[发明专利]一种用于救援的带无人机车辆配送路径优化方法及系统

权利要求书

1.一种用于救援的带无人机车辆配送路径优化方法，其特征在于，包括：

确定配送路径的初始参数；包括每辆车配备的无人机飞行速度、每个客户点的垂直高度、车辆对于主要货物和补充货物的负载最大限制、客户对主要货物和补充货物的需求量以及每个客户点服务时间窗的最大值和最小值；

以车辆和无人机能耗最小以及最小配送车辆数目为目标，构建带无人机的车辆配送路径优化函数；

所述无人机能耗最小的优化目标由客户点的垂直高度以及车辆上装配的无人机飞行速度构建；

所述配送路径优化的函数为：

式中，t_ij是车辆k从客户点i出发到达点j的行驶路程，n为客户点数量，0代表车辆的出发点，v是车辆数量，0-1决策变量x_ijk表示车辆k由i到j的线路是否可行，wt_k表示车辆k的能耗系数，wd_k则表示无人机d_k的能耗系数，客户点的高度tp_i表示第i个客户点的垂直高度，yd_k表示第k辆车上的无人机的飞行速度；

在相应的约束条件下，采用改进的人工蜂群算法求解带无人机的车辆配送路径优化函数；

所述约束条件为，车辆总派送时间不超过系统最大限制，其中车辆派送总时长包括派送路途耗费时间、客户点的服务时间以及客户点的等待时间；

所述客户点的服务时间等于客户点高度的两倍除以服务客户的车辆上装配的无人机的速度；

车辆的总负载不能超过系统给定的最大车辆负载量；

每个客户点出入的车辆数量保持一致，且总的车辆数量为初始预设值；

每个客户点的后续客户点只能有一个；

将得到的路径优化方案下发达各配送车辆。

2.如权利要求1所述的一种用于救援的带无人机车辆配送路径优化方法，其特征在于，

所述初始参数还包括，客户点总数、派送车辆数量的最大值、车辆和无人机的能耗系数以及0-1决策变量；其中，0-1决策变量表示任意车辆从一个客户点到另一个客户点的路线是否可行，以及任意一个客户是都被任意车辆服务。

3.如权利要求1所述的一种用于救援的带无人机车辆配送路径优化方法，其特征在于，

所述在相应的约束条件下，采用改进的人工蜂群算法求解带无人机的车辆配送路径优化函数的具体过程为：

利用初始化策略生成初始解集；

在雇佣蜂阶段，循环初始解集的每个客户点，并生成相应的邻域解，对多个邻域解进行排序，若多邻域解优于当前解，则邻域解取代当前解并更新全局最优解及其邻域解；

在跟随蜂阶段，随机选择循环种群的一个解和当前解比较，筛选出较优解后，采用雇佣蜂阶段策略生成一个相应邻域解，若邻域解优于较优解，则邻域解取代较优解，更新当前解集中的全局最优解；

在侦查蜂阶段，若循环种群的无更新次数超过预设最大次数，则采用侦查蜂策略进行全局搜索最优解。