无人机配送：TSP问题下的优化算法应用与分析

本篇论文探讨了无人机送药问题，将该问题转化为经典的旅行商问题(TSP)，即如何寻找一条最短路径，使得无人机从一个给定的起点出发，依次访问50个不同地点，最后回到起点，每个地点的坐标位置已知，且每个地点只可访问一次。问题涉及的距离计算基于欧式距离，考虑到无人机在理想条件下的飞行，如平面活动、恒定飞行方向和无障碍环境。 模型假设的关键要素包括： 1. 无人机在二维空间中移动，距离计算基于两点之间的直线距离。 2. 飞行过程中，无人机不受气压或气流等外部环境因素的影响，路径保持直线。 3. 各个飞行路径之间没有遇到障碍的可能性。 变量定义明确，如坐标位置（𝒙𝒊, 𝒚𝒊）、两点间距离（𝒅𝒊𝒋），以及最优路线中的城市顺序（𝝅𝒊）。目标函数为找到最短路径，使得总距离最小。由于TSP属于NP完全问题，论文采用了现代优化算法——遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)和粒子群优化算法(PSO)来解决这个问题。 在模型求解部分，作者通过Python编程实现了这三个算法的TSP版本，如GA_TSP、SA_TSP和PSO_TSP。代码导入了必要的库，如NumPy、Pandas、Scipy、Matplotlib等。模型求解的结果分析则涉及对比和评估这三种算法在解决TSP问题上的性能，可能包括最短路径长度、收敛速度、稳定性等方面的数据和可视化。 通过这些方法，论文不仅展示了如何将无人机送药问题数学建模，还展示了如何运用现代优化技术来解决这类实际问题，并对不同算法的效果进行了深入研究，为未来无人机物流配送领域的实践提供了理论支持。