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实时需求下卡车与无人机协同配送的在线与离线问题研究
1
作者
余海燕
刘李
《运筹与管理》
北大核心
2025年第7期69-75,I0031-I0035,共12页
对于产品配送过程中需求实时产生且无法预知的情形,提出卡车与无人机协同在线配送问题。首先,使用竞争分析法证明该问题的下界为1+√5/2,基于重优化的思想设计RAR在线策略,并采用最坏情形分析法证明该问题的竞争比为3。其次,设计两阶段...
对于产品配送过程中需求实时产生且无法预知的情形,提出卡车与无人机协同在线配送问题。首先,使用竞争分析法证明该问题的下界为1+√5/2,基于重优化的思想设计RAR在线策略,并采用最坏情形分析法证明该问题的竞争比为3。其次,设计两阶段离线TSOA算法并构建相应的离线模型,将TSOA算法与CPLEX仿真结果对比,在小规模的算例中目标值相对误差最大为2.74%,在大规模的算例中TSOA算法依然能在短时间内求解。最后,通过仿真分析计算出RAR算法与离线问题下界的最大比值约为1.66,表明RAR算法在现实场景中应用效果更好。本文的研究成果可为卡车与无人机协同实时配送问题的决策提供参考。
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关键词
卡车与无人机协同配送
实时需求
在线
算法
两阶段离线算法
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题名
实时需求下卡车与无人机协同配送的在线与离线问题研究
1
作者
余海燕
刘李
机构
重庆交通大学经济与管理学院
绿色物流智能技术重庆市重点实验室
重庆口岸物流管理与航运经济研究中心
出处
《运筹与管理》
北大核心
2025年第7期69-75,I0031-I0035,共12页
基金
国家社会科学基金资助项目(23BGL133)
重庆市教委人文社会科学项目(22SKJD092)
+3 种基金
智能物流网络重庆市重点实验室开放基金项目(KLILN2023ZD002)
重庆市研究生导师团队建设项目(JDDSTD2022005)
重庆市研究生联合培养基地项目(JDLHPYJD2019005)
重庆交通大学研究生科研创新项目(2023S0132)。
文摘
对于产品配送过程中需求实时产生且无法预知的情形,提出卡车与无人机协同在线配送问题。首先,使用竞争分析法证明该问题的下界为1+√5/2,基于重优化的思想设计RAR在线策略,并采用最坏情形分析法证明该问题的竞争比为3。其次,设计两阶段离线TSOA算法并构建相应的离线模型,将TSOA算法与CPLEX仿真结果对比,在小规模的算例中目标值相对误差最大为2.74%,在大规模的算例中TSOA算法依然能在短时间内求解。最后,通过仿真分析计算出RAR算法与离线问题下界的最大比值约为1.66,表明RAR算法在现实场景中应用效果更好。本文的研究成果可为卡车与无人机协同实时配送问题的决策提供参考。
关键词
卡车与无人机协同配送
实时需求
在线
算法
两阶段离线算法
Keywords
trucks and drones coordinate deliveries
real-time demand
online algorithm
two-stage offline algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F252.1 [经济管理—国民经济]
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作者
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被引量
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1
实时需求下卡车与无人机协同配送的在线与离线问题研究
余海燕
刘李
《运筹与管理》
北大核心
2025
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