基于多目标优化的WMS仓库任务动态调度方法及系统

本发明公开了基于多目标优化的WMS仓库任务动态调度方法及系统，方法包括：通过RidgeOS智能仓储调度平台采集任务优先级、设备负载、货位距离等调度参数，输入动态调度任务不确定性感知模型生成不确定性特征向量；采用弹性时间片‑强化学习混合算法构建调度决策空间并划分弹性时间片区间，在区间内迭代更新调度策略；依据更新后的策略对仓库待执行任务排序，排序时以不确定性特征向量为约束；通过平台发送调度指令至设备，同时采集设备执行过程中参数变化数据反馈至感知模型。系统包括六个单元，并连接。本发明能精准感知任务执行不确定性，提升调度策略灵活性与迭代效率，满足智能仓储多目标优化调度需求。