无人机与众包出租车协同实现的空中-地面即时配送：联合无人机站点部署与配送调度

《IEEE Transactions on Mobile Computing》：Cooperative Air-Ground Instant Delivery by UAVs and Crowdsourced Taxis: Joint UAV Station Deployment and Delivery Scheduling

空地协同配送系统通过无人机站动态部署和迁移学习优化实现高效配送，相比传统方法提升27.4%包裹量，降低19.2%成本并提升36.3%用户体验。

　　

摘要：

即时配送已成为日常生活中的一项基本服务，对配送时间有着严格的要求。然而，传统的配送方式依赖人工快递员，由于劳动力短缺，难以满足日益增长的配送需求。尽管研究人员已经探索了使用地面车辆（例如众包出租车）和无人机（UAV）的替代方案，但这些方案的固有局限性（如众包出租车受限于行驶路线，以及无人机电池容量有限）极大地限制了它们的效率。为了解决这些问题，本文提出了一种新型的空地协同配送模式，该模式将无人机和众包出租车有机结合。首先，根据配送需求与出租车配送能力之间的差距来战略性地部署无人机站点，而不仅仅是基于配送需求；接着，设计了一种预测性的无人机重新定位策略，以实时填补动态变化的配送缺口。随后，开发了一种基于迁移学习的算法（TL-based algorithm），该算法利用人工快递员的配送经验来优化协同配送效果。该算法从人工快递员的行为中提取有用信息，并将其应用于提升无人机和出租车的配送能力。最后，将包裹分配问题转化为优化问题，分别旨在最大化无人机和出租车的整体满意度，以及最大化配送数量的同时最小化成本。在真实世界数据集上的评估表明，与现有的空地协同配送方法相比，所提出的方法能够多配送27.4%的包裹，节省19.2%的配送成本，并为出租车乘客提供更优质的出行体验（提升了36.3%的满意度）。