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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明公开了基于低碳排放约束的车机协同路径规划方法及系统，该方法包括以下步骤：获取配送信息。根据配送信息划分区域；获取其他信息。包括车辆、无人机信息,碳排信息。给出优化目标的定义，并设定约束条件；迭代生成最优路径。首先随机生成初始路径，采用领域搜索的方式进行解的破坏和修复，迭代更新最优解，根据求解结果确定每个顾客的配送方式和配送路径。本发明通过规划车辆‑无人机的协同送货路径，同时尽量满足减少配送产生的碳排放的要求。

主权项：1.基于低碳排放约束的车机协同路径规划方法，其特征在于，包括：获取配送信息；基于所述配送信息，划分顾客区域；获取车辆信息、无人机信息、车辆碳排信息以及无人机碳排信息；基于所述顾客区域、所述车辆信息、所述无人机信息、所述车辆碳排信息以及所述无人机碳排信息，给出优化目标，并设定约束条件，以构建规划模型；通过摧毁算子和交叉算子对所述规划模型进行迭代求解，以获得所述规划模型的最优解；以及基于所述最优解，确定每个顾客的配送方式和配送路径；所述基于所述配送信息，划分顾客区域，包括：确定配送中心；计算每个顾客与每个配送中心的欧氏距离；以及基于所述欧氏距离，划分每个顾客所属的配送区域；所述优化目标为： ； ； ；其中，车辆配送的顾客集合为，无人机配送的顾客集为，车辆行驶单位距离油耗为，单位油耗碳排放为，无人机飞行单位距离消耗电能为，单位电能产生的碳排放为，顾客和顾客之间的车辆配送的曼哈顿距离为，顾客和顾客之间的无人机配送的欧氏距离为，其中、为顾客的坐标值，、为顾客的坐标值；所述约束条件为：1）每个顾客点只被车辆或者无人机访问一次，约束公式为： ，；2）起点和终点的约束，车辆和无人机从配送中心出发，并最终返回配送中心，约束公式为: ，即对于任意车辆而言，从起点0到其他点的路线有且仅有一次； ，即对于任意车辆而言，其他点到终点0的路线有且仅有一次； ，即对于任意无人机而言，从起点0到其他点的路线有且仅有一次； ，即对于任意无人机而言，其他点到终点0的路线有且仅有一次；3）车辆和无人机的载重限制、里程限制，约束公式为： ；； ； ；其中，是单个包裹的重量，是车辆所能携带的最大重量，是无人机所能携带的最大重量；是二元变量，表示车辆从行驶到，如果从行驶到，则为1，否则为0；是二元变量，表示无人机从行驶到，如果从行驶到，则为1，否则为0；是车辆最多行驶距离，是无人机最多行驶距离；代表可以使用的车辆数，代表可以使用的无人机个数；4）子回路消除约束，约束公式为： ；；其中，是总顾客数量，、为访问、的次序；所述通过摧毁算子和交叉算子对所述规划模型进行迭代求解，以获得所述规划模型的最优解，包括：通过整数编码算法随机生成初始解，每个解的编码为一串由之间整数组成的序列，每个序列表示一种车辆和无人机的配送计划；基于所述约束条件和所述配送中心，得到无人机配送序列和车辆配送序列，计算得到初始碳排放值；所述摧毁算子包括随机移除和最远移除；所述随机移除是从当前解中随机选择个顾客点并移除；所述最远移除是计算每个顾客到出发点的距离，选择距离最远的个顾客点移除；所述交叉算子包括贪心重新插入和最近邻插入，所述贪心重新插入是对于每个移除的顾客点，计算插入到其他位置的成本，选择增加碳排放成本最小的位置；所述最近邻插入是将每个顾客点插入到其在现有路线中最近的顾客点附近；所述通过摧毁算子和交叉算子对所述规划模型进行迭代求解，以获得所述规划模型的最优解，还包括：选择所述摧毁算子和所述交叉算子；初始化选择邻域操作的权重，为每种邻域操作初始化权重，将权重设置为1；每次应用一个邻域操作后，记录其是否降低了总碳排放，为每种邻域操作维护一个得分，表示其改进解的次数；和分别表示该邻域操作改进成功或失败的次数；在每次迭代结束后，更新邻域操作的权重；在进行下一次迭代时，基于更新后的权重采用轮盘赌的方式选择邻域操作；对当前解进行选定的邻域操作，重新计算目标函数；使用模拟退火算法作为接受策略,在预设阈值内接受劣解；设定初始温度，该温度随时间逐步下降；设定一个冷却率，表示每次迭代温度降低的比例；对于每个新的候选解和当前解，计算它们的目标函数值差；如果，直接接受新解；如果，按照概率接受新解，其中是当前温度；每次迭代后更新温度；其中，指上一代的温度；重复迭代上述过程,到达迭代次数停止。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于低碳排放约束的车机协同路径规划方法及系统