一种装箱方法及装置、电子设备、存储介质与流程

本发明实施例涉及物流，特别涉及一种装箱方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术：

1、在物流调度的场景中，针对不同订单的产品，将产品分配到不同的车辆中并将产品进行装箱的步骤目前主要依赖人力及人工经验来实现，其中，装箱时通常为了充分利用车厢中的空间，需要进行三维装箱，因此需要考虑产品在车厢或容器内的放置顺序、放置位置和放置朝向等，对三维装箱的过程进行优化。

2、在实现本发明实施例过程中，发明人发现以上相关技术中至少存在如下问题：现有的三维装箱方法仅涉及对于单个车辆的装箱，对于多个车辆的情况需要人为的预先将产品分配到各个车辆中，极大地依赖于人工经验，需要人力物力的成本较高，且通常难以最大化利用车辆的空间，车辆装载率不高。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种装箱方法及装置、电子设备、存储介质，能够解决无法实现多车辆的产品三维装箱的问题。

2、本发明实施例的目的是通过如下技术方案实现的：

3、为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例中提供了一种装箱方法，包括：对订单数据进行预处理，其中，所述订单数据中包含各产品的产品信息；基于各车辆的车辆信息和预处理后得到的产品信息，预分配所述产品，以得到若干个车辆组合方案；对于所述若干个车辆组合方案分别进行三维装箱，得到每一个车辆组合方案对应的若干个装箱方案；选择并输出所述若干个装箱方案中装载率最高的装箱方案。

4、在一些实施例中，所述对订单数据进行预处理，包括：根据所述订单数据对各产品进行分组，以确定可同一批发货的若干个产品，其中，订单数据中的始发地、承运商和/或日期为相同的产品被切分为可同一批发货的同一组产品。

5、在一些实施例中，所述基于各车辆的车辆信息和预处理后得到的产品信息，预分配所述产品，以得到若干个车辆组合方案，包括：基于所述产品信息，获取各产品的体积，以得到所有产品的总体积；基于所述车辆信息，确定各车辆的车型，以得到各车型车辆的车厢尺寸；根据所述总体积和所述车厢尺寸，确定最大车辆数；基于贪心策略和枚举策略，获取车辆的数量不超过所述最大车辆数且达到预设装载率的若干个车辆组合方案。

6、在一些实施例中，所述对于所述若干个车辆组合方案分别进行三维装箱，得到每一个车辆组合方案对应的若干个装箱方案，包括：获取所述若干个车辆组合方案的理论装载率，其中，所述理论装载率不小于所述预设装载率；按照理论装载率从大到小的顺序排列所述若干个车辆组合方案；按照车厢尺寸从大到小的顺序，依次对排列后的各车辆组合方案中的车辆进行三维装箱，以得到每一个车辆组合方案对应的若干个装箱方案，其中，在当前车辆组合方案三维装箱后的实际装载率大于下一车辆组合方案的理论装载率时，终止对于后续车辆组合方案的三维装箱。

7、在一些实施例中，所述依次对排列后的各车辆组合方案中的车辆进行三维装箱，包括：对深度神经网络进行预训练；基于预训练后的深度神经网络，通过蒙特卡洛树搜索优化并确定各产品在各车辆中的装箱顺序；基于剩余空间的切割和产品的放置方式的调整，确定各产品在每一车辆中的装箱位置和装箱朝向。

8、在一些实施例中，所述对深度神经网络进行预训练，包括：设置所述深度神经网络的网络结构和状态输入；通过启发式算法生成训练数据；基于装箱问题从所述训练数据中抽取配对数据；将不同的装箱问题及相应的配对数据放入所述深度神经网络进行预训练。

9、在一些实施例中，所述基于预训练后的深度神经网络，通过蒙特卡洛树搜索优化并确定各产品在各车辆中的装箱顺序，包括：基于产品的体积信息，按照体积从大到小的顺序对各产品进行排序；基于预训练后的深度神经网络，对于排序后的前若干个产品进行蒙特卡洛树搜索的选择；基于预训练后的深度神经网络，对于排序后的前若干个产品进行蒙特卡洛树搜索的拓展、模拟和回溯；重复所述排序、选择、拓展、模拟和回溯的步骤，以确定各产品在各车辆中的装箱顺序。

10、为解决上述技术问题，第二方面，本发明实施例中提供了一种装箱装置，包括：预处理单元，用于对订单数据进行预处理，其中，所述订单数据中包含各产品的产品信息；预分配单元，用于基于各车辆的车辆信息和预处理后得到的产品信息，预分配所述产品，以得到若干个车辆组合方案；装箱单元，用于对于所述若干个车辆组合方案分别进行三维装箱，得到每一个车辆组合方案对应的若干个装箱方案；输出单元，用于选择并输出所述若干个装箱方案中装载率最高的装箱方案。

11、为解决上述技术问题，第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上第一方面所述的方法。

12、为解决上述技术问题，第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上第一方面所述的方法。

13、与现有技术相比，本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明实施例中提供了一种装箱方法及装置、电子设备、存储介质，该装箱方法首先对订单数据进行预处理，从而基于车辆信息和预处理后的产品信息能够对各产品进行预分配，从而得到若干个车辆组合方案，然后，对于各车辆组合方案进行三维装箱以得到多个装箱方案，最后将装载率最高的装箱方案输出，本发明实施例提供的装箱方法能够最大化利用车厢空间，实现在多个车辆中的产品分配和三维装箱。

技术特征：

1.一种装箱方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的装箱方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的装箱方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的装箱方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的装箱方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的装箱方法，其特征在于，

7.根据权利要求5所述的装箱方法，其特征在于，

8.一种装箱装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结本发明实施例涉及物流技术领域，公开了一种装箱方法及装置、电子设备、存储介质，该装箱方法首先对订单数据进行预处理，从而基于车辆信息和预处理后的产品信息能够对各产品进行预分配，从而得到若干个车辆组合方案，然后，对于各车辆组合方案进行三维装箱以得到多个装箱方案，最后将装载率最高的装箱方案输出，本发明实施例提供的装箱方法能够最大化利用车厢空间，实现在多个车辆中的产品分配和三维装箱。技术研发人员：徐骄受保护的技术使用者：广州视源电子科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/2