【摘 要】
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为研究无人机与传统车辆配送融合的混合编队问题,即车辆与无人机混合编队路径优化问题(vehicle-drone routing problem,VDRP),梳理了近年来国内外针对无人机与车辆配送路径优
【机 构】
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长安大学运输工程学院,陕西西安710064
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为研究无人机与传统车辆配送融合的混合编队问题,即车辆与无人机混合编队路径优化问题(vehicle-drone routing problem,VDRP),梳理了近年来国内外针对无人机与车辆配送路径优化的相关数学模型构建方法,据此提出在传统旅行商模型(traveling salesman problem,TSP)和车辆路径模型(vehicle routing problem,VRP)基础上,结合无人机工作特点,考虑各模型研究中的网络结构以及约束条件,构建了基于TSP的车辆-无人机扩展路径模型(TSP-D)和基于VRP的车辆-无人机扩展路径模型(VRP-D).在数学模型中考虑多架无人机同时取货、送货情况下可能附加的约束.与传统TSP和VRP模型相比,无人机融入配送路径优化问题之后其网络更具复杂性,进行模型构建时除要考虑传统的车辆路径约束、车辆时间约束外,还要考虑无人机路径约束、无人机时间约束,特别是要增加车辆与无人机在路径节点和时间协调的协同约束.鉴于该模型的复杂性,采用LINGO软件和一系列小规模算例对模型进行了测算.结果表明:车辆与无人机混合编队的配送模式比传统采用车辆单一配送模式在节约配送成本上具有一定的优势.通过总结现有的研究,提出了 VDRP未来主要的研究方向包括,更现实模型的构建、精确算法和启发式算法的设计、测试算例数据源的构造.
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