CN119443735A 一种粮食仓库自动装车方法及其系统 （交通运输部水运科学研究所）

本发明公开了一种粮食仓库自动装车方法车订单，将粮食仓库的装车流程划分为简单流所述运行数据得到所述拓扑网络模型的拥堵风2采集粮食仓库的运行数据和装车订单，将粮食仓库的装车流程划分为对所述运行数据进行预测得到预测运行数据，基于所述预测运行数据根据所述运行数据和所述拥堵风险指数基于所述拓扑装车流程包含货物从起点到终点的完整运输流程，将装车流程转换为为在时间步t的第e种运行数据，$er为预测模型中第e种运行数据在时间步t的预测数3输出每个运行数据后4小时的预测数据序列作为预测Tr和IX分别为当前时间步节点i和边s的对当前流量的处理时间，fi和分别为当前时间i和边的处理时间的拥堵阈值。采用强化学习训练智能规划模型，环境为拓扑网络模型，智能体包括4的行动，为在状态S和行动B下转移到状态s'的概率，v表示策略梯度的折扣将智能规划模型作为粮仓自动装车模型的基础模型，将基础模型作为7.一种粮食仓库自动装车系统，用以执行权利要求1_6任一项所述的粮食仓库自动装5智能规划模块，根据所述运行数据和所述拥堵风险指数被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介6采集粮食仓库的运行数据和装车订单，将粮食仓库的装车流程划分为简单流程，根据所述运行数据和所述拥堵风险指数基于所述拓扑网络模型训练智能规划模7测数据，为L1正则化项的系数，为容许误差，取8-1x10-5，是指示函数，若:输出每个运行数据后4小时的预测数据序列作为预测8为当前时间步节点和边的流量，和分别为当前时间步节点和边的预测流量的平均值，Tir和TX分别为当前时间步节点i和边的对当前流量的处理时间，和分别为当为采用Q函数的折扣因子时的状态S'的价值函数，是主网络用于参数化Q函数的参数，E9介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行采集粮食仓库的运行数据和装车订单，将粮食仓库的装车流程划分为简单流程，为5分钟，处理时间的拥堵阈值为8分钟，根据公式计算该节点此时的拥堵风险指数为根据所述运行数据和所述拥堵风险指数基于所述拓扑网络模型训练智能规划模测数据，为L1正则化项的系数，为容许误差，取8-1x10-5，是指示函数，若输出每个运行数据后4小时的预测数据序列作为预测为当前时间步节点和边的流量，和分别为当前时间步节点和边的预测流量的平为采用Q函数的折扣因子时的状态S'的价值函数，是主网络用于参数化Q函数的参数，E务所需要的硬件。[0024]处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(PeripheralComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustr[0027]上述如本申请图1所示实施例揭示的粮食仓库自动装车方法及系统可以应用于处令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）、网络处理器（NetworkProcessor，NP）等；还可以是数字信号处理器公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机成上述方法的步骤。[0032]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特