本發(fā)明涉及港口調(diào)度管理，更具體地說，本發(fā)明涉及基于港口數(shù)智化供應(yīng)鏈云平臺管理的供應(yīng)鏈調(diào)度方法。

背景技術(shù)：

1、港口作為貨運貿(mào)易的重要節(jié)點，其供應(yīng)鏈管理的復(fù)雜性和動態(tài)性日益顯著，近年來，數(shù)智化技術(shù)的快速發(fā)展為港口供應(yīng)鏈的管理帶來了全新的機遇，特，并構(gòu)建出數(shù)智化供應(yīng)鏈云平臺，使其可以促進各參與方之間的協(xié)同合作，打破信息孤島，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，通過數(shù)據(jù)共享和協(xié)同決策，港口能夠與船公司、貨代、物流企業(yè)等建立更為緊密的合作關(guān)系，從而提升港口整體供應(yīng)鏈的效率與靈活性。

2、參考公開號為cn117634832a的專利申請公開了一種敏捷生產(chǎn)與港口配送協(xié)調(diào)的供應(yīng)鏈調(diào)度方法和系統(tǒng)，其圍繞智能供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)、生產(chǎn)和配送，建立了一個基于實際情況下的鋼鐵供應(yīng)鏈的制造和運輸網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同優(yōu)化模型，通過收集和分析生產(chǎn)過程和港口配送階段的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)，能夠全面了解供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)和相關(guān)要素，這有助于制定針對性的調(diào)度策略；在確定最優(yōu)方案時，考慮了預(yù)設(shè)的充分必要條件，這確保了所選方案在滿足生產(chǎn)和配送的需求的同時，也符合其他重要的約束條件，如成本、時間等；基于動態(tài)規(guī)劃算法的啟發(fā)式算法，能夠在已知所有鋼錠分配到均熱爐的情況下，得到當(dāng)前情況下的最優(yōu)解，這有助于優(yōu)化生產(chǎn)過程，提高資源利用率和生產(chǎn)效率；基于偏置隨機密鑰遺傳算法和花朵授粉算法，根據(jù)已獲得的最優(yōu)解，生成聯(lián)合生產(chǎn)和分配計劃，這種組合算法的應(yīng)用有助于優(yōu)化供應(yīng)鏈的整體調(diào)度安排，提高物流效率和減少成本；并且可以幫助同一供應(yīng)鏈中的制造商和運輸商做出更好的運營決策，具有較強的通用性和靈活性；

3、現(xiàn)有的港口供應(yīng)鏈調(diào)度方法通過實時采集港口內(nèi)船舶與車輛之間的位置數(shù)據(jù)和運動數(shù)據(jù)，并通過后臺監(jiān)控中心對采集的位置和運動數(shù)據(jù)進行逐一分析后，實時調(diào)整船舶與車輛之間數(shù)量的平衡效果，由于船舶與車輛之間的調(diào)度操作具有實時性，使其無法對未來時刻可能發(fā)生的船舶與車輛之間數(shù)量的失衡現(xiàn)象進行提前發(fā)現(xiàn)和分析，并無法根據(jù)即將出現(xiàn)的數(shù)量失衡現(xiàn)象進行提前調(diào)度操作，從而導(dǎo)致港口碼頭上貨物容易發(fā)生無法及時轉(zhuǎn)運而堆積聚集的現(xiàn)象，造成港口供應(yīng)鏈調(diào)度操作存在滯后性。

4、鑒于此，本發(fā)明提出基于港口數(shù)智化供應(yīng)鏈云平臺管理的供應(yīng)鏈調(diào)度方法以解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：基于港口數(shù)智化供應(yīng)鏈云平臺管理的供應(yīng)鏈調(diào)度方法，應(yīng)用于調(diào)度云平臺，包括：

2、s1：從數(shù)據(jù)庫內(nèi)篩選出港口的綜合裝卸數(shù)據(jù)，并根據(jù)綜合裝卸數(shù)據(jù)，計算出港口的裝卸周期，綜合裝卸數(shù)據(jù)包括貨物裝卸時長和調(diào)度周轉(zhuǎn)時長；

3、s2：獲取裝卸周期的調(diào)度單位值，并以調(diào)度單位值為標(biāo)準(zhǔn)，將裝卸周期劃分為連續(xù)的子時段；

4、s3：獲取船舶在子時段內(nèi)的綜合航行數(shù)據(jù)，綜合航行數(shù)據(jù)包括?？繀^(qū)域占比值、區(qū)域載貨值和同步?？柯剩?/p>

5、s4：將綜合航行數(shù)據(jù)輸入到提前訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型中，預(yù)測出下一個子時段的車輛需求量，并判定是否發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示；若發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示，執(zhí)行s5；若不發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示，重復(fù)執(zhí)行s3-s4；

6、s5：從待調(diào)度車輛中識別出可用車輛，并根據(jù)供應(yīng)鏈調(diào)度需求，對可用車輛進行供應(yīng)鏈調(diào)度。

7、進一步的，貨物裝卸時長的篩選方法包括：

8、將裝載有貨物的船舶第一次停靠在港口碼頭，并通過裝卸設(shè)備將船舶上的貨物全部裝載到車輛上的過程記為裝卸日志；

9、以第一次產(chǎn)生裝卸日志的時刻為起始時刻，以當(dāng)前時刻為結(jié)束時刻，從數(shù)據(jù)庫內(nèi)逐一標(biāo)記出所有的裝卸日志；

10、通過日志管理系統(tǒng)逐一查詢出所有的裝卸日志的檢測狀態(tài)，并將檢測狀態(tài)為已檢測的裝卸日志記為有效日志，獲得i個有效日志；

11、通過時間戳逐一查詢出i個有效日志中船舶第一次停靠在港口碼頭的時刻和貨物全部裝載到車輛上的時刻，獲得i個起始時刻和i個結(jié)束時刻；

12、將i個起始時刻至對應(yīng)的i個結(jié)束時刻之間的時長記為貨物裝卸時長，獲得i個貨物裝卸時長。

13、進一步的，調(diào)度周轉(zhuǎn)時長的篩選方法包括：

14、逐一標(biāo)記出i個有效日志中的車輛，獲得i個調(diào)度車輛；

15、通過調(diào)度管理系統(tǒng)逐一查詢出i個調(diào)度車輛的調(diào)度事件，并查詢出調(diào)度事件中進入港口碼頭的進入時刻和駛離港口碼頭的駛出時刻，獲得i個進入時刻和i個駛出時刻；

16、將i個進入時刻至對應(yīng)的i個駛出時刻之間的時長記為總調(diào)度時長，獲得i個總調(diào)度時長；

17、在i個總調(diào)度時長內(nèi)，通過車輛管理系統(tǒng)實時檢測i個調(diào)度車輛的行駛速度，并將行駛速度為0的時段記為停車時段，獲得i個停車時段；

18、將i個總調(diào)度時長與對應(yīng)的i個停車時段的時長作差后，獲得i個調(diào)度周轉(zhuǎn)時長；

19、調(diào)度周轉(zhuǎn)時長的表達式為：

20、scddi＝sczi-scsdi；

21、式中，scddi為第i個調(diào)度周轉(zhuǎn)時長，sczi為第i個總調(diào)度時長，scsdi為第i個停車時段的時長；

22、裝卸周期的計算方法包括：

23、分別去掉貨物裝卸時長與調(diào)度周轉(zhuǎn)時長的最大值和最小值，并將余下的i-2個貨物裝卸時長和對應(yīng)的i-2個調(diào)度周轉(zhuǎn)時長累加后求平均，獲得裝卸周期；

24、裝卸周期的表達式為：

25、

26、式中，zxzq為裝卸周期，sczxa為第a個貨物裝卸時長，scdda為第a個調(diào)度周轉(zhuǎn)時長。

27、進一步的，調(diào)度單位值的獲取方法包括：

28、通過稱重系統(tǒng)逐一查詢出i個調(diào)度車輛在裝載貨物之前和裝載貨物之后的重量，獲得i個空載值和i個裝載值；

29、將i個裝載值逐一與i個空載值作差后，獲得i個載貨值，并將i個載貨值累加后求平均，獲得第一單位值；

30、第一單位值的表達式為：

31、

32、式中，dwz1為第一單位值，zzzb為第b個裝載值，kzzb為第b個空載值；

33、將裝卸周期與調(diào)度車輛的數(shù)量比較后，獲得第二單位值；

34、第二單位值的表達式為：

35、

36、式中，dwz2為第二單位值；

37、將第一單位值與第二單位值賦予不同的權(quán)重因子后相加并求平均，獲得調(diào)度單位值；

38、調(diào)度單位值的表達式為：

39、

40、式中，dwdd為調(diào)度單位值，σ1、σ2為大于0的權(quán)重因子。

41、進一步的，子時段的劃分方法包括：

42、標(biāo)記出裝卸周期內(nèi)的第一個時刻和最后一個時刻；

43、以調(diào)度單位值為劃分標(biāo)準(zhǔn)，以第一個時刻為標(biāo)記起點，以最后一個時刻為標(biāo)記終點，在裝卸周期中標(biāo)記出k個時段節(jié)點；

44、將相鄰兩個時段節(jié)點之間的時段記為子時段，獲得p個子時段。

45、進一步的，?？繀^(qū)域占比值的獲取方法包括：

46、通過地圖數(shù)據(jù)庫查詢出港口碼頭的電子航道圖，并在電子航道圖上標(biāo)記出港口碼頭所處的位置，記為碼頭節(jié)點；

47、以碼頭節(jié)點為基點，以預(yù)設(shè)的長度為半徑，在電子航道圖上繪制出圓形區(qū)域，記為待識別區(qū)域；

48、通過計算機視覺技術(shù)識別出電子航道圖上的水流區(qū)域，并將水流區(qū)域與待識別區(qū)域重合的區(qū)域記為停靠區(qū)域；

49、分別將p個子時段內(nèi)的最后一個時刻記為檢測時刻，通過定位系統(tǒng)逐一查詢出所有船舶在檢測時刻的坐標(biāo)數(shù)據(jù)；

50、將坐標(biāo)數(shù)據(jù)對應(yīng)的點位逐一標(biāo)記在電子航道圖上，并將位于?？繀^(qū)域內(nèi)側(cè)的點位對應(yīng)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)記為有效坐標(biāo)，將有效坐標(biāo)對應(yīng)的船舶記為有效船舶，并統(tǒng)計出有效船舶的數(shù)量；

51、將p個子時段的有效船舶的數(shù)量與p個子時段的船舶的總數(shù)量比較后，獲得p個停靠區(qū)域占比值；

52、?？繀^(qū)域占比值的表達式為：

53、

54、式中，tkzbp為第p個子時段的停靠區(qū)域占比值，slyxp為第p個子時段的有效船舶的數(shù)量，zlcbp為第p個子時段的船舶的總數(shù)量。

55、進一步的，區(qū)域載貨值的獲取方法包括：

56、在p個子時段內(nèi)，通過技術(shù)參數(shù)表逐一查詢出x個有效船舶的凈重量，獲得x個凈重值；

57、通過稱重系統(tǒng)逐一查詢出x個有效船舶實時的總重量，獲得x個總載值；

58、將x個總載值逐一與x個凈重值作差后，獲得x個子載貨值；

59、子載貨值的表達式為：

60、zhzpx＝zzzpx-jzzpx；

61、式中，zhzpx為第p個子時段的第x個子載貨值，zzzpx為第p個子時段的第x個總載值，jzzpx為第p個子時段的第x個凈重值；

62、將x個子載貨值累加后，獲得區(qū)域載貨值；

63、區(qū)域載貨值的表達式為：

64、

65、式中，qyzhp為第p個子時段的區(qū)域載貨值，zhzpc為第p個子時段的第c個子載貨值。

66、進一步的，同步?？柯实墨@取方法包括：

67、分別在p個子時段內(nèi)等時長劃分出v個速度點，并通過速度傳感器分別檢測出x個有效船舶在v個速度點的實時速度，獲得v個速度值；

68、去掉速度值的最大值和最小值后，將余下的v-2個速度值累加后求平均，獲得x個速度均值；

69、速度均值的表達式為：

70、

71、式中，sdjzp為第p個子時段的第x個有效船舶的速度均值，sdzd為第p個子時段的第x個有效船舶的第d個速度值；

72、通過比例尺逐一測量x個有效船舶至碼頭節(jié)點的距離，獲得x個?？烤嚯x，將x個?？烤嚯x與x個速度均值比較后，獲得x個?？繒r長；

73、停靠時長的表達式為：

74、

75、式中，tkscpx為第p個子時段的第x個有效船舶的停靠時長，tkjlpx為第p個子時段的第x個有效船舶的停靠距離；

76、將小于等于調(diào)度單位值的?？繒r長記為目標(biāo)時長，統(tǒng)計出目標(biāo)時長的數(shù)量，將p個目標(biāo)時長的數(shù)量與p個?？繒r長的數(shù)量比較，獲得p個同步?？柯?；

77、同步?？柯实谋磉_式為：

78、

79、式中，tktbp為第p個子時段的同步停靠率，slmbp為第p個子時段的目標(biāo)時長的數(shù)量，sltkp為第p個子時段的停靠時長的數(shù)量。

80、進一步的，機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法包括：

81、預(yù)先采集多組綜合航行數(shù)據(jù)和與綜合航行數(shù)據(jù)相對應(yīng)的車輛需求量；

82、將綜合航行數(shù)據(jù)使用滑動窗口方法轉(zhuǎn)化為多個特征向量，根據(jù)滑動步長將車輛需求量轉(zhuǎn)換為與綜合航行數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽，一個特征向量對應(yīng)一個標(biāo)簽，并構(gòu)成一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練集，將綜合航行數(shù)據(jù)按照采集時間的先后順序進行排列，預(yù)設(shè)預(yù)測時間步長z、滑動步長q以及滑動窗口長度n；

83、將特征向量作為機器學(xué)習(xí)模型的輸入，預(yù)測時間步長z后的下一個子時段的車輛需求量作為輸出，每個訓(xùn)練集的后續(xù)車輛需求量作為預(yù)測目標(biāo)，以最小化的預(yù)測誤差之和作為訓(xùn)練目標(biāo)，對機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，生成根據(jù)上一個子時段的綜合航行數(shù)據(jù)預(yù)測出下一個子時段的車輛需求量的機器學(xué)習(xí)模型；

84、是否發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示的判定方法包括：

85、通過計算機視覺技術(shù)識別出港口碼頭區(qū)域，統(tǒng)計出位于港口碼頭區(qū)域內(nèi)的車輛數(shù)量，獲得車輛區(qū)域值；

86、當(dāng)預(yù)測出的下一子時段的車輛需求量大于車輛區(qū)域值時，判定發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示；

87、當(dāng)預(yù)測出的下一子時段的車輛需求量小于等于車輛區(qū)域值時，判定不發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示。

88、進一步的，供應(yīng)鏈調(diào)度的方法包括：

89、通過定位系統(tǒng)逐一查詢出s個可用車輛的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，獲得s個可用坐標(biāo)值；

90、在電子航道圖上逐一標(biāo)記出s個可用坐標(biāo)值所在的點位，獲得s個可用點位，并逐一測量s個可用點位至碼頭節(jié)點的距離，獲得s個調(diào)度距離值；

91、將s個調(diào)度距離值按照由小到大的方式依次升序排列并編號；

92、按照編號由小到大的方式，將s個可用車輛逐一調(diào)度至港口碼頭區(qū)域內(nèi)，直至車輛區(qū)域值大于等于預(yù)測出的下一子時段的車輛需求量時，停止可用車輛的供應(yīng)鏈調(diào)度。

93、本發(fā)明基于港口數(shù)智化供應(yīng)鏈云平臺管理的供應(yīng)鏈調(diào)度方法的技術(shù)效果和優(yōu)點：

94、本發(fā)明通過從數(shù)據(jù)庫內(nèi)篩選出港口的綜合裝卸數(shù)據(jù)，并根據(jù)綜合裝卸數(shù)據(jù)，計算出港口的裝卸周期，獲取供應(yīng)鏈調(diào)度的調(diào)度單位值，并以調(diào)度單位值為標(biāo)準(zhǔn)，將裝卸周期劃分為連續(xù)的子時段，獲取船舶在子時段內(nèi)的綜合航行數(shù)據(jù)，綜合航行數(shù)據(jù)包括?？繀^(qū)域占比值、區(qū)域載貨值和同步?？柯剩瑢⒕C合航行數(shù)據(jù)輸入到提前訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型中，預(yù)測出下一個子時段的車輛需求量，并判定是否發(fā)出供應(yīng)鏈調(diào)度提示，從待調(diào)度車輛中識別出可用車輛，并根據(jù)供應(yīng)鏈調(diào)度需求，對可用車輛進行供應(yīng)鏈調(diào)度；相對于現(xiàn)有技術(shù)，通過采集綜合裝卸數(shù)據(jù)能夠計算出裝卸周期，并通過將整體時長較長的裝卸周期劃分為多個連續(xù)且相鄰的子時段，即可對港口碼頭的整體貨物裝卸過程進行細化拆分，縮減每一個子時段內(nèi)的數(shù)據(jù)量，增強綜合航行數(shù)據(jù)采集過程的準(zhǔn)確性，并結(jié)合機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測方式，能夠有效的預(yù)測出未來時間段內(nèi)的車輛需求量，從而對港口碼頭內(nèi)的調(diào)度車輛是否滿足供應(yīng)鏈調(diào)度需求進行提前評估和判斷，即可在出現(xiàn)調(diào)度車輛不足的情況下，提前對車輛進行供應(yīng)鏈調(diào)度操作，使得港口碼頭內(nèi)的船舶貨物與調(diào)度車輛之間能夠?qū)崿F(xiàn)高效聯(lián)動效果，避免了港口碼頭上貨物無法及時轉(zhuǎn)運而出現(xiàn)堆積聚集的現(xiàn)象，進而有效的提高了港口碼頭上船舶與車輛之間的數(shù)智化調(diào)度效果，增強了供應(yīng)鏈調(diào)度的合理性。