一种港口粮食运输智能调度方法及系统与流程

本发明涉及港口粮食运输，具体涉及一种港口粮食运输智能调度方法及系统。

背景技术：

1、在粮食运输过程中，散粮的装卸、运输和仓储等环节常因撒漏、扬尘、水湿、破碎、虫鼠雀害、发热、霉变、污染等因素导致量的减少。而且，散装、散运、散卸、散储等四散化的专业技术配套设备建设不完善，运输费用高且占据了粮食运输费用的大半。因此，确保粮食高效率、高质量和低成本运输，已成为港口粮食运输的重要任务。

2、现有技术中，提出了一种基于查找最短运输路径和优化装卸设备运行时间的粮食调度方法，该粮食调度方法不仅提升了粮食散装运输过程中的运输效率和运输质量，还降低了运输成本。但仍存在一些不足之处，一是未充分考虑道路拥堵、施工、弯道多、红绿灯多和崎岖不平等影响粮食运输的路况信息，导致查询的最短路径并不一定是最优路径；二是未在确定运输路径协作关系的基础上进行合理的车辆分配，导致运输成本提升；三是利用相邻两个装卸设备同时启动来优化装卸时间的方法，会使得其中一个装卸设备存在无粮运输时间，从而导致运输损耗的增加。

3、目前，针对港口粮食运输智能调度的研究工作并不多，尚无具体的综合考虑路况信息、粮食运输车辆和粮食装卸时间的港口粮食运输智能调度方法。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种港口粮食运输智能调度方法及系统。

2、一方面，所述港口粮食运输智能调度方法包括如下步骤：获取港口储粮仓信息、粮食运输时间信息、粮食运输车辆信息和粮食装卸设备信息；利用所述港口储粮仓信息和所述粮食运输时间信息，构建港口粮食运输的优化路径查询模型；对所述优化路径查询模型进行模型训练，确定最优运输路径；基于所述最优运输路径和所述粮食运输车辆信息，确定最优粮食分配方案；根据所述最优粮食分配方案和所述粮食装卸设备信息，确定最优装卸时间；通过所述最优运输路径、所述最优粮食分配方案和所述最优装卸时间，实现对港口粮食运输的智能调度。本发明通过最优运输路径、最优粮食分配方案和最优装卸时间增强了粮食的智能调度能力，为应对突发情况提供了有力支持。其中，获得的最优运输路径，不仅显著提升了运输效率，减少了粮食在途时间，还确保了粮食运输的安全与品质；获得的最优粮食分配方案，有效降低了车辆运营成本，实现了经济效益与环境效益的双赢；获得的最优装卸时间，不仅提升了粮食装卸的效率，还降低了粮食装卸设备的损耗。

3、可选地，所述获取港口储粮仓信息、粮食运输时间信息、粮食运输车辆信息和粮食装卸信息包括：获取港口储粮仓的相邻路径长度、储粮和需粮信息；获取港口相邻储粮仓之间的实际运输时间和理论运输时间的数据集信息；获取港口粮食运输车辆数目和载重量信息；获取港口粮食装卸设备的启动时间、反应时间、运行速度和长度信息。本发明获取的港口储粮仓信息、粮食运输时间信息、粮食运输车辆信息和粮食装卸信息，增强了粮食供应链的透明度，为港口粮食市场的稳定供应提供了坚实的数据支撑。

4、可选地，所述利用所述港口储粮仓信息和粮食运输时间信息，构建港口粮食运输的优化路径查询模型包括：利用所述港口储粮仓信息和粮食运输时间信息，构建港口粮食运输的路径查询模型；通过所述路径查询模型，构建港口粮食运输的优化路径查询模型。本发明构建的优化路径查询模型能够迅速响应市场变化，动态调整运输方案，有效规避拥堵、风险及高成本区域，确保粮食快速、安全、经济地送达港口目的地。

5、可选地，所述路径查询模型满足如下表达式：

6、

7、其中，表示第 i个流转储粮仓的路径查询状态值， e i表示第 i个流转储粮仓的散粮温度， f i表示第 i个流转储粮仓的散粮相对湿度， g i表示第 i个流转储粮仓的散粮水分， e、 f和 g分别表示散粮的温度、相对湿度和水分数值化常量，表示第 i个流转储粮仓指向需粮储粮仓的路径长度， v i表示第 i个流转储粮仓的粮食重量， r表示需粮储粮仓的粮食需求重量， h i表示第 i个流转储粮仓到需粮储粮仓的实际运输时间， t i表示第 i个流转储粮仓到需粮储粮仓的理论运输时间， n表示运输粮食到同一个需粮储粮仓所对应的流转储粮仓个数。所述优化路径查询模型满足如下表达式：

8、

9、其中，表示第 i个流转储粮仓在时间序列 t上的优化路径查询状态值，表示第 i个流转储粮仓的路径查询状态值， σ表示归一化函数， a表示注意值， k、 u表示学习矩阵， w表示路径查询向量， d表示归一化函数偏差， t表示时间序列。本发明将复杂的运输过程抽象为直观的数据体系，实现运输路径、成本、时间、环境等多维度的综合量化与优化；通过引入神经网络的自注意力机制，实现对多维数据的精确化分析，进一步推动港口粮食运输的智能化、高效化发展。

10、可选地，所述对所述优化路径查询模型进行模型训练，确定最优运输路径包括：对所述优化路径查询模型进行模型训练，获得所述模型训练的结果；根据所述结果，确定最优训练数据集；通过所述最优训练数据集，确定最优运输路径。本发明通过利用模型训练法获得最优运输路径的方式，有效降低了粮食运输成本，提高了粮食运输效率，减少了环境负担，确保了粮食质量和安全，进一步提升了港口粮食运输管理水平、促进了粮食贸易可持续发展。

11、可选地，所述基于所述最优运输路径和所述粮食运输车辆信息， 确定最优粮食分配方案包括：基于所述最优运输路径和所述粮食运输车辆信息，构建粮食运输车辆分配模型；根据所述粮食运输车辆分配模型，构建粮食分配模型；利用所述粮食分配模型，确定最优粮食分配方案。本发明构建的粮食运输车辆分配模型考虑了所有可能的车辆分配组合，确保每种方案都能与最优路径紧密契合；构建的粮食分配模型集成了运输路径、车辆数量及粮食装载量等多维度因素，通过模型分析确定了最优粮食分配方案，该方案不仅确保了粮食运输的及时性与安全性，还实现了资源的最优配置，降低了整体运营成本，为港口粮食运输的高效运作提供了强有力的支持。

12、可选地，所述粮食运输车辆分配模型满足如下表达式：

13、，

14、其中， m表示参与粮食运输的所有车辆数目， m i表示第 i个流转储粮仓分配的车辆数目， l i表示第 i个流转储粮仓到需粮储粮仓的路径长度， i=1,2,3 n。所述粮食分配模型满足如下表达式：

15、，，

16、其中， r表示需粮储粮仓的需粮重量， m i表示第 i个流转储粮仓分配的车辆数目， l i表示第 i个流转储粮仓到需粮储粮仓的路径长度， r i表示第 i个流转储粮仓所分配车辆的平均装粮重量， r0表示每一辆车的最大装粮重量， i=1,2,3。本发明基于已确定好的最优路径，构建了粮食运输车辆分配模型和粮食分配模型，不仅体现了高度的抽象性与概括性，还蕴含了丰富的实际运输场景信息，能够快速、准确地获得最优粮食分配方案，进一步为粮食运输的智能化管理提供坚实的理论基础和技术支撑。

17、可选地，所述根据所述最优粮食分配方案和所述粮食装卸设备信息，确定最优装卸时间包括：根据所述最优粮食分配方案和所述粮食装卸设备信息，确定装卸设备的分配方案；根据所述分配方案，构建装卸时间模型；根据所述装卸时间模型，确定最优装卸时间。本发明确定的装卸设备分配方案，确保了每辆车的装卸作业都能得到及时且高效的支持；确定的装卸时间模型，综合考虑了设备效率、消耗等因素，通过精确分析获得最优装卸时间，不仅优化了装卸流程，减少了等待与闲置时间，降低了设备的运行损耗，还提升了整体运输效率，确保了粮食物流链的顺畅运行，为粮食安全供应提供了有力保障。

18、可选地，所述装卸时间模型包括单元装卸时间模型和系统装卸时间模型；所述单元装卸时间模型满足如下表达式：

19、

20、其中，表示第 n个装卸设备的装卸时间，表示第 n个装卸设备的长度，表示第 n个装卸设备的速度，表示装卸设备的反应时间，表示第 n个装卸设备的启动时间；所述系统装卸时间模型满足如下表达式：

21、

22、其中， t表示粮食装卸总时间， d i表示第 i个流转储粮仓分配车辆所对应的装卸设备总长度， v i表示第 i个流转储粮仓分配车辆所对应装卸设备的平均运转速度， t i表示第 i个流转储粮仓分配车辆所对应装卸设备的启动总时间， t0表示第 i个流转储粮仓分配车辆所对应装卸设备的总反应时间， i=1,2,3 n。本发明引入的单元装卸时间模型聚焦于相邻两个设备的装卸过程，深入剖析影响装卸损耗和效率的因素，力求实现装卸时间的最优化；引入的系统装卸时间模型综合考虑港口整体装卸作业流程、设备协同效率等因素，为制定全局最优的装卸策略提供了科学依据。通过对两者进行结合分析，既能保证装卸作业的整体协调性与高效性，又能兼顾每个运输细节的精准控制。

23、第二方面，本发明所提供的一种港口粮食运输智能调度系统包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，所述输入设备、所述处理器、所述输出设备和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，所述系统使用所述的港口粮食运输智能调度方法。本发明所提供的港口粮食运输智能调度系统集成度高，各个组件之间信息传递顺畅，通过集成先进的数据分析、预测优化与自动化控制技术，实现了粮食运输的全流程智能化管理；通过实时调整调度方案，确保了粮食运输的连续性与稳定性；通过合理配置资源，降低了运营成本，提升了港口粮食运输的整体竞争力与可持续性。