【协同配送】基遗传算法求解车辆加无人机配送问题附Matlab代码，2022年电工杯

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🔥 内容介绍

在现代物流配送中，车辆与无人机协同配送模式能显著提升配送效率与灵活性。本文聚焦 2022 年电工杯竞赛中的车辆加无人机配送问题，运用遗传算法进行求解。通过构建包含车辆行驶成本、无人机飞行成本、配送时间等因素的数学模型，利用遗传算法的全局搜索能力对模型进行优化，确定车辆与无人机的最佳配送路径及任务分配方案。详细介绍问题建模过程、遗传算法设计及参数设置，并通过实际案例数据进行仿真实验，验证该方法在提高配送效率、降低配送成本方面的有效性，为物流配送优化提供新的思路与方法。

一、引言

随着电商行业的迅猛发展以及消费者对配送时效性要求的不断提高，传统的车辆配送模式在应对复杂配送需求时逐渐显露出局限性。车辆受道路交通状况影响大，在交通拥堵时段配送效率低下，且对于偏远地区或交通不便区域，配送成本高且难以快速送达。无人机配送具有速度快、不受地面交通限制、可灵活直达目的地等优势，将其与车辆配送相结合形成的协同配送模式，成为解决现代物流配送难题的创新途径。

2022 年电工杯竞赛提出车辆加无人机协同配送问题，旨在探索在给定配送区域、配送任务及车辆与无人机性能约束条件下，如何合理规划配送路径与任务分配，实现配送成本最低、配送时间最短等优化目标。遗传算法作为一种高效的全局优化搜索算法，在解决此类复杂组合优化问题上具有显著优势，因此本文将其应用于车辆加无人机协同配送问题求解。

二、车辆加无人机协同配送问题描述

2.1 配送场景设定

假设有一个配送中心，负责向多个分散的客户点配送货物。配送中心拥有一定数量的配送车辆，每辆车辆具有不同的载货量、行驶速度及最大行驶距离限制。同时，配备若干架无人机，无人机具有飞行速度、续航里程、载重能力等性能参数。客户点分布在不同地理位置，每个客户点有不同的货物需求数量。

2.2 问题约束条件

1. 车辆约束：车辆的载货量不能超过其最大载重限制；车辆的行驶距离不能超过其最大续航里程；车辆在行驶过程中需遵循交通规则，如不能超速等。

1. 无人机约束：无人机的载重不能超过其最大承载能力；无人机的飞行距离不能超过其续航里程；无人机飞行需考虑天气、禁飞区域等因素。

1. 配送任务约束：每个客户点的货物需求必须得到满足；每个客户点只能被配送一次；配送时间需在客户要求的时间窗口内。

2.3 优化目标

1. 配送成本最小化：包括车辆的行驶成本（如燃油费、车辆损耗费等）、无人机的飞行成本（如电池损耗费等）以及车辆与无人机的维护成本等。

1. 配送时间最短化：从配送中心出发，完成所有客户点配送任务并返回配送中心所需的总时间最短。

三、遗传算法原理简介

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的一种随机搜索算法，其主要操作包括选择、交叉和变异。

1. 编码：将问题的解编码为染色体，通常采用二进制编码或实数编码。在车辆加无人机协同配送问题中，可以将车辆的行驶路径、无人机的飞行路径以及任务分配方案等信息编码为染色体。

1. 适应度函数：用于评估每个染色体的优劣程度，即对应解的质量。在本问题中，适应度函数可根据配送成本和配送时间等优化目标构建，成本越低、时间越短，适应度值越高。

1. 选择操作：基于适应度值，通过轮盘赌选择、锦标赛选择等方法从当前种群中选择个体，使适应度高的个体有更大概率被选中，进入下一代种群，实现 “适者生存”。

1. 交叉操作：对选中的个体进行基因交换，产生新的个体，模拟生物遗传中的基因重组过程，增加种群的多样性。例如，采用单点交叉、多点交叉等方式对车辆与无人机的配送路径编码进行交叉操作。

1. 变异操作：以一定概率对个体的基因进行变异，改变部分基因值，防止算法陷入局部最优解。如随机改变无人机的配送任务节点等。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 刘娜.基于卡车与无人机协同的应急医药物资配送优化研究[D].西南交通大学,2023.

[2] 苗志明.基于改进遗传算法的零担物流配送路径优化研究[D].河南财经政法大学,2022.

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