(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211421100.2 (22)申请日 2022.11.15 (71)申请人 吉林大学 地址 130012 吉林省长 春市南关区人民大 街5988号吉林大 学南岭校区 (72)发明人 郑黎黎　李金泽　庄肃岩　朱玉斌　 钟文杰　孙宝凤　孙健　丁同强　 (74)专利代理 机构 吉林省长 春市新时代 专利商 标代理有限公司 2 2204 专利代理师 邱宇 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方 法及系统 (57)摘要 本发明属于厂区物 流车辆调度的技术领域， 涉及一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方 法及系统， 具体为： 获取数据计算各物流生产节 拍中产生的标准物流车辆OD交通量， 对其在厂区 路网上进行交通流分配， 得到各进口道的初步到 达率； 根据物 流车辆历史行驶数据构建并训练神 经网络， 利用服务水平评判标准中可接受的延误 数据， 输出各进口道的标准到达率； 比较两者确 定需要优化的物流生产节拍以及该物流生产节 拍需要优化的具体进口道； 调整优化， 得到最终 物流生产计划， 对物流车辆进行调度。 采用本发 明的技术方案避免了厂区交叉口的拥堵， 无需 改 变厂区内部几何线型优化 成本小， 在改善交通状 况的同时保证了厂区生产的正常运行， 符合现代 精益物流的要求。 权利要求书4页 说明书9页 附图1页 CN 115496425 A 2022.12.20 CN 115496425 A 1.一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 获取厂区物流生产计划、 厂区路网数据以及物流车辆历史行驶数据， 并计算各 物流生产节拍中产生的标准物流车辆OD交通 量； 步骤S2： 根据厂区物流生产计划， 对各物流生产节拍中所产生的标准物流车辆OD交通 量， 在厂区路网上进行交通流分配， 得到各物流生产节拍下路网交叉 口各进口道的初步到 达率； 步骤S3： 根据物流车辆历史行驶数据构 建并训练GA ‑BP神经网络， 利用服务水平评判标 准中可接受的延误数据， 输出 各物流生产节拍下路网交叉口各进口道的标准到 达率； 步骤S4： 比较初步到达率与标准到达率， 确定需要优化的物流生产节拍以及该物流生 产节拍需要优化的具体路网交叉口进口车道； 步骤S5： 调整优化， 得到最终物流 生产计划； 步骤S6： 将最终物流 生产计划下的车辆 到达安排作为最终结果， 对物流车辆进行调度。 2.根据权利要求1所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法， 其特征在于： 步 骤S1中， 厂区物流生产计划包括： 物流生产节拍、 各物流生产节拍运输物的名称、 各物流生 产节拍运输物品包装的长宽高、 标准物流车辆车厢的体积、 标准物流车辆的平均积载率、 车 辆换算系数； 厂区路网数据包括： 厂区路网的拓扑 结构、 路段最大通行能力、 路段零 流交通阻抗； 物流车辆历史行驶数据包括： 一个月内各物流生产节拍下不同路网交叉口各进口道车 辆的到达率与相应的延误数据， 以及不同路 网交叉口各进口道内不同OD间标准物流车辆交 通量的历史比例数据。 3.根据权利要求2所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法， 其特征在于， 获 取物流车辆历史行驶数据方法包括以下步骤： 步骤A1： 通过厂区路侧的实体监控装置， 获取一个月内各物流生产节拍中各路网交叉 口的车流视频； 步骤A2： 基于计算机视觉， 对车流视频中的车辆进行识别， 并通过识别的结果计算各路 网交叉口各进口道车辆的车均延误数据及标准物 流车辆到达率， 统计各进口道内不同OD间 标准物流车辆交通 量的历史比例数据； 其中， 标准物流车辆 到达率的计算公式为： 式中， λ为标准物流车辆的到达率， μ为根据识别的结果得到实际车辆的到达率， ρ 为车 辆换算系数。 4.根据权利要求3所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法， 其特征在于， 步 骤S1中标准物流车辆OD交通 量的计算方法包括以下步骤： 步骤B1： 计算各物流生产节拍在厂区路网上产生的各OD交通量所对应需要运送的N种 运送货物的总体积Q： 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115496425 A 2式中， N为该OD交通量内所需运送的物品种类； 为该OD交通量内第i种运送物品的数 量； 为一个包装内第i种运送物品的数量； 分别代表第i种运送物品包装 的长、 宽、 高； 步骤B2： 计算该OD间出 行的标准物流车辆交通 量T： 式中， V为标准物流车辆车厢体积； 为标准物流车辆的积载率。 5.根据权利要求4所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法， 其特征在于： 步 骤S2中的交通 流分配方法包括以下步骤： 步骤C1： 确定路阻函数为美国道路局的BPR函数： 式中， 为路段a的路阻  ； 为零流量阻抗； 为路段a上的交通量； 为路段a的实际通 过能力； 为阻滞系数， 默认 = 0.15， = 4； 步骤C2： 根据增量加载分配的方法进行交通流分配， 具体为： 将要分配的OD交通量分成 K组； 按照0 ‑1分配， 每 分配1组OD交通量后， 都根据路阻函数修正路权， 直至所有的OD交通量 都被分配完毕。 6.根据权利要求5所述的一种基于生产计划的厂区物流车辆调度方法， 其特征在于： 步 骤S3中， 需为每一个路网交叉口构建一个GA ‑BP神经网络， GA ‑BP神经网络的构建方法包括 以下步骤： 步骤D1： 确定 输入层、 输出层节点个数： 式中， m为输入层节点个数； z为该路网交叉口拥 有的进口道数量； 输出层节点数量数值 与z相同； 步骤D2： 确定 激活函数为 Leaky ReLU函数： 步骤D3： 依据输入层节点个数确定隐藏层节点个数： 式中， 为常数； n 为隐藏层节点个数； m为输入层节点个数； 将该路网交叉口各进口道历史节拍下的车均延误数据以及所在节拍的编 号作为输入， 历史节拍下各进口道标准物流车辆到达率作为输出， 训练GA ‑BP神经网络； 确定可接受服务 水平评判标准中对应的最大延误数据， 将其作为训练完毕的GA ‑BP神经网络输入数据， 由 GA‑BP神经网络 输出该路网交叉口各进口道对应的标准到 达率。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115496425 A 3