本技術涉及倉儲物流，具體地涉及一種用于倉儲多工作站的訂單分配方法、裝置及其機器可讀存儲介質。

背景技術：

1、在智慧倉儲的物流智能倉儲執(zhí)行系統(tǒng)中，訂單會從訂單池發(fā)送至工作站，工作站用于處理訂單，并將處理后的訂單發(fā)送至倉庫的貨架，或者出貨給客戶。在現(xiàn)有的工作站的訂單分配方法中，訂單池中的訂單會按順序排列，排在前面的部分訂單會被截取，并分配給單個工作站，或者隨機選取部分訂單分配給單個工作站。當需要考慮為多個工作站分配訂單時，往往采用的技術手段是串行分配，即為單個工作站分配訂單后，再為下一個工作站分配訂單。上述的訂單分配方法，在多工作站的情況下，往往會造成工作站的訂單堆積，造成訂單處理效率低的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例的目的是提供一種用于倉儲多工作站的訂單分配方法、裝置及其機器可讀存儲介質，用以解決現(xiàn)有技術中多工作站訂單處理效率低的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本技術第一方面提供一種用于倉儲多工作站的訂單分配方法，包括：

3、獲取多個待分配訂單的待分配訂單信息、多個待分配工作站的已有訂單的已有訂單信息以及工作站歷史揀選訂單的歷史貨物種類，其中，待分配訂單信息包括訂單貨物種類和訂單貨物數(shù)量，已有訂單信息包括已有貨物種類和已有貨物數(shù)量；

4、通過多目標遺傳算法，根據(jù)待分配訂單信息、已有訂單信息以及歷史貨物種類，確定多個待分配工作站與多個待分配訂單的目標分配關系；其中，多目標遺傳算法的優(yōu)化目標包括：多個待分配工作站的貨物數(shù)量離散程度值的最小化，和多個待分配工作站分別對應的貨物種類關聯(lián)度的關聯(lián)度均值的最大化，貨物數(shù)量離散程度值根據(jù)訂單貨物數(shù)量和已有貨物數(shù)量確定，貨物種類關聯(lián)度根據(jù)歷史貨物種類、訂單貨物種類以及已有貨物種類確定。

5、在本技術的一些實施例中，通過多目標遺傳算法，根據(jù)待分配訂單信息、已有訂單信息以及歷史貨物種類，確定多個待分配工作站與多個待分配訂單的分配關系，包括：根據(jù)多個待分配訂單和多個待分配工作站，建立具有多個個體的種群；其中，每個個體用于代表一種多個待分配訂單和多個待分配工作站的分配關系；根據(jù)各個體對應的訂單貨物數(shù)量和已有貨物數(shù)量，確定各個體對應的貨物數(shù)量離散程度值；根據(jù)各個體對應的歷史貨物種類、訂單貨物種類以及已有貨物種類，確定各個體對應的關聯(lián)度均值；基于優(yōu)化目標，根據(jù)種群中各個體對應的貨物數(shù)量離散程度值和關聯(lián)度均值，對種群進行種群更新操作，直至滿足預設收斂條件，以得到最終種群；將最終種群中的任意一個個體作為目標分配關系。

6、在本技術的一些實施例中，離散程度值包括標準差，根據(jù)各個體對應的訂單貨物數(shù)量和已有貨物數(shù)量，確定各個體對應的貨物數(shù)量離散程度值，包括：根據(jù)多個待分配工作站各自的已有貨物數(shù)量，確定多個待分配工作站的已有貨物數(shù)量均值；根據(jù)個體，確定將多個待分配訂單分配給多個待分配工作站時，個體對應的標準差。

7、在本技術的一些實施例中，根據(jù)各個體對應的歷史貨物種類、訂單貨物種類以及已有貨物種類，確定各個體對應的關聯(lián)度均值，包括：對于每個個體中的每個待分配工作站，確定每個個體中的每個待分配工作站分別對應的已有貨物種類和訂單貨物種類的并集，以得到每個待分配工作站分別對應的貨物類型集合；確定每個貨物類型集合中的頻繁貨物組合子集的數(shù)量；其中，頻繁貨物組合子集為貨物類型集合中的在歷史揀選訂單中的出現(xiàn)次數(shù)大于預設次數(shù)閾值的貨物組合子集；根據(jù)每個個體中的每個貨物類型集合中的頻繁貨物組合子集的數(shù)量，確定每個個體中多個待分配工作站分別對應的貨物種類關聯(lián)度；根據(jù)每個個體中多個待分配工作站分別對應的貨物種類關聯(lián)度，確定每個個體各自的關聯(lián)度均值。

8、在本技術的一些實施例中，基于優(yōu)化目標，根據(jù)種群中各個體對應的貨物數(shù)量離散程度值和關聯(lián)度均值，對種群進行種群更新操作，直至滿足預設收斂條件，以得到最終種群，包括：根據(jù)優(yōu)化目標，對種群中的個體進行非支配排序；選取在非支配排序中靠前的目標數(shù)量的個體作為父代；對父代進行交叉操作和變異操作，以得到新的種群；在不滿足預設收斂條件的情況下，根據(jù)優(yōu)化目標，對新的種群中的個體進行非支配排序，直至滿足預設收斂條件，以得到最終種群。

9、在本技術的一些實施例中，在獲取多個待分配訂單的待分配訂單信息之前，方法還包括：獲取多個現(xiàn)有訂單分別對應的截單時間和多個現(xiàn)有訂單的預設優(yōu)先級；根據(jù)截單時間和預設優(yōu)先級，確定多個現(xiàn)有訂單的綜合優(yōu)先級；其中，截單時間更早的現(xiàn)有訂單的綜合優(yōu)先級更高；根據(jù)綜合優(yōu)先級和多個待分配工作站的可分配訂單總余量，獲取多個待分配訂單。

10、在本技術的一些實施例中，根據(jù)綜合優(yōu)先級和多個待分配工作站的可分配訂單總余量，獲取多個待分配訂單，包括：根據(jù)綜合優(yōu)先級，從最高綜合優(yōu)先級逐級截取綜合優(yōu)先級內的全部現(xiàn)有訂單；在截取綜合優(yōu)先級的全部現(xiàn)有訂單的情況下，判斷截取的總訂單數(shù)量是否大于或等于可分配訂單總余量；在截取的總訂單數(shù)量大于或等于可分配訂單總余量的情況下，停止截取現(xiàn)有訂單，已截取的多個現(xiàn)有訂單作為多個待分配訂單；在截取的總訂單數(shù)量小于可分配訂單總余量的情況下，繼續(xù)截取下一綜合優(yōu)先級的全部現(xiàn)有訂單。

11、在本技術的一些實施例中，通過多目標遺傳算法，根據(jù)待分配訂單信息、已有訂單信息以及歷史貨物種類，確定多個待分配工作站與多個待分配訂單的分配關系，包括：根據(jù)多個待分配訂單和多個待分配工作站，建立具有多個個體的種群；其中，每個個體用于代表一種多個待分配訂單和多個待分配工作站的分配關系；每個個體具有約束條件：每個待分配訂單分配至一個待分配工作站；每個待分配工作站分配的待分配訂單的數(shù)量不超過待分配工作站的可分配訂單余量；最低綜合優(yōu)先級內需要分配的待分配訂單的數(shù)量為可分配訂單總余量與其余綜合優(yōu)先級的待分配訂單的總數(shù)的數(shù)量差；根據(jù)各個體對應的訂單貨物數(shù)量和已有貨物數(shù)量，確定各個體對應的貨物數(shù)量離散程度值；根據(jù)各個體對應的歷史貨物種類、訂單貨物種類以及已有貨物種類，確定各個體對應的關聯(lián)度均值；基于優(yōu)化目標，根據(jù)種群中各個體對應的貨物數(shù)量離散程度值和關聯(lián)度均值，對種群進行種群更新操作，直至滿足預設收斂條件，以得到最終種群；將最終種群中的任意一個個體作為目標分配關系。

12、在本技術的一些實施例中，在不滿足預設收斂條件的情況下，根據(jù)優(yōu)化目標，對新的種群中的個體進行非支配排序，直至滿足預設收斂條件，包括：在種群的迭代次數(shù)未達到預設迭代閾值的情況下，根據(jù)優(yōu)化目標，對新的種群中的個體進行非支配排序，直至種群的迭代次數(shù)達到預設迭代閾值；或者，在離散程度和/或關聯(lián)度均值的變化幅度大于等于預設幅度的情況下，根據(jù)優(yōu)化目標，對新的種群中的個體進行非支配排序，直至離散程度和/或關聯(lián)度均值的變化幅度小于預設幅度。

13、本技術第二方面提供一種用于倉儲多工作站的訂單分配裝置，包括：存儲器，被配置成存儲指令；處理器，被配置成從存儲器調用指令以及在執(zhí)行指令時能夠實現(xiàn)根據(jù)上述任一項實施例提供的用于倉儲多工作站的訂單分配方法。

14、本技術第三方面提供一種機器可讀存儲介質，該機器可讀存儲介質上存儲有指令，該指令用于使得機器執(zhí)行上述任一項實施例提供的用于倉儲多工作站的訂單分配方法。

15、本技術實施例提供的用于倉儲多工作站的訂單分配方法，通過設置多個待分配工作站的貨物數(shù)量離散程度值的最小化，和多個待分配工作站分別對應的貨物種類關聯(lián)度的關聯(lián)度均值的最大化的兩個優(yōu)化目標，并配合多目標遺傳算法，不斷迭代優(yōu)化多個待分配工作站與多個待分配訂單的分配關系，以得到離散程度值較小且關聯(lián)度均值較大的，多個待分配工作站與多個待分配訂單的目標分配關系；根據(jù)該目標分配關系，將多個待分配訂單分配給多個待分配工作站，從而使得多個待分配工作站之間的貨物數(shù)量趨于平均，并且每個待分配工作站的貨物種類關聯(lián)度處于合理水平，關聯(lián)度均值最大化；由此可提升多個待分配工作站的工作效率，并減小貨物堆積現(xiàn)象發(fā)生的可能。

16、本技術實施例的其它特征和優(yōu)點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。