摘要
本发明公开了基于人工智能的集装箱码头装卸资源调度系统及方法,涉及装卸资源调度领域,本发明通过构建每种类型的集装箱装卸资源状态参数在每个装卸阶段开始时刻以及结束时刻的数值之间映射关系,为后续对当前装卸过程中每个阶段结束时刻的每种类型的集装箱装卸资源状态参数进行映射,再对多个集装箱的装卸优先级数据进行调整,保证了在当前装卸过程中不存在某个阶段结束时刻的资源状态参数达到对应的极限值,从而保证了后续装卸过程的顺利进行,提高了装卸效率;其中,通过引入随机变量,能够针对这些不确定事件进行一定程度的预测,一定程度上提高了提前进行资源调度规划的方案的鲁棒性。
技术关键词
集装箱码头装卸
资源调度方法
装卸集装箱
矩阵
阶段
规模
方程
数据
资源调度系统
参数
BP神经网络模型
码头集装箱
映射误差
鲁棒性
规划
数值
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交通流预测方法
模块
时空图卷积神经网络
交通流预测系统
捕捉方法
指标
数据采集方式
层次结构模型
数据采集工具
分层