以“极速、准时”为主要特点的城市即时配送在近年来发展迅速,满足了人们对市域配送的时效性需求。随着城市生产生活节奏的加快,人们对于城市内物流配送的时效性诉求也越来越高。为了保证城市即时配送的时效性、安全性和经济性,借助小型运输无人机开展市域配送成为亚马逊、谷歌、京东、顺丰、饿了么等行业巨头的首要应对方案。而另一方面,为了降低无人机的使用对城市的安全带来潜在的威胁,城市设立了禁飞区且无人机不得进入。因此,无人机的配送中心选择及其配送路径优化必须对城市安全威胁最小且经济高效满足客户需求。基于此,本文针对无人机城市即时配送的定位及路径优化问题,考虑了城市即时配送中时效性、安全性和经济性需求与无人机载重量、续航里程有限,以及存在城市禁飞区影响,提出了无人机城市即时配送LRP二层规划模型,设计了求解算法及仿真算例研究。主要内容包括:(1)无人机城市即时配送系统分析。本文深入剖析了城市即时配送客户对于配送时效性、安全性和经济性的需求情况,并重点对现今运输无人机进行了特征分析,为本文的无人机城市即时配送的定位-路径优化模型提供一定的理论基础。(2)基于多目标规划的无人机城市即时配送定位-路径优化模型研究。首先,本文引入效用概念,采用单位配送成本中客户所获得的时间效用和安全效用构建了配送服务性价比函数,来衡量客户对于城市即时配送时效性、安全性和经济性的需求。于此同时,考虑到客户对于无人机配送系统可靠性的重视,本文结合了无人机配送时间和客户需求时间来构建出无人机系统时间可靠性函数衡量整个无人机配送系统的可靠性。最终构造了一个以最大化服务性价比和最大化系统时间可靠性为两个优化目标的基于多目标规划无人机城市即时配送定位-路径优化模型。(3)基于二层规划的无人机城市即时配送定位-路径优化模型。首先,充分考虑无人机配送过程中对城市整体的影响,结合目前各大城市出台的无人机禁飞区政策,本文构建了配送系统所有无人机飞行时间函数以及与禁飞区相关的城市免扰系数函数。其次,由于城市影响相应目标与满足客户需求的目标在问题结构上具有层次性。因此以最小化无人机飞行时间和最大化城市免扰系数两个目标为上层优化目标,以最大化服务性价比和最大化系统时间可靠性两个日标为下层优化目标。构建了基于二层规划的无人机城市即时配送定位-路径优化模型。(4)仿真算例结果分析。采用第二代非支配排序遗传算法,通过Matlab编程,对仿真算例进行求解,并对模型结果进行分析,以期为不远的未来无人机在城市即时配送领域大规模应用时的规划问题研究提供帮助。通过算例分析,本文得出以下结论:(1)客户需求侧重的变化会直接导致配送方案的改变,若客户非常重视配送时效性,则配送方案会选择牺牲安全性、经济性以及可靠性等因素以达到时效性要求:(2)无人机技术的发展会直接推动无人机城市即时配送方案的优化;(3)为了减小无人机配送过程中对城市的影响,配送方案会选择牺牲一定的配送服务性价比和时间可靠性目标。