考虑货车-无人机协同的灾后应急响应策略及调度优化

为了弥补现有货车无人机应用策略在灾后应急响应调度过程中的不足,进一步提高城市应急响应效率,提出了面向灾后救援的货车无人机协同策略,并对其调度算法进行研究。在对两种货车无人机协同响应策略进行分析的基础上,考虑城市应急场景道路密度高、中断点多、需求规模大的特点,提出了货车无人机飞行伙伴响应策略,并以响应时间最小化为目标建立了其调度优化的混合整数规划模型。同时,设计了基于禁忌搜索的三阶段求解算法,并通过试验对该调度策略及算法的应用效果进行了仿真验证。

货车搭载多架无人机车辆路径问题模型及算法

新冠状病毒的流行促使物流业亟须向智慧化转型,无人机参与末端配送成为重要途径之一。货车搭载无人机联合配送,克服了传统货车配送成本高和无人机续航里程短、载荷小的弊端。论文提出货车和无人机“协同+并行”混合配送模式,以总运营成本最小为目标,建立了搭载多架无人机的车辆路径问题混合整数规划模型,设计了基于变维数矩阵编码的两阶段规划求解算法。第一阶段:使用贪婪算法为每个客户确定配送方式和对接点,并以各个对接点为初心进行聚类,再以车辆路径问题为背景,用蚁群算法规划无人机和货车最短路径;第二阶段:将配送方案编码成为变维数矩阵,再根据设计的交换算子进行局部搜索优化,从而得到最优解。算例测算结果验证了“货车+无人机”混合配送比其他配送模式更节省成本,表明了基于变维数矩阵编码的两阶段规划算法具有较好的计算性能,且企业在研发物流配送无人机时不能一味追求续航里程或装载量单方面的优化,而需将续航里程和载重量均衡考虑。

货车和无人机联合配送路径优化研究

针对国家对环境保护的重视和偏远地区电商配送经常遇到道路坍塌、断交以及空域禁飞等区域限制的难题,考虑客户对于时间和货损的满意度以及固定成本、运输成本、燃油成本和碳排放成本,以配送总成本最小和客户满意度最大为目标,建立考虑区域限制的货车和无人机联合配送多目标优化模型。通过引入人工蜂群算法的分级思想和信息素浓度限制对蚁群算法进行改进,并用改进蚁群算法对模型进行求解。使用MATLAB软件进行仿真,将仿真结果与货车单独配送模式进行对比。结果表明,在偏远地区电商配送过程中,货车和无人机联合配送模式能够有效降低配送成本,减少碳排放,提高客户满意度。

“货车+无人机”配送模式下订单拣选与配送联合优化研究

电子商务环境下订单特有的特征要求企业必须进行拣选与配送的联合决策,而'货车+无人机'的配送模式结合了货车运量大和无人机配送速度快的特点,可以有效的提高配送效率。本文以拣选和配送总成本最低,综合考虑'货车+无人机'配送模式、多拣选批次、多配送批次、带时间窗等因素,研究'货车+无人机'配送路径、拣选分批、拣选路径等联合决策问题,并设计了PVRPTW-D遗传算法和'S'型拣选策略进行求解,通过算例验证了本文所提出的模型和算法的有效性。