一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法技术

本发明专利技术公开了一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法，采用无人机和车辆进行联合配送，将配送时间分为路径时间和服务时间，服务时间会因服务的客户点需求量而变动，无人机服务时间会受配送时的载重量影响，车辆服务时间会受客户点的需求量影响。无人机一次发射可以服务多个客户点，配送过程中会受到载重量和续航时间的影响，无人机和车辆之间需要动态协作。将单次路径合成总配送路径，以总配送时间最小为目标，优化整体的路径选择。本发明专利技术方法主要用于无人机和车辆路径优化问题，确保快速高效完成物流配送。保快速高效完成物流配送。保快速高效完成物流配送。

【技术实现步骤摘要】
一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法


[0001]本专利技术属于交通运输和物流工程领域，涉及运载工具位置控制以及路径优化领域，更具体地说，涉及一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法。

技术介绍

[0002]近年来，民用无人机迅速发展，凭借其无视地形飞行、作业效率高、相对成本低等优势，应用范围扩大到物流配送、地理探测、监控巡航、紧急救援、医药运输等多个领域。特别是在物流配送中，国外亚马逊、UPS、DHL，国内京东、顺丰、中国邮政等都加大对无人机配送的研发力度。
[0003]目前研究者关注的热点是无人机和车辆联合配送，这种新模式在充分发挥无人机配送优势的同时，利用传统配送车辆运力大、抗干扰性强的能力，弥补了无人机容量小、不能支持长距离飞行的缺点，能有效解决“最后一公里”配送难题。在新冠疫情的影响下，封闭的路段和小区，限制了车辆的配送，如何保证大量货物及时高效、无接触送达，联合配送模式的应用将具有重大意义。
[0004]但现有研究均对联合配送进行了较为理想化的假设，无人机单次仅可服务一个客户，且车辆对无人机的发射和接收在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：确定无人机的最大载重量M
max
，最大续航时间T
max
，平均飞行速度车辆的平均行驶速度步骤2：根据无人机的配送条件，确定无人机单次需服务的客户节点；步骤3：计算无人机的配送时间；步骤4：根据车辆的配送条件，计算车辆的配送时间；步骤5：确定车辆的单次需服务的客户节点；步骤6：重复步骤2
‑
5，将单次路径合成总配送路径，以总配送时间最小为目标，优化整体的路径选择。2.根据权利要求1所述的一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法，其特征在于，所述步骤2中确定无人机单次需服务的客户节点包括如下步骤：步骤21：为最大化无人机单次服务的客户点数，其计算如式(1)所示：式中：S
N
为未服务的客户点集合，S
N
＝{1，2，
…
，n}；x
ij，k
为0
‑
1变量，取1表示第k次分配中，无人机从节点i移动到节点j，取0表示第k次分配中，无人机未从节点i移动到节点j；K为分配的总次数，K＝{1，2，
…
，k}；为保证无人机单次配送时间不超过无人机最大续航时间，单次携带的货物重量不超过无人机最大载重量，其约束如式(2)和式(3)所示：无人机最大载重量，其约束如式(2)和式(3)所示：式中：g
k
为第k次分配，无人机(车辆)花费的时间；T
max
为无人机的最大续航时间；m
i
为客户点i的货物需求量；M
max
为无人机的最大载重量。3.根据权利要求1所述的一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法，其特征在于，所述步骤3中无人机配送时间的计算方法包括如下步骤：步骤31：无人机配送时间由服务节点的路径时间和服务时间组成，无人机的服务时间会受后续节点的货物需求量影响，其配送时间、路径时间和服务时间的计算分别如式(4)(5)(6)所示：(5)(6)所示：(5)(6)所示：式中：U
k
为第k次分配，无人机配送的客户点集合，若本次无人机未分配节点，则P为所有停靠点的集合；S为所有节点的集合，S＝{0，1，2，
…
，n}，其中0表示配送中心；g
k
为第k次分配，无人机花费的配送时间；g
ij，p
为第k次分配，无人机从节点i到节点j的行驶时间；
g
i，s
为第k次分配，无人机在客户点i的服务时间；x
ij，k
为0
‑
1变量，取1表示第k次分配中，无人机从节点i移动到节点j，取0表示第k次分配中，无人机未从节点i移动到节点j；K为分配的总次数，K＝{1，2，
…
，k}；d
ij
为节点i到节点j的直线路径距离；m
i
为客户点i的货物需求量；为无人机的平均飞行速度；α
u
为无人机服务的固定时间；β
u
为无人机载重服务的重量换算系数；|U
k
|为第k次分配，无人机配送的客户点数；N
i
为节点i在无人机单次分配中的配送顺序，例如：U
i
＝{15，8，20，3}，节点20的配送顺序为N
20
＝3，若节点i由车辆配送，则N
i
＝0。4.根据权利要求1所述的一种动态服务时间的无人机联合配送路径优化方法，其特征在于，所述步骤4中车辆配送时间的计算方法包括如下步骤：步骤41：车辆配送时间由服务节点的路径时间和服务时间组成，车辆服务时间会受当前客户点的需求量影响，其配送时间、路径时间和服务时间的计算分别如式(7)(8)(9)所示：示：示：式中：V
k
为第k次分配，车辆配送的客户点集合；P为所有停靠点的集合；S为所有节点的集合，S＝{0，1，2，
…...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳伍生，李旺，谭倩，周清，迭纤，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：