申请/专利权人：北京思特博货架制造有限公司

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117910921A

主分类号：G06Q10/087

分类号：G06Q10/087;G06Q10/0631;G06F18/243;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提供一种基于人工智能的分布式智能仓库调度系统，在各个时间点均对仓库内所有物品进行模块和品种分类并形成决策树，在此基础上求得各时刻的信息增益以及各模块的单独经验条件熵，进而对各时刻的信息增益进行拟合，根据趋势来进行仓库调度。通过本发明的上述系统的使用，基于信息增益趋势的分析，可以确保仓库内物品调度不断趋于合理化。

主权项：1.一种基于人工智能的分布式智能仓库调度系统，其特征在于，所述系统包括分析单元和调度单元，分析单元对仓库内物品存储状况进行分析并形成指令，调度单元则基于该指令对仓库内各模块进行远程调度，所述仓库分成n个模块对物品进行存储，在初始时刻t0，分析单元内记录有仓库内物品的总数M0，分为m个品种，模块数为n，根据各品种的物品在仓库内各模块内的分布，以仓库内物品总量M0作为总集展开进行决策树分析，其中，m种品类作为输出特征，而n个模块则作为决策树的分类根节点，由此计算第0次信息增益ζ0以及每个模块的单独经验条件熵h10、h20、…、hn0，接着，在经过固定时段T之后，即，在t1=t0+T时刻，仓库内物品总量变为M1，品种数量保持为m，模块数保持为n，那么根据各品种的物品在仓库内各模块内的变化分布，以仓库内物品总量M1作为总集展开进行决策树分析，其中，m种品类作为输出特征，而n个模块则作为决策树的分类根节点，由此计算第1次信息增益ζ1以及每个模块的单独经验条件熵h11、h21、…、hn1，依次类推，每隔固定时段T进行一次计算，在经过固定时段w*T之后,其中，整数w≥2，即，在tw=t0+w*T时刻，计算出第w次信息增益ζw以及每个模块的单独经验条件熵h1w、h2w、…、hnw，由此，在从时刻t0至时刻tw=t0+w*T这一段时间内，形成了信息增益数列ζ0、ζ1、…ζw，由此在信息增益-时间的二维平面内形成w+1个点：[t0，ζ0]、[t1，ζ1]、…、[tw，ζw]，对这w+1个点进行线性拟合，形成一次线性函数ζ=at+b，其中t为表示自变量的时间，ζ表示应变量的信息增益，a代表一次函数的斜率，b代表一次函数的截距，设定斜率阈值A，如果0a≤A，则仓库无需调整；如果斜率aA，则分析单元向调度单元发送第一触发指令，调度单元根据第一触发指令从tw=t0+w*T时刻处的每个模块的单独经验条件熵h1w、h2w、…、hnw中选取最大值Maxh，并将最大值Maxh对应的模块从仓库中移除；如果斜率a0，分析单元向调度单元发送第二触发指令，调度单元根据第二触发指令调配备用模块并入仓库中原有模块之内。

全文数据：

权利要求：

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