CN111625919A - 物流仿真***的设计方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种物流仿真***的设计方法和装置。该方法包括：获取网点的场地数据以及网点的历史数据；确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备的参数之间的对应关系；根据所述网点的场地数据、网点的历史数据以及所述物理设备的参数，构建与所述对应关系相应的物流动态数据仿真模型；根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，优化物流作业方案。本发明通过结合物流前后环节的联动状况以及物理设备因素，建立不同信息间的关系，经过多次试验确定每种物流方案的关键影响因子，从而优化物流作业方案。

Description

物流仿真***的设计方法和装置

技术领域

本发明一般涉及计算机仿真设计领域，具体涉及物流动态数据仿真设计方法和装置。

背景技术

随着电子商务的发展，带动物流行业的发展，现代的人们越来越习惯于网上购物，快递公司将其购买到的商品配送到指定的收货地址，邮寄的过程会经过众多环节的运输与分拣才会最终到达客户手中。快递量的快速增长，要求快递企业各个环节的处理能力和快递量的增长速度相互匹配。目前行业内采取的都是静态且相互独立的***或者方法来研究存在明显的缺陷。

因为现实数据是变动，存在着多种可能性，用静态的数据来分析与研究，一是无法完成的体现现实***，会造成***与现实的偏差大，二是静态数据无法反映出某些异常或者变动的状态。现有的各种研究方法或***都是独立的，忽略前后环节的联动状态和***之间相互影响，单独局部最优，最终却可能造成***的更加不平衡，整体***性能反而下降；由于***是封闭的，无法看到真实的运行状态，只能得到结果，更无法分析造成此结果的原因。

因此，如何针对现有的物流业务，将各环节的数据以及现场设备联系起来进行***或方法的优化设计是亟待解决的问题。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种物流仿真***的设计方法和装置，以解决现有的物流仿真***忽略前后环节的联动状况和***之间相互影响的问题。

第一方面，本发明提供一种物流仿真***的设计方法，该方法包括：

获取网点的场地数据以及网点的历史数据，所述场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的参数，所述历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息；

确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备参数之间的对应关系；

根据所述网点的场地数据、网点的历史数据以及所述物理设备的参数，构建与所述对应关系相应的物流动态数据仿真模型；

根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

可选的，所述确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备的参数之间的对应关系，包括：

根据所述历史数据和所述场地数据确定第一信息，所述第一信息包括车到达信息、卸车信息、输送设备信息、分拣信息以及装车信息；

根据物理设备的参数确定第二信息，所述第二信息包括物理设备的三维图像信息、工作性能信息；

确定所述第二信息和所述第一信息之间的对应关系。

可选的，所述根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案，包括：

循环执行指定操作，直至根据所述仿真结果完成物流作业方案的最优设计为止；

其中，所述指定操作包括：

根据用户操作，选择相应的输入数值；

保持其他输入变量不变，通过所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定选择的输入数值下物流作业的性能；

检验所述物流作业的性能是否达到了用户满意度；

若达到，则控制不进入下一次所述指定操作；

若达到了，则控制进入下一次所述指定操作。

可选的，所述物理设备的参数，包括：

物理参数和性能参数，其中所述物理参数包括设备的长度、宽度以及高度，所述性能参数包括设备的容量、速度、加速度以及减速度。

可选的，所述物理设备为伸缩皮带机、分拣矩阵、交叉带分拣机、直线分拣机、普通输送线、滚筒输送线、抽屉机以及小件分拣柜。

可选的，所述方法，还包括：

验证所述物流动态数据仿真模型是否可靠；

若否，则修正所述物流动态数据仿真模型。

可选的，所述方法，还包括：

根据所述网点物流设备的实地位置设置所述网点物流设备在物流动态数据仿真模型中的位置。

可选的，所述方法，还包括：

在所述仿真模型的性能达标后，利用输入参数的监测与输出，对模型进行试验找出关键影响因子；

其中，所述输入参数为所述网点的场地数据、所述网点的历史数据以及所述物理设备的参数中的一项或多项。

第二方面，本发明还提供一种物流仿真***的设计装置，包括：

数据获取模块，配置用于获取网点的场地数据以及网点的历史数据，所述场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的相应参数，所述历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息；

关系确定模块，配置用于确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备的参数之间的对应关系；

模型构建模块，配置用于根据所述网点的场地数据、网点的历史数据以及所述物理设备的参数，构建与所述对应关系相应的物流动态数据仿真模型；

数据优化模块，配置用于根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

可选的，所述关系确定模块，包括：

第一信息确定单元，配置用于根据所述历史数据和所述场地数据确定第一信息，所述第一信息包括车到达信息、卸车信息、输送设备信息、分拣信息以及装车信息；

第二信息确定单元，配置用于根据物理设备的参数确定物理设备的三维图像信息、工作性能信息。

关系确定单元，配置用于确定所述第二信息和所述第一信息之间的对应关系。

本申请实施例的有益效果为：现有技术中利用仿真平台研究快递企业内的各环节的作业状况，但都未考虑前后环节的联动作业状态，以及各作业间的影响，只是单独研究物流作业的局部最优，没有将设备、流程顺序、人员配置等问题进行综合分析。本方案通过结合网点的场地数据、网点的历史数据以及设备参数建立相应的物流动态数据仿真模型；建立不同信息间的关系，经过多次试验，确定每种物流方案的关键影响因子，从而优化物流作业方案。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明的实施例的物流仿真***的设计方法的方法流程示意图；

图2为本发明的实施例的确定网点场地数据和历史数据以及物理设备的参数之间对应关系的方法流程示意图；

图3为本发明的实施例的指定操作的示例性流程图；

图4为本发明的实施例的物流仿真***模型修正步骤的示例性流程图；

图5为本发明的实施例的物流仿真***的设计装置的结构示意图；

图6为本发明的实施例的服务器的计算机***的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。

利用动态数据仿真分析平台来研究快递企业内的各个环节的状况，可反映真实、可靠的运营效果，是一种先进科学的方法，仿真***通过详细且精确的控制来模拟现实***的运行，能够快速、直观地对***的结果及产生的原因进行分析。首先，通过对现实的研究对象进行抽象化和***化，构建和现实***相对应的仿真模型，通过对仿真模型进行分析研究，找出模型***的瓶颈与改善方法。将模型***的改善方法对应成现实***该采取的方法，最后将改善的方法应用到现实***，实现通过仿真模型的研究来改善现实***的目的。动态数据仿真分析平台，其动态性主要包括以下几个方面:第一为输入数据的动态性，比如车辆到达时间、车上快件的数量与尺寸、重量等信息，都是根据概率统计的结果进行科学的设置；第二是模型过程的动态性，仿真分析平台通过可视化的界面动态展示***的运行状态；第三是输出结果的动态性，应用仿真分析平台，可以对多组参数进行排列组合，进行多组的实验设计，***根据选择的多个指标进行综合的评判，选择最合适的方案。

正如背景技术中所提到的，现阶段快递量的增长速度很快，要求快递企业各个环节的处理能力跟上快递量的增长速度，只有各环节的处理能力都得到提升，才能满足业务的增长需要，如何快速的提高各环节的处理能力，如何对现有快递各环节进行合理与***的评估与反馈是亟待解决的问题。目前行业采取的都是静态且相互独立的***或者方法来研究，其存在很明显的缺陷。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

下面将结合流程图来描述本申请实施例的方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种物流仿真***的设计方法。如图1所示，其示出了本申请实施例提供的一种物流仿真***的设计方法的方法流程示意图。该方法包括：

步骤S11，获取网点的场地数据以及网点的历史数据，场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的参数，历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息。

具体的，收集网点的场地数据和网点的历史数据，此处网点包括中转站、储货仓等地点，其中场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的参数，历史数据包括历史车辆数据、历史快件信息、历史人员信息以及历史设备配置信息这四类数据。场地的布局图此处可以是指CAD图，从该图中可以反应出很多数据，例如建筑设施的CAD图中，墙与柱等的位置、通道的位置、设备的摆放位置等信息；物理设备的参数包括输送设备参数，例如长度、宽度、速度、加速度、减速度，除此之外还包括运输设备的参数，例如设备的数量、设备的容量、速度、加速度、减速度等。车辆到达信息主要包括车辆类型、车辆的倒车时间信息、车辆所载货物的数量及重量信息等；快件的信息主要包括快件的类型、长宽高等尺寸信息、快件的重量信息、快件的目的流向地信息等。

进一步的，通过数据处理工具例如Excel、SQL数据库软件对上述数据进行清洗和整理，筛除无用冗余数据；将有用数据输入Experfit数据拟合器中，对整理的数据进行拟合；在拟合的函数群体中通过对比，选择得分最高的拟合函数作为该组数据的拟合函数；最后将该拟合函数作为一个输入参数送入将要构建仿真模型中，进行仿真模型的动态数据模拟。

步骤S12，确定场地数据、历史数据以及物理设备的参数之间的对应关系。

具体的，获取网点的场地数据中包括场地班次信息、车辆达到信息、快件信息、输送设备信息、分拣计划信息、装车信息。其中，分拣计划信息包括不同工位，包括矩阵分拣、装车分拣、小件分拣的分拣计划；快件信息包括不同类型的快件，不同时刻，对应不同目的地的比例。除此之外，根据获取到的物理设备参数中的三维图像信息展示设备的主要外观结构，确定物理设备的三维外观，并确定其工作性能。针对每种业务模型下的网点场地数据、网点的历史数据以及物理设备，确定通过场地各设备的快件的数量在时间上的分布关系。

可以理解的，此处三者之间的对应关系为物流设备的参数确定物理设备在场地的位置以及其输送快件的速度；场地信息包括班次信息及分拣计划之类的，其信息需在物理设备上体现，即物流设备的信息随时间变化与场地的信息一致；历史数据信息主要为场地的运营数据，其在物理设备上直接表现为随时间变化的流过该设备的快件数量。

步骤S13，根据网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数，构建与对应关系相应的物流动态数据仿真模型。

具体的，根据设备的物理属性如长、宽、高和设备的性能属性如速度、加减速度等因素建立设备的三维模型，展示设备的主要外观结构，基于网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数，可以通过进行深入的二次开发，进而改变物流设备对象的三维外观，并通过C++语言或者软件自带的Flexscript语言进行其功能的编辑。

可以理解的，对于每个设备的开发，必须先基于设备的属性对设备标签进行设置，比如矩阵模块的输送线的长度、宽度、高度以及现场工作人员作业时间等参数通过添加标签的方式进行定义，可以通过命令读取该标签的值进行该仿真模型相应部分的变化。该仿真模型可以通过添加自定义界面使常用需要修改的参数通过自定义界面上数据的输入进行模型的变化，然后将编辑好的设备模型加入用户库，并导出相应的文件完成模块库的开发。使用时通过导入模块库，再通过简单的编辑与修改即可以完成场地的仿真模拟。

进一步的，仿真模型的设备功能部分可以根据现场的作业流程与分拣方式进行开发，例如矩阵分拣模式，作业方式为由现场工作人员将固定流向的快件进行分拣至相应的滑槽，其上述逻辑的具体实现方式如下例所述：首先定义当前的对象、快件、输送线以及输送线上的快递属性，下一步选择快件的具体物流方案。因为快件带有目的地属性，所以快件经过矩阵位置时，矩阵作业员需要判断经过的快件的代码是否属于当前矩阵对应的装车区的目的地集合。如果快件在当前的集合目的地集合中，并且作业员的状态为空闲的情况下，将当前快件分拣放置对应的分拣滑槽。作业完毕后，需要及时的更新当前作业员的操作信息，此处的操作信息主要包括分拣的数量、检查的数量、漏分的数量。所有的操作完成后，改变作业员的状态信息，以便进行下一个快件的操作。基于以上的业务模式进行代码的编写和对应的文案解释，并且输入仿真模型的***中。

可以理解的，结合物流中转场的操作流程，根据网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数，分别对不同的操作工序进行开发设置。例如解拆包环节，通过解拆包的快件，根据不同的票包比，分解成不同数量的小件，通过对不同工序针对性的开发后，可以根据特定的链接方式，如S链接或者A链接，将前后工序关联，使快件根据设置的流程进行运输，以上所述的设置都可以在该仿真模型中进行功能性的改进和添加。

步骤S14，根据物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

具体的，根据输入的数据实时的查看，观测实时的输出结果，并且模型支持结果数据的实时图表显示，利用三维显示，实时显示***的运行状态。模型输入数据为历史统计的数据，根据历史数据进行概率统计反应真实的现时状态，根据概率大小赋予每辆车辆不同的属性，比如车辆大小、车辆到达时间、车辆上快件的数量；对于快件通过概率，赋予快件的属性，如流向信息、尺寸信息、重量信息等等，通过进行这些数据的变动来进行不同物流方案的模拟。按照每种物流方案下的各个环节的作业效率，根据网点或者中转场快件的效率变化，优化物流方案的设计。可以理解的，在保持某一个输入变量不变的情况下，不断的调整或者改变该输入变量，根据获得该模拟仿真模型的仿真结果，确定选中的原始设置参数与作业分拣效率的函数关系，根据所述函数关系，确定选中的原始设置参数或该物流方案设备下的人效的最优值。

可选的，确定网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数之间的对应关系，包括：

如图2所示，为本发明的实施例的确定网点场地数据和历史数据以及物理设备的参数之间对应关系的方法流程示意图。

步骤S121，根据历史数据和场地数据确定第一信息，第一信息包括车到达信息、卸车信息、输送设备信息、分拣信息以及装车信息。

具体的，根据收集到的网点的历史数据和场地数据确定车辆的生产，包括装车车辆信息以及卸车车辆信息，包括相应的车上的快件信息；卸车信息主要是指车辆的排队等待以及车辆倒车以及快件的卸载，输送设备信息是指快件从一个位置到另外一个位置的输送转运，分拣信息是指将快件根据快件的目的地及类型等属性进行各种各样的粗分或者细分，装车信息是指根据装车流向将快件进行最终的分拣，扫描并装车。

步骤S122，根据物理设备的参数确定第二信息，第二信息包括物理设备的三维图像信息、工作性能信息。

具体的，物理设备的三维图像信息是指用于通过形象三维外观，真实还原场地的实景，让设备更加形象与逼真；工作性能信息是指物理设备在指定物流方案下的工作效率以及设备性能。

步骤S123，确定第二信息和第一信息之间的对应关系。

具体的，在确定模型的输入信息参数以后，还需要进一步的对这些变量之间的相关关系进行挖掘，从而更好的定义模拟仿真模型，在本申请实施例中，可以通过相关的函数关系，或者物理运动模型，将不同的变量即第一信息和第二信息建立数据关系，亦即，确定不同的变量即信息之间的对应关系。

进一步的，本申请实施例提供了物流仿真***的设计方法中指定操作的具体步骤，图3示出了循环执行指定操作的示例性流程图。

在步骤S14中，若循环执行指定操作，直至根据仿真结果完成物流作业方案的最优设计为止。

其中，该指定操作包括：

步骤S141，根据用户操作，选择相应的输入数值；

步骤S142，保持其他输入变量不变，通过物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定选择的输入数值下物流作业的性能；

步骤S143，检验物流作业的性能是否达到了用户满意度；

若达到，则控制不进入下一次所述指定操作；

若达到了，则控制进入下一次所述指定操作。

具体的，每个用户对于每种物流方案的输入参数进行敏感性的研究，即可以根据用户希望研究的参数进行敏感性分析，选中一项输入设备参数或***参数，通过研究该参数对输出结果的影响大小，确定和输出结果关系密切的参数，有针对性地对场地作业进行优化。

可选的，物理设备的参数，包括：物理参数和性能参数，其中物理参数包括设备的长度、宽度以及高度，性能参数包括设备的容量、速度、加速度以及减速度。

具体的，本申请实施例中的物理设备可以根据实际物流作业的需要，对设备的参数进行设置。本申请实施例中的物理设备参数分别指物理参数和性能参数，设备的长度、宽度以及高度为设备的物理参数，应该说明的是这种参数类别也只是一个举例，也存在其余的参数，例如还可以有位置、尺寸、转弯半径、上升高度、下降高度、流水段的线速度以及加速度等；容量、速度、加速度、减速度为设备的性能参数。

进一步的，例如分拣设备中有格口和集包架都是用于最终的快件输出的，格口上会套设有集包袋，用于容纳从格口掉落的快件。分拣设备中的格口数量、大小也是物理参数，因此物理设备参数包括能反映其物理性质和工作性能的参数，本发明实施例对此不作具体限定。

可选的，物理设备为伸缩皮带机、分拣矩阵、交叉带分拣机、直线分拣机、普通输送线、滚筒输送线、抽屉机以及小件分拣柜。

具体的，本申请实施例中物理设备除上述外，还包括普通输送线、滚筒输送线、伸缩皮带机、抽屉机、供包台、分拣柜、安检机、静态称、动态称、条码扫描仪等。上述的分拣矩阵在物流行业里主要有一分二矩阵、一分四矩阵，其中一分二为一个流向过来分两个流向出去的分拣模式，一分四为一个流向过来分四个流向出去的分拣模式。

在上述实施例的基础上，该方法，还包括：

验证该物流动态数据仿真模型是否可靠；若否，则修正该物流动态数据仿真模型。

具体的，模型的可靠性主要是通过对历史数据的复盘进行验证，首先通过模型中输入历史的车辆和快件的信息，输出得到卸车完成时间、装车完成时间、处理的快件数量等，然后与历史的数据进行对比，经过多次试验，若模型输出的数据与历史数据偏差在一定范围内，即可以认定该模型的设计是可靠的。设定标准，超过该范围后对模型进行识别和调整，例如在一些实施例中，可以进行定值研究，设定仿真模型的输出数据与现实数据的偏差率小于等于5％是可靠的，标准是可调的，依据研究***的大小与复杂程度来进行该标准大小的设定。

可以理解的，修正的过程主要是通过该仿真模型设计中的设备和人员数据进行统计分析，包括产出和利用率，与现场实际状况进行对比，若存在较大的差异，对每一个工序的功能代码进行线检查和修改，从之前的工序到最后的工序，逐步完善每个工序的功能结构，使其能正确的反映现场状况。

进一步的，对该物流动态数据仿真模型进行修正其步骤如图4所示：第一步，运行构建好的仿真模型，并对设备和人员的数据进行统计输出；第二步，分析输出的数据，并与实际场地收集的数据对比分析；第三步，如果对比结果差异大，说明模型不够完善，针对每一个工位的功能代码和参数进行检查，查看是否与实际偏差较大，找出有问题工位；第四步，修改有问题工位的功能代码或参数；步骤五：再次运行该模型，重新对数据进行统计分析，直至模型输出数据与实际数据偏差在可接受程度内为止。

可选的，该方法，还包括：

根据网点物流设备的实地位置设置网点物流设备在物流动态数据仿真模型中的位置。

具体的，可以进行不同比例的设置，本申请实施例采取将物理设备依照现实位置在仿真平台上做一比一的设置，是为了使得仿真模型更加贴近现实。例如设置设备的位置、设备的长度、设备的宽度、还有设备的其余参数，比如输入设备的速度。

可选的，该方法，还包括：

在仿真模型的性能达标后，利用输入参数的监测与输出，对模型进行试验找出关键影响因子；

其中，输入参数为网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数中的一项或多项。

具体的，关键参数为输入参数中对本方案影响因素最大的参数，即本申请实施例中的关键影响因子。关键参数为场地数据中核心的数据，比如卸车完成时间、装车完成时间、处理快件的件数、人员的使用数据等。经过多次试验后，选择出不同方案下的关键影响因子，输出每次方案下的结果，再选择关键的输入参数指标，例如装车完成时间、处理的信息量。仿真***对每个方案的输出结果进行综合对比，选择资源配置(人力/设备)等最少的投入，且能够符合生产要求的方案即为最优方案。例如设置4个实验因子，每个因子的取值不同，组成多组实验，建立坐标横轴代表输入不同的实验场景，纵轴代表输出的关键参数，通过不同的实验结果对比，最终选择满足目标时效需求的方案。

第二方面，本申请还提供一种物流仿真***的设计装置，图5为物流仿真***的设计装置的结构示意图。如图所示，该装置20包括：

数据获取模块21，配置用于获取网点的场地数据以及网点的历史数据，场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的相应参数，历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息；

关系确定模块22，配置用于确定场地数据、历史数据以及物理设备的参数之间的对应关系；

模型构建模块23，配置用于根据网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数，构建与对应关系相应的物流动态数据仿真模型；

数据优化模块24，配置用于根据物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

请参考图5，在一些实施例中，关系确定模块22，还包括用于：

第一信息确定单元221，配置用于根据历史数据和场地数据确定第一信息，第一信息包括车到达信息、卸车信息、输送设备信息、分拣信息以及装车信息；

第二信息确定单元222，配置用于根据物理设备的参数确定物理设备的三维图像信息、工作性能信息；

关系确定单元223，配置用于确定第二信息和所述第一信息之间的对应关系。

应当理解，该装置中记载的诸子***或者单元与参考图1-图2描述的方法中的各个步骤相对应，由此，上文针对方法描述的操作和特征同样适用于该装置及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的计算机设备600的结构示意图。

如图6所示，计算机设备600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有***600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，上述计算机程序包含用于执行图1的方法的程序代码。在这样的实施例中，在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的***中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，前述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括数据获取模块、关系确定模块、模型构建模块、数据优化模块。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定，例如，数据获取模块还可以被描述为“配置用于获取网点的场地数据以及网点的历史数据，场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的相应参数，历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如上述实施例中所述的电子设备的主题变换的方法。

例如，所述电子设备可以实现如图1中所示的，在步骤11，获取网点的场地数据以及网点的历史数据，场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的参数，历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息；步骤12，确定场地数据、历史数据以及物理设备参数之间的对应关系；步骤13，根据网点的场地数据、网点的历史数据以及物理设备的参数，构建与对应关系相应的物流动态数据仿真模型；步骤14，根据物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。

Claims (10)

1.一种物流仿真***的设计方法，其特征在于，包括：

获取网点的场地数据以及网点的历史数据，所述场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的参数，所述历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息；

确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备参数之间的对应关系；

根据所述网点的场地数据、网点的历史数据以及所述物理设备的参数，构建与所述对应关系相应的物流动态数据仿真模型；

根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备参数之间的对应关系，包括：

根据所述历史数据和所述场地数据确定第一信息，所述第一信息包括车到达信息、卸车信息、输送设备信息、分拣信息以及装车信息；

根据物理设备的参数确定第二信息，所述第二信息包括物理设备的三维图像信息、工作性能信息；

确定所述第二信息和所述第一信息之间的对应关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案，包括：

循环执行指定操作，直至根据所述仿真结果完成物流作业方案的最优设计为止；

其中，所述指定操作包括：

根据用户操作，选择相应的输入数值；

保持其他输入变量不变，通过所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定选择的输入数值下物流作业的性能；

检验所述物流作业的性能是否达到了用户满意度；

若达到，则控制不进入下一次所述指定操作；

若达到了，则控制进入下一次所述指定操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理设备的参数，包括：

物理参数和性能参数，其中所述物理参数包括设备的长度、宽度以及高度，所述性能参数包括设备的容量、速度、加速度以及减速度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物理设备为伸缩皮带机、分拣矩阵、交叉带分拣机、直线分拣机、普通输送线、滚筒输送线、抽屉机以及小件分拣柜。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

验证所述物流动态数据仿真模型是否可靠；

若否，则修正所述物流动态数据仿真模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述网点物流设备的实地位置设置所述网点物流设备在物流动态数据仿真模型中的位置。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述仿真模型的性能达标后，利用输入参数的监测与输出，对模型进行试验找出关键影响因子；

其中，所述输入参数为所述网点的场地数据、所述网点的历史数据以及所述物理设备的参数中的一项或多项。

9.一种物流仿真***的设计装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，配置用于获取网点的场地数据以及网点的历史数据，所述场地数据包括场地的布局图、网点中的物理设备的相应参数，所述历史数据包括到达车辆的信息、车上快件的信息；

关系确定模块，配置用于确定所述场地数据、所述历史数据以及所述物理设备的参数之间的对应关系；

模型构建模块，配置用于根据所述网点的场地数据、网点的历史数据以及所述物理设备的参数，构建与所述对应关系相应的物流动态数据仿真模型；

数据优化模块，配置用于根据所述物流动态数据仿真模型的仿真结果，确定物流作业方案。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述关系确定模块，包括：

第一信息确定单元，配置用于根据所述历史数据和所述场地数据确定第一信息，所述第一信息包括车到达信息、卸车信息、输送设备信息、分拣信息以及装车信息；

第二信息确定单元，配置用于根据物理设备的参数确定物理设备的三维图像信息、工作性能信息；

关系确定单元，配置用于确定所述第二信息和所述第一信息之间的对应关系。

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