當(dāng)前在物流領(lǐng)域,許多環(huán)節(jié)已實(shí)現(xiàn)自動化。但“最后一公里”快遞運(yùn)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(jī)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(shí)驗(yàn)兩年前就已成功,說明技術(shù)上完成快遞投遞無人化是可以實(shí)現(xiàn)的。無人機(jī)和無人車如何有效協(xié)同作業(yè),以提升無人車和無人機(jī)的工作效率,是當(dāng)前亟待解決的一個(gè)問題。本文“最后一公里”路徑規(guī)劃問題是一種多任務(wù)多無人車無人機(jī),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(fù)雜變形,也是一種NP-hard問題。對于NP-hard問題,一般認(rèn)為不存在一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度的算法可以求出NP-hard問題的最優(yōu)解。物流場景實(shí)際應(yīng)用的算法應(yīng)是多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)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(gòu)建了應(yīng)用場景問題模型,然后設(shè)計(jì)了一個(gè)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(jìn)行了測試和總結(jié)。該算法分為無人車規(guī)劃和無人機(jī)規(guī)劃兩部分,先進(jìn)行無人車規(guī)劃,再根據(jù)結(jié)果進(jìn)行無人機(jī)規(guī)劃。如果無人機(jī)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(chǔ),針對實(shí)際限... 

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

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

VRP的變體問題的層次結(jié)構(gòu)[14]

本文針對第二章提出的問題模型,設(shè)計(jì)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(diǎn)交由最近的無人車上的無人機(jī)完成。如果剩余點(diǎn)無人機(jī)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(yùn)送任務(wù)全部完成。算法流程圖見圖3-1。首先規(guī)劃無人車路徑,因?yàn)闊o人機(jī)存在載重上限,所以有一部分運(yùn)送任務(wù)可能超出無人機(jī)載重上限,只能由無人車完成�？梢韵葘⑹肇淈c(diǎn)貨物重量超過無人機(jī)載重限制的部分取出,作為重件集,將這部分單獨(dú)由無人車運(yùn)送。如果出現(xiàn)了特殊情況,重件集為空,就隨機(jī)選取一些點(diǎn)作為初始的重件集。這種極端情況會導(dǎo)致算法結(jié)果變差。而在規(guī)劃無人車路徑時(shí),必須給之后無人機(jī)運(yùn)送的貨物的重量留有余地,所以需要設(shè)定一個(gè)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(yùn)送載重上限,使用蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃,此時(shí)得到的時(shí)間可以認(rèn)為是完成全部任務(wù)所需的最短用時(shí)。

重復(fù)迭代,直到達(dá)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(diǎn)無人車沒有去,留給無人機(jī)運(yùn)送,最后無人車必須全部返回物流中心。3.2.3 無人機(jī)算法設(shè)計(jì)

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



本文編號：3212650