自动分拣系统分拣距离的优化方法、设备及存储介质与流程
本发明实施例涉及物流技术领域，特别涉及一种自动分拣系统分拣距离的优化方法、设备及存储介质。
背景技术：
配送中心是物流供应链的一个重要组成部分，配送中心的主要作业包括：仓储、流通加工、分拣和运输等。其中分拣作业是配送中心作业环节中劳动力最密集的部分。随着电子商务的发展和客户对商品到货时间要求的提高，越来越多的企业开始采用自动化分拣设备完成对物品的分拣作业。
发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的自动分拣设备在进行分拣时，分拣调度方案一般是操作人员凭经验进行决策的，缺乏科学的管理与决策方案制定，因此并没有充分发挥分拣设备的作用，分拣效率还有待提高。
技术实现要素：
本发明实施方式的目的在于提供一种自动分拣系统分拣距离的优化方法、设备及存储介质，使得通过建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型，并针对数学模型求解所获得的求解结果，确定出自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性，实现了自动分拣系统分拣距离的最小化，从而在自动分拣方面具备科学的管理与决策，提高了分拣设备的分拣效率。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种自动分拣系统分拣距离的优化方法，包括以下步骤：建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型；采用搜索算法求解数学模型；根据获得的求解结果确定自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性；其中，数学模型包括：表示自动分拣系统分拣距离与进行物品分拣的传送带编号决策变量、物品出库的分拣格口编号决策变量和物品的成组分拣属性决策变量关系的目标函数。
本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的自动分拣系统分拣距离的优化方法。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的自动分拣系统分拣距离的优化方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，通过建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型，并针对数学模型求解所获得的求解结果，确定出自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性，实现了自动分拣系统分拣距离的最小化，从而在自动分拣方面具备科学的管理与决策，提高了分拣设备的分拣效率。
另外，数学模型还包括：目标函数的约束条件。通过在数学模型中设置约束条件，确定了目标函数成立的前提条件，从而通过对数学模型求解所获得的求解结果更加符合实际情况。
另外，搜索算法包括：变邻域搜索算法和禁忌搜索算法。在对已经建立的数学模型进行求解时，使用变邻域搜索算法和禁忌搜索算法进行求解，能够获得十分接近最优解的求解结果，并且求解速度相比于现有的求解器更快。
另外，变邻域搜索算法包括：变异操作和点交换操作。通过变邻域搜索算法中的变异操作和点交换操作，使得通过邻域搜索获得的局部最优解能够向最终的全局最优解靠近，并快速的获得求解结果。
另外，采用搜索算法求解数学模型，包括：设置当前迭代次数的初始值；获得数学模型的初始解，并将初始解作为当前解，其中，当前解为当前最优解；判断是否满足变异条件，若是，则对当前解进行变异操作获得候选解，并通过对候选解进行禁忌搜索获得更新后的当前最优解；判断是否满足点交换的条件，若是，则对更新后的当前最优解进行点交换操作获得新的候选解，并通过对新的候选解进行禁忌搜索获得当前迭代过程的最优解；判断搜索算法是否满足终止条件，若是，则将当前迭代过程的最优解作为求解结果，否则，将当前迭代次数的初始值加一，将当前迭代过程的最优解作为当前解，并重新对当前解进行变异操作。
另外，设置当前迭代次数的初始值的同时，还包括：初始化禁忌表和禁忌表的长度；通过对候选解进行禁忌搜索获得更新后的当前最优解，包括：判断候选解对应的目标函数的数值是否小于初始解对应的目标函数的数值，若是，则将候选解释作为更新后的当前最优解，并存储在禁忌表中，否则，重新进行搜索并判断搜索步长是否超过禁忌表的长度，若是，则将重新搜索获得的解作为更新后的当前最优解。
另外，通过对新的候选解进行禁忌搜索获得当前迭代过程的最优解，包括：判断新的候选解对应的目标函数的数值是否小于更新后的当前最优解对应的目标函数的数值，若是，则将新的候选解作为当前迭代过程的最优解，并存储在禁忌表中，否则，重新进行搜索并判断搜索步长是否超过禁忌表的长度，若是，则将重新搜索获得的解作为当前迭代过程的最优解。
另外，获得数学模型的初始解，包括：将进行物品分拣的传送带编号决策变量、物品出库的分拣格口编号决策变量和物品的成组分拣属性决策变量，作为数学模型的未知变量，通过初始化未知变量，获得数学模型的初始解。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本申请第一实施例中自动分拣系统分拣距离的优化方法流程图；
图2是本申请第一实施例中自动分拣系统的俯视图；
图3是本申请第二实施例中自动分拣系统分拣距离的优化方法的流程图；
图4是本申请第三实施例中自动分拣系统分拣距离的优化装置的方框示意图；
图5是本申请第四实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种自动分拣系统分拣距离的优化方法。具体流程如图1所示，包括以下步骤：
步骤101，建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型。
具体的说，在本实施例中，数学模型包括：表示自动分拣系统分拣距离与进行物品分拣的传送带编号决策变量、物品出库的分拣格口编号决策变量和物品的成组分拣属性决策变量关系的目标函数。同时，数学模型还包括：目标函数的约束条件。并且传送带编号代表传送带的层数。
需要说明的是，本实施方式中，以具有两层传送带的自动分拣系统为例进行说明，其中自动分拣系统的俯视图如图2所示。其中，上层传送带沿着逆时针方向运行，下层传送带沿着顺时针方向运行。自动分拣系统对物品的分拣流程如下：待分拣物品进入配送中心后，由入库拖车送至供包台，首先按照待分拣物品的编号对其进行预分拣处理，再将待分拣物品送入传送带。每件待分拣物品有一个交叉托盘进行分拣，当待分拣物品输送至指定分拣格口时，交叉带托盘将待分拣物品卸下，待分拣物品从螺旋滑槽进入物料箱，结束该待分拣物品的分拣。当物料箱内的待分拣物品到达一定数量时，出库拖车将待分拣物品装入出库拖车进行分配。其中，在下个批次的待分拣物品到达前，待分拣系统已经完成本批次待分拣物品的分拣作业。当然，本实施方式中并不限定传送带的具体层数，只要大于等于两层都在本实施方式的保护范围内。
需要说明的是，在本实施方式中，考虑了待分拣物品的成组分拣属性，成组分拣属性是指自动分拣系统在进行分拣时，确定是否将分散的待分拣物品按一定的规则组合在一起，成为一个规格化、标准化的大分拣单元。按照成组分拣方式进行分拣可有效提高分拣系统的分拣效率。在本实施方式中，是以两件待分拣物品进行成组分拣组合成一个规格化、标准化的大分拣单元为例进行说明。当然，本实施方式并不限定规格化、标准化的大分拣单元内物品的具体数量，只要大于等于两件都在本实施方式的保护范围内。
具体实现中，目标函数用公式(1)进行表示，公式(1)如下所示：
minf(xi，k，yi，l，ri，j)＝maxk∈k{∑i∈s∑l∈eti，l，k[min{xi，k，yi，l}-min{xi，k，yi，l，∑j∈s，j＞iri，j}]}(1)
其中，xi,k表示进行物品分拣的传送带编号决策变量，yi,l表示物品出库的分拣格口编号决策变量，ri,j表示物品的成组分拣属性决策变量。并且，xi,k为0-1变量，待分拣物品i若从k层传送带进行分拣，则等于1，否则等于0；yi,l为0-1变量，待分拣物品i若从编号为l的分拣格口出库，则等于1，否则等于0；ri,j为0-1变量，待分拣物品i与待分拣物品j若进行成组分拣，则等于1，否则等于0。
其中，公式(1)中各符号的含义分别为：ti,l,k表示待分拣物品i从k层传送带进行分拣由编号为l的分拣格口出库的分拣距离；s表示待分拣物品的编号集合，下标分别为i和j，s＝g1∪g2，其中，g1表示从1号供包台进入自动分拣系统的待分拣物品编号集合，g2表示从2号供包台进入自动分拣系统的待分拣物品编号集合；e表示自动分拣系统的分拣格口编号集合，下标为l，e＝ma∪mb，其中，ma表示自动分拣系统a侧分拣格口编号集合，mb表示自动分拣系统b侧分拣格口编号集合。
需要说明的是，在本申请实施例中，∑i∈s∑l∈eti,l,k[min{xi,k,yi,l}-min{xi,k,yi,l,∑j∈s，j＞iri,j}]表示第k层传送带的总分拣距离；maxk∈k{∑i∈s∑l∈eti,l,k[min{xi,k,yi,l}-min{xi,k,yi,l,∑j∈s,j＞iri,j}]}表示从多层传送带的总分拣距离中取最大值；min{xi,k,yi,l}表示待分拣物品i从k层传送带分拣并由编号为l的分拣格口出库时，min{xi,k,yi,l}取值为1，否则取值为0；min{xi,k,yi,l,∑j∈s,j＞iri,j}表示待分拣物品i从k层传送带分拣并由编号为l的分拣格口出库，且存在待分拣物品j(j>i)与待分拣物品i进行成组分拣时，min{xi,k,yi,l,∑j∈s,j＞iri,j}取值为1，否则取值为0；min{xi,k,yi,l}-min{xi,k,yi,l,∑j∈s,j＞iri,j}表示待分拣物品i是否产生分拣距离，当min{xi，k，yi，l}＝1且min{xi,k,yi,l,∑j∈s,j＞iri,j}＝1时，表示待分拣物品i与待分拣物品j进行成组分拣，此时待分拣物品i的分拣距离为0，否则，待分拣物品i的分拣距离为
值得一提的是，数学模型中还包括目标函数的约束条件，通过设定约束条件，使得通过对数学模型求解所获得的求解结果更加符合实际情况。
具体实现中，针对目标函数(1)设定的约束条件包括：
其中，公式(2)至公式(12)中各符号的含义为：bi表示待分拣物品i的分拣批次，di表示待分拣物品i的目的地编号，qi表示待分拣物品i所占用托盘的面积，q表示标准托盘的面积。
需要说明的是，约束条件(2)表示一件待分拣物品只能由一层传送带进行分拣；约束条件(3)表示一件待分拣物品只能选择一个分拣格口出库；约束条件(4)表示若待分拣物品由1号供包台进入上层传送带，则该件待分拣物品必须由b侧分拣格口出库；约束条件(5)表示若待分拣物品由1号供包台进入下层传送带，则该件待分拣物品必须由a侧分拣格口出库；约束条件(6)表示若待分拣物品由2号供包台进入下层传送带，则该件待分拣物品必须由b侧分拣格口出库；约束条件(7)表示若待分拣物品由2号供包台进入上层传送带，则该件待分拣物品必须由a侧分拣格口出库；约束条件(8)表示每件待分拣物品至多执行一次成组分拣；约束条件(9)表示编号较大的待分拣物品只能被编号较小的待分拣物品选择进行成组分拣，即当j≥i时，rj,i＝0；约束条件(12)表示，xi,k、yi,l和ri,j为0-1决策变量。
约束条件(10)表示送往同一目的地的待分拣物品均由同一分拣格口出库，送往不同目的地的待分拣物品由不同分拣格口出库，其中，公式∑l∈e|yi,l-yj,l|用于判断待分拣物品i与待分拣物品j所选择的分拣格口是否相同，若两件待分拣物品选择的分拣格口相同，则∑l∈e|yi,l-yj,l|＝0，否则，∑l∈e|yi,l-yj,l|＝2。其中，公式2*min{|di-dj|,1}用于判断待分拣物品i与待分拣物品j所选择的目的地是否相同，若两件待分拣物品选择的目的地相同，则2*min{|di-dj|,1}＝0，否则，2*min{|di-dj|,1}＝2。
约束条件(11)表示，两件待分拣物品若进行成组分捡，则必须满足以下四个条件：一、两件待分拣物品所占用托盘的面积之和小于一个标准托盘的面积，并且利用公式
值得一提的是，在本实施方式中，是以具有两层传送带、两件待分拣物品进行成组分拣的自动分拣系统为例进行说明，但本实施方式中并不限定传送带的具体层数以及待分拣物品的具体数量。对于具有其它层数的传送带以及其它数量进行成组分拣的自动分拣系统建立数学模型的方式与本实施方式中建立数学模型的方式类似，在实际应用中可以针对具体的数值相应的设定模型中的具体参数，所以本实施方式不再对其进行赘述。
步骤102，采用搜索算法求解数学模型。
具体的说，在本实施方式中，以三个决策变量xi,k、yi,l和ri,j作为数学模型的未知变量，通过搜索算法求解一组确定的(xi,k，yi,l，ri,j)使得目标函数中的自动分拣系统分拣距离达到最小，该确定的(xi,k，yi,l，ri,j)就可以作为求解结果，并且本申请实施方式中是使传送距离最大一层的传送带的分拣距离最小。
值得一提的是，在本实施方式中可以采用变邻域搜索算法和禁忌搜索算法对数学模型进行求解。当然，在实际应用中还可以使用其他算法进行求解，本实施方式并不限定搜索算法的具体形式。
步骤103，根据获得的求解结果确定自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性。
具体的说，将通过搜索算法求解所获得的求解结果，确定出了自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性，实现了传送距离最大层的传送带的分拣距离最小化。
与现有技术相比，本实施方式，通过建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型，并针对数学模型求解所获得的求解结果，确定出自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性，实现了自动分拣系统分拣距离的最小化，从而在自动分拣方面具备科学的管理与决策，提高了分拣设备的分拣效率。
本发明的第二实施方式涉及一种自动分拣系统分拣距离的优化方法。本实施例在第一实施例的基础上做了进一步改进，具体改进之处为：对采用搜索算法求解数学模型的方式进行了具体描述。本实施例中的自动分拣系统分拣距离的优化方法的流程如图3所示。具体的说，在本实施例中，包括步骤201至步骤211，其中，步骤201与第一实施方式中的步骤101大致相同，步骤211与第一实施方式中的步骤103大致相同，此处不再赘述，下面主要介绍不同之处，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见第一实施例所提供的物质检测方法，此处不再赘述。
在步骤201之后，执行步骤202。
在步骤202中，设置当前迭代次数的初始值。
需要说明的是，当前迭代次数用字母n表示，在搜索算法开始求解数学模型时，首先设置当前迭代次数的初始值n＝1。
值得一提的是，在设置当前迭代次数的初始值的同时，还包括：初始化禁忌表和禁忌表的长度。例如，置空禁忌表
在步骤203中，获得数学模型的初始解，并将初始解作为当前解，并且当前解为当前最优解。
具体的说，在本实施例中，将进行物品分拣的传送带编号决策变量xi,k、物品出库的分拣格口编号决策变量yi,l和物品的成组分拣属性决策变量ri,j，作为数学模型的未知变量，通过初始化未知变量，获得数学模型的初始解。
需要说明的是，在将初始解作为当前解之后，可以通过求解器求得初始解对应的目标函数的数值。
在步骤204中，判断是否满足变异条件，若是，则执行步骤205，否则执行步骤206。
其中，当确定当前解未进行过变异操作，则需要对当前解进行变异操作，既满足变异条件。
在步骤205中，对当前解进行变异操作获得候选解，并通过对候选解进行禁忌搜索获得更新后的当前最优解。
需要说明的是，对当前解进行变异操作具体为：随机选择任意一个决策变量xi,k、ri,j，若决策变量的原始值为0则变为1，若决策变量的原始值为1则变为0，例如决策变量xi,k原始值为0，即待分拣物品i不从k层传送带进行分拣，xi,k在进行变异操作后变为1，即待分拣物品i从k层传送带进行分拣，同时根据约束条件对ri,j进行调整。ri,j进行变异的原理与xi,k进行变异的原理相似，本实施例中不再进行赘述。将经过变异后所获的解作为候选解，并通过求解器求得候选解对应的目标函数的数值。
其中，通过对候选解进行禁忌搜索获得更新后的当前最优解，包括：判断候选解对应的目标函数的数值是否小于初始解对应的目标函数的数值，若是，则将候选解作为更新后的当前最优解，并存储在禁忌表中，否则，重新进行搜索并判断搜索步长是否超过禁忌表的长度，若是，则将重新搜索获得的解作为更新后的当前最优解。
值得一提的是，在进行搜索的过程中，禁忌表中的元素是不断变化的，模仿了人的记忆功能，算法曾经搜索过的解会存在禁忌表中，而经过一段时间存放在禁忌表中的解会释放出来，而这个保存时间可以用禁忌表的长度l来表示。在每次搜素过程中，如果元素存放在禁忌表中说明之前搜索过，并且所对应的目标函数值没有比所获得的当前最优解所对应的目标函数值还好，则该元素是不参与本次算法搜索的。
在步骤206中，判断是否满足点交换条件，若是，则执行步骤207，否则，执行步骤208。
其中，当确定更新后的当前最优解未进行过点交换操作，则需要对更新后的当前最优解进行点交换操作，即满足点交换条件。
在步骤207中，对更新后的当前最优解进行点交换操作获得新的候选解，并通过对新的候选解进行禁忌搜索获得当前迭代过程的最优解。
需要说明的是，在对更新后的当前最优解进行点交换的具体操作是，对于决策变量xi,k、yi,l互换两层传送带的待分拣物品，以及待分拣物品的目的地所对应的分拣格口编号。例如，对于决策变量xi,k，若对于待分拣物品i原始进行分拣的传送带为编号0，即下层传送带，在进行点交换操作后，对待分拣物品i进行分拣的传送带为编号1，即上层传送带。同时根据约束条件对yi,l和ri,j进行调整。yi,l进行点交换的原理与xi,k进行点交换的原理相似，本实施例中不再进行赘述。将经过点交换后所获的解作为新的候选解，并通过求解器求得新的候选解对应的目标函数值。
其中，通过对新的候选解进行禁忌搜索获得当前迭代过程的最优解，包括：判断新的候选解对应的目标函数的数值是否小于更新后的当前最优解对应的目标函数的数值，若是，则将新的候选解作为当前迭代过程的最优解，并存储在禁忌表中，否则，重新进行搜索并判断搜索步长是否超过禁忌表的长度，若是，则将重新搜索获得的解作为当前迭代过程的最优解。
在步骤208中，判断搜索算法是否满足终止条件，若是，则执行步骤210，否则，执行步骤209。
具体的说，算法中通过设置最大迭代次数n来实现算法的终止，其中，n可以设置为50，当前迭代次数的初始值n经过迭代过程若等于n时，则说明搜索算法满足终止条件，若当前迭代次数的初始值n经过迭代过程小于n，则说明搜索算法未满足终止条件。
在步骤209中，将当前迭代次数的初始值加一，并将当前迭代过程的最优解作为当前解。
需要说明的是，在将当前迭代过程的最优解作为当前解之后，会重新执行步骤205并对当前解重新进行变异操作。
在步骤210中，将当前迭代过程的最优解作为求解结果。
需要说明的是，当搜索算法满足终止条件，即当前迭代次数的初始值经过多次迭代过程后n＝n时，则算法停止搜索，并将当前迭代过程的最优解作为求解结果。
在步骤210之后，执行步骤211。
与现有技术相比，本实施方式，通过建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型，并针对数学模型求解所获得的求解结果，确定出自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性，实现了自动分拣系统分拣距离的最小化，从而在自动分拣方面具备科学的管理与决策，提高了分拣设备的分拣效率。并且采用变邻域搜索算法和禁忌搜索算法求解数学模型，使所获得的模型的解更加准确。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明第三实施方式涉及一种自动分拣系统分拣距离的优化装置，具体结构如如图4所示。
如图4所示，自动分拣系统分拣距离的优化装置包括模型建立模块301、模型求解模块302和确定模块303。
其中，模型建立模块301，用于建立以最小化自动分拣系统分拣距离为目标的数学模型。
模型求解模块302，用于采用搜索算法求解数学模型。
确定模块303，用于根据获得的求解结果确定自动分拣系统中进行物品分拣的传送带编号、物品出库的分拣格口编号以及物品的成组分拣属性。
不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明第四实施方式涉及一种电子设备，如图5所示，包括至少一个处理器501；以及，与至少一个处理器501通信连接的存储器502；其中，存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令，指令被至少一个处理器501执行，以使至少一个处理器501能够执行上述实施例中的自动分拣系统分拣距离的优化方法。
本实施例中，处理器501以中央处理器(centralprocessingunit，cpu)为例，存储器502以可读写存储器(randomaccessmemory，ram)为例。处理器501、存储器502可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。存储器502作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中实现自动分拣系统分拣距离的优化方法的程序就存储于存储器502中。处理器501通过运行存储在存储器502中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述自动分拣系统分拣距离的优化方法。
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。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。
一个或者多个程序模块存储在存储器502中，当被一个或者多个处理器501执行时，执行上述任意方法实施例中的自动分拣系统分拣距离的优化方法。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
本申请的第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时能够实现本发明任意方法实施例中涉及的自动分拣系统分拣距离的优化方法。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请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、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
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