道路网络上的多智能体飞行副手旅行商问题优化

卡车-无人机混合配送系统在最后一公里物流中日益受到关注，但实际复杂性要求从单智能体、完全连通图模型转向在真实道路网络上运行的多智能体系统。我们提出了道路网络上的多智能体飞行副手旅行商问题（MA-FSTSP），将单卡车多无人机的模型扩展为多辆卡车，每辆卡车携带多架无人机，同时考虑完整的道路网络限制和灵活的无人机航线。我们提出了一种混合整数线性规划模型和一种高效的三阶段启发式算法来解决这个NP难问题。我们的方法将MA-FSTSP分解为若干个子问题，每个子问题涉及一辆卡车及其无人机。然后，在不考虑无人机的情况下计算卡车的路线，并在最终阶段利用这些路线作为启发式信息来同时优化卡车和无人机路线。在曼哈顿和波士顿道路网络上的大量数值实验表明，我们的算法在解质量和计算时间上均显著优于列生成和变邻域搜索基线。值得注意的是，我们的方法能在5分钟时限内处理超过300个客户，展示了其在大规模实际物流应用中的潜力。