求解带拦截的无人机车辆路径问题的进化算法
人工智能
2024-09-24 v1 计算机与社会
新兴技术
最优化与控制
摘要
使用卡车和无人机作为解决最后一英里配送挑战的方案是一个新颖且有前景的研究方向，本文对此进行了探讨。无人机可以在卡车移动时或在客户地点拦截卡车的问题变体，属于被称为带拦截的无人机车辆路径问题 (VRPDi) 的优化问题。本文提出了一种进化算法来求解 VRPDi。在此 VRPDi 的变体中，需要调度多对卡车和无人机。这些卡车和无人机对一起或单独离开并返回仓库地点，以向客户节点进行配送。无人机可以在配送后拦截卡车，或者在下一个客户地点与卡车会合。该算法在 Bouman 等人 (2015) 的带无人机旅行商问题 (TSPD) 数据集上执行，并通过将 VRPDi 的结果与同一数据集的 VRP 结果进行基准比较来评估算法性能。这种比较显示总配送时间减少了 39% 到 60%。对算法结果的进一步详细分析检查了总配送时间、距离、节点配送调度以及算法执行期间的多样性程度。该分析还考虑了算法如何处理 VRPDi 约束。然后，将算法结果与 Dillon 等人 (2023) 和 Ernst (2024) 中的算法进行了基准测试。后者在 VRPDi 中添加了最大无人机飞行距离约束来求解该问题。算法结果的分析和基准测试表明，该算法在合理的时间内圆满解决了 50 和 100 节点问题，并且所找到的解优于 Dillon 等人 (2023) 和 Ernst (2024) 中的算法针对相同问题找到的解。
引用
@article{arxiv.2409.14173,
title = {An Evolutionary Algorithm For the Vehicle Routing Problem with Drones with Interceptions},
author = {Carlos Pambo and Jacomine Grobler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14173},
year = {2024}
}