物资装载策略生成方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种物资装载策略生成方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.运力测算是汽车运输任务中的重要组成部分。其目的是在结合战场环境态势及自身的运输资源情况，对所属运输保障力量进行科学筹划和编组，合理分配运输任务，节约运输资源的使用。现有的运输任务中，主要依靠指挥员的经验对所需车辆和装载物资进行计算，此种方式的完全依赖指挥员的个人经验和能力，无法有效的进行运输任务资源的调配。


技术实现要素：

3.本技术提供了一种物资装载策略生成方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中的全部或者部分的问题。
4.第一方面，本技术提供了一种物资装载策略生成方法，该方法包括：
5.获取运输任务和车辆状态，其中，运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量；
6.根据运输路线信息和车辆状态，筛选出目标车辆集合；
7.根据目标车辆集合，确定可用空间列表；
8.从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；
9.根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；
10.根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；
11.根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
12.通过该方式，根据运输任务和车辆状态筛选出目标车辆集合，根据目标车辆集合，确定可用空间列表；从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。可以不依赖个人的经验和能力，只根据运输任务和车辆类型，以及物资的种类和数量，制定出有效的装载策略，最大化车辆装载率，大大节省运输资源，提高运输资源利用率。
13.结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施例中，根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一
种目标物资种类分别对应的目标装载数量，包括：
14.根据目标空间和预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类，以及确定每一种目标物资种类分别对应的最大装载数量；
15.将第i种目标物资种类的最大装载数量与第i种目标物资种类的当前数量进行比对；
16.当最大装载数量大于或者等于当前数量时，将最大装载数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量；
17.或者，
18.当最大装载数量小于当前数量时，将当前数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量，其中，第i种目标物资种类为可装载的目标物资种类中的任一种，i为正整数。
19.通过该方式，将目标物资种类的最大装载数量与当前数量做比对，取较小的值作为该目标物资种类的目标装载数量，可以考虑到目标物资种类的当前数量不足测算的最大装载数量的情况，避免在装载过程中出现计算误差。
20.结合第一方面或者第一方面的第一实施例，在本发明第一方面的第二实施例中，根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：
21.将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标装载数量，构成第j个物资组合，第j种物资种类为所有的目标物资种类中任一种，j为正整数；
22.根据所有的物资组合，生成可装载物资列表。
23.通过该方式，将每种物资对应的目标装载数量组合成一个物资组，可以对同类物资组合成一个整体进行装载，有利于对物资的统计和归纳处理。
24.结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施例中，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略，具体包括：
25.从可装载物资列表中选取第一可装载物资装载入第一空间；
26.将第一空间中的剩余空间划分为至少一个子空间；
27.将至少一个子空间加入到可用空间列表中的头部位置；
28.根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
29.结合第一方面或者第一方面的第一实施例或者第一方面的第三实施例，在本发明第一方面的第四实施例中，可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：
30.采用寻优算法，确定可装载物资列表中，每一个物资的排序和分别对应的旋转方向；
31.根据可装载物资列表中每一个物资的排序和分别对应的旋转方向，生成可装载物资列表。
32.通过该方式，通过寻优算法，确定可装载物资中每一个物资的排序和旋转方向，可以得到全部可用空间或者局部可用空间的最优可装载物资列表。
33.结合第一方面的第四实施例，在本发明第一方面的第五实施例中，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，方法还包括：
34.根据装载策略，确定消耗物资；
35.根据消耗物资，确定装载每一种消耗物资分别需要的装载车辆数量。
36.通过该方式，根据待装载车辆确定消耗物资，然后根据消耗物资，确定消耗物资所需的装载车辆数量，可以测算出消耗物资所需的车辆数量，与待装载物资一并进行运输规划。
37.结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施例中，当目标车辆集合中的车辆包括至少两种车辆类型，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，方法还包括：
38.根据装载策略，确定第一车辆类型中每一个车辆的装载率；
39.对第一车辆类型中所有车辆的装载率进行排序；
40.按照排序顺序，从第一车辆类型的所有车辆中选取预设数量的装载车辆；
41.采用路径重连方法，从除第一车辆类型以外的其他车辆类型中筛选出至少一种候选车辆类型和至少一种候选车辆类型对应的车辆数量；
42.根据装载车辆中的装载物资、至少一种候选车辆类型以及至少一种候选车辆类型对应的车辆数量，更新装载策略，其中，第一车辆类型为至少两种车辆类型中的任一种车辆类型。
43.通过该方式，当包括两种以上车辆类型时，可以先装载一种车辆类型，然后采用路径重连方式，装载另一种车辆类型，有利于提高车辆的整体装载率，从而提高车辆资源利用率。
44.第二方面，本技术提供了一种物资装载策略生成装置，该装置包括：获取模块、筛选模块、确定模块、选取模块以及生成模块；
45.获取模块，用于获取运输任务和车辆状态，其中，运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量；
46.筛选模块，用于根据运输路线信息和车辆状态，筛选出目标车辆集合；
47.确定模块，用于根据目标车辆集合，确定可用空间列表；
48.选取模块，用于从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；
49.筛选模块，还用于根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；
50.生成模块，用于根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
51.可选的，该装置还包括：处理模块以及比对模块；
52.处理模块，用于根据目标空间和预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类，以及确定每一种目标物资种类分别对应的最大装载数量；
53.比对模块，用于将第i种目标物资种类的最大装载数量与第i种目标物资种类的当前数量进行比对；
54.处理模块，还用于当最大装载数量大于或者等于当前数量时，将最大装载数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量；或者，当最大装载数量小于当前数量时，将当前数
量作为第i种目标物资种类的目标装载数量，其中，第i种目标物资种类为可装载的目标物资种类中的任一种，i为正整数。
55.可选的，该装置还包括：构成模块；
56.构成模块，用于将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标装载数量，构成第j个物资组合，第j种物资种类为所有的目标物资种类中任一种，j为正整数；
57.生成模块，还用于根据所有的物资组合，生成可装载物资列表。
58.可选的，该装置还包括：划分模块以及加入模块；
59.选取模块，还用于从可装载物资列表中选取第一可装载物资装载入第一空间；
60.划分模块，用于将第一空间中的剩余空间划分为至少一个子空间；
61.加入模块，用于将至少一个子空间加入到可用空间列表中的头部位置；
62.生成模块，用于根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
63.可选的，该装置还包括：
64.确定模块，还用于采用寻优算法，确定可装载物资列表中，每一个物资的排序和分别对应的旋转方向；
65.生成模块，还用于根据可装载物资列表中每一个物资的排序和分别对应的旋转方向，生成可装载物资列表。
66.可选的，该装置还包括：
67.确定模块，还用于根据装载策略，确定消耗物资；根据消耗物资，确定装载每一种消耗物资分别需要的装载车辆数量。
68.可选的，该装置还包括：排序模块以及更新模块；
69.确定模块，还用于根据装载策略，确定第一车辆类型中每一个车辆的装载率；
70.排序模块，用于对第一车辆类型中所有车辆的装载率进行排序；
71.选取模块，还用于按照排序顺序，从第一车辆类型的所有车辆中选取预设数量的装载车辆；
72.筛选模块，还用于采用路径重连方法，从除第一车辆类型以外的其他车辆类型中筛选出至少一种候选车辆类型和至少一种候选车辆类型对应的车辆数量；
73.更新模块，用于根据装载车辆中的装载物资、至少一种候选车辆类型以及至少一种候选车辆类型对应的车辆数量，更新装载策略，其中，第一车辆类型为至少两种车辆类型中的任一种车辆类型。
74.第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
75.存储器，用于存放计算机程序；
76.处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例的物资装载策略生成方法的步骤。
77.第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例的物资装载策略生成方法的步骤。
附图说明
78.图1为本发明实施例提供的一种运力测算流程示意图；
79.图2为本发明实施例提供的一种物资装载策略生成方法流程示意图；
80.图3为本发明实施例提供的确定目标装载数量方法流程示意图；
81.图4本发明实施例提供的一种物资装载方法流程示意图；
82.图5本发明实施例提供的物资装载后剩余空间划分示意图；
83.图6本发明实施例提供的基因型编码示意图；
84.图7为本发明提供的车辆调整的物资装载策略生成流程示意图；
85.图8为本发明实施例提供的一种物资装载策略生成装置结构示意图；
86.图9为本发明实施例提供一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
87.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
88.为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本发明实施例的限定。
89.针对背景技术中所提及的技术问题，本技术实施例提供了一种物资装载策略生成方法，可以提供运输任务中的运力测算功能，运力测算主要提供车辆需求测算、补给需求测算、物资装载需求测算等自动化测算功能。其中，车辆需求测算主要指测算执行任务所需指挥车、运输车、特种车的种类和数量；补给需求测算是指油料加注需求测算，测算出发前为各种车辆加满油所需的油料种类和数量；装载需求测算，是指根据物资的装载方式，计算每辆车装载什么类型的物资。主要从车辆筛选、车辆优化、运力计算和手工调整后的测算迭代4个方面：主要用以自动化测算运力以及自动编组。功能架构如图1所示，主要分为以下几大部分：车辆初筛选、物资约束下的任务分配与车辆优化计算、运力计算、人工调整下的测算结果修正。车辆初筛选是根据运输任务中的运输路程、运输路线的行驶路况以及车辆状态，筛选可以进行运输任务的车辆，物资约束下的任务分配与车辆优化计算，是通过设定优化目标，以及约束条件，达到最少车辆下的最大车辆装载率，约束条件包括质量、容积、体积以及装载方式等，可以归纳为物资装箱问题；运力计算包括消耗物资即给养物资的计算测算，以及物资的自动编组；人工调整下的测算结果修正包括当车辆不满足预设要求时结合人工方式进行装载车辆的调整。
90.基于以上功能架构，本发明提出一种车辆优化模型，同时，本发明提出的车辆优化模型基于以下5个前提假设：1、全部物资近似视为长方体，人员需要携带的物资不参与装载。2、物资包装良好，可以支撑承重和多层装载。3、物资统装统卸，不存在中途加装或卸载的情况。4、只考虑使用运输类车辆装载所需各类物资的情况，不使用其他类型车辆装载物资，且所有运输类车辆的类型均一致，假定为箱式货车，不考虑棚顶弧状凸起部分的空间。5、配备的运输车辆应能够将全部物资装载完毕。
91.该车辆优化模型可视为长为li、宽为wi、高为hi，数量为ni的n种共r件的货物，装载
到若干个有效容积为v，标记载重量为q的车辆里。求在满足一定现实约束的条件下，尽可能实现最终使用的车辆数目能够最少。
92.考虑以下3种约束条件：
93.1、单个货物尺寸和重量约束(c1)。单个货物的尺寸和重量必须在车辆允许的范围内。
94.2、稳定性约束(c2)。货物不能有悬空部分。
95.3、车辆最大载重量、最大容积约束(c3)。已装载的货物的总重量、体积不能超过容器本身的最大载重量、最大容积。
96.该模型可以表示为如下的方式：
97.设定f＝{fk|k＝1,2,
…
,k}为承载物资的目标车辆集合，其中，k为运输车辆数目；设定l为车辆的可用空间的长，w为车辆的可用空间的宽，h为车辆的可用空间的高，v为车辆的可用空间的有效容积，q为车辆的可用空间的标记载重量；
98.设定p＝{p
ij
|i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,ni}为全部物资的集合，其中，n为物资种类数；ni为第i种物资的数量，i＝1，2，
…
，k；r为物资总数量；l
ij
为物资的长，w
ij
为物资的宽，h
ij
为物资的高，v
ij
为物资体积，m
ij
为物资重量；(p，q，r)为物资p
ij
在车辆中的位置，其中p表示物资左前下方顶点所在车辆空间长所对应的轴上的位置，q表示物资左前下方顶点所在车辆空间宽所对应的轴上的位置，r表示物资左前下方顶点所在车辆空间高所对应的轴上的位置；u
ijk
表示物资p
ij
是否装入车辆fk内，装入取1，否则取0。
99.车辆的车辆容积利用率可表述为：
[0100][0101]
其中，n为物资种类的数量，u
ijk
表示物资p
ij
是否装入车辆fk内，v
ij
为第i种物资中第j个物资的体积，v为车辆的可用空间的有效容积。
[0102]
车辆的载重利用率可表述为：
[0103][0104]
其中，n为物资种类的数量，m
ij
为第i种物资中第j个物资的重量，q为车辆的可用空间的标记载重量；
[0105]
约束条件可以表述为：
[0106]
1、装载物资的总体积不允许超过承载车辆的有效容积：
[0107][0108]
2、装载物资的总重量不允许超过承载车辆的标记载重量：
[0109][0110]
3、物资在车辆内装载摆放时，不能超过车辆的边框范围：
[0111]
p∈{x|0≤x≤l-l
ij
}
[0112]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式五)
[0113]
q∈{y|0≤y≤w-w
ij
}
[0114]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式六)
[0115]
r∈{z|0≤z≤h-h
ij
}
[0116]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(公式七)
[0117]
其中，p表示物资左前下方顶点所在车辆空间长所对应的轴上的位置，q表示物资左前下方顶点所在车辆空间宽所对应的轴上的位置，r表示物资左前下方顶点所在车辆空间高所对应的轴上的位置，x，y，z均为中间变量，不具有特殊意义。
[0118]
4、每件物资必须且只能被装入1辆车内，不能被重复装载：
[0119][0120]
根据设定，建立如下物资约束条件下的任务车辆优化模型：
[0121][0122][0123][0124]
p∈{x|0≤x≤l-l
ij
}
[0125]
q∈{y|0≤y≤w-w
ij
}
[0126]
r∈{z|0≤z≤h-h
ij
}
[0127][0128]
其中，α和β为常数，根据经验或实际需求取值。
[0129]
为求解该模型，实现车辆容积利用率和载重利用率的综合最优，本发明提供了一种物资装载策略生成方法，具体参见图2所示，图2为本发明实施例提供的一种物资装载策略生成方法流程示意图，该方法步骤包括：
[0130]
步骤110，获取运输任务和车辆状态。
[0131]
步骤120，根据运输路线信息和车辆状态，筛选出目标车辆集合。
[0132]
具体的，运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量。运输任务包括运输路线里程、运输路线的路况，以及运输物资等，车辆状态包括车辆是处于空闲、保养或者任务中等状态。
[0133]
针对运输任务的作业要求(包括作业地点、运输里程数等)，基于车辆的基本状况信息排除掉一些硬性条件不达标，不能参与到本次运输任务的车辆。例如，属于即将需要保养状态和正处于任务中的车辆。
[0134]
在一个可选的例子中，例如设定第一筛选条件：车辆保养里程数，首先根据选择的运输路线，计算出路程的总里程数，再与车辆的保养里程进行对比，从而初步筛选出可使用的车辆。这一步的目的在于剔除保养里程不足以完成运输路线总里程数的运输类车辆，具体实施为将计算所得的总里程数与各类运输车的保养里程直接比较，将保养里程大于总里程数的车辆纳入下一步筛选的范围，不满足则剔除。
[0135]
设定第二筛选条件：车辆状态，通过上一步筛选出的有能力完成运输路程总里程的车辆可能无法进行调遣，还需要根据运输车当前状态进一步筛选。将空闲状态的车辆标记为1，非空闲状态(如任务中，已出借等)的车辆标记为0。进行逻辑判断，选择标记为1的空闲车辆纳入下一步的筛选范围。
[0136]
设定第三筛选条件：行驶状况，根据运输路线的行驶状况(如高海拔区域等)，结合车辆的行驶里程数，进一步筛选出合适的车辆，剔除可能在运输路线中存在的各类复杂路况下不满足行驶条件的运输类车辆(比如运输路线存在高海拔地区，部分类型运输车动力不足不能参与计算)。
[0137]
具体根据运输任务以及实际情况设定合适的筛选条件即可，并不局限于以上列举的三种筛选条件。
[0138]
步骤130，根据目标车辆集合，确定可用空间列表。
[0139]
具体的，将目标车辆集合中的每一辆车的内部空间(长、宽、高)确定为可用空间，所有车辆的内部空间构成可用空间列表中。
[0140]
在一个可选的例子中，例如从目标车辆集合中选定车辆fk，车辆fk的内部空间表示space((0,0,0),l,w,h)，加入可用空间列表(即能容纳待装物资的空间集合)。
[0141]
步骤140，从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间。
[0142]
具体的，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间。从可用空间列表中选取任一空间作为当前操作空间即目标空间。
[0143]
在一个可选的例子中，例如选取可用空间列表中的首个元素(即第一个空间)，作为当前操作空间即目标空间。
[0144]
步骤150，根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量。
[0145]
具体的，约束条件可以为物资的尺寸、重量等与车辆的容积以及载重量的约束，例如单个物资尺寸和重量的约束，即单个物资的尺寸和重量必须在车辆允许的范围内；稳定性约束，物资不能有悬空部分；以及车辆最大载重量、最大容积约束，即已装载的物资的总重量不能超过容器本身的最大载重量，已装载的物资的总体积不能超过容器本身的最大容积。通过设定预设约束条件，根据每一种待装载物资的当前数量以及当前操作空间，即目标
空间，可以从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量。
[0146]
可选的，根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，具体包括如图3所示的方法步骤：
[0147]
步骤310，根据目标空间和预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类，以及确定每一种目标物资种类分别对应的最大装载数量。
[0148]
步骤320，将第i种目标物资种类的最大装载数量与第i种目标物资种类的当前数量进行比对。
[0149]
步骤330，当最大装载数量大于或者等于当前数量时，将最大装载数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量。
[0150]
或者，
[0151]
步骤340，当最大装载数量小于当前数量时，将当前数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量。
[0152]
具体的，第i种目标物资种类为可装载的目标物资种类中的任一种，i为正整数。根据目标空间，即当前操作空间以及预设约束条件，例如公式三至公式八中的约束条件，从待装载的目标物资种类中筛选出可装载的物资种类，以及确定每一种物资种类分别对应的最大装载数量。
[0153]
获取第i种物资的当前数量，将第i种物资的最大装载数量与第i种物资的剩余数量进行比对，选择数量值更小的一个作为该种物资的目标装载数量。
[0154]
在一个可选的例子中，例如，根据当前操作空间和预设约束条件，测算出第a种物资的最大装载数量为10个，第a种物资的当前数量为5个，则第a种物资的目标装载数量为5个。
[0155]
在另一个可选的例子中，例如，根据当前操作空间和预设约束条件，测算出第b种物资的最大装载数量为10个，第b种物资的当前数量为20个，则第b种物资的目标装载数量为10个。
[0156]
通过该方式，将目标物资种类的最大装载数量与当前数量做比对，取较小的值作为该目标物资种类的目标装载数量，可以考虑到目标物资种类的当前数量不满足测算的最大装载数量的情况，避免在装载过程中出现计算误差。
[0157]
步骤160，根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表。
[0158]
具体的，可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，按顺序排列，生成可装载物资列表。
[0159]
可选的，根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：
[0160]
将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标装载数量，构成第j个物资组合，第j种物资种类为所有的目标物资种类中任一种，j为正整数；
[0161]
根据所有的物资组合，生成可装载物资列表。
[0162]
具体的，在一个可选的例子中，将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标
装载数量，构成第j个物资组合，物资组合的形状可以根据目标操作空间的形状确定，在本发明提出的方法中，因为假设车辆的空间均为矩形空间，因此，第j个物资组合为矩形物资组，也即是，将可装载每一类目标物资根据目标装载数量按种类分别组合成矩形物资组，根据每一个矩形物资组，生成可装载物资列表。
[0163]
通过该方式，将每种物资对应的目标装载数量组合成一个物资组，可以对同类物资组合成一个整体进行装载，有利于对物资的统计和归纳处理。
[0164]
步骤170，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0165]
具体的，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略，包括每一种车辆装载的物资种类、物资数量、物资的摆放顺序和方向等。
[0166]
可选的，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略，具体如图4所示的方法步骤：
[0167]
步骤410，从可装载物资列表中选取第一可装载物资装载入第一空间。
[0168]
步骤420，将第一空间中的剩余空间划分为至少一个子空间。
[0169]
步骤430，将至少一个子空间加入到可用空间列表中的头部位置。
[0170]
步骤440，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0171]
具体的，第一可装载物资为可装载物资列表中任一个可装载物资，将第一可装载物资装载入第一空间，然后将第一空间的剩余空间划分为至少一个子空间，将至少一个子空间，按顺序加入到可用空间列表的头部位置，更新可用空间列表，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0172]
在一种可选的例子中，例如图5所示的空间划分示意图，取可装载物资列表的首个元素，即第一个可装载物资的矩形物资组，装载入图5所示的空间中，然后将剩余空间划分为前空间、上空间、右空间三个子空间，将三个子空间分别存入可用空间列表的头部，更新可用空间列表。继续装载可装载物资列表的其他物资组，直至可用空间列表或者可装载物资列表为空。
[0173]
通过该方式，根据运输任务和车辆状态筛选出目标车辆集合，根据目标车辆集合，确定可用空间列表；从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。可以不依赖个人的经验和能力，只根据运输任务和车辆类型，以及物资的种类和数量，制定出有效的装载策略，最大化车辆装载率，大大节省运输资源，提高运输资源利用率。
[0174]
在另一个可选的实施例中，为了更清楚的说明本发明实施例提供的物资装载策略生成方法，本发明还提供一种物资装载策略生成方法的流程示意图，该方法假定已经通过筛选条件完成车辆筛选，或者无需进行车辆筛选，如图6所示：
[0175]
首先读入车辆信息，加入可用空间列表，读入物资信息，加入待装载物资列表，根
据预设约束条件，判断待装载物资列表是否为空，如果待装载物资列表不为空，判断可用空间列表是否为空，当然，此处也可以先判断可用空间列表是否为空，再判断待装载物资列表是否为空，或者也可以一起判断，在二者都不为空的情况下，取出可用空间列表的首个元素作为当前操作空间，根据当前操作空间和约束条件计算可装载的物资列表，选择可装载物资列表的首个元素进行整体装置，计算待装载物资剩余数量，更新待装载物资列表，将当前操作空间的剩余部分存储如可用空间列表，重复迭代此过程，可用空间列表为空或者待装载物资列表为空。
[0176]
以上为通过启发式搜索方法得到的单种车辆的装载方法，即使用单种车辆能够将物资全部装载完毕的一个装载方案，但是该装载方案可能并不是全局或者局部的最优方式，该种方法的优劣主要有两种因素决定：1、可装物资列表的排序，也就是物资的装载顺序；2、每类物资放置时的旋转方向。因此需要采用一种方法确定这两个因素。
[0177]
可选的，根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：
[0178]
采用寻优算法，确定可装载物资列表中，每一个物资的排序和分别对应的旋转方向；
[0179]
根据可装载物资列表中每一个物资的排序和分别对应的旋转方向，生成可装载物资列表。
[0180]
具体的，可以采用寻优算法中的遗传算法确定这两个因素的最优解，具体过程如下所示：
[0181]
第一步：获取基因型的编码。每个基因型就是一个可行解的序列，在物资装载中，装载可以优化的内容分为两个部分，一部分为物资装载顺逊，另一部分为物资放置姿态。将基因序列分为两个部分，前一段代表可装载物资列表的排序，后一段代表形成矩形物资组时该物资的放在车辆空间的方向，通过两端基因的组合代表种群中的一个个体，如图6所示。
[0182]
第二步：确定适应度函数。适应度函数就是我们认为的最优解的评价标准，函数值将作为自然选择阶段的参考值，该值越大代表对应的基因型有更大的概率被延续下来。本方案以空间的利用率和载重的利用率作为参考，目标函数通过结合两种利用率的方式对优化目标进行综合考量，通过调整空间利用率和载重利用率权重的方式，选出综合利用率最好的装载策略。
[0183]
第三步：确定选择算子。本方案使用经典的轮盘赌选择法模拟自然选择的过程，即每个基因型的个体根据其适应度函数值在总概率为1的轮盘中各占有一部分繁衍概率，适应度越大的个体拥有更多的繁衍机会。
[0184]
第四步：设定交叉率和变异率。种群每轮繁衍产生新的个体的时候，交叉会分为两部分进行，一部分是对物资的装载顺序进行交叉，对于此部分使用循环交叉算子进行；一部分是对物资放置的旋转方向进行交叉，对此部分使用均匀交叉算子进行。通过对两部分分别进行的交叉操作产生新的个体，同时新个体会根据变异率按位进行变异操作，在装载顺序的基因部分使用交换突变算子，在放置姿态的基因部分使用均匀突变算子。
[0185]
第五步：初始化一定规模的种群，根据选择算子模拟自然选择过程对初始种群进行迭代，每次迭代选出适应度函数值最大的个体，经过多次迭代得出最终的最优个体，也就
是最优装箱序列，即可装载物资列表。
[0186]
使用单种车辆装载物资可能会存在以下问题：1、该种车辆数量不足以完成得到的装箱方案；2、最后存在一辆或几辆车装载率较低的情况。因此，本发明实施例还提供一种更优选的解决多种车辆类型进行物资装载的方案。
[0187]
可选的，目标车辆集合中的车辆包括至少两种车辆类型，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，方法还包括：
[0188]
根据装载策略，确定第一车辆类型中每一个车辆的装载率；
[0189]
对第一车辆类型中所有车辆的装载率进行排序；
[0190]
按照排序顺序，从第一车辆类型的所有车辆中选取预设数量的装载车辆；
[0191]
采用路径重连方法，从除第一车辆类型以外的其他车辆类型中筛选出至少一种候选车辆类型和至少一种候选车辆类型对应的车辆数量；
[0192]
根据装载车辆中的装载物资、至少一种候选车辆类型以及至少一种候选车辆类型对应的车辆数量，更新装载策略，其中，第一车辆类型为至少两种车辆类型中的任一种车辆类型。
[0193]
具体的，在一个可选的例子中，首先，从单种车辆装载方案中选出装载率倒数的一个或多个车辆进行删除，并将其中装载的物资取出。其次，选定另一种或者几种类型的装载车辆(可以根据取出物资的重量、体积等进行车辆类型的筛选，具体根据实际需求选定即可)，根据取出的装载物资的种类和每一种装载物资对应的装载数量，以及选取的装载车辆类型和数量，更新装载策略，直至车辆数目达到要求、最低综合装载率高于一定阈值或者计算的迭代次数达到阈值时结束。
[0194]
在运输物资的过程中，还需要考虑到随车人员、以及运输车辆本身的消耗物资测算，需要计算各类消耗物资所需的装载车辆，以便制定完备的装载策略。
[0195]
可选的，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，方法还包括：
[0196]
根据装载策略，确定消耗物资；
[0197]
根据消耗物资，确定装载每一种消耗物资分别需要的装载车辆数量。
[0198]
具体的，在一个可选的例子中，为满足运输过程中车辆和随车人员的基本需求，会产生自身物资的消耗。运输过程中自身消耗物资包括：汽车行驶过程中的燃油消耗、随车人员的食品和饮用水消耗、长距离跨天作业时随车人员所需的帐篷数等。
[0199]
根据物资装载策略，已经计算出某运输路程长度为l的道路所需的运输物资的车辆类型有m种，每种类型的车辆数为xi(i＝1,2,..,m)。第i种类型汽车单位路程的燃油消耗数为gi，则总燃油消耗数g可以表示为：
[0200][0201]
设平均每辆油罐车的耗油数为g，每辆油罐车可以运输的油量为tg，则需要用来装载燃油的油罐车数量ng可以表示为：
[0202]
[0203]
设p
ij
表示第i类汽车的第j辆中的随车人员数(包括驾驶员在内)，设每人平均消耗的食品数为cf，消耗的饮用水数量为cw，则总消耗的食品数为f，总消耗的引用水数为w，则总消耗的食品和饮用水数fw可以表示为：
[0204][0205]
把食品和饮用水看作物资，使用物资约束进行车辆的分配，计算出平均每辆车可以运输的食品和饮用水的数量为t
fw
，车上运输的人数为p
fw
，则需要用来装载食物和饮用水的车辆数量n
fw
可以表示为：
[0206][0207]
设每h人需要一个帐篷，则消耗的帐篷总数t可以表示为：
[0208][0209]
设平均每辆宿营车上运输的人数为p
t
，每辆油罐车可以运输的帐篷数为t
t
，则需要用来装载帐篷的宿营车数量n
t
可以表示为：
[0210][0211]
如果有其他消耗物资，也可以根据物资的种类和数量，计算其他消耗物资所需的装载车辆，具体根据实际情况而定即可。
[0212]
对于已经分配完成的车辆，如果因为特殊的原因，其中的某一辆车或者某几辆车不能进行物资的运输，还可以采用本发明提供的方法进行装载策略的修正。从目标车辆集合中删除不能进行运输的车辆，将剩下的车辆作为新的目标车辆集合。然后在预设约束条件下，对新的目标车辆集合重新进行配置操作，并返回重新配置的车辆情况和物资分配情况结果。如图7所示，运输车辆调整时，根据调整车辆更新运输车辆列表，更新完成后重新进行物资装载分配，找到最优分配方案，输出最优物资装载方案。
[0213]
以上，为本技术所提供的物资装载策略生成方法实施例，下文中则介绍说明本技术所提供的物资装载策略生成其他实施例，具体参见如下。
[0214]
图8为本发明实施例提供的一种物资装载策略生成装置，该装置包括：获取模块801、筛选模块802、确定模块803、选取模块804以及生成模块805；
[0215]
获取模块801，用于获取运输任务和车辆状态，其中，运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量；
[0216]
筛选模块802，用于根据运输路线信息和车辆状态，筛选出目标车辆集合；
[0217]
确定模块803，用于根据目标车辆集合，确定可用空间列表；
[0218]
选取模块804，用于从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；
[0219]
筛选模块802，还用于根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目
标装载数量；
[0220]
生成模块805，用于根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0221]
可选的，该装置还包括：处理模块806以及比对模块807；
[0222]
处理模块806，用于根据目标空间和预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类，以及确定每一种目标物资种类分别对应的最大装载数量；
[0223]
比对模块807，用于将第i种目标物资种类的最大装载数量与第i种目标物资种类的当前数量进行比对；
[0224]
处理模块806，还用于当最大装载数量大于或者等于当前数量时，将最大装载数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量；或者，当最大装载数量小于当前数量时，将当前数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量，其中，第i种目标物资种类为可装载的目标物资种类中的任一种，i为正整数。
[0225]
可选的，该装置还包括：构成模块808；
[0226]
构成模块808，用于将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标装载数量，构成第j个物资组合，第j种物资种类为所有的目标物资种类中任一种，j为正整数；
[0227]
生成模块805，还用于根据所有的物资组合，生成可装载物资列表。
[0228]
可选的，该装置还包括：划分模块809以及加入模块810；
[0229]
选取模块804，还用于从可装载物资列表中选取第一可装载物资装载入第一空间；
[0230]
划分模块809，用于将第一空间中的剩余空间划分为至少一个子空间；
[0231]
加入模块810，用于将至少一个子空间加入到可用空间列表中的头部位置；
[0232]
生成模块805，用于根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0233]
可选的，该装置还包括：
[0234]
确定模块803，还用于采用寻优算法，确定可装载物资列表中，每一个物资的排序和分别对应的旋转方向；
[0235]
生成模块805，还用于根据可装载物资列表中每一个物资的排序和分别对应的旋转方向，生成可装载物资列表。
[0236]
可选的，该装置还包括：
[0237]
确定模块803，还用于根据装载策略，确定消耗物资；根据消耗物资，确定装载每一种消耗物资分别需要的装载车辆数量。
[0238]
可选的，该装置还包括：排序模块811以及更新模块812；
[0239]
确定模块803，还用于根据装载策略，确定第一车辆类型中每一个车辆的装载率；
[0240]
排序模块811，用于对第一车辆类型中所有车辆的装载率进行排序；
[0241]
选取模块，还用于按照排序顺序，从第一车辆类型的所有车辆中选取预设数量的装载车辆；
[0242]
筛选模块802，还用于采用路径重连方法，从除第一车辆类型以外的其他车辆类型中筛选出至少一种候选车辆类型和至少一种候选车辆类型对应的车辆数量；
[0243]
更新模块812，用于根据装载车辆中的装载物资、至少一种候选车辆类型以及至少
一种候选车辆类型对应的车辆数量，更新装载策略，其中，第一车辆类型为至少两种车辆类型中的任一种车辆类型。
[0244]
本发明实施例提供的物资装载策略生成装置中各部件所执行的功能均已在上述任一方法实施例中做了详细的描述，因此这里不再赘述。
[0245]
本发明实施例提供的一种物资装载策略生成装置，通过该方式，根据运输任务和车辆状态筛选出目标车辆集合，根据目标车辆集合，确定可用空间列表；从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。可以不依赖个人的经验和能力，只根据运输任务和车辆类型，以及物资的种类和数量，制定出有效的装载策略，最大化车辆装载率，大大节省运输资源，提高运输资源利用率。
[0246]
如图9所示，本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器111、通信接口112、存储器113和通信总线114，其中，处理器111，通信接口112，存储器113通过通信总线114完成相互间的通信。
[0247]
存储器113，用于存放计算机程序；
[0248]
在本技术一个实施例中，处理器111，用于执行存储器113上所存放的程序时，实现前述任意一个方法实施例提供的物资装载策略生成方法，包括：
[0249]
获取运输任务和车辆状态，其中，运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量；
[0250]
根据运输路线信息和车辆状态，筛选出目标车辆集合；
[0251]
根据目标车辆集合，确定可用空间列表；
[0252]
从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，第一空间为多个可用空间中的任一个可用空间；
[0253]
根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；
[0254]
根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；
[0255]
根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0256]
可选的，根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，包括：
[0257]
根据目标空间和预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类，以及确定每一种目标物资种类分别对应的最大装载数量；
[0258]
将第i种目标物资种类的最大装载数量与第i种目标物资种类的当前数量进行比对；
[0259]
当最大装载数量大于或者等于当前数量时，将最大装载数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量；
[0260]
或者，
[0261]
当最大装载数量小于当前数量时，将当前数量作为第i种目标物资种类的目标装载数量，其中，第i种目标物资种类为可装载的目标物资种类中的任一种，i为正整数。
[0262]
可选的，根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：
[0263]
将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标装载数量，构成第j个物资组合，第j种物资种类为所有的目标物资种类中任一种，j为正整数；
[0264]
根据所有的物资组合，生成可装载物资列表。
[0265]
可选的，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略，具体包括：
[0266]
从可装载物资列表中选取第一可装载物资装载入第一空间；
[0267]
将第一空间中的剩余空间划分为至少一个子空间；
[0268]
将至少一个子空间加入到可用空间列表中的头部位置；
[0269]
根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。
[0270]
可选的，可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：
[0271]
采用寻优算法，确定可装载物资列表中，每一个物资的排序和分别对应的旋转方向；
[0272]
根据可装载物资列表中每一个物资的排序和分别对应的旋转方向，生成可装载物资列表。
[0273]
可选的，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，方法还包括：
[0274]
根据装载策略，确定消耗物资；
[0275]
根据消耗物资，确定装载每一种消耗物资分别需要的装载车辆数量。
[0276]
可选的，当目标车辆集合中的车辆包括至少两种车辆类型，根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，方法还包括：
[0277]
根据装载策略，确定第一车辆类型中每一个车辆的装载率；
[0278]
对第一车辆类型中所有车辆的装载率进行排序；
[0279]
按照排序顺序，从第一车辆类型的所有车辆中选取预设数量的装载车辆；
[0280]
采用路径重连方法，从除第一车辆类型以外的其他车辆类型中筛选出至少一种候选车辆类型和至少一种候选车辆类型对应的车辆数量；
[0281]
根据装载车辆中的装载物资、至少一种候选车辆类型以及至少一种候选车辆类型对应的车辆数量，更新装载策略，其中，第一车辆类型为至少两种车辆类型中的任一种车辆类型。
[0282]
本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述任意一个方法实施例提供的物资装载策略生成方法的步骤。
[0283]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之
间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0284]
以上仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种物资装载策略生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取运输任务和车辆状态，其中，所述运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量；根据所述运输路线信息和所述车辆状态，筛选出目标车辆集合；根据所述目标车辆集合，确定可用空间列表；从所述可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，所述第一空间为多个所述可用空间中的任一个可用空间；根据所述目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从所述待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；根据所述可装载的目标物资种类和每一种所述目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据所述可装载物资列表以及所述可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从所述待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，包括：根据所述目标空间和预设约束条件，从所述待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类，以及确定每一种目标物资种类分别对应的最大装载数量；将第i种目标物资种类的最大装载数量与所述第i种目标物资种类的当前数量进行比对；当所述最大装载数量大于或者等于所述当前数量时，将所述最大装载数量作为所述第i种目标物资种类的目标装载数量；或者，当所述最大装载数量小于所述当前数量时，将所述当前数量作为所述第i种目标物资种类的目标装载数量，其中，所述第i种目标物资种类为所述可装载的目标物资种类中的任一种，i为正整数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述可装载的目标物资种类和每一种所述目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：将第j种物资种类以及第j种目标物资对应的目标装载数量，构成第j个物资组合，第j种物资种类为所有的目标物资种类中任一种，j为正整数；根据所有的所述物资组合，生成所述可装载物资列表。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可装载物资列表以及所述可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略，具体包括：从所述可装载物资列表中选取第一可装载物资装载入第一空间；将所述第一空间中的剩余空间划分为至少一个子空间；将至少一个所述子空间加入到所述可用空间列表中的头部位置；根据所述可装载物资列表以及所述可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。5.根据权利要求1或2或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述可装载的目标物资种
类和每一种所述目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表，包括：采用寻优算法，确定可装载物资列表中，每一个物资的排序和分别对应的旋转方向；根据可装载物资列表中每一个物资的排序和分别对应的旋转方向，生成可装载物资列表。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述可装载物资列表以及所述可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，所述方法还包括：根据所述装载策略，确定消耗物资；根据所述消耗物资，确定装载每一种所述消耗物资分别需要的装载车辆数量。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标车辆集合中的车辆包括至少两种车辆类型，所述根据所述可装载物资列表以及所述可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略之后，所述方法还包括：根据所述装载策略，确定第一车辆类型中每一个车辆的装载率；对第一车辆类型中所有车辆的装载率进行排序；按照排序顺序，从第一车辆类型的所有车辆中选取预设数量的装载车辆；采用路径重连方法，从除第一车辆类型以外的其他车辆类型中筛选出至少一种候选车辆类型和所述至少一种候选车辆类型对应的车辆数量；根据所述装载车辆中的装载物资、至少一种候选车辆类型以及至少一种所述候选车辆类型对应的车辆数量，更新所述装载策略，其中，所述第一车辆类型为所述至少两种车辆类型中的任一种车辆类型。8.一种物资装载策略生成装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取运输任务和车辆状态，其中，所述运输任务包括运输路线信息、至少一种待装载物资以及每一种待装载物资的当前数量；筛选模块，用于根据所述运输路线信息和所述车辆状态，筛选出目标车辆集合；确定模块，用于根据所述目标车辆集合，确定可用空间列表；选取模块，用于从所述可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间，其中，所述第一空间为多个所述可用空间中的任一个可用空间；所述筛选模块，还用于根据所述目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从所述待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；生成模块，用于根据所述可装载的目标物资种类和每一种所述目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据所述可装载物资列表以及所述可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一项所述的物资装载策略生成方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的物资装载策略生成方法的步骤。

技术总结
本发明实施例涉及一种物资装载策略生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取运输任务和车辆状态；根据运输路线信息和车辆状态，筛选出目标车辆集合；根据目标车辆集合，确定可用空间列表；从可用空间列表对应的多个可用空间中选取第一空间为目标空间；根据目标空间、每一种待装载物资的当前数量以及预设约束条件，从待装载物资中筛选出可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量；根据可装载的目标物资种类和每一种目标物资种类分别对应的目标装载数量，生成可装载物资列表；根据可装载物资列表以及可用空间列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。列表生成对至少一种待装载物资的装载策略。


技术研发人员：麻珺 邵磊 管文艳 王洪大
受保护的技术使用者：航天科工仿真技术有限责任公司
技术研发日：2023.04.25
技术公布日：2023/10/15