[发明专利]一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法

说明书

本发明公开了一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法，具体涉及电商领域，包括将商品热销程度分类，标识可用空闲位置和工作站点坐标，根据工作站点中点坐标延伸方块区域，分散热销品的库位并在热销品的库位临点设置非热销品，并在此基础上构建新的正方形星型拓扑结构，计算出多个正方形星型拓扑结构组成的间隔网状结构。本发明通过采用从里到外和上下左右的模式将库位进行延伸并实现均匀分布，货架在运行的过程中可以避免共享路径资源的冲突，保障了分布式多个货架保持同步运行，提升了生产效率，库位推荐算法输出最佳的无人仓商品布局效果，优化的分布式星型拓扑结构原理能帮助库位以高效实现最佳布局。

技术领域

本发明涉及电商领域，更具体地说，本发明涉及一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法。

背景技术

随着电商行业的发展，物流得到了巨大进步，在物流行业中，针对B类货到人拣货模式，无人仓常用方式为无人搬运车AGV承载携带商品的货架，并移动到工作站点，由人工对照订单列出的商品进行拣选，在无人仓货到人的业务场景中，我们需要考虑的几类常见的库位与工作站点的对应模式，(1)一个库位对应一个工作站点；(2)多个库位对应一个工作站点；(3)多个库位对应多个工作站点。

当前业务场景中，人到货的拣货模式基于固定货架所在的库位是静态的不变的。针对一定比例的热销品，多采用人工经验的估算，预留出闲置的库位，完成初步库位规划，而现阶段无人仓的货到人拣货模式中，由于无人搬运车AGV承载的货架处于移动运输状态下，库位所处的物理位置是动态的也是不断变化的，如果采用人工经验估算规则，会带来路径资源的冲突和工作站点的拥堵。

因此，发明一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法很有必要。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法，通过采用从里到外和上下左右的模式将库位进行延伸并实现均匀分布，在此基础上，货架在运行的过程中可以避免共享路径资源的冲突，保障了分布式多个货架保持同步运行，从而提升了生产效率，库位推荐算法输出最佳的无人仓商品布局效果，优化的分布式星型拓扑结构原理能帮助库位以高效实现最佳布局，解决无人仓的商品布局和智能拣货问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于星型拓扑结构的分布式无人仓库位推荐智能算法，具体处理步骤如下：

步骤一：将商品按照销量划分为热销品和滞销品两种类别，分别用H和C表示；

步骤二：记录库位分布空间，将仓内可用空闲位置和所有的工作站点分别用二维坐标(X_j,Y_j)和(X_Wi,Y_Wi)进行标识；

步骤三：将步骤二中的工作站点(X_Wi,Y_Wi)连成一条直线，并使用中心求解公式计算出中点所在二维坐标(X_m,Y_m)；

二维坐标(X_m,Y_m)的求解公式具体如下：

步骤四：以中点坐标(X_m,Y_m)为起点沿着步骤二中标识的可用空闲位置(X_j,Y_j)以垂直方向延伸，延伸幅度设置为一个方块的距离；

步骤五：由位置在(X_m,Y_m)和(X_m+1,Y_m+1)的坐标与其相邻的两个工作站点(X_Wi,Y_Wi)坐标相连构建一个新的区域，构建完成后对区域形状进行检测，使区域形状趋于正方形；