一种基于启发式调度规则的钢板存储优化方法

    公开(公告)号:CN117592603A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311557857.9

    申请日:2023-11-21

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于启发式调度规则的钢板存储优化方法。该方法针对入库钢板进行优化调度,设定堆场已有钢板的场景,符合实际堆场调度情景,为需要入库存储的钢板进行合理的垛位选择,以最小化额外阻挡板数为优化目标,目的在于减少钢板出库所需的倒垛操作次数。本发明设计了三种启发式调度规则作为优化算法。首先,获取堆场垛位以及已有钢板和入库钢板数据,优化结果减少了物流园堆场钢板的倒垛次数,对物流园堆场钢板调度效率有促进作用。

    一种基于改进SPEA2的物流园取货车辆调度方法

    公开(公告)号:CN117494992A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311447708.7

    申请日:2023-11-02

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进SPEA2的物流园取货车辆调度方法。基于SPEA2的多目标优化算法,同时优化物流园调度时间和取货车辆作业时间。首先,通过查找目标货物的摆放位置,根据堆场吊机运行速度和货物摆放位置,推算取货车辆在各个堆场的取货时间。其次,采用插入式解码方法,将取货车辆插入堆场中的空闲时间。此外,还采用交换关键路径的邻域搜索策略,在算法迭代过程中选择关键路径上的取货车辆操作进行交换。本方法解决了具有混装存储结构的物流园取货车辆调度问题,通过插入解码有效利用了堆场的空闲时间,并通过关键路径邻域搜索避免陷入局部最优解,从而减少物流园运行时间和取货车辆作业时间,提高了物流园取货车辆的效率。

    一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法

    公开(公告)号:CN113935612B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202111178746.8

    申请日:2021-10-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种面向钢铁产业的紧急订单物流调度方法。首先,针对紧急订单提货需求,钢铁企业根据仓库数量以及启用状态判断是否为急单分配闲置仓库,其次,针对无闲置仓库的情况,设计紧急订单插队取货策略,并构造以最小化取货位最大取货时长为目标的优化问题,保证急单优先取货的同时,尽可能降低常规订单调度时间。本发明的有益效果在于能够高效应对紧急订单突发情况,并及时做出合理的调度策略,提高了钢企物流作业风险抵御能力。

    基于节点邻居关系和RSSI频率分布的无线节点邻近感知方法

    公开(公告)号:CN113473523B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202110818272.2

    申请日:2021-07-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于节点邻居关系和RSSI频率分布的无线节点邻近感知方法,包括离线测量:步骤S1:通过移动设备对待测无线节点的RSSI进行m次采样并记录;步骤S2:设置相关指标,并作为离线文件存储于数据库当中;在线估计:步骤Z1:移动终端对所有扫描到的机器节点采样RSSI信号,并对RSSI排序,统计得到最大值记为,并判断节点i是否为距离移动终端最近的节点,生成结果集C1;步骤Z2:判断结果集C1节点数量,并进行进一步筛选,并生成结果集C2;步骤Z3:判断结果集C2中的节点数量,并进一步筛选,生成最终结果集C3;步骤Z4:对最终结果集C3进行判断,并将结果呈现于终端显示器。本发明有效克服由于信号波动导致的精度低下的问题,并大大减少RSSI信号的采集时间。

    基于节点邻居关系和RSSI频率分布的无线节点邻近感知方法

    公开(公告)号:CN113473523A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110818272.2

    申请日:2021-07-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于节点邻居关系和RSSI频率分布的无线节点邻近感知方法,包括离线测量:步骤S1:通过移动设备对待测无线节点的RSSI进行m次采样并记录;步骤S2:设置相关指标,并作为离线文件存储于数据库当中;在线估计:步骤Z1:移动终端对所有扫描到的机器节点采样RSSI信号,并对RSSI排序,统计得到最大值记为,并判断节点i是否为距离移动终端最近的节点,生成结果集C1;步骤Z2:判断结果集C1节点数量,并进行进一步筛选,并生成结果集C2;步骤Z3:判断结果集C2中的节点数量,并进一步筛选,生成最终结果集C3;步骤Z4:对最终结果集C3进行判断,并将结果呈现于终端显示器。本发明有效克服由于信号波动导致的精度低下的问题,并大大减少RSSI信号的采集时间。

    一种基于PrefixSpan的钢材库存管理方法

    公开(公告)号:CN117495250A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311445215.X

    申请日:2023-11-02

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于PrefixSpan的钢材库存管理方法。首先,通过层次分析法构建合适的层次结构和设置评价准则,对不同属性的钢材进行权重分配,从而实现对库存的细分。这有助于更好地理解和管理不同类型的钢材。其次利用PrefixSpan算法,对钢材库存数据进行序列模式挖掘。通过分析钢材的销售和采购记录,可以发现具有重要关联性的钢材序列模式以及出库量大的钢种,从而预测库存需求。然后,应用帕累托分割法对库存钢材按权值计算次,得出最终的频繁项钢材种类,最后。利用K‑means算法对钢材库存进行聚类分析。通过将相关联度大的钢材分为一组,可以更好地了解库存的组成和特点,为库存管理决策提供更准确的数据支持。

    一种面向钢材混装需求的堆场垛位优化方法及系统

    公开(公告)号:CN115829078A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211168424.X

    申请日:2022-09-24

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种面向钢材混装需求的堆场垛位优化方法,包括以下步骤:步骤S1:基于物流园某段时间内的订单数据,分析钢种的出库频次,并结合物流园的可置垛位数,确定类I钢种和类II钢种的垛位需求数和堆叠方式;步骤S2:基于钢铁物流园某段时间内的订单数据,分析类I钢种间的混装组合和混装频次;步骤S3:构建混合堆垛优化模型,包括第一阶段和第二阶段的数学模型,第一阶段的数学模型将允许混堆的类I钢材按规则聚堆组合,第二阶段的数学模型将第一阶段得到的聚堆组合与类II钢种分配到特定堆场;步骤S4:将所有钢种分配到特定堆场的具体垛位上,根据各钢种出库需求量从高到底逐次排序,将需求量大的钢种放在靠近取货位的位置。本发明有效提高物流效率。

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