【无人机协同卡车】卡车和无人机交付调度（目标函数：客户的总等待时间最短）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在最后一公里配送领域，卡车与无人机协同的模式正成为提升效率的重要方向。与传统单一配送方式相比，这种 “卡车 + 无人机” 的组合能灵活应对复杂的客户分布场景，而如何通过科学的调度策略实现客户总等待时间最短，更是该模式能否发挥最大价值的关键。

协同配送的核心逻辑：分工与配合的艺术

卡车作为地面移动枢纽，具备承载能力强、可作为无人机起降点的特点，适合服务距离仓库较远、位置相对集中的客户群体；无人机则凭借灵活快速的优势，在短途、分散的客户配送中更具效率。二者的协同，本质上是通过合理分工 —— 明确哪些客户由卡车直接服务，哪些客户由无人机从卡车出发完成配送，再辅以精准的调度配合，如规划卡车的行驶路线、无人机的出发与会合时间等，来最大限度缩短客户从下单到收到货物的等待时长。

基于 “动态分工 - 实时协同” 的调度算法设计

客户初步分类：奠定协同基础

算法首先会对客户位置进行分析，结合卡车的平均行驶速度、无人机的续航能力与飞行速度，将客户初步划分为 “潜在卡车服务客户” 和 “潜在无人机服务客户”。例如，距离仓库过远且周边客户密集的区域，优先纳入卡车的服务范围；而距离卡车可能经过路线较近、位置相对孤立的客户，则暂归为无人机的服务候选池，为后续的精准调度打下基础。

卡车路径规划：串联高效节点

卡车的路径规划需兼顾自身服务客户的顺序和无人机的起降需求。算法会借鉴启发式策略，以客户总等待时间为核心指标，优先串联那些若由无人机服务会导致等待时间过长（如无人机往返距离过远）的客户，同时在路线中设置合理的无人机起降点。这些起降点的选择需满足：能覆盖周边多个无人机服务客户，且不会过多增加卡车的行驶时间，确保卡车自身的配送效率。

无人机任务分配：灵活填补空白

针对归入无人机服务候选池的客户，算法会根据卡车的实时位置和预计到达各起降点的时间，为无人机分配任务。每架无人机从卡车当前所在的起降点出发，按照 “先近后远、先急后缓”（考虑客户下单时间等因素）的原则规划飞行路线，完成配送后返回卡车的下一个会合点。在此过程中，算法会动态调整无人机的任务，避免因某架无人机任务过重导致部分客户等待时间过长。

动态调整机制：应对实时变化

实际配送中，交通拥堵、天气变化等突发状况会影响卡车和无人机的行进速度。算法具备实时监测与调整能力：若卡车延误，会重新计算无人机的出发时间和飞行路线，甚至将部分无人机服务的客户临时转为卡车服务；若无人机遇到飞行障碍，会及时分配其他无人机接替任务，确保客户等待时间不受过大影响。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]Yujing Sun, Xingguo Xu. Savannah Bengal Tiger Optimization (SBTO): A Novel Metaheuristic Algorithm for Constrained Optimization Problems, 29 October 2024, PREPRINT (Version 1) available at Research Square

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