控制与决策

作者：贾兆红,王少贵,刘闯

单位：安徽大学 互联网学院,合肥 230000;安徽大学 计算机科学与技术学院,合肥 230000,,安徽大学 互联网学院,合肥 230000,,安徽大学 互联网学院,合肥 230000,

关键词：卡车无人机联合配送;路径优化;无人机;遗传算法;最后一公里

基金：国家自然科学基金项目(71971002).

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.

来源：2024年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2024年第7期