一种基于启发式方法的移动包裹储物柜配送系统方案，该系统结合了配送机器人和无人机进行补给

《Swarm and Evolutionary Computation》：A matheuristic approach for the mobile parcel locker delivery system with delivery robots and drone resupply

自主配送资源协同优化研究：提出MPLPDR-DR问题与混合整数规划模型

　　在当今快速发展的科技环境中，城市物流领域正经历着一场深刻的变革。随着自动驾驶技术的不断进步，传统的人工配送方式正逐渐被更加智能化和自动化的解决方案所取代。这种转变不仅提高了配送效率，还对减少交通拥堵和环境污染具有重要意义。本文研究了一种新颖的城市物流配送模式，结合了移动包裹锁柜（Mobile Parcel Locker, MPL）、配送机器人和无人机等多种自主资源，旨在优化配送流程并提升服务质量和效率。

城市物流配送面临诸多挑战，特别是在人口密集的城区。传统的配送车辆虽然在物流体系中扮演着重要角色，但它们的运行往往伴随着较高的交通压力和碳排放。因此，探索更加环保和高效的配送方式成为当前研究的热点。MPL作为一种创新的配送设施，能够在特定的停车点为客户提供自助取件服务，从而减少对道路的依赖，提高配送效率。然而，MPL的部署和运行仍然受到其速度和载重能力的限制，无法完全替代传统配送车辆。为此，研究者们提出了将MPL与配送机器人和无人机相结合的多级配送网络，以实现更灵活、更高效的配送服务。

配送机器人和无人机在城市物流中的应用前景广阔。配送机器人能够在城市街道和人行道上自由穿行，为客户提供更便捷的配送服务，特别是在最后一公里配送环节。而无人机则能够快速将包裹从仓库或配送中心运送到MPL，从而减少配送时间和成本。然而，这些自主资源在实际应用中也存在一些问题。例如，配送机器人在移动过程中可能会受到交通状况和地形条件的影响，而无人机的使用则受到天气和空域管理等外部因素的制约。因此，如何有效地整合这些资源，形成一个协调运作的配送系统，成为研究的关键。

本文提出的MPLPDR-DR模型，旨在解决上述问题。该模型通过将MPL、配送机器人和无人机结合起来，形成一个多层次的配送网络。MPL作为移动的配送中心，能够根据客户需求动态调整其位置和路线。配送机器人则负责从MPL中取出包裹并进行最终配送，而无人机则负责将包裹从仓库运送到MPL。这种多级配送网络不仅能够提高配送效率，还能够减少对传统道路运输的依赖，从而降低交通拥堵和环境污染。

为了实现这一目标，本文采用了混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming, MILP）模型来优化MPL的停车位置和路线，以及无人机的补给决策。同时，研究团队还开发了一种结合数学优化和启发式方法的混合启发式算法（matheuristic approach），以提高模型的求解效率。该算法基于人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）框架，整合了大邻域搜索（Large Neighborhood Search, LNS）和变邻域下降（Variable Neighborhood Descent, VND）等优化技术，并引入了变异机制，以增强算法的全局搜索能力。

在实际应用中，MPLPDR-DR模型需要考虑多种因素，包括客户需求、交通状况、天气条件以及资源的可用性。例如，客户可以根据自己的需求选择在家接收包裹或前往最近的MPL进行自助取件。此外，客户的服务时间窗口也需要被考虑，以确保配送服务的及时性和可靠性。MPL的部署和运行需要根据客户需求和交通状况进行动态调整，而无人机的补给则需要根据MPL的存储能力和配送需求进行优化。

为了验证MPLPDR-DR模型的有效性，研究团队进行了大量的计算实验。实验结果表明，该模型在处理大规模实例时具有良好的性能，并且能够有效降低配送成本。此外，研究还通过敏感性分析，揭示了不同自主资源对配送成本的影响机制。这些分析结果为物流管理者提供了有价值的决策支持，帮助他们更好地理解和优化配送系统。

在实际应用中，MPLPDR-DR模型的实施需要考虑多个方面。首先，需要建立一个高效的MPL网络，确保MPL能够覆盖目标区域，并且能够根据需求动态调整其位置和路线。其次，需要合理配置配送机器人和无人机的数量和运行路径，以实现资源的最优利用。此外，还需要考虑客户的行为模式和偏好，以提高配送服务的满意度和接受度。最后，需要建立一个可靠的监控和管理系统，以确保整个配送过程的顺利进行，并及时应对可能出现的问题。

综上所述，本文提出的MPLPDR-DR模型为城市物流配送提供了一种新的解决方案。通过整合MPL、配送机器人和无人机等多种自主资源，该模型能够在提高配送效率的同时，减少对传统道路运输的依赖，从而降低交通拥堵和环境污染。研究团队开发的混合启发式算法在求解过程中表现出良好的性能，能够有效处理大规模实例，并为物流管理者提供有价值的决策支持。未来的研究可以进一步探索该模型在不同城市环境中的适用性，并考虑更多的实际因素，以提高模型的实用性和灵活性。