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    基于“配送车+无人机”配送模式的应急物流配送路径研究

    时间：2023-01-25 09:27:29来源：百花范文网本文已影响人

    刘大江

    (济南大学 商学院，山东 济南 250002)

    应急物流是指在突发诸如强震、塌方、泥石流、洪涝等自然灾害或公共卫生事件时，以供给受灾、疫情地区急需的应急生活、医疗、救援等物资为目的，以应急体系响应精确化、配送时间最少化为主要目标的特殊物流活动[1]。新冠疫情复杂性、艰巨性前所未有，对全球经济社会发展的冲击前所未有[2]。尤其是对应急物流方面提出了新的考验，传统应用配送车进行应急物资配送过程中通常因交通管制、拥堵等各种不良路况而面临任务完成不佳，甚至配送车不能到达受灾需求点等情况。5G、物联网、GPS、人工智能等技术的应用以及信息新基建的部署，给无人机带来了广阔应用前景[3]。无人机飞行高度相对较高，凭借不受路面交通限制、点到点直飞等优势在全物流领域广泛应用。物流无人机随着亚马逊公司、顺丰、京东等探索开始在实际中推广应用，无人机配送逐渐步入人们视野[4]。尤其是在应急物流方面，无人机凭借诸多优点能够较好地解决应急物流不确定性、时效性高等配送难点，将在应急物流领域广泛应用[5]。

    综上，应急物流直接关系到自然灾害和突发公共卫生事件中人民群众的生命健康和财产安全，无人机在应急物流物资配送中具有显著优势，“无人机+配送车”联合配送模式更是如虎添翼。如何宏观上建立建全基层市县应急物资配送保障体系、微观上解决应急物流无人机配送中心选址，以及无人机配送中心线路优化问题，是提升当前基层县市应急物流能力的关键。

    目前对无人机配送模式、不同配送模式下路径规划优化的研究逐步增多。学者从不同方面对应急物流设施中心选址、配送车配送路径优化进行了研究。例如韦晓等[6]根据应急物流中心选址的突出特点，以其达到救援时间最短、物资供应及时的目的,探讨解决应急物流中心选址问题，并建立相应的应急物流中心选址模型规划，用改进的蚁群算法对此问题进行优化。Murray等[7]研究了无人机和货车配送下最优路径和车辆调度问题，提出运用混合整数线性规划模型和启发式算法解决实际规模的方式，促进无人机在最后一公里配送中的应用。马丽荣等[8]综合考量配送时间、覆盖范围和区域需求量的情况下，建立应急物流设施中心选址模型，应用人工免疫算法对模型进行求解，为优化应急物流配送路线提供了思路。陈建锋等[9]基于人工免疫算法和模拟退火TSP对城市物流空中配送模式优化进行研究，运用启发式算法较好地规划出空中配送中心和地面配送车辆最优路径。通过以上研究，认为启发式算法在解决配送中心选址、路径最优等问题上有良好的效果。同时“配送车+无人机”配送模式选择层面，学者也从不同方面对无人机与配送车辆搭配选择问题进行了研究，基本可以概括为“配送车+无人机”串联模式、“配送车+无人机”并联模式。“配送车+无人机”串联模式是指无人车从起始仓库搭载无人机共同完成配送任务，“配送车+无人机”并联模式是指无人机和配送车同时从初始仓库出发，各自完成配送任务后返回仓库。

    本文结合应急物流已有研究，选择新型“配送车+无人机”二级配送模式，第一级：由市应急仓储总中心出发，配送车负责单独配送灵活补充第二级应急无人机配送中心应急物资；
    第二级：由前置于应急无人机配送中心的无人机和常备应急物资，由无人机单独及时配送覆盖范围内的受灾点。在此模式下研究某市应急物流无人机配送仓储中心选址与路线规划，通过免疫优化算法解决无人机配送中心选址问题及混合粒子群算法解决TSP搜索算法问题，获得某市应急物流无人机配送仓储中心选址与路线规划的最优解。

    2.1 应急物流配送层级设计

    应急物流配送层级设计所要达到的目的是保障物资安全准确送达受灾点的同时，要确保以最短路径、最少时间、最快速的反应流程将应急物资运送到受灾群众手中，此外应该尽量降低自然灾害及公共卫生事件造成的不必要损失。在构建应急物流配送层级体系时，应当遵循生命第一、层级传递、压实责任、协调一致的原则。参考历年地震受灾区域和公共卫生事件发生的区域、频次等因素，考虑突破行政区划以无人机覆盖就近原则，及不同区域部门协调统一需要，分别建立应急物资储备配送一体化中心。以某市为例，该市作为多山地形区和地震多发地带区，面临重大卫生突发实事件造成的道路不通、各地封村封路、物资调配不及时等问题，该市应当合并建设常备应急仓储中心、信息指挥中心，考虑自然灾害、自然地形和突发卫生事件不会遵循行政区划规律等因素，下设应急无人机配送中心，应打破行政区划，覆盖该市所有易受影响和较为偏远易受灾点，考虑应急物资前置，易受灾点也应当作为统筹规划建设应急无人机配送中心的备选点。应急无人机配送中心应常备部分应急物资，如果无人机配送中心覆盖的范围突发灾害由该中心常备应急物资紧急救援分发，发生突发灾害后由市应急仓储中心按照灾害类别、程度统一重点配送急需紧急物资，应急物流配送层级设计如图1所示。

    图1 某市应急物流配送层级设计

    2.2 应急指挥信息系统设计

    形成完整且统一的领导体系能够使公共卫生事件发生后的处理应对形成合力，有利于提高应急物流的运作效率。该市在设立各级应急物资仓储配送体系的同时，应同时建立相应的应急指挥系统，运用信息化、智能化的信息指挥平台实时掌握各个节点的运行情况，使日常物资监管、应急物资运输协调有序，进而确保辖区受灾点精准供给。应急指挥信息系统如图2所示。

    图2 某市应急指挥信息系统

    如图3所示，某市应急指挥系统分三大层次，相互协同、相辅相成。首先是信息层。信息层包括应急仓储中心信息管理平台、应急无人机配送中心、无人机信息收集平台、实时任务数据，由无人机搭载的传感器将实时天气、温度、位置、任务进度等数据传输至无人机信息收集平台，再由无人机信息收集平台逐级传输，各级信息管理平台通过近乎同步的信息共享，有力保障应急物资配送任务的完成。其次是管理层。与信息层和执行层相互配合，管理层包括应急仓储中心指挥系统、应急无人机配送中心指挥系统、无人机设备管理版块、智能反馈板块，机载智能反馈板块是对上级指令的自分析、自决策的智能执行板块，以及特殊情况、任务受阻的问题自动反馈板块，通过逐级命令、具体执行的管理层，有力指挥、监督应急物流配送任务的高质量完成。最后是执行层。执行层由任务管理版块、仓库管理版块、航迹动态规划板块、任务反馈板块组成，是信息层、管理层的具体执行板块的细分，其中仓库管理模块主要负责无人机配送任务及配送车辆补给任务的管理，具有仓库调度记录、分析智能补货提醒的功能。而航迹动态规划模块主要负责动态遇鸟规避[10]、创建飞行路线策略管理，具有提供具体最优路径选择并执行的功能。

    通过信息层、管理层、执行层统一发力，基本可以实现密切协同、注重整体、管理精细、配送准确、精准时效的基层市县应急物流目标。

    图3 应急指挥系统三大层次

    2.3 配送车+无人机应急配送设计

    在某市应急物资配送过程中，由某市应急仓储总中心派出配送车对下级应急无人机配送中心日常维护、补充物资，应急无人机配送中心覆盖区域内突发自然灾害和公共卫生事件时，由应急无人机配送中心派出无人机精准及时地发放应急物资至配送车难以抵达的覆盖区易受灾点。图4是“配送车+无人机”协同配送线路。

    图4 配送车+无人机联合应急配送

    3.1 问题描述

    在应急无人机中心配送模式下，对应急无人机配送中心点位的选址模型做出如下假设：①按照每个站点的总规模量由其服务范围内的应急物资需求量确定，并能满足紧急情况下需求点的物资需求；
    ②任意一个易受灾点的需求仅由其对应无人机配送中心站点供应；
    ③选定无人机配送中心站点后，站点所覆盖区域内的易受灾点由该站点内单批次的无人机配送；
    ④其中每个易受灾点的应急物资需求量与受灾人数成正比；
    ⑤备选的无人机配送中心站点已知如图4，在备选方案中择优。根据以上假设，建立此模型，在满足无人机飞行距离上限的基本条件下，需要从 n 个各易受灾点中找出备选无人机配送中心站点，并向各易受灾点配送物品。目标函数是每个易受灾点的需求量与备选无人机配送中心站点到易受灾点的距离值的乘积之和的最小值[11]：

    (1)

    约束条件为：

    (2)

    Qij≤hj,i∈N,j∈Mi

    (3)

    (4)

    Qij,hj∈{0,1},i∈Mi

    (5)

    其中，N={1,2，…,n} 是所有易受灾点的序号集合；
    其中Mi为 到需求点i的距离小于s的备选无人机配送中心站点集合，i∈n，Mi⊆N，ϖI表示易受灾点的需求量，dij表示从易受灾点i到离其最近的无人机配送中心站点j的距离；
    Qij为0～1的变量，当其为1时，代表易受灾点j被选为无人机配送中心站点；
    s为根据实际运行情况新建的无人机配送中心站点离由其服务的易受灾点的距离上限。

    图5 拟定备选无人机配送中心站点的易受灾点

    3.2 算例及算法实现

    为了求解无人机上述配送中心选址问题，本文采用启发式算法改进人工免疫算法进行仿真计算，算法流程如图6所示。

    图6 人工免疫算法流程

    传统人工免疫算法期望繁殖概率部分，群体中每个个体的期望产生下一代的概率由抗体与抗原间的亲和力Nv和抗体浓度C两部分决定，即：

    (6)

    其中，a为常数量，由上式(6)可得，个体适应度越高，期望繁殖概率越高；
    个体浓度越大，期望繁殖概率越小。本文采用非线性抗体浓度公式，以保证更好地鼓励适应度高的个体的同时，最大限度抑制浓度高且适应度弱的个体，使得优秀个体筛选和程序运行速度提高，更好地保证寻优结果，即：

    (7)

    通过改进的人工免疫算法对备选无人机配送中心站点的易受灾点(图5)进行Matlab2018a仿真模拟，并且与传统的人工免疫算法所得出的仿真结果比较，如图7、图8所示。

    图7 人工免疫算法收敛曲线和配送中心

    图8 改进后人工免疫算法收敛曲线和配送中心

    本次小规模算例运行结果显示，相对于传统人工免疫算法而言，所得图表显示，改进人工免疫算法筛选范围更广、寻优叠代速度更快、寻优更为准确。

    4.1 问题描述

    根据上述算例及寻优结果，得出10个无人机应急配送中心最优分布。对该市区域内无人机应急配送中心使用改进的混合粒子群算法进行路径优化，以期达到发生紧急灾害时无人机应急配送中心临时储备告急，市应急仓储总中心掌握配送车路面最短遍历全部无人机应急配送中心的路径最优。在此背景下建立遍历全部无人机应急配送中心路径问题数学模型：

    (8)

    其中，n为城市量；
    pathxj为无人机应急配送中心x,j间路径长度。

    4.2 算法设计实现

    为了求解配送车路面最短遍历全部无人机应急配送中心的路径最优问题，本文采用启发式算法改进的混合粒子群算法进行仿真计算，算法流程如图9所示。

    图9 混合粒子群算法流程

    其中，惯性权重系数是一种被加入到的标准混合粒子群算法的参考数，此权重系数引导粒子不断变化。当出现惯性权重很大时，粒子会趋向于稳定保持它现在的速度，自我学习认识和社会整体经验两方面对粒子产生的影响会偏小。相反，当出现惯性权重相对偏小时，指示粒子更多趋于受到自我学习认识与社会整体经验的影响，从而使粒子更容易改变速度的方向和在脱离可能的局部最优值。因此，这个权重系数对于这种算法的局部搜寻和全局搜索能力都有相当大的影响。在搜索初始阶段，相对大的惯性权重有助于全局搜索，从而能够得到更好的个体并且获得全局解；
    在寻优后期，根据使用相对很小的权重可以升高局部搜索效能，助力粒子的收敛提速。文献[12-13]提出了随着迭代次数增加而线性减小的惯性权重计算公式：

    (9)

    公式(9)中，ϖmax代表开始惯性权重系数值和ϖmin终止惯性权重，c为当前迭代次数，cmax为此算法的最大迭代次数。通过对惯性权重的研究，提出了一个非线性减小惯性权重公式：

    初始运行时相对偏大的惯性权重应该被稳定，以便于具有更好的全局寻优能力。但是在末期，通过惯性因子的极速减小趋势，局部的寻优能力和收敛速度可以在本次小规模算例中得到很好的保证。利用Matlab2018a进行仿真模拟，得出以下结果，见图10、图11。

    图10 混合粒子群算法收敛曲线和配送中心

    图11 改进后混合粒子群算法收敛曲线和配送中心

    本文对应急物流紧缺物资配送进行研究，结合无人机配送中心及航迹路径优化方法，设计了基本的应急物流配送层级结构框架和与之相适应的应急物流指挥中心、新式的“配送车+无人机”应急配送模式，重点围绕应急物流的无人机配送中心选址和配送车遍历无人机配送中心线路优化问题，设计了基于无人机配送中心站点的选址模型及基本假设，使无人机进入应急物资配送领域，丰富了应急物流应用场景及管理。

    改进人工免疫算法可以有效优化应急物流中无人机配送中心选址问题，采用非线性抗体浓度公式，使得优秀个体筛选和程序运行速度提高，有效地提高了结果的可靠性。改进混合粒子群算法可以有效优化针对无人机配送中心遍历路径优化，提出了一个非线性减小惯性权重公式，增强了全局寻优能力，有效地保证了最优路径结果的准确性。

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