本技術(shù)涉及物流管理，具體而言，涉及一種多隊列并行的物流預(yù)約排隊系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著物流行業(yè)的業(yè)務(wù)量的持續(xù)增長，物流園區(qū)往往需要同時管理多個排隊隊列，以便高效調(diào)度車輛并減少因排隊造成的擁堵。然而，在傳統(tǒng)的排隊管理中，通常采用單一隊列或人工經(jīng)驗式的多隊列策略，難以及時獲取并綜合分析車輛到達(dá)時間、隊列負(fù)載、停車場容量以及裝卸設(shè)備狀態(tài)等多維度數(shù)據(jù)，無法對突發(fā)事件（如設(shè)備故障、突增車流、外部擁堵等）進(jìn)行快速響應(yīng)。這種缺乏動態(tài)調(diào)度能力和跨隊列協(xié)同手段的管理方式，容易導(dǎo)致車輛在不同隊列間無序流動或重復(fù)排隊，增加了園區(qū)的管理成本和車輛等待時間，也降低了整體作業(yè)效率和服務(wù)水平。因此，如何在大規(guī)模、多隊列并行場景下靈活利用實時數(shù)據(jù)并實現(xiàn)跨隊列聯(lián)動，成為當(dāng)前物流排隊調(diào)度領(lǐng)域亟待解決的難題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本技術(shù)提供了一種多隊列并行的物流預(yù)約排隊系統(tǒng)及方法。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種多隊列并行的物流預(yù)約排隊方法，包括：

3、獲取物流園區(qū)多個排隊隊列及停車場的實時運行數(shù)據(jù)，對所述實時運行數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊以形成多維數(shù)據(jù)集，所述實時運行數(shù)據(jù)包括車輛到達(dá)時間、隊列負(fù)載、停車場容量、裝卸設(shè)備狀態(tài)以及外部交通和環(huán)境信息；

4、對所述多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行稀疏重構(gòu)處理，獲取用于排隊調(diào)度的目標(biāo)數(shù)據(jù)和用于動態(tài)調(diào)整所述排隊調(diào)度的異常指示數(shù)據(jù)；

5、基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)，并結(jié)合各隊列的車輛預(yù)約信息，生成多隊列并行的排隊調(diào)度方案，所述排隊調(diào)度方案包括車輛的排隊順序和停車場安排；

6、將所述排隊調(diào)度方案下發(fā)至車輛和作業(yè)終端；

7、基于所述異常指示數(shù)據(jù)，確定所述實時運行數(shù)據(jù)在實時更新中出現(xiàn)的異常情況，根據(jù)所述異常情況對所述排隊調(diào)度方案進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，生成新的排隊調(diào)度方案。

8、作為一種可選的實施方式，所述生成多隊列并行的排隊調(diào)度方案包括：

9、針對每輛車的預(yù)約時段、車輛到達(dá)時間、預(yù)計等待時長以及停車場剩余容量進(jìn)行整合，并確定各裝卸設(shè)備的可用時段與隊列負(fù)載；

10、根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的優(yōu)先規(guī)則對車輛進(jìn)行排隊排序及停車場分配，輸出多隊列并行的排隊調(diào)度方案。

11、作為一種可選的實施方式，所述生成新的排隊調(diào)度方案包括：

12、監(jiān)測所述異常指示數(shù)據(jù)，并確定引發(fā)異常的車輛狀態(tài)、停車場容量變化以及裝卸設(shè)備故障，生成監(jiān)測結(jié)果；

13、基于所述監(jiān)測結(jié)果，對受到異常影響的隊列及車輛作業(yè)順序進(jìn)行重新評估，對車輛排隊順序、停車場安排以及裝卸設(shè)備分配進(jìn)行實時修正，生成新的排隊調(diào)度方案并將其下發(fā)至對應(yīng)車輛和作業(yè)終端。

14、作為一種可選的實施方式，所述生成新的排隊調(diào)度方案還包括：

15、合并分析同一時間段或相鄰時間段內(nèi)多個異常指示數(shù)據(jù)對應(yīng)的車輛預(yù)約狀態(tài)、外部交通條件以及裝卸設(shè)備可用性，判斷是否出現(xiàn)大規(guī)?；蚩珀犃械穆?lián)動異常；

16、針對確定為聯(lián)動異常的情況，執(zhí)行多隊列協(xié)同調(diào)度策略，為受影響的隊列分配備用車位或額外裝卸設(shè)備資源，并同步更新各車輛的排隊順序與作業(yè)時間。

17、作為一種可選的實施方式，所述對所述多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行稀疏重構(gòu)處理，包括：

18、將按照時間、隊列及設(shè)備維度對齊后的多維數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為目標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣；

19、對所述目標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行分解，得到低秩矩陣和稀疏矩陣，其中，所述低秩矩陣表示經(jīng)插補(bǔ)和去噪后的目標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；所述稀疏矩陣用于標(biāo)識故障、擁堵以及極端值對應(yīng)的異常數(shù)據(jù)；

20、將所述低秩矩陣作為所述目標(biāo)數(shù)據(jù)，將所述稀疏矩陣作為所述異常指示數(shù)據(jù)。

21、作為一種可選的實施方式，所述形成多維數(shù)據(jù)集包括：

22、基于所述車輛預(yù)約信息和所述實時運行數(shù)據(jù)，將每輛車對應(yīng)的預(yù)約時段、預(yù)約隊列、預(yù)約裝卸設(shè)備以及車輛類型與實際到達(dá)時間、排隊等待時長進(jìn)行對齊，生成預(yù)約映射矩陣；

23、所述對所述多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行稀疏重構(gòu)處理還包括：

24、基于所述稀疏矩陣，確定標(biāo)記為異常的條目，并通過與所述預(yù)約映射矩陣進(jìn)行關(guān)聯(lián)，對標(biāo)記為異常的條目對應(yīng)的特征向量進(jìn)行聚類，生成第一子稀疏矩陣和第二子稀疏矩陣；

25、其中，所述第一子稀疏矩陣用于表征車輛預(yù)約信息引發(fā)的異常；所述第二子稀疏矩陣用于表征非車輛預(yù)約信息引發(fā)的異常；

26、所述第一子稀疏矩陣與所述第二子稀疏矩陣中的各元素，通過預(yù)約偏離程度進(jìn)行區(qū)分。

27、作為一種可選的實施方式，所述對標(biāo)記為異常的條目對應(yīng)的特征向量進(jìn)行聚類包括：

28、基于所述稀疏矩陣，提取出其中所有被標(biāo)記為異常的條目，并為每一條異常記錄增加反映業(yè)務(wù)狀態(tài)的多維特征向量；

29、獲取所述物流園區(qū)的運營需求信息；

30、基于所述運營需求信息為所述多維特征向量中各維度分別配置權(quán)重系數(shù)；

31、將各條異常記錄對應(yīng)的多維特征向量進(jìn)行比較，并利用預(yù)設(shè)的聚類算法進(jìn)行分組，生成聚類結(jié)果；

32、基于所述聚類結(jié)果，生成所述第一子稀疏矩陣和所述第二子稀疏矩陣；

33、其中，所述多維特征向量包括：異常發(fā)生的具體時段及相鄰時段是否為園區(qū)作業(yè)高峰期；

34、異常對應(yīng)的隊列編號、裝卸設(shè)備id、停車場區(qū)域id；

35、預(yù)約偏離程度；

36、天氣條件、交通擁堵指數(shù)、節(jié)假日信息。

37、作為一種可選的實施方式，所述對所述多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行稀疏重構(gòu)處理還包括：

38、根據(jù)多隊列并行排隊的業(yè)務(wù)特性，構(gòu)建隊列耦合矩陣以表征多個隊列之間的資源共享關(guān)系和/或作業(yè)協(xié)同關(guān)系；

39、在所述目標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣的分解過程中，引入與所述隊列耦合矩陣對應(yīng)的并行約束項，并將所述并行約束項與稀疏矩陣結(jié)合進(jìn)行迭代求解，用于識別跨隊列同步出現(xiàn)的異?；蛴晒蚕碣Y源故障引發(fā)的并行性異常；

40、其中，響應(yīng)于所述隊列耦合矩陣中任意兩隊列的并行關(guān)聯(lián)度大于第一預(yù)設(shè)閾值，且在相同或相鄰時間段內(nèi)所述稀疏矩陣中對應(yīng)異常條目的數(shù)值超過第二預(yù)設(shè)閾值，則判定該條目對應(yīng)的異常為多隊列并行異常；所述多隊列并行異常用于執(zhí)行跨隊列的排隊調(diào)度聯(lián)動調(diào)整。

41、第二方面，本技術(shù)提供了一種多隊列并行的物流預(yù)約排隊系統(tǒng)，包括：

42、采集單元，獲取物流園區(qū)多個排隊隊列及停車場的實時運行數(shù)據(jù)，對所述實時運行數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊以形成多維數(shù)據(jù)集，所述實時運行數(shù)據(jù)包括車輛到達(dá)時間、隊列負(fù)載、停車場容量、裝卸設(shè)備狀態(tài)以及外部交通和環(huán)境信息；

43、處理單元，對所述多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行稀疏重構(gòu)處理，獲取用于排隊調(diào)度的目標(biāo)數(shù)據(jù)和用于動態(tài)調(diào)整所述排隊調(diào)度的異常指示數(shù)據(jù)；

44、調(diào)度單元，基于所述目標(biāo)數(shù)據(jù)，并結(jié)合各隊列的車輛預(yù)約信息，生成多隊列并行的排隊調(diào)度方案，所述排隊調(diào)度方案包括車輛的排隊順序和停車場安排；將所述排隊調(diào)度方案下發(fā)至車輛和作業(yè)終端；

45、調(diào)整單元，基于所述異常指示數(shù)據(jù)，確定所述實時運行數(shù)據(jù)在實時更新中出現(xiàn)的異常情況，根據(jù)所述異常情況對所述排隊調(diào)度方案進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，生成新的排隊調(diào)度方案。

46、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)通過對多源實時數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊和稀疏重構(gòu)，不僅能有效去噪與插補(bǔ)缺失信息，還可實時輸出能指示故障、擁堵或預(yù)約不匹配等異常的稀疏矩陣；在此基礎(chǔ)上，結(jié)合車輛預(yù)約信息與各隊列負(fù)載狀況生成更精確的排隊調(diào)度方案，并對異常情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。通過該方案，物流園區(qū)能夠顯著提升車輛排隊效率和作業(yè)銜接的連貫性，縮短高峰時段車輛的滯留時間；同時，針對突發(fā)的跨隊列聯(lián)動異常，還可以實現(xiàn)多隊列協(xié)同調(diào)度，從而在避免資源浪費的前提下最大化地保障園區(qū)整體運行效率。