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泉州app网站开发,赛车网站开发,网站默认图片素材,甘肃兰州气候特点目录1.摘要2.带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题3.求解方法4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导应用定制读者交流1.摘要 本文提出了带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题#xff08;VRPD-RS#xff09;#xff0c;并将其建模为混合整数线性规划…目录1.摘要2.带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题3.求解方法4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导·应用定制·读者交流1.摘要本文提出了带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题VRPD-RS并将其建模为混合整数线性规划MILP问题分析了卡车、无人机和机器人对配送车队的影响。针对该问题本文提出了广义变邻域搜索算法GVNS并与模拟退火算法SA进行了对比。结果表明GVNS在小规模实例中与求解器最优解接近在大规模实例中提升了21.5%的最小完成时间和8.0%的运营成本且在计算效率上优于SA。2.带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题本文提出了带有机器人站点的无人机辅助车辆路径规划问题VRPD-RS该问题扩展了传统的TSP-D-RS模型考虑了多个卡车与无人机的协同工作并引入机器人站点辅助配送。目标是最小化最小完成时间或运营成本。论文采用混合整数线性规划模型MILP进行求解并提出了基于变量邻域搜索VNS的元启发式算法。算法考虑了多种约束包括卡车、无人机、机器人之间的同步问题。3.求解方法广义变邻域搜索GVNSGVNS通过变换邻域结构结合卡车、无人机和机器人配送进行局部搜索优化。算法首先构建初始解然后通过一系列摇动算子生成随机解并应用随机化邻域搜索RVND改进解。若找到更优解则更新当前解并重置改进计数器。算法通过多次摇动和邻域搜索探索解空间并在设定的最大迭代次数或运行时间内寻找最优解。构造式启发式算法构造式启发式算法包括三个阶段构建VRP解决方案、插入无人机操作和插入机器人操作通过k-means聚类和最便宜插入算法构建卡车路线然后依照目标函数依次插入无人机和机器人。随机变量邻域下降搜索RVNDRVND通过随机化邻域集的顺序进行局部搜索探索多个邻域操作以改进VRPD-RS解。与VND启发式不同RVND在每次改进时都会重新随机化邻域顺序。算法开始时初始化邻域集并进行探索每次找到改进解时返回到初始状态。若新解改进了当前解则更新解并重置邻域搜索否则继续尝试下一个邻域操作。搜索算子GVNS搜索算子包括2-opt、交换、转移到卡车、转移到无人机和转移到机器人等五种算法算子。算法生成随机邻域解并应用这些算子来探索解空间。每个算子执行特定的搬移或交换操作生成不同的邻域解。4.结果展示5.参考文献[1] Morim A, Campuzano G, Amorim P, et al. The drone-assisted vehicle routing problem with robot stations[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 238: 121741.6.代码获取xx7.算法辅导·应用定制·读者交流xx