[发明专利]无人机-车辆联合配送路径优化方法及其模型构建方法

权利要求书

1.一种无人机-车辆联合配送路径优化模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

标记特殊点：将所有顾客需求点进行标记，然后将其中顾客需求点中货物超过无人机最大载重限制的需求点标记R_m，超过无人机最大飞行距离限制的需求点标记为R_d，则路径优化模型如下：

其中：

|T_k|为第k次配送，车辆配送的顾客需求点数，C为所有顾客需求点的集合，C＝{1，2，…，n}；S为所有节点的集合，S＝{1，2，…，n，n+1}，其中n+1表示配送中心；n为顾客需求点总数。

2.根据权利要求1所述的无人机-车辆联合配送路径优化模型的构建方法，其特征在于，还包括单次路径规划模型，单次路径规划模型包括无人机路径模型和车辆路径模型；

确定无人机的最大飞行距离D和无人机的最大载重量M；确定无人机路径模型：

其中：N为未服务的顾客需求点集合，N＝{1，2，…，n}；U_k为第k次配送，无人机配送的顾客需求点集合；K为配送的总次数，K＝{1，2，…，k}；d_ij为节点i到节点j的直线路径距离；

确定无人机的平均飞行速度v₁；车辆的平均行驶速度v₂；确定车辆路径模型：

其中：T_k为第k次配送，车辆配送的顾客需求点集合。

3.根据权利要求2所述的无人机-车辆联合配送路径优化模型的构建方法，其特征在于，对获得的模型再次做整体路径优化，具体包括以下步骤：

以单次配送路径记录的终点为下次配送路径的起点，重复单次路径规划模型计算，直到所有顾客需求点全部配送完毕；将车辆和无人机的配送距离相加，以总配送距离最短为目标函数，优化每次配送的路径选择，得到如下整体路径优化模型：

|T_k|＝1，|U_k|≠0则

其中：P为所有停靠点的集合；ε为道路阻抗系数。

4.一种无人机-车辆联合配送路径优化方法，基于权利要求1至3任一所述的无人机-车辆联合配送路径优化模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：染色体编码；

S2：种群初始化；

S3：计算适应度函数；

S4：选择；

S5：交叉；

S6：变异；

S7：进化逆转

S8：对单次配送末端进行优化，并得到新种群；

S9：判断是否达到最大遗传代数，若是则输出结果；若不是，则返回S3。

5.根据权利要求4所述的无人机-车辆联合配送路径优化方法，其特征在于，所述染色体编码具体包括以下步骤：

采用整数排列的编码方法，随机生成由1～n个整数构成的染色体，每个整数基因对应n个顾客需求点，配送中心由n+1表示；每条染色体可划分为几个不同的部分，每个部分即不同配送趟次的无人机和车辆路径集合；各基因的排列顺序决定对应节点的配送顺序，从配送中心开始，按排列顺序依次将各节点加入到无人机和车辆的配送路径，每加入一个节点，计算是否满足约束条件，未超出条件，则继续加入下一节点，直到超出约束范围，则进入下一趟次的配送分配；重复分配k次，得到所有趟次的配送路径，每趟次配送路径的顺序结合，即总的配送路径。

6.根据权利要求5所述的无人机-车辆联合配送路径优化方法，其特征在于，所述种群初始化包括以下步骤：

染色体编码完成后，生成一个包含若干条染色体的初始种群；

计算适应度函数具体包括以下步骤：

以最小化总路径距离为目标，适应度值取目标函数的倒数，计算过程如下：