基于最優路徑搜索的無人機裝載運輸優化問題研究

王明辰 李子龍 周蘇云 李浩

摘要：該文主要研究新型冠狀病毒肺炎疫情流行環境下，對小區進行封閉式管理時，利用無人機進行物資運輸及體溫測量的問題。首先分析主流小區的規模及戶型結構數據，篩選出能最具有代表性的小區。對選定小區的住戶，在疫情隔離的情況下所需的日常生活用品進行分析，并整理各貨品的規格數據，依照整理所得的住戶日常生活用品數量及規格數據，根據無人機貨艙的尺寸數據，評價分析貨物的需求度，建立穩定性模型，進行三維裝箱優化。然后根據送貨目的地，進行三維空間路徑圖的坐標系轉化，建立最優路徑搜索模型，并結合貨物的時間需求度對相應目的地進行賦權，轉化為帶權無向連通圖，運用混合粒子群算法進行計算，得出最終的無人機運送路線圖。

關鍵詞： 時間需求度;穩定性模型;最優路徑搜索模型;混合粒子群算法;無人機裝載運輸

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）36-0114-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research on UAV Loading and Transportation Optimization Based on Optimal Path Search

WANG Ming-chen，LI Zi-long，ZHOU Su-yun，LI Hao

（Xuzhou University of Technology， Xuzhou 221111， China）

Abstract：This paper mainly studies the problems of the use of unmanned aerial vehicles to transport materials and measure body temperature in the enclosed management of the community under the epidemic environment. Firstly， the scale and house type structure data of the mainstream communities are analyzed to select the most representative communities. For selected community residents， in the case of epidemic isolation needed supplies were analyzed， and the daily life and organize the data of the specifications of the goods， in accordance with the number of resident daily life things sorted and specification data， based on the size of the unmanned aerial vehicle hold data， evaluation analysis of goods demand， establish stability model， the three-dimensional packing optimization. Then， according to the delivery destination， coordinate the three-dimensional space path graph， establish the optimal path search model， and combine the time demand degree of the goods to give weight to the corresponding destination， transform it into a weighted undirected connected graph， and use Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm to calculate， get the final drone transport roadmap.

Key words：time demand degree; stability model; optimal path search model; Hybrid Particle Swarm Optimization; Drone Loading and Transportation

1 引言

2020年初，新型冠狀病毒肺炎疫情逐漸在全球范圍蔓延。為了有效地切斷傳播途徑，以人們聚集居住地區為單位，進行封閉式隔離管理。在封閉式隔離管理時，滿足人們生活必要的物資需求是社區工作人員任務的重中之重。在派送物資的時候，如何有效地避免接觸，并節約有限的人力和防護物資是一個重要的問題。為了解決這個問題，很多地方選取無人機進行送貨，然而無人機的負載和最大飛行距離有限，如何在最短的時間內，利用有限數量的無人機完成最多的送貨任務，是本文研究的核心問題。

2? 無人機裝載及路徑聯合優化

首先搜集新型冠狀病毒肺炎疫情期間進行封閉式管理的小區的規模及戶型等數據，并進行數據清洗，剔除離群值，而后對剩余數據進行聚類分析，最終得出最具代表性的小區為武漢市江岸區六合花園，其主要以高層樓房與復式樓別墅組成，其詳細數據如表1與表2所示：

其中，樓層高度為2.8m。建立三維坐標系O-xyz，結合六合花園戶型分布，以西南門為左邊原點O，并且為起始地點。根據篩選所得的居民日常生活物資供給標準，結合第n戶的人口數[Hn]，其中老幼等弱勢人口數為[Hn1]，青壯年人口數為[Hn2]（[Hn=Hn1+Hn2]）。不同年齡段群體的日常物資供給量（g）為[SP1和SP2]，對應的物資時間需求度為[TN1]和[TN2]，可得第n戶的物資獲取時間需求度函數：

[GTNn=k=12Hnk?TNk/k=12Hnk?SPk]

其中，[GTNn]為第n戶的物資獲取時間需求度。根據小區的三維坐標圖，對每個目標的坐標點進行賦權，轉化為帶權無向連通圖，結合AOE網和滿意度優先算法的原理，建立最優路徑搜索模型：

[max SF=n=1273GTNn/tn]

上式中，SF為完成所有的運送任務后，住戶總的時間需求滿足度;[tn]為無人機從出發到飛達第n戶完成該戶的運送任務的時間。再根據貨物數據和無人機貨艙的規格，建立貨物穩定性模型，確保在貨物完好的情況下，最大化利用貨艙空間。最后運用混合粒子群算法，計算得出最大滿足度的無人機送貨路線圖，如圖（圖1、圖2）所示：

3 結論

本文成功實現了封閉式管理下，小區居民物資的最佳運輸方式，保證了各住戶需求都均衡地得到滿足，節約了人力和時間成本。

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【通聯編輯：唐一東】