[发明专利]车机协同取送货路径优化方法和系统

说明书

本发明提供一种车机协同取送货路径优化方法和系统，涉及路径优化技术领域。本发明通过获取多无人机与车辆协同的取送货任务数据；基于所述取送货任务数据，以使送货过程和取货过程中所有车辆和无人机的运输距离最短为目标构建车机协同取送货模型；基于所述取送货任务数据对车机协同取送货模型求解，获取无人机路径和车辆行驶路径。本发明考虑利用车机协同的方法进行取送货，在规划物流配送路线时，同时考虑将商品或其包装回收，降低逆向物流成本，降低取送货成本。

技术领域

本发明涉及路径优化技术领域，具体涉及一种车机协同取送货路径优化方法和系统。

背景技术

随着无人机技术的不断成熟，在末端配送领域，多个物流企业与科技公司已完成利用无人机进行末端配送的初步实验。由于无人机存在载重和飞行距离的限制，只能对一定范围内的顾客进行特定规格货物的配送，因此使用纯无人机配送在续航与载重上仍有较大局限。将车辆与无人机结合起来进行配送能够很好的解决无人机续航与载重的问题。

目前的车机协同的物流问题一般是考虑以最小化配送时间或最短化配送路径为目标优化配送路径。

然而，现有方法并未考虑到逆向物流的问题，导致得到的优化路径在逆向物流方面利用率较低，使得整个取送货物流输运成本较高。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种车机协同取送货路径优化方法和系统，解决了现有车机协同路径优化方法未考虑到逆向物流的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，本发明提供一种车机协同取送货路径优化方法，包括以下步骤：

S1、获取多无人机与车辆协同的取送货任务数据；

S2、基于所述取送货任务数据，以使送货过程和取货过程中所有车辆和无人机的运输距离最短为目标构建车机协同取送货模型；

S3、基于所述取送货任务数据对车机协同取送货模型求解，获取无人机路径和车辆行驶路径。

优选的，所述S3中的对车机协同取送货模型求解的方式包括，通过贪婪算法和节约算法对车机协同取送货模型求解。

优选的，所述车机协同取送货模型包括目标函数，如公式(1)：

其中：

表示车辆k从i行驶到j的距离；

表示无人机k′从i行驶到j的距离；

V_a表示锚点节点集，V_a＝(1,2,3...a)，V_a＝V_s∪V_f，V_s表示无人机发射节点集合，V_f表示无人机降落节点集合；

V₀表示仓库节点；

K_t表示车辆集；

K_d表示无人机集。

优选的，所述车机协同取送货模型包括约束条件，如公式(2)～(14)：