【路径规划】基于Q_learning方法校园宿舍楼多送货员外卖配送路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

校园宿舍楼外卖配送是典型的动态多智能体路径规划问题，具有客户点集中（宿舍楼群）、配送时间窗口紧（用餐高峰）、多送货员协同等特点。Q-learning 作为一种无模型强化学习算法，能通过试错学习优化决策策略，适用于这类存在动态变化（如突发订单、路径拥堵）的场景。本文将构建基于 Q-learning 的多送货员协同路径规划模型，解决配送路径优化、负载均衡和冲突避免等核心问题。

问题建模与核心挑战

1. 问题定义

• 场景要素：

• 配送区域：包含 1 个外卖取餐点（起点 S）、M 栋宿舍楼（客户点 D₁~D_M），各宿舍楼间有连通路径（如道路、人行道），部分路径存在拥堵概率；

• 送货员：K 名送货员（Agent₁~Agent_K），从取餐点出发，完成各自负责的订单后返回起点，配送工具为电动车（速度恒定）；

• 订单特征：每个订单包含目标宿舍楼、下单时间、期望送达时间（时间窗口 [T_start, T_end]）。

• 优化目标：

• 总配送时间最小化（含等待时间）；

• 送货员负载均衡（最大配送时间与最小配送时间差≤10 分钟）；

• 无路径冲突（同一时间点不出现两名送货员在同一路段）。

2. 核心挑战

• 动态性：订单实时新增（如午间 11:30-13:00 为订单高峰），需动态调整路径；

• 多智能体协同：送货员间需协调订单分配，避免重复配送或资源浪费；

• 时间窗口约束：超过期望送达时间会产生惩罚（如用户投诉）；

• 路径冲突：校园道路狭窄，需避免送货员在交叉路口或狭窄路段同时通行。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

obs1 = [30 24];%第一个障碍的坐标

obs2 = [19 15];%第二个障碍的坐标

obs3 = [20 6];%第三个障碍的坐标

start1 = [17 23];%第一个送餐员的起点坐标

start2 = [20 20];%第二个送餐员的起点坐标

start3 = [23 22];%第三个送餐员的起点坐标

obj1 = [8 30];%第一个配送地点

obj2 = [13 25];%第二个配送地点

obj3 = [13 8];%第三个配送地点

obj4 = [25 3];%第四个配送地点

obj5 = [35 30];%第五个配送地点

obj6 = [35 20];%第六个配送地点

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 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

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🌟 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

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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

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