法，具体步骤如下：

步骤一，自动垛形规划：为所有待码的货箱计算码放优先率{R_i}，R_i＝P_vV_i+P_sS_i +P_wW_i，其中P_V是体积权重，V_i是货箱的体积，P_S是面积权重，S_i是货箱的面积，P_w是质量权重，W_i是货箱的质量，其中i∈[1，n]，表示货箱的编号；

步骤二，将R_i按从大到小依次排列，即得到货箱的码放顺序；

步骤三，取当前{R_i}max货箱，依次尝试将其码放到L₁到L_k，直到找到可码放的垛形层L_m，L_m为货箱垛形的层数，m∈[1，k]，表示当前可码放的层数编号；

步骤四，更新当前垛形状态，此处垛形状态即为描述当前已经码放好的垛形的形状的一种语言，比如一种数据结构表述了所有已被放置物的形状，位置，而更新这个状态即为往该数据结构中添加成员，以实时地反应当前垛形，供后续循环中的步骤三使用；

步骤五，从{R_i}去掉已经计入垛形的货箱；

步骤六，检查是否还有剩余货箱，若有，重复步骤三至步骤五，直至没有剩余货箱；

步骤七，完成垛形规划。