ABSTRACT Under de senaste åren har de obemannade luftfartygen (UAV) uppvisat en betydande marknadspotential för att kraftigt minska kostnaderna och tiden på logistikområdet. Användningen av UAV för att tillhandahålla kommersiella kurirer har blivit en framväxande industri, anmärkningsvärt förskjuten energianvändning inom fraktsektorn. På grund av den begränsade batterikapaciteten är dock flygtiden för civila rotorfartygs UAV fortfarande kort, vilket hindrar dem från att utföra fjärrjobb. I detta fall använder människor vanligtvis markfordon för att bära och hjälpa UAV i olika tillämpningar, inklusive fraktleverans. De flesta tidigare studier av bil-drone kooperativ paketleverans endast ansåg en UAV, vilket lider av låg effektivitet när de betjänar ett stort antal kunder. I detta dokument föreslår vi en ny hybridgenetisk algoritm, som stöder samarbetet mellan ett markfordon och flera UAV för effektiv paketleverans. Vår routing- och schemaläggningsalgoritm gör det möjligt för flera UAV som bärs av fordonet att samtidigt leverera flera paket till kunder som är bosatta på olika platser. Den föreslagna algoritmen består av en pipeline av flera moduler: populationsförvaltning, heuristisk befolkning initialisering, och befolkningsutbildning. Resultaten av utvärderingen av prestanda visar att den föreslagna algoritmen har en betydande effektivitet jämfört med befintliga algoritmer. INDEX TERMS Obemannade flygfordon, fraktleverans, routing, schemaläggning.
Ett samarbetssystem för paketleverans mellan fordon och drone beaktas i REF, medan den totala kostnaden för fordon och UAV minskas.
A Hybrid Genetic Algorithm on Routing and Scheduling for Vehicle-Assisted Multi-Drone Parcel Delivery
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}