准备，竞标，出发！使用具有未知异构储能约束的无人机机队进行按需配送

无人机预计将改变物流，减少配送时间、成本和排放。本研究针对按需配送问题，其中部署无人机机队以满足随机到达的订单。与以往工作不同，本研究考虑了具有异构、未知储能容量的无人机，并且假设不了解能耗模型。我们提出了一种去中心化的部署策略，该策略将基于拍卖的任务分配与在线学习相结合。每架无人机根据其储能电量、包裹质量和配送距离独立决定是否竞标订单。随着时间的推移，它优化其策略，仅对其能力范围内的订单进行竞标。使用真实无人机能量模型的仿真显示，反直觉的是，将订单分配给最不自信的竞标者可以减少配送时间并增加成功完成的订单数量。该策略被证明优于基于阈值的方法，后者要求无人机在部署时超过特定的电量水平。我们提出了该策略的一个变体，该变体使用学习到的策略进行预测。这使得电量不足的无人机能够承诺在未来特定时间完成订单，有助于优先处理早期订单。我们的工作为无人机群的长期部署提供了新的见解，突出了去中心化的能量感知决策与在线学习相结合在真实动态环境中的优势。