求解灾后人道主义行动中两梯队车辆与无人机路径问题的计算方法
最优化与控制
2022-07-04 v4
摘要
人道主义物流服务提供者在灾难发生后有两项主要责任：定位被困人员并为他们提供援助路线。这些困难的操作进一步受到交通和电信网络故障的阻碍，这些网络往往因灾难而无法使用。在这项工作中，我们提出了一个两梯队车辆路径框架，使用空中无人自主飞行器（UAV或无人机）来执行这些操作，以解决与这些故障相关的问题。在我们提出的框架中，我们假设地面车辆无法直接到达被困人群，但只能将无人机从仓库运送到某些中间地点。从这些地点发射的无人机既用于识别医疗和其他援助（例如，肾上腺素笔、医疗用品、干粮、水）的需求，也用于进行交付以满足这些需求。具体来说，我们提出了一个决策框架，其中产生的优化问题被表述为两梯队车辆路径问题，卡车作为第一梯队车辆，对于第二梯队车辆，我们考虑两种类型的无人机。热点无人机能够提供手机和互联网接收，因此用于捕获需求。随后使用投递无人机来满足观察到的需求。为了处理需求不确定性，我们将决策问题分解为两个阶段：在第一阶段提供电信能力从而精确捕获需求，在第二阶段满足由此产生的需求。为了求解所得模型，我们通过设计一种带有列生成（CG）启发式的分解算法来识别最优无人机路径，提出了高效的计算方法。
引用
@article{arxiv.2001.06456,
title = {Computational Approaches for Solving Two-Echelon Vehicle and UAV Routing Problems for Post-Disaster Humanitarian Operations},
author = {Tasnim Ibn Faiz and Chrysafis Vogiatzis and Md. Noor-E-Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.06456},
year = {2022}
}