[发明专利]一种仓库内的人员排班调度方法和装置

权利要求书

1.一种仓库内的人员排班调度方法，其特征在于，包括：

获取初始的人员排班时序；其中，所述人员排班时序中的各个元素分别表示各个时间节点对应的人员数量；

基于遗传算法、仿真计算和仿真评价函数，对所述初始的人员排班时序进行优化，输出最优的人员排班时序；

根据所述最优的人员排班时序，对仓库内的人员排班进行调度;

其中，基于遗传算法、仿真计算和仿真评价函数，对所述初始的人员排班时序进行优化，输出最优的人员排班时序，包括：

步骤1：根据所述初始的人员排班时序，计算所述初始的人员排班时序对应的峰值人数和总工作时长；

步骤2：基于仿真计算，对所述初始的人员排班时序进行求解，得到所述初始的人员排班时序对应的总任务量和平均生产效率；

步骤3：基于仿真评价函数，对所述初始的人员排班时序对应的峰值人数、总工作时长、总任务量和平均生产效率进行求解，得到所述初始的人员排班时序的适应度；

步骤4：对所述初始的人员排班时序进行交叉和变异，得到交叉变异后的人员排班时序；

步骤5：针对所述交叉变异后的人员排班时序，重复执行步骤1至步骤4，直到得到适应度最高的人员排班时序，输出所述适应度最高的人员排班时序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于仿真计算，对所述初始的人员排班时序进行求解，得到所述初始的人员排班时序对应的总任务量和平均生产效率，包括：

将订单数据、仓布局数据、人员数据和所述初始的人员排班时序输入到仿真系统中；

通过所述仿真系统进行仿真计算，从而输出所述初始的人员排班时序对应的总任务量和平均生产效率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于仿真评价函数，对所述初始的人员排班时序对应的峰值人数、总工作时长、总任务量和平均生产效率进行求解，得到所述初始的人员排班时序的适应度，包括：

通过以e为底的指数函数对所述初始的人员排班时序对应的峰值人数、总工作时长、总任务量和平均生产效率进行归一化处理，并对归一化处理结果进行加权求和，从而得到初始的人员排班时序的适应度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以e为底的指数函数对所述初始的人员排班时序对应的峰值人数、总工作时长、总任务量和平均生产效率进行归一化处理，包括：

通过历史人员排班时序和/或历史仿真计算结果，分别得到峰值人数的值域、总工作时长的值域、总任务量的值域和平均生产效率的值域；

根据所述峰值人数的值域、所述总工作时长的值域、所述总任务量的值域和所述平均生产效率的值域，分别计算所述峰值人数的平均值、所述总工作时长的平均值、所述总任务量的平均值和所述平均生产效率的平均值；

根据所述峰值人数的平均值、所述总工作时长的平均值、所述总任务量的平均值和所述平均生产效率的平均值，分别计算所述峰值人数的斜率、所述总工作时长的斜率、所述总任务量的斜率和所述平均生产效率的斜率；

根据所述峰值人数的斜率、所述总工作时长的斜率、所述总任务量的斜率和所述平均生产效率的斜率，以及，预设的所述峰值人数的修正值、所述总工作时长的修正值、所述总任务量的修正值和所述平均生产效率的修正值，并通过以e为底的指数函数对所述初始的人员排班时序对应的峰值人数、总工作时长、总任务量和平均生产效率进行归一化处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述峰值人数的平均值、所述总工作时长的平均值、所述总任务量的平均值和所述平均生产效率的平均值，分别计算所述峰值人数的斜率、所述总工作时长的斜率、所述总任务量的斜率和所述平均生产效率的斜率，包括：

将所述峰值人数的平均值、所述总工作时长的平均值、所述总任务量的平均值和所述平均生产效率的平均值分别取倒数，从而得到所述峰值人数的斜率、所述总工作时长的斜率、所述总任务量的斜率和所述平均生产效率的斜率。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述峰值人数和所述总工作时长与所述适应度负相关，所述总任务量和所述平均生产效率与所述适应度正相关。