基于自适应大邻域搜索算法的无人机-卡车-代收点协同配送

针对农村地区物流配送成本高、效率低等问题,对无人机-卡车-代收点的协同配送进行了研究,以助力“乡村振兴”战略。充分考虑农村道路条件、农户地理分布等特征,构建了面向农村的无人机-卡车-代收点协同配送整数规划模型,同时对无人机路径、卡车路径、代收点选址及分配、无人机发射点及回收点等进行决策。针对问题特点设计了初始解生成策略及改进的自适应大规模邻域搜索算法。此外,通过敏感性实验分析代收点服务范围和无人机飞行能力对配送系统的影响。最后,通过与精确算法求解器Gurobi、自适应大规模邻域搜索算法和两阶段构造搜索算法进行对比,验证了所设计算法的有效性。

考虑三类客户点的卡车-无人机协同配送模型及混合算法

为了提高“最后一公里”配送效率,降低配送成本,文章提出一种考虑三类客户点的卡车-无人机协同配送模式。建立以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标的数学模型,对三类客户点在卡车-无人机协同配送路径、卡车和无人机载重、协同时间以及无人机电量方面进行约束;使用由遗传算法、K-means聚类算法与构造算法共同组成的混合算法对模型求解。大规模算例和小规模算例结果显示本文算法求解效率和求解精度较高;以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标对比以配送成本或配送时间最小化为目标结果更优。文章提出的模型和算法能有效解决卡车-无人机协同配送问题;以配送成本和配送时间的加权和最小化为目标相较于只考虑配送成本或配送时间更合理。

卡车-无人机协同救灾物资避障配送问题研究

针对洪涝灾害中存在积水障碍区的卡车-无人机协同配送的最优路径及最短配送时间问题,建立了一种整数规划模型,并提出了一种两阶段启发式算法,第一阶段将积水障碍区进行二维网格化处理并确定无人机运输救灾物资时卡车的安全等待点以及各等待点无人机运送客户的集合,第二阶段提出阶段性规划算法,结合改进A*算法与非线性收敛因子的模拟退火鲸鱼算法对卡车绕积水障碍区的配送路径进行优化,在确保卡车行使安全的前提下,将A*算法的全局寻优性及鲸鱼算法的局部搜索精确性结合。解决存在积水障碍区的救灾物资配送问题,最后通过实例验证了所提出方法可以快速安全地解决洪涝灾害中救灾物资的避障配送问题。

无人机配送问题研究综述

物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。我国“双碳”目标的提出是物流业实现智能化转型升级、谋求绿色低碳发展的重要契机,而无人机配送则是物流业实现节能减碳的重要途径。无人机配送一直是国内外学者关注的重要课题,文章主要从无人机独立配送和卡车-无人机协同配送两个方面分析无人机在配送领域的研究现状及发展趋势。

通行受限下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径优化

研究通行受限情景下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径优化问题,综合考虑灾区路网状况、卡车可途中发射/接受无人机、无人机单次起飞可配送多个需求点、需求可拆分等因素,以应急物资配送任务完成时间最短为目标,构建卡车-多无人机协同配送路径优化模型.根据问题与模型特征设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明:文章方法能合理分配卡车与无人机的配送任务,科学规划通行受限情景下需求可拆分的应急物资卡车-多无人机协同配送路径;卡车途中发射/接收无人机方式能有效缩短无人机飞行距离,减少卡车与无人机的协同时间,缩短通行受限情景下的应急物资配送时间,具有可行性、合理性与有效性.

疫区应急物资供应的卡车-无人机动态协同配送路径优化

研究传染性公共卫生事件发生后疫区的应急物资供应问题,为避免传染,对中高风险疫区采用“无接触式”的无人机配送方式、低风险疫区采用卡车配送方式,在此基础上设计疫区应急物资供应的卡车-无人机动态协同配送模式.综合考虑疫区风险级别、无人机容量、飞行距离、卡车容量等因素,以应急物资总配送时间最短为目标,构建卡车-无人机动态协同配送路径规划模型,并设计一种自适应遗传算法求解.实验结果表明:文章方法能在非常短的时间内求解出符合决策者目标的卡车-无人机动态协同路径规划方案,有效缩短应急物资总配送时间,能为政府部门在重大传染性公共卫生事件下的应急物资配送提供决策参考.

卡车-无人机混合配送的两阶段求解方法

利用无人机成本低、受地面交通状况影响少的特点,考虑卡车-无人机混合配送路径优化问题,在多卡车同时配送且存在单个包裹重量超出无人机最大载重情形下,构建问题模型,并提出两阶段求解方法。第一阶段,采用变邻域模拟退火算法求解载重约束下卡车车辆路径问题,为货物指派配送车辆并确定需要的卡车数量;第二阶段,设计一种自适应K-means聚类方法,对每辆卡车运送包裹的目的地进行聚类,聚类中心即移动配送点,也是无人机发射点,再对无人机配送路径和卡车行驶路径进行协同优化,实现成本最小化。两个阶段均采用Python编程实现。仿真结果表明,本文提出的方法较文献中的方法具有更好的优化效果和普适性。

基于K-means聚类算法的防汛物资调配改进模型

无人机联合卡车协同配送防汛物资是当今物流配送领域的一种新型交付方式,极大地提高了防汛物资调配效率。本文提出了一种无人机与卡车配送联合路径的新型优化迭代算法。基于K-means聚类算法改进无人机-卡车的协同配送问题(FSTSP),通过AGO算法辅助,建立了FSTSP的最佳路线。进一步对模型进行评价,得出基于K-means聚类算法的改进FSTSP模型具有很好的通用性和推广性。