當前在物流領域,許多環(huán)節(jié)已實現(xiàn)自動化。但“最后一公里”快遞運輸仍以人工為主,其消耗的人力成本成為了物流行業(yè)發(fā)展的瓶頸,無人機無人車協(xié)同快遞投遞是未來的發(fā)展方向。而無人化快遞投送的實驗兩年前就已成功,說明技術上完成快遞投遞無人化是可以實現(xiàn)的。無人機和無人車如何有效協(xié)同作業(yè),以提升無人車和無人機的工作效率,是當前亟待解決的一個問題。本文“最后一公里”路徑規(guī)劃問題是一種多任務多無人車無人機,有路網(wǎng)限制和載重限制的協(xié)同路徑規(guī)劃問題,是VRP問題的一種復雜變形,也是一種NP-hard問題。對于NP-hard問題,一般認為不存在一個多項式時間復雜度的算法可以求出NP-hard問題的最優(yōu)解。物流場景實際應用的算法應是多項式時間復雜度的,所以不要求算法能夠求出最優(yōu)解。基于這種前提,本文首先構建了應用場景問題模型,然后設計了一個兩段式啟發(fā)式算法解決路徑規(guī)劃問題,并證明了算法的可行性,最后進行了測試和總結。該算法分為無人車規(guī)劃和無人機規(guī)劃兩部分,先進行無人車規(guī)劃,再根據(jù)結果進行無人機規(guī)劃。如果無人機規(guī)劃無法完成,則根據(jù)反饋情況修改無人車規(guī)劃的條件,直至無人車規(guī)劃完成。無人車規(guī)劃以蟻群算法為基礎,針對實際限... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

VRP的變體問題的層次結構[14]

本文針對第二章提出的問題模型,設計了一種新的協(xié)同路徑規(guī)劃算法,算法整體思路為先規(guī)劃無人車路徑,再將剩余的收貨點交由最近的無人車上的無人機完成。如果剩余點無人機不能全部完成,再根據(jù)情況重新規(guī)劃無人車路徑,直至所有運送任務全部完成。算法流程圖見圖3-1。首先規(guī)劃無人車路徑,因為無人機存在載重上限,所以有一部分運送任務可能超出無人機載重上限,只能由無人車完成。可以先將收貨點貨物重量超過無人機載重限制的部分取出,作為重件集,將這部分單獨由無人車運送。如果出現(xiàn)了特殊情況,重件集為空,就隨機選取一些點作為初始的重件集。這種極端情況會導致算法結果變差。而在規(guī)劃無人車路徑時,必須給之后無人機運送的貨物的重量留有余地,所以需要設定一個虛擬的載重上限,一般為重件集總重量占全部貨物總重量的比重乘以無人車運送載重上限,使用蟻群算法進行路徑規(guī)劃,此時得到的時間可以認為是完成全部任務所需的最短用時。

重復迭代,直到達到最大迭代次數(shù),得到迭代過程中最優(yōu)的路徑。一次無人車的路徑規(guī)劃后的示例如圖3-2。三種不同顏色代表不同的無人車,有一部分收貨點無人車沒有去,留給無人機運送,最后無人車必須全部返回物流中心。3.2.3 無人機算法設計

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]帶無人機協(xié)助運輸?shù)陌哆f優(yōu)化算法的研究及其實現(xiàn)[D]. 劉委青.哈爾濱工業(yè)大學 2019



本文編號：3212650