5G环境下的应急物资配送优化：车辆-无人机协同策略

"本文主要研究了5G网络环境下的应急物资配送问题，通过建立改进的车辆路线问题（CVRP）模型和混合整数规划模型，结合无人机进行协同配送优化。文章提出了四个具体问题，分别考虑了仅车辆配送、车辆与无人机协同配送、车辆最大载重限制下的协同配送以及大规模节点的协同配送。采用Lingo、k-means聚类、遗传算法和Floyd算法等工具，对模型进行求解和路径优化。" 本文探讨的是2022年电工杯B题，即在5G网络环境下如何有效地解决应急物资配送问题。首先，针对问题一，通过建立改进的CVRP模型，旨在优化车辆配送路径，以达到总路径最短的目标。模型考虑了车辆的1000千克载货限制、出度/入度一致性、车辆载重约束及唯一访问的条件。利用Lingo软件的混合整数规划模型，求得最优配送路径总长度为588单位距离，整个计算过程耗时11.76。 接着，针对问题二，引入无人机配送，利用贪心算法将整体优化问题分解为单次协同配送问题。通过k-means聚类算法划分子图，以最小化单次路径规划距离为目标，同时考虑无人机的载重、飞行时间和距离限制。采用遗传算法求解，得到协同路径优化的近似最优时间为9.61小时。 对于问题三，假设车辆最大载重量降低至500千克，导致可能需要多次补充物资。在这种情况下，采用贪心算法进行子图划分，并配合遗传算法寻找全局近似最优解。结果表明，协同路径优化模型的近似最优时间为12.39小时。 最后，问题四关注的是30个节点的大规模配送，并要求确定两个最佳的应急物资集中点。这里，应用了贪心算法、聚类方法以及Floyd算法来处理子图划分和优化。在解决边界点的划分歧义后，以整体配送路径最短为目标优化物资集中点位置。 这篇论文展示了如何利用先进的数学模型和优化算法，在5G环境下实现应急物资的高效配送，同时考虑了多种复杂条件，如车辆载重限制、无人机配送和大规模节点的协同配送策略，为实际应急响应提供了理论支持。