控制与决策

作者：伍国华,毛妮,徐彬杰,马中强,赵苛欣,李志猛

单位：中南大学 交通运输工程学院,长沙 410075,,中南大学 交通运输工程学院,长沙 410075,,中南大学 交通运输工程学院,长沙 410075,,中南大学 交通运输工程学院,长沙 410075,,中南大学 交通运输工程学院,长沙 410075,,国防科技大学 系统工程学院,长沙 410073,

关键词：车辆与无人机;协同配送;整数规划;动态能耗;路径规划;自适应大规模邻域搜索

基金：国家自然科学基金面上项目(62073341).

针对物流配送需求大、“最后一公里”交付困难等问题,提出带有动态能耗约束的多车辆与多无人机协同配送问题,并以最小化配送时间为目标建立混合整数规划模型(MIP).为解决该问题,设计K-means聚类和最近邻协同的初始解生成算法,并提出基于问题领域知识的自适应大规模邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS).在不同规模算例上的实验结果表明,所提出的算法相比于模拟退火算法、变邻域搜索算法和遗传算法在求解质量和求解效率方面都具有一定的优势,求解质量分别平均提升23.8$%$、23.3$%$和5.7$%$,表明ALNS较对比算法能够更好地平衡全局搜索和局部搜索.此外.灵敏度分析实验表明,无人机载重能力和无人机续航能力是影响包裹配送时间的两个关键因素.

来源：2023年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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