时变路网下多目标无人机-卡车协同配送的优化模型与算法研究

为解决城市物流中时变路网动态性、碳排放与时效性冲突等问题，研究人员提出时变车辆路径问题与无人机协同配送模型（TDVRP-D），开发非支配排序自适应大邻域搜索算法（NSALNS），实现运输成本降低6.23%、时间缩短7.5%，为智慧物流提供高效低碳解决方案。

　　

随着电商和即时配送需求激增，城市物流面临“最后一公里”成本高、交通拥堵、碳排放严峻三重挑战。传统车辆路径规划（VRP）假设固定车速，而现实中卡车速度受高峰时段、限速区等时变因素影响。无人机（UAV）凭借绕开地面拥堵、低碳等优势，与卡车协同配送成为研究热点，但现有模型难以平衡动态路网、成本与时效的多目标冲突。

中国研究人员团队提出时变车辆路径问题与无人机协同配送模型（TDVRP-D），首次整合路网时间依赖性、碳排放与运输时效三要素。通过构建多目标混合整数规划模型，开发非支配排序自适应大邻域搜索算法（NSALNS），创新性地将模拟退火（SA）和变邻域搜索（VNS）融入非支配排序框架，形成NSSA和NSVNS对比算法。实验表明，NSALNS在重庆案例中运输成本和时间分别优化5.19%-6.23%和6.91%-7.5%，显著优于对照组。

关键技术包括：1）基于真实路网数据（Amap平台）构建时变速度模型；2）多目标优化框架下的非支配排序算法；3）自适应调整破坏-修复算子的ALNS启发式搜索；4）ArcGIS地理坐标转换与路径可视化。

研究结果

1. 模型构建：TDVRP-D考虑卡车-无人机一对一配对、时变车速分段函数及碳排放成本，建立双目标（成本最小化、时间最小化）优化模型。
2. 算法对比：NSALNS的帕累托解集质量优于NSSA与NSVNS，在100节点测试中收敛速度提升20%。
3. 案例验证：重庆案例显示，早高峰出发的运输成本比平峰期高12.7%，合理划分时间窗可降低9.3%碳排放。
4. 参数分析：无人机速度提升至60 km/h可使配送时间缩短15%，但单位碳排放成本需控制在0.05元/kg以下才具经济性。

结论与意义
该研究突破传统VRP静态假设，首创时变路网与无人机协同的多目标优化框架。NSALNS算法通过动态调整搜索策略，有效解决目标冲突，为京东、美团等企业无人机配送提供决策工具。环境效益方面，模型量化显示单位碳排放成本每增加0.01元，最优路径碳排放降低8.2%。未来可扩展至三维路径规划与突发交通事件响应，推动智慧物流与低碳城市发展。论文发表于《Expert Systems with Applications》。