卡车与无人机配送网络的鲁棒优化算法毕业论文【附代码】

卡车与无人机配送网络的鲁棒优化算法研究主要内容：本研究将研究卡车与无人机协作的配送网络鲁棒优化算法。首先，分析无人机配送的基本概念及其与卡车配送的协作方式。接着，提出一种鲁棒优化模型，考虑不确定性因素以提升配送效率。研究将通过仿真实验验证算法的有效性，并评估其在实际物流中的应用潜力。希望本研究能为未来的配送网络设计提供新的思路与方法。文档说明：本文阐述了无人机、卡车、配送网络设计、鲁棒优化、启发式算法、核心的解决方案，涵盖了其主要设计思路、实验结果及仿真图示。卡车与无人机配送网络的鲁棒优化算法研究通过优化传统方法，提升了求解效率和准确性，实验验证了其在不同应用场景下的稳定性与有效性。文档中包含了详细的仿真图和结果分析，提供了算法的示例代码及数据来源，最后附上了相关的参考文献，用以支持本文中的方法和结论。如还有疑问，或者科研方面的问题，可以通过文档最后的微信直接联系本团队。核心思路应用无人机解决“最后一公里”的配送问题，构建智慧创新的下一代末端配送体系，对满足日益增长的配送需求，缓解地面交通的压力，摆脱老龄化带来的劳动力短缺束缚，推动快递服务业数字化转型，带动全产业链协同发展具有重要作用。在这种情境下，基于地面车辆的配送网络与基于无人机的空中配送网络的动态整合需求尤为迫切，也对快递服务商的运营管理构成新的挑战。一方面，新增的无人机空中配送作业与已有的卡车地面配送作业尚未进行充分整合，二者同步配送的角色定位存在冲突，难以发挥配送系统的潜在效率。另一方面，空中与地面双重不确定因素对卡车与无人机联合作业形成干扰，增大配送系统的协同风险。在不确定条件下如何安排卡车与无人机联合作业，兼顾配送效率与协同风险，成为物流服务商难以回避的问题，这也为物流网络设计理论与方法的研究提出了新主题。本研究通过卡车与无人机两级配送网络的优化，弥补物流网络设计理论在完全动态服务网络设计研究中的不足，为实现既对节点服务又对弧服务的复杂两级物流网络的整合提供支持，进一步满足复杂系统在不确定条件下的自主决策需求，推动数据驱动的鲁棒优化理论的应用与发展。首先通过理论分析，梳理研究现状，从卡车与无人机配送网络动态整合的实际需要出发，根据完全动态的物流网络配置，本文提出了卡车与无人机两级配送网络动态整合的三大核心问题:单卡车-单无人机路径问题鲁棒优化、单卡车-多无人机路径问题鲁棒优化和多卡车-多无人机路径问题鲁棒优化。接着针对不同的问题类型，给出不确定条件下鲁棒解的定义与标准，选择不确定参数的处理方法，构建鲁棒优化模型。然后根据具体问题的结构特征，设计高效的求解算法。最后使用算例仿真的方法，验证鲁棒模型及求解算法的适用性和有效性。本研究的主要工作有三方面:(1)从运输规划角度研究不确定的交通条件下单卡车-单无人机路径问题的鲁棒优化，提出卡车与无人机联合路径的同步规划方法。从运输规划角度，解析了单卡车与单无人机路径规划的三个层次:路径决策、任务分配决策、无人机起降位置选择的中继地选址决策，且中继地选址决策从属于路径决策。进而考虑不确定交通条件，采用简单椭球不确定性集合处理卡车行驶时间的扰动，构建鲁棒的带无人机旅行商问题的二阶锥规划模型。最后，基于卡车与无人机路径问题的结构特征，设计有效前沿启发式算法，并通过数值算例检验了鲁棒模型和算法性能。(2)从车辆调度角度研究不确定导航环境下单卡车-多无人机路径问题的鲁棒优化，提出单卡车与多无人机联合作业的概念，通过鲁棒性分析确定一台卡车所应部署无人机的最佳数量。从车辆调度角度，定义单卡车与多无人机的联合作业，剖析在每一次联合作业中，卡车与无人机之间的任务分配以及派出的无人机数量对配送效率和协同风险的影响。进而考虑不确定导航环境，当两架或以上无人机在一台卡车上起降时，不确定导航环境会增加潜在的作业冲突，导致协同失败。为量化这一影响，将其描述为无人机在被卡车回收前的一段不确定的等待时间。然后在无人机最大续航时间约束下，将卡车与无人机的调度决策包括客户任务分配、无人机派遣、中继地选址整合到一个二阶锥规划模型，以最小化作业总时间的同时降低协同风险。为求解这一复杂问题，设计出三阶段自适应大邻域搜索启发式算法。最后基于长春市主城区的快递包裹配送网络开发算例，检验鲁棒模型和算法性能，进行鲁棒性分析，从而确定一台卡车所应部署无人机的最佳数量。(3)从物流网络设计角度系统地研究不确定条件下多卡车-多无人机路径问题的鲁棒优化，提出适用于一般情形的鲁棒模型，开发高效的混合启发式算法，以求解实际应用中的大规模问题。从物流网络设计角度，分析不确定条件下中继地的选择对卡车和无人机构成的两级配送网络有三种不同程度的影响:正常停止、操作性停止和紧急停止。为满足复杂系统在不确定条件下的自主决策需求，将操作性停止和紧急停止统称为卡车与无人机的协同失败。进而考虑不确定的交通条件、不确定的导航环境，分别构建一台卡车与一架无人机配对、一台卡车与多架无人机配对的带无人机车辆路径问题的鲁棒模型，并推广到一般情形，构建不确定条件下带无人机车辆路径问题的鲁棒模型。为提升求解效率，开发基于禁忌搜索与分支切割的混合启发式算法。最后参考长春市主城区快递包裹配送网络，生成不同规模的算例，检验鲁棒模型和算法性能，模拟分析不同车队规模、风险惩罚系数组合下配送效率与协同风险的变化。本研究得出的主要结论如下:(1)对单卡车-单无人机路径问题的鲁棒优化表明，采用选址决策从属于路径决策的联合路径同步规划方法能够动态插入卡车停靠点，从而适当调整卡车行驶路线、合理确定无人机的起降位置，为不确定的交通条件下动态整合卡车与无人机配送网络、满足“最后一公里”配送需求提供了一条可行的途径。(2)对单卡车-多无人机路径问题的鲁棒优化表明，采用鲁棒优化方法能够调整卡车与无人机的联合作业以及派出的无人机数量，降低协同风险的同时减少配送作业总时间，从而在不确定导航环境下，为确定一台卡车所应部署无人机的最佳数量提供决策依据。(3)对多卡车-多无人机路径问题的鲁棒优化表明，本文提出的带无人机车辆路径问题的鲁棒模型以及混合启发式算法能够稳定、高效地获得鲁棒(近似)最优解，从而满足求解大规模实际问题的需要，进而为不确定条件下卡车与无人机两级配送网络的动态整合提供了适用的数学模型和高效的求解算法。本研究的创新点主要体现在:(1)针对卡车与无人机配送网络动态整合这一新问题，首次在“最后一公里”配送场景中提出选址决策从属于路径决策的同步规划方法，将无人机起降位置选择整合到卡车与无人机的联合路径规划中，弥补了完全动态服务网络设计理论研究的不足。(2)对于一台卡车与一架无人机构成的两级配送网络，考虑不确定交通条件，首次将鲁棒的带无人机旅行商问题构建为二阶锥规划模型，并设计有效前沿启发式算法进行求解，为卡车与无人机之间的任务分配提供鲁棒优化的新方法。(3)对于一台卡车与多架无人机构成的两级配送网络，考虑不确定导航环境，首次将鲁棒的带多架无人机的旅行商问题构建为二阶锥规划模型，并开发三阶段自适应大邻域搜索算法进行求解，为确定卡车所应配备无人机的最佳数量提供新工具。(4)对于多台卡车与多架无人机构成的两级配送网络，考虑交通条件与导航环境的不确定性，首次将鲁棒的带无人机车辆路径问题构建为二阶锥规划模型，并开发混合启发式算法进行求解。本文揭示不同运输车队配置、不同风险惩罚系数下卡车与无人机系统的配送效率变化，以及采用鲁棒(近似)最优解的鲁棒代价与鲁棒收益，为全面实现卡车与无人机两级配送网络的动态整合提供通用的数学模型和更高效的求解算法，同时也丰富了数据驱动的鲁棒优化理论与方法的工具箱。本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky230代码clear;clc;%卡车与无人机配送网络的鲁棒优化算法研究%加载数据集numSamples=979;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由团队提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=979;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由团队提供learningRate=0.01;numEpochs=979;%训练网络forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在测试集上进行评估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=979;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=979;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%获取最佳个体bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次评估最佳个体在测试集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%辅助函数：sigmoid函数functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%辅助函数：sigmoid函数的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%辅助函数：交叉熵损失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%辅助函数：获取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

结果

常见算法与模型应用本团队擅长数据处理、建模仿真、论文写作与指导，科研项目与课题交流。可访问官网或者加微信：airsky2301各类智能优化算法改进及应用1.1三维装箱优化1.2配电网重构优化1.3优化调度1.4优化路由1.5微电网优化1.6优化分配1.7优化库存1.8优化充电1.9优化发车1.10优化覆盖1.11车间调度优化1.12优化选址1.13生产调度优化1.14优化位置1.15优化控制1.16优化组合1.17水库调度优化1.18优化设计1.19集装箱船配载优化1.20优化成本1.21水泵组合优化1.22医疗资源分配优化1.23优化电价1.24公交排班优化1.25优化布局1.26优化参数1.27货位优化1.28可视域基站和无人机选址优化1.29优化吸波1.30优化指派1.31智能交通灯优化1.32优化运行1.33优化调配1.34优化资源利用1.35智能分拣优化1.36物流中心选址优化1.37投资组合优化1.38用水调度优化1.39数据中心能源优化1.40广告投放优化1.41广告竞价优化1.42库存管理优化1.43供应链优化1.44能源效率优化1.45网络流量优化1.46冷库管理优化1.47电压控制优化1.48资源共享优化1.49优化位置选址1.50生产线效率优化2机器学习和深度学习分类与预测2.1机器学习和深度学习分类2.1.1CNN卷积神经网络分类2.1.2SVM支持向量机分类2.1.3XGBOOST分类2.1.4BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.5BP神经网络分类2.1.6RF随机森林分类2.1.7KNN分类2.1.8MLP全连接神经网络分类2.1.9LSTM长短时记忆网络分类2.1.10PNN概率神经网络分类2.1.11GRU门控循环单元分类2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13SCN随机配置网络模型分类2.1.14RELM鲁棒极限学习机分类2.1.15KELM混合核极限学习机分类2.1.16DBN深度置信网络分类2.1.17ELMAN递归神经网络分类2.1.18DELM深度学习极限学习机分类2.1.19GRNN广义回归神经网络分类2.1.20ELM极限学习机分类2.1.21OVO多分类支持向量机2.1.22Adaboost分类2.1.23CatBoost分类2.1.24LightGBM分类2.1.25神经自适应共振分类(ART)2.1.26离散选择模型分类(DCM)2.1.27阈值神经网络分类2.2机器学习和深度学习预测2.2.1ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.2ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.3ANN人工神经网络预测2.2.4BF粒子滤波预测2.2.5DKELM回归预测2.2.6ESN回声状态网络预测2.2.7FNN前馈神经网络预测2.2.8GMM高斯混合模型预测2.2.9GMDN预测2.2.10GRNN广义回归神经网络预测2.2.11GRU门控循环单元预测2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.13RELM鲁棒极限学习机预测2.2.14RF随机森林预测2.2.15RBF径向基函数神经网络预测2.2.16RNN循环神经网络预测2.2.17RVM相关向量机预测2.2.18SVM支持向量机预测2.2.19TCN时间卷积神经网络预测2.2.20XGBoost回归预测2.2.21模糊预测2.2.22奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.2.23SARIMA季节性自回归综合滑动平均模型预测2.2.24Prophet模型时间序列预测2.2.25LightGBM回归预测2.2.26ARIMA-GARCH组合预测2.2.27深度多层感知机预测2.2.28Transformer时间序列预测2.2.29Seq2Seq模型预测2.2.30SARIMA-LSTM混合模型预测2.2.31自编码器预测2.2.32LMS最小均方算法预测2.2.33BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.34BLS宽度学习神经网络预测2.2.35BP神经网络预测2.2.36CNN卷积神经网络预测2.2.37DBN深度置信网络预测2.2.38DELM深度学习极限学习机预测2.2.39LSTM长短时记忆网络预测2.2.40模型集成预测2.2.41高维数据预测2.2.42多变量时间序列预测2.3机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测PM2.5浓度预测SOC预测产量预测车位预测虫情预测带钢厚度预测电池健康状态预测电力负荷预测房价预测腐蚀率预测故障诊断预测光伏功率预测轨迹预测航空发动机寿命预测汇率预测混凝土强度预测加热炉炉温预测价格预测交通流预测居民消费指数预测空气质量预测粮食温度预测气温预测清水值预测失业率预测用电量预测运输量预测制造业采购经理指数预测产品推荐系统库存需求预测员工离职预测网络入侵检测金融欺诈检测社交媒体情绪预测自然灾害预测图像分割预测视频行为预测心电异常预测脑电波分类汽车故障预测智能家居用电量预测3图像处理方面3.1图像边缘检测3.2图像处理3.3图像分割3.4图像分类3.5图像跟踪3.6图像加密解密3.7图像检索3.8图像配准3.9图像拼接3.10图像评价3.11图像去噪3.12图像融合3.13图像识别3.13.1表盘识别3.13.2车道线识别3.13.3车辆计数3.13.4车辆识别3.13.5车牌识别3.13.6车位识别3.13.7尺寸检测3.13.8答题卡识别3.13.9电器识别3.13.10跌倒检测3.13.11动物识别3.13.12二维码识别3.13.13发票识别3.13.14服装识别3.13.15汉字识别3.13.16红绿灯识别3.13.17虹膜识别3.13.18火灾检测3.13.19疾病分类3.13.20交通标志识别3.13.21卡号识别3.13.22口罩识别3.13.23裂缝识别3.13.24目标跟踪3.13.25疲劳检测3.13.26旗帜识别3.13.27青草识别3.13.28人脸识别3.13.29人民币识别3.13.30身份证识别3.13.31手势识别3.13.32数字字母识别3.13.33手掌识别3.13.34树叶识别3.13.35水果识别3.13.36条形码识别3.13.37温度检测3.13.38瑕疵检测3.13.39芯片检测3.13.40行为识别3.13.41验证码识别3.13.42药材识别3.13.43硬币识别3.13.44邮政编码识别3.13.45纸牌识别3.13.46指纹识别3.14图像修复3.15图像压缩3.16图像隐写3.17图像增强3.18图像重建3.19图像特征提取3.20图像形态学处理3.21图像旋转3.22图像反转3.23图像去模糊3.24图像颜色调整3.25多尺度分解3.26图像超分辨率3.27背景分离3.28热成像分析4路径规划方面4.1旅行商问题（TSP）4.1.1单旅行商问题（TSP）4.1.2多旅行商问题（MTSP）4.2车辆路径问题（VRP）4.2.1车辆路径问题（VRP）4.2.2带容量的车辆路径问题（CVRP）4.2.3带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）4.2.4带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）4.2.5带距离的车辆路径问题（DVRP）4.2.6带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）4.2.7带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）4.2.8带距离的多车辆路径问题（MDVRP）4.2.9同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）4.2.10带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）4.2.11带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）4.3多式联运运输问题4.4机器人路径规划4.4.1避障路径规划4.4.2迷宫路径规划4.4.3栅格地图路径规划4.5配送路径规划4.5.1冷链配送路径规划4.5.2外卖配送路径规划4.5.3口罩配送路径规划4.5.4药品配送路径规划4.5.5含充电站配送路径规划4.5.6连锁超市配送路径规划4.5.7车辆协同无人机配送路径规划4.6无人机路径规划4.6.1飞行器仿真4.6.2无人机飞行作业4.6.3无人机轨迹跟踪4.6.4无人机集群仿真4.6.5无人机三维路径规划4.6.6无人机编队4.6.7无人机协同任务4.6.8无人机任务分配4.7无人驾驶路径规划4.8智能停车路径规划4.9多目标路径规划4.10动态路径优化4.11即时路径更新4.12混合动力汽车路径规划4.13高速公路车辆协调4.14矿山运输路径规划4.15智能仓储路径规划5语音处理5.1语音情感识别5.2声源定位5.3特征提取5.4语音编码5.5语音处理5.6语音分离5.7语音分析5.8语音合成5.9语音加密5.10语音去噪5.11语音识别5.12语音压缩