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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

3 篇 学位论文

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日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 2 篇 交通运输工程
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 航空宇航科学与技...
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

3 篇 车辆-无人机协同
1 篇 路径规划
1 篇 蚁群算法
1 篇 自适应大邻域搜索...
1 篇 多无人机巡检
1 篇 快递物流
1 篇 无人机航迹
1 篇 物流配送
1 篇 混合快速非支配排...
1 篇 绿色车辆路径
1 篇 多目标混合整数规...
1 篇 调度

机构

1 篇 华中科技大学
1 篇 北京交通大学
1 篇 大连海事大学

作者

1 篇 丁翔
1 篇 马梦洁
1 篇 刘卫东

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=车辆-无人机协同"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

考虑碳排放的多目标车辆无人机协同配送路径问题研究

考虑碳排放的多目标车辆无人机协同配送路径问题研究

引用

作者：马梦洁大连海事大学

学位级别：硕士

在中国电子商务和快递物流业的快速发展背景下,城市化进程和消费者对快速交付服务的需求不断增长。但迅速增长的快递交付业务在提供便利的同时也带来了严重的交通拥堵和环境污染问题。为应对这些问题和挑战,无人机配送技术应运而生。无... 详细信息

在中国电子商务和快递物流业的快速发展背景下,城市化进程和消费者对快速交付服务的需求不断增长。但迅速增长的快递交付业务在提供便利的同时也带来了严重的交通拥堵和环境污染问题。为应对这些问题和挑战,无人机配送技术应运而生。无人机配送具有高效率和低碳排放特性,能够协同目前已投入运营的车辆进行高效快递配送,并且可以有效缓解交通拥堵及降低配送过程中的碳排放。因此,本文旨在探讨和优化车辆与无人机协同配送的高效性及其所带来的环境效益。本文首先探讨了城市末端配送面临的挑战,重点分析了绿色车辆路径问题、多目标车辆路径优化问题以及车辆-无人机协同配送问题。随后,第二章概述了相关理论为后续建模和求解算法奠定基础,主要包括经典车辆路径问题及其新兴变体,并介绍了解决这些问题的常用算法。基于研究背景和相关理论,针对碳排放背景下的车辆与无人机的协同配送路径问题,第三章构建了一个混合整数规划模型。该模型以最小化任务完成时间和二氧化碳排放量为目标,并考虑车辆和无人机在多重约束下的配送能力,如顾客满意度、飞行能力限制以及两者之间的协同效率。由于所构建模型的复杂度较高,本文在第四章设计了一种新型的混合快速非支配排序遗传算法(Hybrid Fast Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II-LNS-VNS),该算法结合了大邻域搜索(Large Neighborhood Search,LNS)和变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS),以提高在复杂优化问题中的搜索效率和解的质量。其中,VNS的邻域结构考虑了Pareto前沿解集的特性。此外,为确保算法的高效运行,特别设计了为模型定制的独特编码方式。为验证模型和所设计算法的有效性和优越性,在第五章对不同规模的案例进行求解和对比分析。实验结果验证了无人机配送方案在提升配送效率和减少环境影响方面的有效性。实验结果表明,不同规模算例节省的任务完成时间均值在14.01%—17.05%之间,而二氧化碳排放量在15.57%—22.44%之间。此外,通过将所设计的混合NSGAII算法与NSGA-II、NSGA-II-LNS和NSGA-II-VNS消融实验结果对比,本研究设计算法在生成的Pareto解集中展示了良好的收敛性和分布性。进一步地,敏感性分析揭示了无人机飞行能力的提升和车辆-无人机数量的调整对系统性能的影响,揭示了在保证客户满意度的同时,适当减少车辆-无人机使用数量是行之有效的。综述,在追求环境效益和操作效率兵种的现代物流系统背景下,本研究为交通和物流企业在优化配送方案设计和决策上提供了相应的理论支持和实际应用指南。

关键词：快递物流车辆-无人机协同绿色车辆路径多目标混合整数规划模型混合快速非支配排序遗传算法

来源：评论

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无人机三维航迹规划与车辆无人机协同配送路径优化研究

无人机三维航迹规划与车辆无人机协同配送路径优化研究

引用

作者：丁翔北京交通大学

学位级别：硕士

随着电子商务、快递的迅猛发展,客户对商品的快速送达有了更高的期望,这也对末端配送提出了更高的要求。无人机技术的逐步成熟,为末端配送提供了新的解决方案,但是无人机在城市环境中飞行需要躲避诸多障碍物,并且无人机续航里程有限,考... 详细信息

随着电子商务、快递的迅猛发展,客户对商品的快速送达有了更高的期望,这也对末端配送提出了更高的要求。无人机技术的逐步成熟,为末端配送提供了新的解决方案,但是无人机在城市环境中飞行需要躲避诸多障碍物,并且无人机续航里程有限,考虑将其与车辆组合,发挥各自优势,整体提升末端配送效率、降低配送成本。本文首先概述无人机在配送领域应用的现状与发展趋势,明确了研究背景和研究问题,然后分析了国内外无人机配送的现状、优劣势以及车辆-无人机组合配送的优缺点,重点研究了无人机的三维航迹规划和城市场景下车辆-无人机协同配送路径规划问题,旨在提升无人机飞行安全以及物流配送效率。本文研究内容如下:(1)无人机三维航迹规划。本文对用于无人机飞行空间建模的基础数据获得、处理以及相关软件操作进行了详细描述,数字化济南市槐荫区的地形与建筑物信息,模拟无人机飞行的真实空间。综合考虑无人机自身性能约束以及环境约束,建立总飞行里程最小为目标的三维航迹规划模型,基于传统蚁群算法,结合模型目标与约束,重新设计信息素函数与启发函数,用于问题求解,最后采用B样条插值法进行航迹平滑。(2)车辆-无人机协同配送路径优化。本文将无人机在真实空间中的三维航迹长度作为车辆-无人机协同配送路径优化中客户点间无人机飞行距离,取代常用的欧氏距离。引入每小时的人工成本,给出了协同配送每辆配送车完成配送用时的数学表达式,并以总成本最小为目标,以车辆载重、无人机载重、续航能力等限制为约束,考虑了无人机只能在同一辆配送车上起飞降落和无人机在不执行任务时到达客户点的时间与配送车是一致的情形,构建了车辆-无人机协同配送模型,设计了包含五种破坏算子、两种修复算子的自适应大邻域搜索算法来求解模型。为了提升算法性能,对破坏算子和修复算子进行改进,使得破坏算子能够动态移除客户,修复算子进行成本计算时增添噪声扰动,提高算法的搜索能力。(3)案例仿真。以济南市槐荫区医疗物资配送为例,先进行无人机三维航迹规划,获取无人机在真实环境中飞行的具备水平和垂直避障能力的路线以及航迹长度,基于此,使用改进的自适应大邻域搜索算法进行车辆-无人机协同配送模型仿真求解,与纯车辆配送进行模式对比,验证车辆-无人机协同配送模式良好的经济性。仿真结果表明,引入无人机之后,综合成本降低8.88%,配送完成时间缩短30.92%。将求解结果与遗传算法和改进前的自适应大邻域搜索算法求解结果对比,改进后算法较遗传算法在求解时间上平均少260秒,较改进前算法平均少12秒,与纯车辆配送成本相比,改进后的算法结果较遗传算法平均有约8%节省,与改进前算法平均有约1.2%的节省,且稳定性有所提升,验证了改进算法的有效性。最后通过灵敏度分析,说明了无人机载重变化和单位飞行成本变化对总成本的影响。本文以城市场景下的物流配送问题入手,结合无人机飞行特征以及车辆无人机组合配送相关理论,建立了考虑无人机三维空间真实航迹及引入时间因素的成本最小的车辆-无人机协同配送路径优化协同配送路径优化模型,设计改进自适应大邻域搜索算法,通过实例验证本文提出的方法可用于降低配送成本及时间。本文共有图40幅,表18个,参考文献84篇。

关键词：物流配送无人机航迹车辆-无人机协同蚁群算法自适应大邻域搜索算法

来源：评论

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车辆-多无人机协同巡检的路径规划与调度算法研究

车辆-多无人机协同巡检的路径规划与调度算法研究

引用

作者：刘卫东华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,低成本的多旋翼无人机凭借其机动性强、可扩展性高等优点正迅速走向民用。然而,无人机有限的续航时间和通信距离限制了其服务范围。因此,在实际应用中,通常会利用车辆搭载无人机到达目标区域的附近,然后再出动无人机执行任务。... 详细信息

近年来,低成本的多旋翼无人机凭借其机动性强、可扩展性高等优点正迅速走向民用。然而,无人机有限的续航时间和通信距离限制了其服务范围。因此,在实际应用中,通常会利用车辆搭载无人机到达目标区域的附近,然后再出动无人机执行任务。高效的车辆和无人机协同能极大地提高效率、节省成本,因此引起了学术界的广泛关注。然而,现有的相关工作大多侧重于研究车辆-无人机协同进行物流配送的场景,缺乏对无人机巡检场景的关注。除此之外,现有研究大都只考虑车辆与单架无人机协同的模式,而多架无人机并行执行任务能显著地提高效率。鉴于此,本文立足于无人机巡检场景,研究车辆-多无人机协同相关的路径规划与调度问题。诚然,本研究面临诸多挑战,例如在确保无人机执行任务时和车辆保持在有效通信范围的前提下,如何优化车辆和无人机的路径规划以减少路程上的浪费;如何均衡的分配任务以减少各架无人机以及车辆的空闲时间;如何在空间维度和时间维度进行联合设计,使任务完成时间最短等。在并存的机遇与挑战下,本文提出了两个新颖且高效的启发式算法:一是基于自适应候选集的禁忌搜索算法(Adaptive Memory based Tabu Search Algorithm,简称为AMTSA)。首先,AMTSA算法通过量化每一条无人机飞行路线的性价比来优化无人机的路径规划方案。其次,AMTSA算法通过对每个车辆停靠点定义其无人机飞行路线覆盖率,合理的规划了车辆的行驶路线。同时,AMTSA算法采用了简单却高效的启发式算法来合理的调度无人机,实现负载均衡。最后,AMTSA算法采用了嵌套式的禁忌搜索算法来针对车辆行驶路线、无人机飞行路线和无人机调度方案做联合优化,保证了任务完成时间最短。仿真结果表明,同比对照算法,AMTSA算法在任务完成时间上要低于对照算法100%左右,且对无人机的续航时间依赖性小。二是混合基因遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,简称为HGA)。HGA算法基于遗传算法的框架,创新性的提出了最小化访问代价算法(Minimum Visiting Cost Crossover,简称为MVCC)来完成两个父解的杂交过程。MVCC算法确保了生成的子解比父解拥有更短的任务完成时间。除此之外,HGA算法还采用了链式的禁忌搜索算法分别针对车辆行驶路线和无人机飞行路线进行优化,在保证了性能良好的前提下提供了较高的执行效率。仿真结果表明,HGA算法的性能可以达到AMTSA算法的80%左右,且远远优于其余对照算法,同时其执行效率比AMTSA算法高出70%。

关键词：车辆-无人机协同多无人机巡检路径规划调度

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