KMG:考虑逆向物流的无人机路径规划策略研究

摘要：

物流领域无人机派送正成为一种快捷高效的派件方式和应用热点.针对于正向、逆向的物流数据,无人机派送是国内外大型物流企业实施高效物流派送的重要手段.本文提出了一种融合拓展性K-Means++算法和遗传算法的路径动态规划模型(KMG),实现包含逆向物流的无人机调度策略.KMG模型将逆向物流路径融入正向物流路径之中,采用加权聚类算法确定不同属性包裹所需派送无人机的最小数量.在每一簇坐标数据的连通图中,采用遗传算法求解TSP问题,并对可行解进行编码,最终求解出最小欧拉回路.在仿真实验中,KMG模型比独立逆向物流派送的成本减少20.08％,使用拓展性K-Means++聚类计算的时间比传统K-Means算法缩短了298.85％.

关键词：无人机、逆向物流、拓展性K-Means++、遗传算法、路径规划

所属期刊栏目：39

分类号：O221.3(运筹学)

资助基金：上海市浦江人才;中国博士后科学基金;国家自然科学基金重点项目;国家自然科学基金面上项目;上海市自然科学基金

在线出版日期：2020-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3111-3119