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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种物流无人机起降场终端区动态离场排序方法及装置，方法包括获取某时段内物流无人机起降场终端区的无人机飞行计划信息和货物订单信息；根据飞行计划信息和货物订单信息，确定出初始离场排序方案；根据货物订单信息对所有货物订单进行模糊聚类分析，一个簇作为一个配送任务类别，获得多个配送任务类别；确定出各配送任务类别的优先级，并设定不同的延误惩罚系数；基于各配送任务类别的优先级，构建出离场排序模型；将初始离场排序方案编码后作为一条染色体，配合遗传算法迭代求解离场排序模型，获得最优离场排序方案。本发明能够实现对物流无人机离场顺序进行有效管理，提高物流无人机终端区空域的运行效率。

主权项：1.一种物流无人机起降场终端区动态离场排序方法，其特征在于，包括：获取某时段内物流无人机起降场终端区的无人机飞行计划信息和货物订单信息；根据所述飞行计划信息和货物订单信息，确定出初始离场排序方案，所述初始离场排序方案包括物流无人机初始离场顺序及每架无人机的初始出发时间；根据所述货物订单信息对所有货物订单进行模糊聚类分析，一个簇作为一个配送任务类别，获得多个配送任务类别；基于各配送任务类别的货物价值、收货点到物流无人机起降场终端区的距离和最晚收货时间，确定出各配送任务类别的优先级，并针对各优先级设定不同的延误惩罚系数；基于各配送任务类别的优先级，构建出离场排序模型；所述离场排序模型以总延误成本最小为目标，约束条件包括无人机离场安全时间间隔约束和最大允许延误时间约束；将所述初始离场排序方案编码后作为一条染色体，配合遗传算法迭代求解所述离场排序模型，获得最优离场排序方案，所述最优离场排序方案包括物流无人机最优离场顺序及每架无人机的最优出发时间；所述基于各配送任务类别的货物价值、收货点到物流无人机起降场终端区的距离和最晚收货时间，确定出各配送任务类别的优先级，并针对各优先级设定不同的延误惩罚系数，包括以下步骤：选择各配送任务类别的平均货物价值Xi、平均收货点到物流无人机起降场终端区的距离Yi和平均最晚收货时间Zi作为特征参数；分别计算出各配送任务类别的三个特征参数的值；基于各配送任务类别的三个特征参数的值，计算出各配送任务类别的优先级；基于各配送任务类别的优先级，计算出对应的延误惩罚系数；各配送任务类别的三个特征参数的值的计算公式为： 其中，表示配送任务类别g中所有订单收货点到物流无人机起降场终端区的平均距离，表示配送任务类别g中所有订单的平均最晚收货时间，αmi为三角模糊数的最大可能值，Xg、Yg、Zg分别表示配送任务类别g的货物价值、收货点到物流无人机起降场终端区的距离、最晚收货时间三项特征参数的值，分别表示任务类别g中所有订单货物价值、收货点到物流无人机起降场终端区的距离、最晚收货时间的平均值；各配送任务类别的优先级的计算公式为：priorg＝pg-1pg-2pg-36+2pg-Xg-2Xg-12+Ygpg＝Xg+Yg+Zg各配送任务类别的延误惩罚系数的计算公式为： 式中，cag为类别g的延误惩罚系数，priorg为类别g的任务优先级；所述离场排序模型的目标函数为： 式中，Ti为订单i无人机的实际出发时间，Li为订单i无人机的最晚出发时间，LTi为订单i无人机的最晚到达时间，di为订单i收货点到物流无人机起降场终端区的距离，v为无人机的飞行速度，cai为订单i的延误惩罚系数，n为订单数量；所述离场排序模型的约束条件为：Ti-Li≤ltiTi-Tj≥tij式中，lti为订单i的收货点的最大允许延误时间，Ti为订单i无人机的实际出发时间，Tj为订单j无人机的实际出发时间，tij为订单i和订单j两架无人机的起飞安全时间间隔。

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