要約
電子商取引の急速な成長と、タイムリーで費用対効果の高いラストマイル配信に対する需要の増加により、共同物流への関心が高まっています。
この研究では、ドローンとロボット（VRP-DR）との新しい共同同期マルチプラットフォーム車両ルーティングの問題を紹介します。ここでは、$ \ mathcal {m} $トラック、$ \ mathcal {n} $ドローン、$ \ mathcal {k} $ $ロボットの艦隊が協力します。
トラックはモバイルプラットフォームとして機能し、ドローンとロボットの発売、取得、およびエンルートの充電を可能にし、それにより、制限されたペイロード容量、限られた範囲、バッテリーの制約などの重要な制限に対処します。
VRP-DRには、5つの現実的な機能が組み込まれています。（1）旅行あたりのマルチビジトサービス、（2）マルチトリップ操作、（3）柔軟なドッキング、同じまたは異なるトラックまたは異なるトラックへの返品（4）周期的および非環境操作、同じまたは異なるノードへの戻りを有効にします。
（5）充電、ドローンとロボットがトラックで輸送されながら充電できるようにし、アイドルトランジット時間を利用することで運用効率を最大化します。
VRP-DRは、運用コストとメイクスパンの両方を最小限に抑えるために、混合整数線形プログラム（MILP）として策定されています。
大規模なインスタンスを解くという計算上の課題を克服するために、スケーラブルなヒューリスティックアルゴリズムであるFinder（エネルギー充電との柔軟な統合送達）が開発され、効率的でほぼ最適なソリューションを提供します。
さまざまなインスタンスサイズにわたる数値実験では、ソリューションの品質と計算時間の観点から、MILPおよびヒューリスティックアプローチのパフォーマンスを評価します。
この結果は、トラックのみのモードでの併用配送モードの大幅な時間節約と、多面を可能にすることによる大幅なコスト削減を示しています。
この調査では、システムパフォーマンスに対するエンルートの充電、ドッキングの柔軟性、ドローンカウント、速度、ペイロード容量の影響に関する洞察も提供します。
要約(オリジナル)
The rapid growth of e-commerce and the increasing demand for timely, cost-effective last-mile delivery have increased interest in collaborative logistics. This research introduces a novel collaborative synchronized multi-platform vehicle routing problem with drones and robots (VRP-DR), where a fleet of $\mathcal{M}$ trucks, $\mathcal{N}$ drones and $\mathcal{K}$ robots, cooperatively delivers parcels. Trucks serve as mobile platforms, enabling the launching, retrieving, and en-route charging of drones and robots, thereby addressing critical limitations such as restricted payload capacities, limited range, and battery constraints. The VRP-DR incorporates five realistic features: (1) multi-visit service per trip, (2) multi-trip operations, (3) flexible docking, allowing returns to the same or different trucks (4) cyclic and acyclic operations, enabling return to the same or different nodes; and (5) en-route charging, enabling drones and robots to recharge while being transported on the truck, maximizing operational efficiency by utilizing idle transit time. The VRP-DR is formulated as a mixed-integer linear program (MILP) to minimize both operational costs and makespan. To overcome the computational challenges of solving large-scale instances, a scalable heuristic algorithm, FINDER (Flexible INtegrated Delivery with Energy Recharge), is developed, to provide efficient, near-optimal solutions. Numerical experiments across various instance sizes evaluate the performance of the MILP and heuristic approaches in terms of solution quality and computation time. The results demonstrate significant time savings of the combined delivery mode over the truck-only mode and substantial cost reductions from enabling multi-visits. The study also provides insights into the effects of en-route charging, docking flexibility, drone count, speed, and payload capacity on system performance.
arxiv情報
| 著者 | Sumbal Malik,Majid Khonji,Khaled Elbassioni,Jorge Dias |
| 発行日 | 2025-05-29 15:58:01+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google