考虑等待成本的卡车与多无人机联合配送农村物流路径优化

车辆和无人机联合配送模式是降低末端配送成本、提高效率的全新尝试。本文考虑卡车和无人机相互等待成本,以最小总成本为目标建立了单卡车和多无人机联合配送路径优化模型。设计了自适应大邻域搜索算法,采用三种破坏算子和修复算子,对破坏、修复后的临时解使用模拟退火接受准则。对包含10-100个节点的呈均匀分布和簇状分布的2类算例进行求解,与CPLEX求解结果对比表明提出的算法具有较快的速度、较好的精度和稳定性;分析卡车携带不同数量无人机的联合配送方案,结果显示,相较于纯卡车配送,携带1-4台无人机的联合配送可降低农村物流配送总成本17.88%~28.94%;对无人机续航里程的敏感性分析,表明随无人机续航里程的增加配送成本呈先快速降低后缓慢降低或趋于稳定。

基于集群的卡车与无人机联合配送调度研究

基于集群提出卡车与无人机联合配送新模式,来解决农村地区送货上门难的问题。考虑无人机载重和续航能力,以总运营成本最小为目标建立带时间窗的混合整数规划模型,并提出两阶段算法,通过改进后的K-means算法求出卡车停靠点,采用遗传模拟退火算法优化卡车与无人机联合配送路线。将其与传统K-means算法加CPLEX结果对比,可证明算法和模型的可行性与有效性。案例分析选取江苏某农村地区来进行末端物流配送的应用研究,结果表明卡车与无人机联合配送模式与纯卡车运输模式相比可有效减少总运营成本。研究成果可为农村地区末端配送中无人机的应用提供新思路和参考价值。

“卡车+无人机”联合配送路径规划问题研究

针对农村物流基础设施和技术装备落后引起的农村电商物流配送成本高问题,采用了“卡车+无人机”的联合配送模式,并设计了三阶段规划求解方法。第一阶段,采用K-means聚类算法对客户进行分组;第二阶段,基于TSP模型的卡车行驶路径优化;第三阶段,建立多约束条件下的以总配送成本最小化为目标的路径规划(ECVRPTW-D)模型,并采用改进的模拟退火算法求解。最后通过算例验证模型的合理性和算法的有效性,为农村物流配送规划提供参考。

“卡车+无人机”模式下带时间窗的取送货车辆路径问题

无人机由于成本低、速度快、直线飞行等优势被越来越多地用于物流配送。考虑到无人机的载货量小、续航能力有限等因素,针对“卡车+无人机”模式下的带时间窗的取送货车辆路径问题进行优化,建立了以最小化运输成本为目标的混合整数规划模型。设计了自适应大邻域搜索算法对其求解。在该算法中,通过设计基于模型特点的多种高效的破坏算子和修复算子、引入模拟退火接受准则避免陷入局部最优解来提高算法性能。通过算例求解验证了模型和算法的有效性,分析了卡车与无人机联合配送模式对路径成本的影响,为“卡车+无人机”模式的路径规划提供决策依据。

应急响应初期“卡车-无人机”联合配送路径问题

为了在应急响应初期,将应急物资及时送达受灾地区、降低人员伤亡以及减少财产损失,结合卡车相对运量大、无人机运行速度快等特点,提出“卡车-无人机”联合配送应急物资模式,构建以车辆路径问题为基础,总配送时间最短为目标的“卡车-无人机”路径问题模型(vehicle routing problem-drones,VRP-D)。采用小规模算例,使用LINGO优化求解器对模型求解进行了有效性验证,并与传统应急物资配送车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)进行了对比分析。设计变邻域搜索算法(variable neighborhood search,VNS)对模型进行求解,并与传统遗传算法(genetic algorithm,GA)进行了对比分析。对无人机续航里程和最大载质量进行灵敏度分析。结果表明:VNS算法求解本文模型时在求解速度、精度以及稳定性方面具有一定优势;VNS算法解的质量比GA算法最大可改善7.24%;VRP-D模型比VRP模型解的质量最大可改善63.57%。故在应急响应初期,采用“卡车-无人机”联合配送应急物资的配送效率更高。当无人机续航里程增加到70 min后,受灾点总等待时间不再减少;当无人机最大载质量增加到35 kg后,受灾点总等待时间也不再减少,反映出无人机续航里程和最大载质量之间相互制约的内在关系。该研究为创新应急物资配送新模式提供了理论依据。

多模式下的车辆和无人机联合配送模型与优化算法

无人机已广泛用于物流配送,具有快速投递和低成本的优势.针对远离仓库中心、交通受限制客户的需求,在车机并行配送模式上引入车载无人机以服务该类客户,提出多模式下的车辆和无人机联合配送模型及其路径优化问题.该模型融合了车机协同配送模型和并行配送模型,包括搭载无人机的卡车和独立的无人机舰队.在此基础上建立以最小化交付时间为优化目标的混合整数规划模型,并设计基于知识学习策略的多算子遗传算法来提高搜索效率.实验结果表明,与传统交付方式相比,车辆与无人机联合配送模型可显著减少交付时间.在大规模数据集上,改进的遗传算法表现出更好的性能.该研究成果可为解决物流配送中的复杂动态的“最后一公里”问题提供指导和参考.

卡车与无人机联合配送模式下物流调度的优化研究

无人机以其体积小、成本低、速度快、直线飞行等优势被越来越多地用于农村电商物流配送。考虑无人机续航里程约束和装载量限制,提出一种卡车-无人机联合配送模式,并设计三阶段规划求解方法。首先,采用改进的K-means聚类算法对客户进行分类,将聚类中心作为卡车配送点;第二阶段,基于旅行商问题模型确定卡车经过所有配送点的最优行驶路线;第三阶段,构建每个配送点续航和容量约束下无人机的路径优化问题并求解,实现以较低成本将货物送达客户;最后,采用C++编程和CPLEX实现提出方法。算例仿真结果说明:卡车-无人机联合配送模式较卡车单独配送模式以及文献中提出的联合配送模式能够更高效地完成货物配送。

无接触式“卡车+无人机”联合配送问题研究

新型冠状病毒(简称“新冠”)因其高传染性,在隔离措施下进行应急物资配送时避免接触是一大难题。考虑无人机具有无人参与,可做到无接触的特点,提出“卡车+无人机”联合配送模式。构造三阶段求解方法,第一阶段,采用改进K-means算法对客户点进行归类,选出卡车配送点;第二阶段,采用模拟退火算法以旅行商问题为背景对卡车配送路线进行确定;第三阶段提出尾部客户判断法改进模拟退火算法对无人机飞行路线进行确定。三个阶段均采用C++编程进行实现。算例测算结果表明,“卡车+无人机”联合配送模式相较于卡车单独配送可有效提高配送效率,减少配送成本;尾部客户判断法可显著提高算法收敛速度。

乡村振兴战略下农村电商物流运营模式与策略创新研究

农村电商物流作为新兴业态,不仅可以推销农副产品、帮助农民脱贫致富,而且还能助推乡村振兴。因此,在乡村振兴战略背景下研究农村电商物流的运营模式与策略创新,具有十分重要的现实意义和推广价值。文章从乡村振兴、农村电商物流、农村柔性化物流等理论探讨入手,分析我国农村电商物流的发展现状及短板;然后立足农村协同物流平台和农村电子商务平台的相联互通,设计乡村振兴战略下农村电商物流运营创新模式;最后在此基础上,制定农村电商物流运营五大策略,创新性地提出农村柔性化物流的发展思路,构建农村地区“卡车+无人机”联合调度的配送模式。