考虑目标任务优先级的冷链物流无人机路径优化模型研究

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随着我国冷链物流的市场规模逐年增长,消费者们对冷链物品的品质要求显著提高,同时国家扶持冷链物流发展的法规政策也相继出台,这些举措使得冷链物流相关领域快速发展。但冷链发展过程中存在着物流数据监管浪费、物流配送成本高等问题。特别是在疫情的突发情况下,提倡无接触“最后一公里”配送,冷链车辆运输时间长、成本高,这给解决“最后一公里”造成了巨大的阻力。因此本文是在城市中利用无人机进行无接触配送,对目标任务点的指标数据划分目标任务优先级,构建考虑目标任务优先级的冷链物流无人机路径优化模型。主要内容分解如下:其一,构建考虑优先级的多任务单无人机冷链配送路径优化模型,在考虑目标任务优先级的基础上以总成本最小化为目标,并设置遗传算法参数进行路径优化。通过K-means算法确定冷链车辆的临时停靠点位置及个数,冷链车辆仅从配送中心到临时停靠点,无人机为各个目标任务点配送,解决了冷链车辆配送时间长,容易受路况影响和无人机载量小、航行距离短的问题。其二,构建了基于样本类别不平衡数据的物流任务优先级评估方法,解决了在机器学习算法中数据集的多类(优先级别低)和少类(优先级别高)的样本量存在显著差异的问题,提高了预测模型的准确性。当目标任务较少时利用层次分析法划分各个目标任务的优先级;当目标任务较多时用基于物流样本类别不平衡数据处理的分类预测模型(Hybrid Sampling Uniform Design,HSUD)进行优先级的分类预测,本文提出的HSUD分类预测模型拥有更高的AUC(Area Under Curve)值,更低的Risk值,其结果的有效性通过了六种机器学习算法(包括零规则)在六个现实生活中的不平衡数据集上的验证。最后在案例分析中将数据指标带入本文构建的优先级评估方法中得到的优先级,并在考虑目标任务优先级的基础上进行“最后一公里”的冷链物流无人机配送路径优化。从结果来看,考虑目标任务优先级比不考虑优先级的成本降低了2.6%,进一步验证了模型的有效性。
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