新零售实战 | 智能仓储的协同进化：销量预测-库位调整-AGV调度的闭环体系

/**
 * 联邦学习销量预测器类（基于TensorFlow.js实现）
 * 实现本地模型训练与联邦特征整合的销售预测功能
 */
class FederatedSalesPredictor {
  constructor() {
    /**
     * 初始化本地预测模型
     * LSTM网络结构：
     * - 输入形状：[30个时间步, 8个特征维度]
     * - 64个LSTM单元用于时序特征提取
     * - 全连接层输出最终预测值
     */
    this.localModel = tf.sequential({
      layers: [tf.layers.lstm({ units: 64, inputShape: [30, 8] }), tf.layers.dense({ units: 1 })],
    });

    // 联邦特征存储池（Key: SKU编号，Value: 特征张量）
    this.fedFeatures = new Map();
  }

  /**
   * 执行销量预测流程
   * @param {string} sku - 商品唯一标识编号
   * @returns {tf.Tensor} 预测结果张量
   * 流程步骤：
   * 1. 获取本地销售数据
   * 2. 从联邦协调器获取共享特征
   * 3. 合并本地与联邦特征
   * 4. 使用本地模型进行预测
   */
  async predict(sku) {
    // 获取本地历史销售数据（时间序列格式）
    const localData = await this._getLocalSalesData(sku);

    // 从联邦服务器获取跨域特征数据
    const fedFeatures = await FedCoordinator.getFeatures(sku);

    // 特征融合：将本地时序数据与联邦特征拼接
    const tensor = this._mergeFeatures(localData, fedFeatures);

    // 使用组合特征进行模型推断
    return this.localModel.predict(tensor);
  }
}

flowchart LR
    A[本地特征] --> C[特征加密]
    B[联邦节点] --> C
    C --> D{特征池}
    D --> E[LSTM输入]

/**
 * 遗传算法优化器类，用于解决组合优化问题（如仓库布局优化）
 */
class GeneticOptimizer {
  /**
   * 构造函数，初始化遗传算法种群
   * @param {number} populationSize - 种群规模，默认100个个体
   */
  constructor(populationSize = 100) {
    this.population = this._initPopulation(populationSize);
    // 适应度计算函数：综合拣货效率和空间利用率评估布局质量
    this.fitnessFunc = this._calcFitness; // 适应度=拣货效率+空间利用率
  }

  /**
   * 执行进化算法主流程
   * @param {number} generations - 进化迭代次数，默认50代
   * @returns {Object} 当前种群中的最优解决方案
   */
  evolve(generations = 50) {
    // 进化循环：选择->交叉->变异
    for (let i = 0; i < generations; i++) {
      const parents = this._selectParents();    // 选择适应度高的父代
      const offspring = this._crossover(parents); // 通过交叉重组生成子代
      this.population = this._mutate(offspring);  // 对子代进行变异得到新种群
    }
    return this._getBestSolution(); // 返回历史最优解
  }

  /**
   * 计算单个布局方案的适应度值
   * @param {Object} layout - 仓库布局方案对象
   * @returns {number} 综合适应度得分（范围0-1）
   */
  _calcFitness(layout) {
    // 模拟计算拣货路径效率（具体实现未展示）
    const pickEfficiency = this._simulatePicking(layout);
    // 计算空间利用率指标
    const spaceUtil = layout.usedSpace / layout.totalSpace;
    // 加权计算最终得分（当前固定权重，可扩展为动态调整）
    return 0.6 * pickEfficiency + 0.4 * spaceUtil; // 权重动态调整
  }
}

// 适应度=拣货效率（60%）+空间利用率（40%）
return 0.6 * pickEfficiency + 0.4 * spaceUtil;

constructor(populationSize = 100)
evolve(generations = 50)

/**
 * AGV路径规划核心类，实现多目标调度场景下的智能路径搜索
 */
class AGVPathPlanner {
  /**
   * 初始化路径规划器
   * @param {Object} gridMap - 二维网格地图数据，需包含障碍物和通行成本信息
   */
  constructor(gridMap) {
    // 网格地图处理模块（解耦地图数据与算法逻辑）
    this.grid = new PathfindingGrid(gridMap);
    // 曼哈顿距离启发式函数（适合AGV四方向移动场景）
    this.heuristic = (a, b) => Math.abs(a.x - b.x) + Math.abs(a.y - b.y);
  }

  /**
   * A*算法实现多目标路径搜索
   * @param {Node} start - 起点节点对象，需包含x,y坐标
   * @param {Node} end - 终点节点对象，需包含x,y坐标 
   * @returns {Array|null} 路径节点序列或空值
   */
  findPath(start, end) {
    // 优先队列实现开放列表（确保高效获取最小成本节点）
    const openSet = new PriorityQueue();
    openSet.enqueue(start, 0);

    // 核心搜索循环（时间复杂度O(n log n)）
    while (!openSet.isEmpty()) {
      const current = openSet.dequeue();
      if (current === end) return this._reconstructPath(current);

      // 八邻域/四邻域探索策略（根据grid.getNeighbors实现）
      for (let neighbor of this.grid.getNeighbors(current)) {
        // 动态成本计算（支持后续扩展地形权重）
        const tentativeG = current.g + this._getMoveCost(current, neighbor);
        // 路径优化判断（g值更优时更新节点）
        if (tentativeG < neighbor.g) {
          neighbor.g = tentativeG;
          // f(n)=g(n)+h(n) 标准A*公式实现
          neighbor.f = tentativeG + this.heuristic(neighbor, end);
          openSet.enqueue(neighbor, neighbor.f);
        }
      }
    }
    return null; // 无可行路径
  }
}

class ExpiryMonitor {
  /**
   * 构建多级预警监测系统
   */
  constructor() {
    // 三级时间阈值预警体系（单位：天）
    this.thresholds = {
      L1: 30, // 黄色预警：常规监测
      L2: 15, // 橙色预警：加强监测
      L3: 7,  // 红色预警：紧急处理
    };
  }

  /**
   * 执行全库RFID库存扫描与预警分析
   * @returns {Promise<void>} 异步操作承诺
   */
  async checkInventory() {
    // RFID全域数据采集（支持EPC Gen2协议）
    const items = await RFIDReader.getAllTags();
    
    // 多维度预警条件判断
    const alerts = items.filter(item => {
      const daysLeft = moment(item.expiryDate).diff(moment(), 'days');
      // 复合预警逻辑：效期+库存量双重条件
      return daysLeft <= this.thresholds.L3 || 
            (daysLeft <= this.thresholds.L2 && item.quantity > 100) || 
            (daysLeft <= this.thresholds.L1 && item.quantity > 500);
    });
    
    // 分级响应机制触发
    this._triggerActions(alerts);
  }

  /**
   * 执行分级响应动作（私有方法）
   * @param {Array} alerts - 预警商品集合 
   */
  _triggerActions(alerts) {
    // 动态响应策略：效期优先+库存积压处理
    alerts.forEach(alert => {
      if (alert.daysLeft <= 7) AutoPromotion.start(alert.sku);  // 紧急促销策略
      if (alert.quantity > 500) AGVDispatcher.moveToFront(alert.location);  // 库位优化策略
    });
  }
}