[发明专利]基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法

说明书

本发明公开一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法，具体为按照实际情况构建仓库的设备执行任务的动作模型，模型定义设备执行任务的动作拆解，及各个动作间的相互依赖，之后使用池化机制将实际的仓库作业任务收集后，生成本池内任务的甘特图，进而通过调整甘特图模型而使得池内任务更快速的完成。

技术领域

本发明涉及智能自动化仓储设备控制领域，尤其是一种智能高效的仓库任务统筹规划方法。

背景技术

甘特图(Gantt chart)又称为横道图、条状图(Bar chart)。其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况任务池是多个未执行任务集合而成的逻辑结构，不同于队列，栈等结构，池(pool)结构本身并不保证任务的进出顺序。任务下发和任务执行可能存在速度差，通常任务下发会快于任务执行，故系统繁忙时刻会累计多个未执行任务。

原有的仓库调度算法中使用延迟执行时间来积累波次，波次内做统筹调度的方案主要基于经验和预设的配置，并未采用可量化的算法和数据结构，实际效率仍有提升空间

故，需要一种新的技术方案以解决上述问题。

发明内容

发明目的：为解决上述问题，提供一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法，通过统筹规划来减少设备的等待时间，从而提升整个仓库系统的作业效率。

技术方案：为达到上述目的，本发明可采用如下技术方案：

一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法，包括以下步骤：

(1)将任务拆解到各个设备，每个设备承担的部分定义为任务的子任务，各个设备完成的子任务会进一步拆解，拆解为各个动作，各设备间动作存在先后依赖顺序，依赖顺序构成甘特图的各活动的时序限制；

(2)基于统计信息预估各个设备的单任务条件下各个动作的执行时间，计算最早开始时间和最晚开始时间，最早开始时间取决于任务依赖的前置流程的完成时间，最晚时间则定义为任务晚于此时间开始，则整体完成时间就会延迟；

(3)基于单任务时间统计和具体设备约束，使用启发式搜索，调整任务的执行顺序，针对N个任务，产生的排序为N！种，故无优化的暴力搜索算法复杂度为N！；然后按照最优时间方案执行。

有益效果：本发明提供的规划方法能够通过多个任务的统筹安排，即可实现整个任务队列的更高效完成。

具体实施方式

本发明提供一种基于甘特图思路的密集库作业任务池实时规划方法。该方法应用在现代智能仓储系统中的密集库作业任务池并提供优化。

该方法为：

首先，将任务拆解到各个设备，每个设备承担的部分定义为任务的子任务，各个设备完成的子任务会进一步拆解，拆解为各个动作，各设备间动作存在先后依赖顺序，依赖顺序构成甘特图的各活动的时序限制。

然后，基于统计信息预估各个设备的单任务条件下各个动作的执行时间，计算最早开始时间和最晚开始时间。最早开始时间取决于任务依赖的前置流程的完成时间，最晚时间则定义为任务晚于此时间开始，则整体完成时间就会延迟。

基于单任务时间统计和具体设备约束(例如缓存区可以解开两个设备之间交接货物的等待依赖，如双位置提升机可以一次性完成两个任务的提升)，使用启发式搜索，调整任务的执行顺序，针对N个任务，可能的排序为N！种，故无优化的暴力搜索算法复杂度为N！,在3s内可完成12个任务的最佳排序搜索，整体完成时间最佳的方案为最终方案。故可以每次从任务池中取12个任务进行计算，然后按照最优时间方案执行

针对暴力搜索耗费性能，

可以做以下优化，