[发明专利]一种不完全提箱信息下的集装箱堆场翻箱落位优选方法有效

专利信息
申请号: 201910487079.8 申请日: 2019-06-05
公开(公告)号: CN110203708B 公开(公告)日: 2020-04-14
发明(设计)人: 周鹏飞;叶倩倩 申请(专利权)人: 大连理工大学
主分类号: B65G63/00 分类号: B65G63/00;B65G43/00;B65G47/248
代理公司: 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 代理人: 盖小静
地址: 116023 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 不完全 提箱 信息 集装箱 堆场 翻箱落位 优选 方法
【说明书】:

发明公开了一种不完全提箱信息下的集装箱堆场翻箱落位优选方法,步骤1,利用集装箱堆场提箱作业仿真对设计的Q值表进行模拟学习,获得模拟学习后的Q值表;步骤2,利用学习后的Q值表和动作选择策略动态生成集装箱翻箱落位的动作指令,根据动作指令选择待翻箱的落箱箱位,在堆场提箱作业过程中根据动作指令的执行反馈来自适应地更新Q值表。本方法通过集装箱提箱过程中的Q值学习可实现堆场翻箱作业环境变化的翻箱落位优选指令的自适应调整;提高了Q算法的学习收敛速度,降低了多层堆放集装箱堆场的翻箱率和集装箱堆场二次翻箱率。

技术领域

本发明属于汽车及运输技术领域,具体说是一种不完全提箱信息下的集装箱堆场翻箱落位优选方法。

背景技术

国际贸易90%的货运量是通过港口海运完成的。集装箱运输具有安全高效、便于实现自动化等优势,自上世纪50年代出现以来得到了快速的发展,已成为主要海运形式。随着经济国际贸易的发展和集装箱货运量持续增长,集装箱码头和场站要求具有更大的吞吐能力、更高的作业效率和更经济的作业成本。堆场翻箱率优化是集装箱码头和场站提高吞吐能力和作业效率,降低作业成本的关键之一。

堆场翻箱是提箱序列与堆箱序列不一致导致的。由于在堆场放箱时很难预知后续取箱次序,特别是客户从堆场提箱的次序,具有很强的动态随机性,容易造成翻箱。堆场进行翻箱作业时,不合理的翻箱落位将引发后续提箱过程中的二次翻箱。翻箱落位优化是降低集装箱堆场二次翻箱的主要途径,涉及不确定提箱次序等多种复杂因素,是该领域的NP-hard难点问题。

集装箱堆场翻箱落位优选指:在多层堆放的集装箱堆场内提取非上层的集装箱(待提取箱简称为“目标箱”)时,需要将目标箱上层的集装箱(称作“阻碍箱”或“待翻箱”)翻倒到其他堆栈,优选翻倒阻碍箱的落箱栈位。目前采用的主要技术方法有以下三类:

(1)基于设定策略的翻箱落位优选方法。该类方法采用的优选策略主要有:同贝(bay)最近堆栈策略、同贝最低堆栈策略、同贝最高堆栈策略、及其策略组合等。同贝最近堆栈策略指将阻碍箱翻倒到同一集装箱贝位内有空余箱位且最近的集装箱堆栈上层。同贝最低堆栈策略指将阻碍箱翻倒到同一集装箱贝位内有空余箱位且堆栈高度最低的堆栈上层。同贝最高堆栈策略指将阻碍箱翻倒到同一集装箱贝位内有空余箱位且堆栈高度最高的堆栈上层。基于设定策略的翻箱落位优选方法可根据堆取箱任务和堆场状态实时选择翻箱落箱位置。

(2)基于递归或分支定界的翻箱落位优选方法。该类方法通常基于已知的贝位内的集装箱提箱次序,利用递归或者分支定界的思想计算贝位所有可能的落箱位置上的总翻箱量,选取总翻箱量最小的落箱位置。该优选方法在贝位内的总箱量较小时可获得理论最优解,但该方法随着总箱量的增加其计算复杂度呈现指数增长趋势。

(3)基于启发式策略的翻箱落位优选方法。该类方法利用集装箱贝位内的箱分布信息和提箱次序信息,构造每个候选箱位的预期翻箱量(近似值),基于预期翻箱量最小原则选择翻倒箱的落箱位置。该类方法计算耗时少,可根据堆取箱任务和堆场状态实时获取翻箱落箱优选位置。

上述方法分别存在如下缺点:

(1)基于设定策略的翻箱落位优选方法,直接利用设定的优选策略选择翻箱落箱位,可实时计算得到堆场设备翻箱落位指令。但该类方法通常需要根据先验经验知识提前设计优选策略,人为因素影响较大,算法精度通常较低,堆场二次翻箱率较高。

(2)基于递归或分支定界的翻箱落位优选方法,根据堆场集装箱的提箱次序进行严格的递归和分支定界计算,对小规模问题可获得精确解。但该类方法通常求解时间较长,当问题规模较大(比如超过30箱)时,该类方法难以满足堆场设备在线选择翻箱落位指令的要求。并且,该类方法需要堆场集装箱的提箱次序信息,实际问题很难满足,限制了该类方法应用范围。

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