一种港口运输粮食的最短路径计算方法及系统与流程

1.本发明属于港口散粮运输技术领域，更具体地，涉及一种港口运输粮食的最短路径计算方法及系统。


背景技术：

2.散粮：在粮食流通过程的装卸、运输和仓储等作业中，以散装形式出现的颗粒状原粮。
3.散粮在港口装卸、中转仓储过程中，因撒漏、扬尘、水湿、破碎、虫鼠雀害、发热、霉变、污染等因素直接或间接造成的量的减少。
4.粮食的包装运输使得包装物和人力装卸成本偏高,导致经营成本增加,完全不能达到散装、散运、散卸、散储的四散化要求。但由于产粮区域分布较广收储、装卸环节较多,包粮运输仍占较大比重,包粮和散粮物流方式并存，粮食物流散装化优势无法得到充分发挥。四散化的专业技术配套设备建设并不完善,还不能满足四散化作业的要求，与粮食生产成本相比,目前粮食运输费用过高,并占据了粮食物流费用的大半，因此不管从运输侧还是从港口装卸侧，都亟需一种技术方案，用来提高运输效率，减小运输成本和人力成本。


技术实现要素：

5.为解决以上技术问题，本发明提出一种港口运输粮食的智能调度方法及系统，包括：
6.获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；
7.获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径。
8.进一步的，所述运输路径查找模型为：
[0009][0010]
其中，gk为第k个所述中转粮食仓储，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述
所有路径中最短路径的距离，mk为所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0011]
max f(g)＝(g1，g2…gk
)
[0012]
在所有所述中转粮食仓储中查找数值最大的中转粮食仓储f(g)，将所述f(g)中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储，如果所述f(g)与所述港口粮食仓储之间没有中转粮食仓储，则结束遍历，否则，将所述f(g)中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储之后，继续遍历，直到将所述所需的散粮数量送到所述港口粮食仓储。
[0013]
进一步的，所述运输路径查找模型为：
[0014]
遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储，存储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：
[0015]
d＝(d1，d2…dk
)
[0016][0017]
d为所述协作关系集合，dk为第k个协作关系，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0018]
找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系dk，确定与所述协作关系dk相对于的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。
[0019]
进一步的，还包括：当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。
[0020]
进一步的，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，依次为装卸设备si,i∈{1,
…
,n}，每个装卸设备启动所需要的时间分别为每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度分别为vi，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为li，为保证安全，防止堵料，每个装卸设备设置安全时间为则可设定其余每个装卸装备的启动时间为：
[0021][0022]
若t
iq
小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；
[0023]
若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：
[0024][0025]
其中，i为下标，q、t、a、e为上标，用于区分各个参数。
[0026]
本发明还提出一种港口运输粮食的智能调度系统，包括：
[0027]
获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；
[0028]
获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径。
[0029]
进一步的，所述运输路径查找模型为：
[0030][0031]
其中，gk为第k个所述中转粮食仓储，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0032]
max f(g)＝(g1，g2…gk
)
[0033]
在所有所述中转粮食仓储中查找数值最大的中转粮食仓储f(g)，将所述f(g)中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储，如果所述f(g)与所述港口粮食仓储之间没有中转粮食仓储，则结束遍历，否则，将所述f(g)中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储之后，继续遍历，直到将所述所需的散粮数量送到所述港口粮食仓储。
[0034]
进一步的，所述运输路径查找模型为：
[0035]
遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转
粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储，存储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：
[0036]
d＝(d1，d2…dk
)
[0037][0038]
d为所述协作关系集合，dk为第k个协作关系，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0039]
找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系dk，确定与所述协作关系dk相对于的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。
[0040]
进一步的，还包括：当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。
[0041]
进一步的，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，依次为装卸设备si,i∈{1,
…
,n}，每个装卸设备启动所需要的时间分别为每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度分别为vi，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为li，为保证安全，防止堵料，每个装卸设备设置安全时间为则可设定其余每个装卸装备的启动时间为：
[0042][0043]
若t
iq
小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；
[0044]
若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：
[0045][0046]
其中，i为下标，q、t、a、e为上标，用于区分各个参数。
[0047]
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
[0048]
1.本发明技术方案通过设置运输路径查找模型，既保证了所需的散粮的质量，又能保证与港口粮食仓储的路径距离相对更短，从而在保证粮食质量的情况下，大大提高了散粮的运输效；
[0049]
2.本发明技术方案通过优化装卸设备装卸时间，使粮食在装卸过程中效率大大提高，减少了人力成本的同时大大缩短了装卸粮食的时间，解决了现有技术中装卸设备卡料，耗时长，人力成本高的技术问题
附图说明
[0050]
图1是本发明实施例1的方法的流程图；
[0051]
图2是本发明实施例2的系统的结构图。
具体实施方式
[0052]
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
[0053]
本发明提供的方法可以在如下的终端环境中实施，所述终端可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储介质和显示屏。其中，存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现下述实施例所述的方法。
[0054]
处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储介质内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储介质内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。
[0055]
存储介质可以包括随机存储介质(random access memory，ram)，也可以包括只读存储介质(read-only memory，rom)。存储介质可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令。
[0056]
显示屏用于显示各个应用程序的用户界面。
[0057]
除此之外，本领域技术人员可以理解，上述终端的结构并不构成对终端的限定，终端可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、电源等部件，在此不再赘述。
[0058]
实施例1
[0059]
如图1所示，本发明实施例提供一种港口运输粮食的最短路径计算方法，包括：
[0060]
步骤101，获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；
[0061]
步骤102，获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径。
[0062]
具体的，所述运输路径查找模型为：
[0063][0064]
其中，gk为第k个所述中转粮食仓储的粮食状态值，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理(这里的温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量可以根据实际情况动态调整，动态调整的依据为历史粮食存储数据，设置常量的目的在于使不同属性的参数进行统一，方便计算)，lk为第k个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0065]
f(g)＝max(g1，g2…gk
)
[0066]
在所有所述中转粮食仓储中查找数值最大的中转粮食仓储的粮食状态值并将其作为f(g)，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储，如果所述f(g)相对应的中转粮食仓储与所述港口粮食仓储之间没有中转粮食仓储，则结束遍历，否则，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储之后，继续遍历，直到将所述所需的散粮数量送到所述港口粮食仓储。举例来说，当从中转粮食仓储运输所需的散粮时，不光要考虑路径的长短，还要考虑这些中转粮食仓储中粮食的各项数据，如果某一项数据已超标，例如温度超过了粮食能够储存的最高温度，则可能导致粮食腐败，如果不及时运输出去的话，很可能粮食就腐败了，所以综合各项粮食的指标以及中转粮食仓储的运输路径，才能更好的达到选择中转粮食仓储的目的，而且，当散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储之后，还要进行遍历，因为散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储需要时间，在这个时间内，很有可能其他中转粮食仓储的相应散粮的存储参数已发生变化，甚至达不到相应存储标准，这时已运输到下一个中转粮食仓储的散粮可能已经符合存储标准，那么就需要继续遍历，从不符合存储标准的中转粮食仓储运输散粮，这样就能够极大的降低粮食腐败产生的风险。
[0067]
以上的所述运输路径查找模型的前提是散装粮食运输有向图中必然存在一个中转粮食仓储存储的散粮数量能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，因为在实际操作过程中，一般情况下都是港口粮食仓储附近的中转粮食仓储为港口运输所需要的散粮，但是一种情况就是附近的中转粮食仓储存在能够满足所需的散粮数量的中转粮食仓储，如上所示，还有一种情况是，港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，所以就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，以满足港口粮食仓储所需的散粮数量，如下所示：
[0068]
具体的，当港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量时，就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，则形成的所述运输路径查找模型还可以为：
[0069]
遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的
所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二一中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：
[0070]
d＝(d1，d2…dk
)
[0071][0072]
d为所述协作关系集合，dk为第k个协作关系，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为第k个所述中转粮食仓储所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0073]
找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系dk，确定与所述协作关系最大的协作关系dk相对应的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。
[0074]
以上方案就是先确定一个与港口粮食仓储路径最短的中转粮食仓储，这个中转粮食仓储存储有所需的散粮，但是数量不够，那么就需要与其他中转粮食仓储中的散粮相加，才能满足港口粮食仓储所需要的散粮数量，那么通过所述运输路径查找模型可知，可能存在一个中转粮食仓储就能满足所需要的散粮数量，或者还存在其他组合形式能够满足所需的散粮数量，那么就需要将这些组合形式进行对比，本发明通过设置协作关系集合，并根据中转粮食仓储的粮食存储参数及路径，计算各组合的协作关系，并从中找出协作关系最大的组合，从而既保证了所需的散粮的质量，又能保证与港口粮食仓储的路径距离相对更短，从而在保证粮食质量的情况下，大大提高了散粮的运输效率。
[0075]
本发明不光从散粮运输这方面考虑，同时还考虑如何从粮食装卸过程，提高效率，因为现有技术中对于粮食原料仓装卸作业往往通过人工实现，安排作业、指挥作业、监督作业、记录作业等等环节都依靠人工，因此，在粮食原料仓执行装卸作业的过程中，存在着作业无序、易发生错误、人为作弊、监督不力、效率低下等诸多问题，因此本发明同时将装卸设备的自动化调整的方案纳入本发明的整体技术方案，与以上运输技术方案相互配合，在运输端和装卸端对现有技术进行优化，从而在水路运输粮食全流程达到了提高效率的技术效果，具体如下所示：
[0076]
更进一步的，当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。
[0077]
具体的，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，每个装卸设备启动所需要的时间为i∈{1,
…
,n}，每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度为vi，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为li，每个装卸设备设置安
全时间为则设定其余每个装卸装备的启动时间为：
[0078][0079]
若时，令
[0080]
若小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；
[0081]
若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：
[0082][0083]
其中，i为下标，q、t、a和e为上标，用于区分各个参数。
[0084]
通过优化装卸设备装卸时间，使粮食在装卸过程中效率大大提高，减少了人力成本的同时大大缩短了装卸粮食的时间，解决了现有技术中装卸设备卡料，耗时长，人力成本高的技术问题。
[0085]
实施例2
[0086]
如图2所示，本发明实施例还提供一种港口运输粮食的最短路径计算系统，包括：
[0087]
获取所有路径模块，用于获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；
[0088]
计算实际最短路径模块，用于获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径。
[0089]
具体的，所述运输路径查找模型为：
[0090][0091]
其中，gk为第k个所述中转粮食仓储的粮食状态值，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理(这里的温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量可以根据实际情况动态调整，动态调整的依据为历史粮食存储数据，设置常量的目的在于使不同属性的参数进行统一，方便计算)，lk为第k个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量，在现有技术中很容易得到lk，但是散装粮食在运送过程中，从一个中转粮食仓储运送到港口粮食仓储，这之间可能存在多个中转粮食
仓储，当散粮运输过程中，可能存在其他中转粮食仓储储存的所述散粮的状态发生变化，例如即将变质，这样就需要根据粮食状态进行动态调整，那么运输路径也是动态变化的，那么lk就不是实际最短路径，因此本发明要解决的是根据各个中转粮食仓储粮食的实际状态找出实际最短路径；
[0092]
f(g)＝max(g1，g2…gk
)
[0093]
在所有所述中转粮食仓储中查找数值最大的中转粮食仓储的粮食状态值并将其作为f(g)，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储，如果所述f(g)相对应的中转粮食仓储与所述港口粮食仓储之间没有中转粮食仓储，则结束遍历，否则，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储之后，继续遍历，直到将所述所需的散粮数量送到所述港口粮食仓储。举例来说，当从中转粮食仓储运输所需的散粮时，不光要考虑路径的长短，还要考虑这些中转粮食仓储中粮食的各项数据，如果某一项数据已超标，例如温度超过了粮食能够储存的最高温度，则可能导致粮食腐败，如果不及时运输出去的话，很可能粮食就腐败了，所以综合各项粮食的指标以及中转粮食仓储的运输路径，才能更好的达到选择中转粮食仓储的目的，而且，当散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储之后，还要进行遍历，因为散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储需要时间，在这个时间内，很有可能其他中转粮食仓储的相应散粮的存储参数已发生变化，甚至达不到相应存储标准，这时已运输到下一个中转粮食仓储的散粮可能已经符合存储标准，那么就需要继续遍历，从不符合存储标准的中转粮食仓储运输散粮，这样就能够极大的降低粮食腐败产生的风险。
[0094]
以上的所述运输路径查找模型的前提是散装粮食运输有向图中必然存在一个中转粮食仓储存储的散粮数量能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，因为在实际操作过程中，一般情况下都是港口粮食仓储附近的中转粮食仓储为港口运输所需要的散粮，但是一种情况就是附近的中转粮食仓储存在能够满足所需的散粮数量的中转粮食仓储，如上所示，还有一种情况是，港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，所以就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，以满足港口粮食仓储所需的散粮数量，如下所示：
[0095]
具体的，当港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量时，就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，则形成的所述运输路径查找模型还可以为：
[0096]
遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二一中转粮食仓储具有协作关系(“协作关系”为当第一中转粮食仓储存储的散粮数量不满足数量要求时，找到第二中转粮食仓储，若第二中转粮食仓储与第一中转粮食仓储中散粮之和能够满足散粮数量，则第一中转粮食仓储
与第二中转粮食仓储具有协作关系)，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：
[0097]
d＝(d1，d2…dk
)
[0098][0099]
d为所述协作关系集合，dk为第k个协作关系，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为第k个所述中转粮食仓储所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0100]
找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系dk，确定与所述协作关系最大的协作关系dk相对应的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。
[0101]
以上方案就是先确定一个与港口粮食仓储路径最短的中转粮食仓储，这个中转粮食仓储存储有所需的散粮，但是数量不够，那么就需要与其他中转粮食仓储中的散粮相加，才能满足港口粮食仓储所需要的散粮数量，那么通过所述运输路径查找模型可知，可能存在一个中转粮食仓储就能满足所需要的散粮数量，或者还存在其他组合形式能够满足所需的散粮数量，那么就需要将这些组合形式进行对比，本发明通过设置协作关系集合，并根据中转粮食仓储的粮食存储参数及路径，计算各组合的协作关系，并从中找出协作关系最大的组合，从而既保证了所需的散粮的质量，又能保证与港口粮食仓储的路径距离相对更短，从而在保证粮食质量的情况下，大大提高了散粮的运输效率。
[0102]
本发明不光从散粮运输这方面考虑，同时还考虑如何从粮食装卸过程，提高效率，因为现有技术中对于粮食原料仓装卸作业往往通过人工实现，安排作业、指挥作业、监督作业、记录作业等等环节都依靠人工，因此，在粮食原料仓执行装卸作业的过程中，存在着作业无序、易发生错误、人为作弊、监督不力、效率低下等诸多问题，因此本发明同时将装卸设备的自动化调整的方案纳入本发明的整体技术方案，与以上运输技术方案相互配合，在运输端和装卸端对现有技术进行优化，从而在水路运输粮食全流程达到了提高效率的技术效果，具体如下所示：
[0103]
更进一步的，当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。
[0104]
具体的，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，每个装卸设备启动所需要的时间为i∈{1,...,n}，每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度为vi，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为li，每个装卸设备设置安全时间为则设定其余每个装卸装备的启动时间为：
[0105]
[0106]
若时，令
[0107]
若小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；
[0108]
若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：
[0109][0110]
其中，i为下标，q、t、a和e为上标，用于区分各个参数。
[0111]
通过优化装卸设备装卸时间，使粮食在装卸过程中效率大大提高，减少了人力成本的同时大大缩短了装卸粮食的时间，解决了现有技术中装卸设备卡料，耗时长，人力成本高的技术问题。
[0112]
实施例3
[0113]
本发明实施例还提出一种存储介质，存储有多条指令，所述指令用于实现所述的一种港口运输粮食的最短路径计算方法。
[0114]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
[0115]
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：步骤101，获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；
[0116]
步骤102，获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径。
[0117]
具体的，所述运输路径查找模型为：
[0118][0119]
其中，gk为第k个所述中转粮食仓储的粮食状态值，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理(这里的温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量可以根据实际情况动态调整，动态调整的依据为历史粮食存储数据，设置常量的目的在于使不同属性的参数进行统一，方便计算)，lk为第k个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0120]
f(g)＝max(g1，g2…gk
)
[0121]
在所有所述中转粮食仓储中查找数值最大的中转粮食仓储的粮食状态值并将其作为f(g)，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储，如果所述f(g)相对应的中转粮食仓储与所述港口粮食仓储之间没有中转粮食仓储，则结束遍历，否则，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储之后，继续遍历，直到将所述所需的散粮数量送到所述港口粮食仓储。举例来说，当从中转粮食仓储运输所需的散粮时，不光要考虑路径的长短，还要考虑这些中转粮食仓储中粮食的各项数据，如果某一项数据已超标，例如温度超过了粮食能够储存的最高温度，则可能导致粮食腐败，如果不及时运输出去的话，很可能粮食就腐败了，所以综合各项粮食的指标以及中转粮食仓储的运输路径，才能更好的达到选择中转粮食仓储的目的，而且，当散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储之后，还要进行遍历，因为散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储需要时间，在这个时间内，很有可能其他中转粮食仓储的相应散粮的存储参数已发生变化，甚至达不到相应存储标准，这时已运输到下一个中转粮食仓储的散粮可能已经符合存储标准，那么就需要继续遍历，从不符合存储标准的中转粮食仓储运输散粮，这样就能够极大的降低粮食腐败产生的风险。
[0122]
以上的所述运输路径查找模型的前提是散装粮食运输有向图中必然存在一个中转粮食仓储存储的散粮数量能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，因为在实际操作过程中，一般情况下都是港口粮食仓储附近的中转粮食仓储为港口运输所需要的散粮，但是一种情况就是附近的中转粮食仓储存在能够满足所需的散粮数量的中转粮食仓储，如上所示，还有一种情况是，港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，所以就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，以满足港口粮食仓储所需的散粮数量，如下所示：
[0123]
具体的，当港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量时，就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，则形成的所述运输路径查找模型还可以为：
[0124]
遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二一中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：
[0125]
d＝(d1，d2…dk
)
[0126][0127]
d为所述协作关系集合，dk为第k个协作关系，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值
化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为第k个所述中转粮食仓储所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0128]
找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系dk，确定与所述协作关系最大的协作关系dk相对应的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。
[0129]
以上方案就是先确定一个与港口粮食仓储路径最短的中转粮食仓储，这个中转粮食仓储存储有所需的散粮，但是数量不够，那么就需要与其他中转粮食仓储中的散粮相加，才能满足港口粮食仓储所需要的散粮数量，那么通过所述运输路径查找模型可知，可能存在一个中转粮食仓储就能满足所需要的散粮数量，或者还存在其他组合形式能够满足所需的散粮数量，那么就需要将这些组合形式进行对比，本发明通过设置协作关系集合，并根据中转粮食仓储的粮食存储参数及路径，计算各组合的协作关系，并从中找出协作关系最大的组合，从而既保证了所需的散粮的质量，又能保证与港口粮食仓储的路径距离相对更短，从而在保证粮食质量的情况下，大大提高了散粮的运输效率。
[0130]
本发明不光从散粮运输这方面考虑，同时还考虑如何从粮食装卸过程，提高效率，因为现有技术中对于粮食原料仓装卸作业往往通过人工实现，安排作业、指挥作业、监督作业、记录作业等等环节都依靠人工，因此，在粮食原料仓执行装卸作业的过程中，存在着作业无序、易发生错误、人为作弊、监督不力、效率低下等诸多问题，因此本发明同时将装卸设备的自动化调整的方案纳入本发明的整体技术方案，与以上运输技术方案相互配合，在运输端和装卸端对现有技术进行优化，从而在水路运输粮食全流程达到了提高效率的技术效果，具体如下所示：
[0131]
更进一步的，当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。
[0132]
具体的，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，每个装卸设备启动所需要的时间为i∈{1,
…
,n}，每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度为vi，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为li，每个装卸设备设置安全时间为则设定其余每个装卸装备的启动时间为：
[0133][0134]
若时，令
[0135]
若小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；
[0136]
若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：
[0137][0138]
其中，i为下标，q、t、a和e为上标，用于区分各个参数。
[0139]
通过优化装卸设备装卸时间，使粮食在装卸过程中效率大大提高，减少了人力成
本的同时大大缩短了装卸粮食的时间，解决了现有技术中装卸设备卡料，耗时长，人力成本高的技术问题。
[0140]
实施例4
[0141]
本发明实施例还提出一种电子设备，包括处理器和与所述处理器连接的存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行所述的一种港口运输粮食的最短路径计算方法。
[0142]
具体的，本实施例的电子设备可以是计算机终端，所述计算机终端可以包括：一个或多个处理器、以及存储介质。
[0143]
其中，存储介质可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种港口运输粮食的最短路径计算方法，对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储介质内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种港口运输粮食的最短路径计算方法。存储介质可包括高速随机存储介质，还可以包括非易失性存储介质，如一个或者多个磁性存储系统、闪存、或者其他非易失性固态存储介质。在一些实例中，存储介质可进一步包括相对于处理器远程设置的存储介质，这些远程存储介质可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0144]
处理器可以通过传输系统调用存储介质存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：步骤101，获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；
[0145]
步骤102，获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径。
[0146]
具体的，所述运输路径查找模型为：
[0147][0148]
其中，gk为第k个所述中转粮食仓储的粮食状态值，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理(这里的温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量可以根据实际情况动态调整，动态调整的依据为历史粮食存储数据，设置常量的目的在于使不同属性的参数进行统一，方便计算)，lk为第k个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0149]
f(g)＝max(g1，g2…gk
)
[0150]
在所有所述中转粮食仓储中查找数值最大的中转粮食仓储的粮食状态值并将其作为f(g)，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储，如果所述f(g)相对应的中转粮食仓储与所述港口粮食仓储之间没有中转粮食仓储，则结束遍历，否则，将所述f(g)相对应的中转粮食仓储中的所述所需的散粮数量送到下一个中转粮食仓储之后，继续遍历，直到将所述所需的散粮数量送到所述港口粮食仓储。举例来说，当从中转粮食仓储运输所需的散粮时，不光要考虑路径的长短，还要考虑这些中转粮食仓储中粮食的各项数据，如果某一项数据已超标，例如温度超过了粮食能够储存的最高温度，则可能导致粮食腐败，如果不及时运输出去的话，很可能粮食就腐败了，所以综合各项粮食的指标以及中转粮食仓储的运输路径，才能更好的达到选择中转粮食仓储的目的，而且，当散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储之后，还要进行遍历，因为散粮从一个中转粮食仓储运输到下一个中转粮食仓储需要时间，在这个时间内，很有可能其他中转粮食仓储的相应散粮的存储参数已发生变化，甚至达不到相应存储标准，这时已运输到下一个中转粮食仓储的散粮可能已经符合存储标准，那么就需要继续遍历，从不符合存储标准的中转粮食仓储运输散粮，这样就能够极大的降低粮食腐败产生的风险。
[0151]
以上的所述运输路径查找模型的前提是散装粮食运输有向图中必然存在一个中转粮食仓储存储的散粮数量能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，因为在实际操作过程中，一般情况下都是港口粮食仓储附近的中转粮食仓储为港口运输所需要的散粮，但是一种情况就是附近的中转粮食仓储存在能够满足所需的散粮数量的中转粮食仓储，如上所示，还有一种情况是，港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量，所以就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，以满足港口粮食仓储所需的散粮数量，如下所示：
[0152]
具体的，当港口附近没有一个中转粮食仓储存储的散粮能够满足港口粮食仓储所需的散粮数量时，就需要将几个中转粮食仓储存储的散粮进行相加，则形成的所述运输路径查找模型还可以为：
[0153]
遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二一中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：
[0154]
d＝(d1，d2…dk
)
[0155][0156]
d为所述协作关系集合，dk为第k个协作关系，ak为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，bk为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，ck为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值
化常量，用于将ak、bk和ck进行归一化处理，lk为第k个所述中转粮食仓储所述中转粮食仓储gk到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，mk为第k个所述中转粮食仓储的所述中转粮食仓储gk的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；
[0157]
找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系dk，确定与所述协作关系最大的协作关系dk相对应的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。
[0158]
以上方案就是先确定一个与港口粮食仓储路径最短的中转粮食仓储，这个中转粮食仓储存储有所需的散粮，但是数量不够，那么就需要与其他中转粮食仓储中的散粮相加，才能满足港口粮食仓储所需要的散粮数量，那么通过所述运输路径查找模型可知，可能存在一个中转粮食仓储就能满足所需要的散粮数量，或者还存在其他组合形式能够满足所需的散粮数量，那么就需要将这些组合形式进行对比，本发明通过设置协作关系集合，并根据中转粮食仓储的粮食存储参数及路径，计算各组合的协作关系，并从中找出协作关系最大的组合，从而既保证了所需的散粮的质量，又能保证与港口粮食仓储的路径距离相对更短，从而在保证粮食质量的情况下，大大提高了散粮的运输效率。
[0159]
本发明不光从散粮运输这方面考虑，同时还考虑如何从粮食装卸过程，提高效率，因为现有技术中对于粮食原料仓装卸作业往往通过人工实现，安排作业、指挥作业、监督作业、记录作业等等环节都依靠人工，因此，在粮食原料仓执行装卸作业的过程中，存在着作业无序、易发生错误、人为作弊、监督不力、效率低下等诸多问题，因此本发明同时将装卸设备的自动化调整的方案纳入本发明的整体技术方案，与以上运输技术方案相互配合，在运输端和装卸端对现有技术进行优化，从而在水路运输粮食全流程达到了提高效率的技术效果，具体如下所示：
[0160]
更进一步的，当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。
[0161]
具体的，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，每个装卸设备启动所需要的时间为i∈{1,
…
,n}，每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度为vi，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为li，每个装卸设备设置安全时间为则设定其余每个装卸装备的启动时间为：
[0162][0163]
若时，令
[0164]
若小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；
[0165]
若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：
[0166][0167]
其中，i为下标，q、t、a和e为上标，用于区分各个参数。
[0168]
通过优化装卸设备装卸时间，使粮食在装卸过程中效率大大提高，减少了人力成
本的同时大大缩短了装卸粮食的时间，解决了现有技术中装卸设备卡料，耗时长，人力成本高的技术问题。
[0169]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0170]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0171]
在本发明所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0172]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0173]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0174]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者所述技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储介质(rom，read-only memory)、随机存取存储介质(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0175]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

技术特征：
1.一种港口运输粮食的最短路径计算方法，其特征在于，包括：获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径，其中，所述运输路径查找模型为：遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二一中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：d＝(d1,d2...d
k
)d为所述协作关系集合，d
k
为第k个协作关系，a
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，b
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，c
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将a
k
、b
k
和c
k
进行归一化处理，l
k
为第k个所述中转粮食仓储所述中转粮食仓储g
k
到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，m
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述中转粮食仓储g
k
的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系d
k
，确定与所述协作关系最大的协作关系d
k
相对应的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。2.如权利要求1所述的港口运输粮食的最短路径计算方法，其特征在于，还包括：当所需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。3.如权利要求2所述的港口运输粮食的最短路径计算方法，其特征在于，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，每个装卸设备启动所需要的时间为每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度为v
i
，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为l
i
，每个装卸设备设置安全时间为则设定其余每个装卸装备的启动时间为：
若时，令若小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：其中，i为下标，q、t、a和e为上标，用于区分各个参数。4.一种港口运输粮食的最短路径计算系统，其特征在于，包括：获取港口粮食仓储附近且能够为所述港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有所述中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，所述散装粮食运输有向图的顶点为所述港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到所述港口粮食仓储的所有路径；获取所述港口粮食仓储所需的散粮数量、各所述中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以所述中转散粮数量、所述散粮温度、所述散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所述所有路径，找出从所述中转粮食仓储将所述所需的散粮数量运输到所述港口粮食仓储的实际最短路径，其中，所述运输路径查找模型为：遍历散装粮食运输有向图，若不存在中转粮食仓储能够满足所述港口粮食仓储的所需的散粮数量，则先找出与所述港口粮食仓储路径最短，且存有所需的散粮的第一中转粮食仓储，循环遍历所述散装粮食运输有向图，若能找到中转粮食仓储的所需的散粮数量与所述第一中转粮食仓储中存储的所需的散粮数量之和满足所述港口粮食仓储所需的散粮数量，则查找到的中转粮食仓储与所述第二一中转粮食仓储具有协作关系，并生成的协作关系集合，所述协作关系集合表示为：d＝(d1，d2…
d
k
)d为所述协作关系集合，d
k
为第k个协作关系，a
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮温度，b
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮相对湿度，c
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述散粮水分，a
′
、b
′
和c
′
分别为温度数值化常量、相对湿度数值化常量和散粮水分数值化常量，用于将a
k
、b
k
和c
k
进行归一化处理，l
k
为第k个所述中转粮食仓储所述中转粮食仓储g
k
到所述港口粮食仓储的所述所有路径中最短路径的距离，m
k
为第k个所述中转粮食仓储的所述中转粮食仓储g
k
的所述中转散粮数量，n为所需的散粮数量；找出所述协作关系集合d中协作关系最大的协作关系d
k
，确定与所述协作关系最大的协作关系d
k
相对应的中转粮食仓储，最终确定所述实际最短路径。5.如权利要求4所述的港口运输粮食的最短路径计算系统，其特征在于，还包括：当所
需的散粮进行装卸时，优化装卸设备的运行时间。6.如权利要求5所述的港口运输粮食的最短路径计算系统，其特征在于，所述优化装卸设备的运行时间包括：假设所需的散粮运输流程总共经过n个装卸设备，每个装卸设备启动所需要的时间为每个装卸设备尾部检测到所需的散粮通过的时间为t
it
，没有所需的散粮通过的时间为每个装卸设备的速度为v
i
，所需的散粮从装卸设备尾部到装卸设备头部所需移动的距离为l
i
，每个装卸设备设置安全时间为则设定其余每个装卸装备的启动时间为：若时，令若t
iq
小于0，则在上一装卸设备启动的同时，当前装卸设备也启动；若首个装卸设备停止,则其余各装卸设备的停止时间为：其中，i为下标，q、t、a和e为上标，用于区分各个参数。

技术总结
本发明公开了一种港口运输粮食的最短路径计算方法及系统，该方法包括：获取港口粮食仓储附近且能够为港口粮食仓储运输散粮的所有中转粮食仓储及相互之间的运输路径，对所有中转粮食仓储及运输路径进行拓扑操作，生成散装粮食运输有向图，散装粮食运输有向图的顶点为港口粮食仓储，遍历所述散装粮食运输有向图，找出每个所述中转粮食仓储到港口粮食仓储的所有路径；获取港口粮食仓储所需的散粮数量、各中转粮食仓储的中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和散粮水分，并设置运输路径查找模型，以中转散粮数量、散粮温度、散粮相对湿度和所述散粮水分为参数，结合所有路径，找出从中转粮食仓储将所需的散粮数量运输到港口粮食仓储的实际最短路径。食仓储的实际最短路径。食仓储的实际最短路径。


技术研发人员：潘英豪 李涛 张华 卢宁 杨承志
受保护的技术使用者：交通运输部水运科学研究所
技术研发日：2023.03.27
技术公布日：2023/10/7