需求不确定下最后一公里无人机配送中的动态订单履约
最优化与控制
2025-04-08 v4
摘要
无人机因其在显著降低成本和提高运营灵活性方面的潜力，在最后一公里配送中引起了越来越多的关注，尤其是在传统卡车配送效率低下的稀疏且不确定需求地区。本文研究了一家运营无人机机队、服务于随机到达配送请求的零售商所面临的动态订单履约问题。这些配送请求在包裹特征、配送位置和紧迫性上可能有所不同。我们采用滚动时域框架进行订单履约，并设计了一个两阶段随机规划，旨在策略性地管理现有订单，同时考虑受多种不确定性影响的 incoming 请求。部署上述两阶段模型的一个重大挑战在于其包含了车辆路径约束，对此精确或暴力方法在计算上效率低下，不适用于实时运营决策。为此，我们提出了一种加速 L 形算法，其（i）减小分支树规模，（ii）以启发式估计替代精确第二阶段解，以及（iii）采用交替策略添加最优性割。所提启发式方法相比精确方法表现出显著的性能优势，在平均最优性间隙小于 1\% 的同时，平均运行时间减少了 20 倍。我们将该算法应用于广泛算例，以评估使用随机模型推迟订单进行批量服务的收益。结果表明，在订单履约决策中明确考虑需求不确定性时，潜在长期成本节约可达 20\%。同时，随着订单到达不确定性的增加，所得节约趋于减少。
引用
@article{arxiv.2208.09067,
title = {Dynamic Order Fulfillment in Last-Mile Drone Delivery under Demand Uncertainty},
author = {Linxuan Shi and Zhengtian Xu and Miguel Lejeune and Qi Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09067},
year = {2025}
}