无人机医药配送路径优化
✅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代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
（一）乡村医药配送痛点与无人机应用优势
在广袤的乡村地区，医药配送长期面临着诸多棘手的难题。乡村的地形往往复杂多样，山地、丘陵、河流交错纵横，加上路网稀疏，交通基础设施建设相对滞后，这使得传统的物流配送方式困难重重。许多偏远乡村距离医疗机构路途遥远，配送车辆需要耗费大量时间在蜿蜒曲折的道路上行驶，遇到恶劣天气或路况不佳时，配送时间更是难以保障，严重影响了紧急药品 “最后一公里” 的配送时效 。据相关数据显示，在一些交通不便的乡村，传统物流配送药品的平均时长比城市地区多出 2 - 3 倍，导致患者尤其是急重症患者无法及时获得所需药品，延误治疗时机。
无人机技术的兴起，为解决乡村医药配送难题带来了新的曙光。无人机具有独特的优势，它不受地面障碍的限制，能够直接飞越山川、河流等复杂地形，实现点对点的快速配送。以顺丰丰翼方舟 40 无人机为例，其翼展 2.4 米，载重可达 10 公斤，飞行距离可达 20 公里，飞行速度高达 12 米每秒。在贵州以山地和丘陵为主的地形条件下，无人机配送相比传统配送模式，节约了超过 50% 的时间成本。这一显著优势使得无人机在乡村医药配送中具有巨大的应用潜力，能够极大地提升配送效率，为乡村患者提供更及时的医疗服务。
然而，在实际应用中，无人机在复杂的乡村环境下进行路径规划并非易事。无人机需要在确保安全的前提下，快速准确地从起点抵达目标地点，这就要求其路径规划算法能够综合平衡路径长度、飞行时间与能耗等多方面因素。路径长度直接关系到无人机的飞行距离，较短的路径可以减少飞行时间和能耗；飞行时间则影响着药品配送的时效性，对于紧急药品的配送至关重要；能耗问题不仅关系到无人机的续航能力，还涉及运营成本和资源利用效率。因此，如何优化路径规划算法，成为推动无人机在乡村医药配送中广泛应用的关键。
（二）A*、GA、IGA 算法的协同优化意义
在无人机路径规划领域，A * 算法、遗传算法（GA）和改进遗传算法（IGA）各自发挥着独特的作用，它们的协同优化对于解决乡村地区无人机医药配送路径规划问题具有重要意义。
A算法是一种典型的启发式搜索算法，主要用于解决全局路径优化问题。该算法通过对环境进行感知，结合代价函数和启发式估计函数，寻找从起始点到目标点的最优路径。在相对简单的静态环境中，A算法能够快速且准确地搜索出最短路径，具有较高的搜索效率和稳定性。例如，在一个预先设定好障碍物分布的二维网格地图中，A算法可以迅速规划出从仓库到乡村医疗点的最短配送路径。其原理是通过计算每个节点的总代价（实际代价与估计代价之和），优先选择总代价最小的节点进行扩展，从而引导搜索朝着目标点进行 。然而，当面对复杂多变的乡村环境，如动态变化的障碍物（如突发的恶劣天气导致道路被阻断，临时设置的施工区域等）以及多约束条件（如无人机的电量限制、飞行高度限制等）时，A算法容易陷入局部最优解，难以满足实际需求。
遗传算法（GA）则是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，凭借其强大的全局搜索能力和对复杂约束的适应性，在无人机路径规划中得到了广泛应用。GA 通过将无人机的路径编码为染色体，模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步优化种群，最终找到问题的最优解。在构建初始种群时，会生成多条可能的路径，每条路径对应一个染色体。然后，根据路径的优劣程度（即适应度）对种群中的染色体进行选择操作，适应度高的染色体有更高的概率被选中进入下一代。接着，对选中的染色体进行交叉操作，模拟生物繁殖过程中的基因重组，生成新的染色体。最后，对新生成的染色体进行变异操作，引入新的基因，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。这种全局搜索特性使得 GA 能够在复杂的解空间中寻找最优路径，有效避免局部收敛问题，尤其适用于多目标、多约束的动态路径规划场景。但 GA 也存在一些不足之处，如计算成本较高，需要进行多次迭代才能收敛到较优解，且收敛速度较慢，在一些对实时性要求较高的配送场景中可能无法满足需求。
为了克服 GA 的缺点，改进遗传算法（IGA）应运而生。IGA 在 GA 的基础上，通过改进适应度函数、调整交叉变异策略以及引入精英保留机制等方式，进一步提升了算法的性能和适应性。在适应度函数设计方面，IGA 更加全面地考虑了路径长度、飞行时间、能耗以及避障等多目标因素，并根据实际需求为各个目标分配合理的权重，使算法能够在满足多约束条件下生成更符合实际需求的最优或次优路径。例如，在乡村医药配送中，可以根据药品的紧急程度为飞行时间目标赋予较高权重，确保紧急药品能够快速送达；对于普通药品，则可以适当平衡路径长度和能耗等目标。在交叉变异策略上，IGA 采用自适应调整的方式，根据种群的进化情况动态改变交叉概率和变异概率，避免算法过早收敛或陷入局部最优。同时，精英保留机制的引入保证了每一代中的最优个体能够直接遗传到下一代，加快了算法的收敛速度，提高了搜索效率 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% 参数设置
map_size = [10000, 10000]; % 10km×10km的区域
num_villages = 8; % 村庄数量
delivery_points_per_village = 2; % 每个村庄的配送点数量
total_delivery_points = num_villages * delivery_points_per_village;
max_height = 800; % 最大海拔高度(m)
min_height = 50; % 最小海拔高度(m)
flat_height = 50; % 平原高度(m)
% 无人机参数
max_payload = 5; % 最大载重(kg)
battery_capacity = 200; % 电池能量密度(Wh/kg)
max_speed = 12; % 最大飞行速度(m/s)
max_distance = 15000; % 最大飞行距离(m)
max_fly_height = 100; % 最大安全飞行高度(m)
flight_duration = 30*60; % 续航时间(s)
% 算法权重参数
w1 = 0.4; % 飞行时间权重
w2 = 0.4; % 能耗权重
w3 = 0.2; % 避障代价权重
%% 地形生成
[X, Y] = meshgrid(1:100:map_size(1), 1:100:map_size(2));
Z = flat_height * ones(size(X));
🔗 参考文献
[1]李云飞.基于需求紧迫度的无人机应急物资配送路径规划[D].中国民用航空飞行学院[2025-11-13].
🎈 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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 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）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 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
👇
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
