【无人机】通过中心辐射的无人机包裹递送K-means 和遗传算法附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在电商行业蓬勃发展的当下，物流配送需求日益增长。无人机包裹递送凭借其高效、灵活的特点，成为解决 “最后一公里” 配送难题的重要方向。中心辐射式的无人机包裹递送模式以物流中心为枢纽，无人机从中心出发，向周边分散的配送点辐射式配送包裹。为提升该模式的效率与经济性，K-means 聚类算法和遗传算法的引入提供了新的优化思路。本文将深入探讨如何运用这两种算法，实现中心辐射式无人机包裹递送的优化。

一、中心辐射式无人机包裹递送模式概述

中心辐射式无人机包裹递送模式以一个或多个物流中心作为核心枢纽，将周边众多的包裹配送点视为辐射节点。无人机从物流中心携带包裹起飞，按照规划好的路线依次前往各个配送点完成投递任务后，返回物流中心。这种模式的优势在于集中管理资源，降低配送成本，同时利用无人机快速、灵活的特点，提高配送效率 。

然而，在实际应用中，该模式面临诸多挑战。一方面，配送点分布广泛且数量众多，如何合理规划无人机的配送路径，使无人机在满足续航能力和载重限制的前提下，尽可能多地完成配送任务，减少飞行时间和能耗，是亟待解决的问题；另一方面，不同配送点的包裹需求存在差异，如何将包裹合理分配给各架无人机，避免出现无人机负载不均衡或重复配送等情况，也需要有效的解决方案。

二、K-means 聚类算法在包裹分配中的应用

2.1 K-means 算法原理

K-means 算法是一种基于划分的聚类算法，其目标是将给定的数据集划分为 K 个聚类，使得同一聚类内的数据点相似度较高，不同聚类间的数据点相似度较低。算法的基本流程如下：

1. 随机选择 K 个数据点作为初始聚类中心；

1. 计算每个数据点到 K 个聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中；

1. 重新计算每个聚类中数据点的均值，作为新的聚类中心；

1. 重复步骤 2 和步骤 3，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数 。

2.2 在包裹分配中的具体应用

在中心辐射式无人机包裹递送中，可将配送点视为数据点，运用 K-means 算法对配送点进行聚类。这里的 K 值可根据无人机的数量、载重能力和续航能力等因素确定。例如，若有 5 架无人机，且每架无人机的载重和续航能力相近，可将 K 值设为 5。

通过 K-means 算法聚类后，每个聚类对应一架无人机的配送区域，同一聚类内的配送点由同一架无人机负责配送。这样可以将地理位置相近的配送点划分为一组，减少无人机在配送过程中的飞行距离，提高配送效率，同时也能保证各架无人机的负载相对均衡 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇