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.     

无人机骑手联合外卖配送路径优化问题研究

外卖配送是外卖业务中的重要环节,而配送成本和准时送达率是决定外卖配送质量的关键因素,因而对外卖配送路径优化问题的研究尤为重要。基于无人机骑手联合外卖配送模式,引入时空距离度量方法,以最小化送餐成本为目标建立了无人机骑手联合外卖配送的路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解。第一阶段使用结合K-means的遗传算法对顾客聚类,形成骑手初始路径,第二阶段分别使用改进的变邻域搜索算法和A*算法优化骑手路径和无人机送餐航迹。实验结果表明,与传统骑手配送模式相比,考虑时空距离的无人机骑手联合外卖配送模式能减少送餐成本,提高准时送达率。     

基于蚁群算法的快餐配送路径优化问题研究

从快餐配送的实际情况出发,建立建立快餐配送路径的数学模型,用蚁群算法的基本原理。进行多次实验和计算,寻找最优的快餐配送路径。     

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。     

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端，是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题，考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束，以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围，第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法，求得无人机与车辆配送路径。最后，通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。     

基于遗传算法的烟草配送车路径优化问题

在建立烟草配送车路径优化问题模型的基础上,采用轮盘赌复制法、部分匹配交叉算法、和适应度函数自适应调整等技术,设计了基于自然数编码的遗传算法,最后以这种方法进行了实验计算,通过计算结果表明,用遗传算法进行烟草车配送路径优化,可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解.     

车辆与无人机组合配送研究综述

随着无人机技术的成熟,无人机配送已成为近几年工业界和学术界共同关注的热点.由于无人机仍存在续航能力不足、空中管制等限制,车辆与无人机组合配送具有较大的发展空间.对此,研究车辆与无人机组合配送问题的5种运行模式,包括车辆与无人机协同配送、车辆与无人机并行配送、车辆支持无人机配送、无人机支持车辆配送,以及混合模式配送.根据...     

基于混合平衡优化算法的疫苗配送路径优化

针对疫苗配送路径优化问题,在同时考虑固定成本、运输成本、制冷成本、碳排放成本和惩罚成本的情况下,提出以疫苗配送成本最小化为目标的车辆路径优化模型。为求解模型,在平衡优化器算法中引入模拟退火算法,改进平衡优化器算法容易陷入局部最优的不足,通过加入可变参数,提升算法平衡全局搜索和局部寻优的能力,得到一个能够稳定求出较高质量解的混合平衡优化算法。对2种不同规模的算例分别进行20次实验,将混合平衡优化算法与并行平衡优化算法、知识型蚁群算法、混合变邻域搜索算法、改进混合粒子群算法和平衡优化器算法进行对比。实验结果表明,混合平衡优化算法在小规模算例和大规模算例下得到的最小配送成本和配送成本的标准差都小于其他5种算法,其中,在小规模算例下进行实验后得到的最小配送成本分别为其他5种算法的73.5%、53.9%、69.1%、64.1%和33.4%。     

多门店协同下的订单拆分与配送联合优化方法

新零售带动传统企业转型,加速了以实体门店作为前置仓的线上订单履行模式的发展。针对订单需求不确定导致的就近门店无法满足订单需求的情况,提出多门店协同下的订单拆分与配送的联合优化问题。通过引入拆单数量限制,缩减问题求解空间,同时为了减少单独配送导致的路径重叠,采用协同配送的模式整合路径,并通过订单拆分与配送之间的调整优化降低订单履行成本。集成广度优先搜索和局部搜索算法,构造TNILS(top-N&improved local search)混合启发式算法求解问题。在合成数据集的基础上,通过协同配送与单独配送的结果对比,证明了协同配送的有效性及提出算法的可行性。通过与其他算法的实验结果对比,验证TNILS算法的有效性和稳定性。     

考虑交通时变特性的城乡快递无人机配送优化研究

针对农村快递网点运营成本高、网点建设滞后导致的电商物流配送成本高问题,提出了城乡客运班车+无人机的快递配送模式。在考虑了配送过程中路网交通的时变特性的情况下,以无人机—车辆配送系统总成本最小为优化目标,建立了时变网络下带时间窗的无人机—车辆路径问题（TDVRPDTW）模型,并提出一个由基于最近邻思想的改进CW算法和动态规划启发式算法构成的两阶段启发式算法来求解TDVRPDTW。最后,通过算例求解验证构建模型的合理性和求解算法的有效性,为制定农村物流配送的城乡客运班车+无人机快递配送方案提供决策支持。     

多中心联合取送货车辆路径优化与利润分配

共享模式是电商逆向物流的新发展趋势,在共享车辆与客户订单的条件下,考虑带时间窗约束的客户同时取送货情景,建立了MJVRPSDPTW（multi-centers joint vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick-up and time window）模型。接着设计一种基于大邻域搜索的混合遗传算法进行求解,针对“多对多网络”设置虚拟中心并利用整体法优化,同时融合大邻域搜索算法中的“破坏”与“修复”算子,增强算法寻优能力。通过多组算例对比实验,证明该算法优于两阶段规划法与经典遗传算法。基于优化后的网络,利用Shapley值法对不同联盟情况下的各物流企业进行利润分配,结果证明大联盟最稳定且共同利润最大。     

一种基于自适应遗传算法的航迹重规划

航迹重规划技术是保证无人飞行器航行安全的关键技术之一。本文针对遗传算法航迹重规划容易陷入局部最优解的问题展开研究。采用自适应交叉变异概率的遗传算法规划局部航迹,避免了航迹早熟,防止航迹陷入局部最优解。通过仿真实验表明,自适应遗传算法能在模拟环境中规划出满足约束条件的近似最优航迹,提升了遗传算法解决航迹重规划的效能。     

基于免疫算法的车辆路径优化问题

分析了车辆路径问题的研究方法和免疫算法相对于其它进化算法的优势,提出了用免疫算法求解车辆路径问题的方法。在算法的求解过程中,构造了一种新的编码方式,在减少编码长度的基础上能够提高算法的运行效率。通过免疫记忆库的设计以及抗体之间浓度的促进和抑制机制,本算法可以实现解的多样性,避免收敛于局部最优解,同时可以有效地防止在进化的过程中失去最优解的可能性。实验结果表明,本算法可以快速求得优化解,是求解车辆路径问题的一种有效算法。     

基于演化算法的资源包投放优化

自然灾害中救援包的投放、高效的军事打击等现实情况都涉及资源包优化投放问题,但资源包的优化投放问题作为NP-hard问题,用传统的搜索方法很容易陷入局部最优,所以设计高效的现代启发式算法解决该问题显得尤为重要。本文提出一种通过区域分类、应用启发式算法及线性规划来解决该问题的方法。实验分别采用演化算法和遗传算法实现对资源包落点的确定。实验结果表明,应用演化算法的方法可以更高效地处理资源包优化投放问题。     

改进DDPG无人机航迹规划算法

针对无人机飞行过程存在未知威胁使智能算法处理复杂度高,导致航迹实时规划困难,以及深度强化学习中调整DDPG算法参数,存在时间成本过高的问题,提出一种改进DDPG航迹规划算法.围绕无人机航迹规划问题,构建飞行场景模型,根据飞行动力学理论,搭建动作空间,依据非稀疏化思想,设计奖励函数,结合人工蜂群算法,改进DDPG算法模型...     

基于A*算法的无人机跟踪目标的航迹规划

针对无人机跟踪目标的航迹规划问题,文章提出了一种双评估函数的改进A*算法;首先,根据无人机在跟踪目标时的飞行特点提出了航迹规划策略,并结合无人机的油耗、航迹长短和机动性能等约束条件来设计中间目标点的评估函数和航迹片段的评估函数;之后,采用加权法对A*算法进行改进,以使航迹的优化与时间耗费之间找到平衡点;同时,改进在Open表中插入与删除节点的方式,提高计算效率;最后,通过对跟踪航迹的仿真,表明该算法可以快速、有效地为无人机在跟踪目标时规划出优化的航迹.     

基于Vogel的车辆调用优化算法研究

伏格尔法（Vogel）是一种求解车辆调用方案的方法。本文介绍伏格尔法的基本思想和算法步骤,指出其存在的不足,并在其基础上提出改进的完善型算法。根据案例分析说明改进的算法能得到成本较小的车辆调用方案。     

基于遗传算法的集送一体化的车辆路径问题

有时间窗的集送货一体化的车辆路径问题(VRPPDTW)是对经典的车辆路径问题(VRP)的扩展,是一类重要的组合优化问题,但是目前对该问题的研究非常有限。论文采用了新的染色体编码方法,设计了遗传算法对该问题进行求解。在求解过程中,对集送一体化、多种配送车辆类型的问题进行了有效处理,同时考虑了车辆载重量和时间窗等约束。最后的实验结果表明,该算法可以求得这类车辆路径问题的最优解或次优解。     

无人驾驶车辆光学传感器自适应曝光算法研究

为保证无人驾驶车辆图像采集系统能够在光线强弱变化的环境中获取更为可靠的道路信息,提供更多的道路边界,提出一种自适应曝光算法.利用光学传感器特性,将采集图像转化为灰度值,并运行进行动态阁值比对处理,快速获取下一周期正确曝光点.在道路实际的测试中,该算法能够快速并有效获取道路信息,后续的边界处理较为清晰.