(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210853295.1 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 西华大学 地址 610000 四川省成 都市金牛区土桥金 周路999号 (72)发明人 杜鹏飞　史悦强　刘子悦　张学军　 (74)专利代理 机构 成都行之智 信知识产权代理 有限公司 5125 6 专利代理师 何筱茂 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于模拟退火的可充电城市物流无人 机路径规划方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于模拟退火的可充电 城市物流无人机路径规划方法， 包括： 随机生成 初始配送方案， 所述初始配送方案用于表征每个 无人机的初始路径规划； 对所述初始 配送方案进 行预处理， 得到预处理后的初始配送方案； 采用 模拟退火方法对预处理后的初始配送方案进行 优化， 得到最终配送方案， 所述最终配送方案用 于表征每个无人机的最优路径 规划。 本发明通过 对配送方案进行优化， 降低了配送的总路程和总 时间， 从而提高了无 人机的配送效率。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115115132 A 2022.09.27 CN 115115132 A 1.一种基于模拟退火的可充电城市物流无 人机路径规划方法， 其特 征在于， 包括： 随机生成初始配送方案， 所述初始配送方案用于表征每 个无人机的初始路径规划； 对所述初始配送方案进行 预处理， 得到预处 理后的初始配送方案； 采用模拟退火方法对预处理后的初始配送方案进行优化， 得到最终配送方案， 所述最 终配送方案用于表征每 个无人机的最优路径规划。 2.根据权利要求1所述的基于模拟退火的可充电城市物流无人机路径规划方法， 其特 征在于， 对所述初始配送方案进行 预处理， 得到预处 理后的初始配送方案， 包括： 根据初始配送方案中每 个无人机的初始路径规划所对应的包裹 顺序； 以包裹顺序中第 一个包裹为当前包裹， 依次判断无人机加载当前包裹后的载重是否大 于或者等于其最大载重， 若是， 则去除当前包裹后的其他包裹， 得到第一预处理配送方案， 否则将下一个包裹作为 新的当前包裹， 并重复此步骤； 根据第一预处理配送方案 中的包裹顺序， 依次判断运输所需电量和是否大于无人机的 最大电量， 若 是， 则在达到最大电量前一个包裹处插入充电任务， 得到预 处理后的初始配送 方案， 否则直接得到预处理后的初始配送方案， 所述充电任务表示派遣无人机去最近无线 充电桩， 所述最近无线充电桩表示以达到最大电量前一个包裹为原点， 距离最近的无线充 电桩。 3.根据权利要求1所述的基于模拟退火的可充电城市物流无人机路径规划方法， 其特 征在于， 采用模拟退火方法对预处理后的初始配送方案进行优化， 得到最终配送方案， 包 括： 确定目标函数以及目标函数对应的条件约束； 将初始配送方案最为全局最优解， 根据目标函数以及目标函数对应的条件约束对全局 最优解进行 更新， 获取最终配送方案 。 4.根据权利要求3所述的基于模拟退火的可充电城市物流无人机路径规划方法， 其特 征在于， 所述目标函数为： 其中， f表示目标函数， w表示权重系数， 表示第i个自动储物柜的包裹数， i＝1,2, …, M， M表示自动储物柜的总数， S0＝{s1,s2,...,sM}， S0表示自动储物柜集合， s1,s2,...,sM表示 M个自动储物柜， ti表示达到第i个自动储物柜的时刻， pi∈P， pi表示需要送往第i个自动储 物柜的包裹总和， u表示无人机， P＝{p1,p2,...,pM}， p1,p2,...,pM表示M个自动储物柜所对 应的包裹总和， U＝{u1,u2,...,uU}， U表示无人机集合， u1,u2,...,uU表示U个无人机， N＝ {s0}∪{s1,s2,...,sM}∪{f1,f2,...,fF}， N表示站 点集合， s0表示货物中转仓库， f1,f2,..., fF表示F个无线充电桩， 表示无人机u是否从站点i前往站点j； 表示无人机u从站点i 前往站点j； 表示无人机u不从站点 i前往站点j； dij表示站点 i与站点j之间的距离 。 5.根据权利要求4所述的基于模拟退火的可充电城市物流无人机路径规划方法， 其特 征在于， 所述目标函数对应的条件约束包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115115132 A 2其中， s.t.表示条件约束， 表示全称量词， 表示无人机u是否从货物中转仓库前往 站点j， 表示无人机u是否从站点j前往站点i； v表示无人机恒定飞行的速度， τc表示无线 充电桩在单位时间内给 无人机的充电量， Bmax表示无人机的电池容量， 表示无人机从货物 中转仓库出发时的电池电量， F＝{f1,f2,...,fF}， F表示无线充电桩的集合， f1,f2,...,fF表 示F个无线充电桩， 表示无人机u从站点j到站点i的过程中所携带的包裹重量， 表示无 人机u从站点i到站点j的过程中所携带的包裹重量， Qmax表示无人机的最大携带包裹重量， 表示无人机u到达站点j时的电池电量， 表示无人机u到达站点i时的电池电量， 表示无人机u装载包裹重量 为 的货物飞行 单位距离所消耗的电量。 6.根据权利要求5所述的基于模拟退火的可充电城市物流无人机路径规划方法， 其特 征在于， 将初始配送方案最为全局 最优解， 根据目标函数以及目标函数对应的条件约束对 全局最优解进行 更新， 获取最终配送方案， 包括： A、 将初始配送方案最 为全局最优解； B、 获取初始温度Tbegin、 循环结束 温度Tend、 每个温度下的迭代次数Itime、 温度衰减系数α 以及计数器K＝0， 并确定当前温度TD＝Tbegin， 0＜α ＜1； C、 根据目标函数以及目标函数对应的条件约束， 获取全局最优解对应的第 一函数目标 值f1； D、 对全局最优解进行交换操作、 位移操作和/或倒置操作， 得到新解， 所述新解用于表 征新的配送方案；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115115132 A 3