【多配送点物流无人机的任务分配模型构建探究10000字（论文）】

7-STYLEREF"标题1"\n第一章STYLEREF"标题1"绪论6-多配送点物流无人机的任务分配模型构建研究摘要为切实增强无人机物流配送水平，提升无人机物流配送质量与效率，需细致分析影响无人机物流配送时的各类因素，结合无人机物流配送发展趋势与发展特征，制定出更加符合实际要求的无人机物流分配方案。本文考虑了多重约束条件(如载重上限、飞行速度、飞行距离、无人机自身约束等)，以配送成本最小和配送时间最短为目标，建立了单配送点物流无人机任务分配的数学模型。在单配送点物流无人机数学模型的基础上，进一步针对无人机在物流配送方面所呈现的特点，建立了多配送点多需求点的物流无人机配送方案。本文采用运筹学中的标号算法求解了物流无人机的任务分配问题，详细介绍了标号算法的基本原理及步骤，并给出了仿真实例。仿真成果表明，该算法能准确有效地解决无人机任务分配问题。关键词：物流无人机，任务分配，最小费用最大流算法，数学建模目录TOC\o"2-3"\h\z\t"标题1,1,目录索引标题,1,目录索引加宽标题,1"20150第一章绪论 -仿真算例分析单配送点物流任务分配设有一个配送中心，6个需求点，参数见表。表中参数表示配送中心到需求点运输物资的费用(单位:万元)。作6个配送点的分配计划使得总成本最低。表4.1单配送点物流分配需求统计表需求点1需求点2需求点3需求点4需求点5需求点6需求点需求量（单位：kg）505550454030配送中心到需求点的运输费用（单位：万元）706765808488首先将这个问题转化为图论模型，利用MATLAB绘图得到图像。图中的顶点有最大容量120，表示需求点的最大存储量，上一个需求点的剩余可以转移至下个需求点，转移费用为每千克6万元，制定一个配送计划使得总成本最低相当于求vs到vt的最小费用最大流。每条弧上的权为（bij,cij）,从vs图4.2单配送点物流分配示意图利用MATLAB软件进行编程实现上述模型和算法。命令执行窗口：>>B(1,:)=[0706765808488infinfinfinfinfinfinf];B(2,:)=[inf0infinfinfinfinf0infinfinfinfinfinf];B(3,:)=[infinf0infinfinfinfinf0infinfinfinfinf];B(4,:)=[infinfinf0infinfinfinfinf0infinfinfinf];B(5,:)=[infinfinfinf0infinfinfinfinf0infinfinf];B(6,:)=[infinfinfinfinf0infinfinfinfinf0infinf];B(7,:)=[infinfinfinfinfinf0infinfinfinfinf0inf];B(8,:)=[infinf6infinfinfinf0infinfinfinfinf0];B(9,:)=[infinfinf6infinfinfinf0infinfinfinf0];B(10,:)=[infinfinfinf6infinfinfinf0infinfinf0];B(11,:)=[infinfinfinfinf6infinfinfinf0infinf0];B(12,:)=[infinfinfinfinfinf6infinfinfinf0inf0];B(13,:)=[infinfinfinfinfinfinf6infinfinfinf00];B(14,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinfinfinfinfinf0];C(1,:)=[01201201201201201200000000];C(2,:)=[0000000120000000];C(3,:)=[0000000012000000];C(4,:)=[0000000001200000];C(5,:)=[0000000000120000];C(6,:)=[0000000000012000];C(7,:)=[0000000000001200];C(8,:)=[00120000000000050];C(9,:)=[00012000000000055];C(10,:)=[00001200000000050];C(11,:)=[00000120000000045];C(12,:)=[00000012000000040];C(13,:)=[00000001200000030];C(14,:)=[00000000000000];[f,maxflow,bf]=MinMaxCostFlow(B,C)该网络的最小费用最大流f（分配方案）及流量maxflow，相应的费用bf为：f=0505512001530000000000000005000000000000000550000000000000012000000000000000700000000000000040000000000000003000000000000000500000000000000550000700000000050000002500000004500000000000004000000000000003000000000000000maxflow=270bf=19455根据标号算法和后面的MATLAB程序求得最小费用最大流为：流量270，总费用19455万元。具体的安排需求点1到需求点6的分配方案为：50,55,120,0,15,30（单位：kg）元。图4.3单配送点物流无人机任务分配结果示意图多配送点物流任务分配设有4个配送点，6个需求点，参数见表。表中参数表示配送中心到需求点运输物资的费用(单位:万元)。作6个配送点的分配计划使得总成本最低。表4.2多配送点物流分配需求统计表需求点B1需求点B2需求点B3需求点B4需求点B5需求点B6配送中心存货量（单位：kg）配送点A1配送点A2配送点A3配送点A42241313213345372412135249414688126需求点需求量（单位：kg）706765808488第一个参数代表运输费用，第二个参数代表运输量,每条弧上的权（bij表4.3权值表OB1B2B3B4B5B6A1A2A3A4(0,94)(0,146)(0,88)(0,126)(2,0)(2,0)(4,0)(1,0)(3,0)(1,0)(3,0)(2,0)(1,0)(3,0)(3,0)(4,0)(5,0)(3,0)(5,0)(2,0)(4,0)(1,0)(2,0)(1,0)(3,0)(5,0)(2,0)(4,0)D(0,70)(0,67)(0,65)(0,80)(0,84)(0,88)利用MATLAB软件进行编程实现上述模型和算法。命令执行窗口：>>B(1,:)=[00000infinfinfinfinfinfinf];B(2,:)=[inf0infinfinf231543inf];B(3,:)=[infinf0infinf213315inf];B(4,:)=[infinfinf0inf433522inf];B(5,:)=[infinfinfinf0124214inf];B(6,:)=[infinfinfinfinf0infinfinfinfinf0];B(7,:)=[infinfinfinfinfinf0infinfinfinf0];B(8,:)=[infinfinfinfinfinfinf0infinfinf0];B(9,:)=[infinfinfinfinfinfinfinf0infinf0];B(10,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinf0inf0];B(11,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinfinf00];B(12,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinfinfinf0];C(1,:)=[09414688126infinfinfinfinfinfinf];C(2,:)=[inf0infinfinf000000inf];C(3,:)=[infinf0infinf000000inf];C(4,:)=[infinfinf0inf000000inf];C(5,:)=[infinfinfinf0000000inf];C(6,:)=[infinfinfinfinf0infinfinfinfinf70];C(7,:)=[infinfinfinfinfinf0infinfinfinf67];C(8,:)=[infinfinfinfinfinfinf0infinfinf65];C(9,:)=[infinfinfinfinfinfinfinf0infinf80];C(10,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinf0inf84];C(11,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinfinf088];C(12,:)=[infinfinfinfinfinfinfinfinfinfinf0];[f,maxflow,bf]=MinMaxCostFlow(B,C)该网络的最小费用最大流f（分配方案）及流量maxflow，相应的费用bf为：f=0941468812600000000000000652900000000067007900000000000088000000700051500000000000007000000000000670000000000065000000000008000000000000840000000000088000000000000maxflow=454bf=709根据标号算法和MATLAB程序求得分配方案为：A1向B3运输65kg,向B4运输29kg。A2向B2运输67kg,向B5运输79kg,A3向B6运输88kg。A4向B1运输70kg，向B4运输51kg，向B5运输5kg。最小费用：709万元。图4.4多配送点物流无人机任务分配结果示意图本章小结本章基于区域多配送点多需求点场景，运用标号算法，把实际问题转化为图论模型，可利用图论与代数等数学工具解决问题，给人更直观的认识与理解，通过单配送点和多配送点的算例我们可以发现，在实际的网络系统中涉及有关流的问题时，我们考虑的不仅仅是流量，还经常考虑费用问题。最小费用最大流问题就是在解决这一类问题，利用MATLAB程序可以计算出这一问题，并且通过矩阵直观的看出具体的分配方案和方案所需的最小费用。本章详细的介绍了标号算法应用到问题模型的算法步骤，并给出算例验证了该算法的正确性和可行性。总结与展望工作总结物流无人机配送问题是一个任务分配问题。首先建立了物流无人机数学模型，为提高配送效率和降低成本，提出了最小费用最大流解决无人机的分配调度问题。我采用标号算法来解决这一任务分配问题。实验结果表明，该方法具有较好的准确性和可行性。（1）目前在物流和无人机领域这两个领域