多约束条件下无人机协同配送算法研究

发布时间：2020-04-08 19:44

【摘要】：物流配送中最后一公里问题作为快递配送的最后环节直接影响着物流配送的质量,如何有效使用无人机实现最后一公里物流配送成为热点研究问题。然而其中仍然存在无人机航路规划、协同调度等问题有待解决。因而本文选择无人机航路规划算法和无人机协同调度算法作为主要研究内容。针对物流配送场景下的无人机航路规划问题,采用收敛速度快且收敛精度高的蝙蝠算法并对其提出以下三点创新点:引入基于寻优成功率的自适应惯性权重增加算法的鲁棒性;引入Logistic映射防止算法陷入局部最优;采用改进的人工势场法加速算法收敛速度。本文在二维与三维模拟地形环境下分别进行无人机航路规划算法的仿真实验,实验结果表明,本文所提出的改进蝙蝠算法应用于无人机航路规划问题时,在路径长度、避障情况与规划时间等指标上均优于蝙蝠算法和差分蝙蝠算法。针对物流配送场景下的无人机协同任务调度问题,采用收敛精度高且具有并行性的蚁群算法并对其提出以下四点创新点:引入精英个体策略加速算法收敛过程;采用自适应权重因子防止算法陷入局部最优;提出自适应信息素挥发因子增强算法的鲁棒性;引入概率迁移策略增加算法的适用性。本文根据真实浮动车数据中的车流密度生成物流收货点与多个收货点,采用改进的蚁群算法进行无人机协同配送。仿真实验结果表明,在无人机协同配送问题中,在同等条件下本文提出的改进蚁群算法在航路总长度、分航段方差等性能指标上均优于粒子群算法和遗传算法。
【图文】：

沈阳航空航天大学硕士学位论文第 2 章 问题描述与问题建模路规划问题规划问题[27]是指在特定的约束条件下，根据需求制定点至终点、代价函数最小且满足无人机自身性能指标的束条件下，对于代价函数进行多目标优化的问题。规划要考虑的因素[28]较多，，主要的有飞行任务需求、动特性等，对于无人机航路规划在物流配送中的概念图定

沈阳航空航天大学硕士学位论文务调度问题区别于传统的新型的物流配送方式[29]。传统的按照货主和商品分别进行配送，这样的配送方送效率低、配送时间长。而以无人机为运载工货主且商品集中配送的“物流及配送集约化”物装入同一条路径飞行的无人机上，使一台无机之间利用任务调度算法进行任务调度，使得调度算法需要在对应得约束条件下，找到一种价为多约束条件下的代价函数的优化问题。经大地提高配送效率、降低配送成本以及实现资配送的任务调度整体架构如图 2.2 所示。
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18

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本文编号：2619759