A truck and drones model for last-mile delivery: A mathematical model and heuristic approach

卡车 启发式 无人机 计算机科学 整数规划 最后一英里(运输) 布线(电子设计自动化) 车辆路径问题 运筹学 实时计算 运输工程 工程类 数学优化 汽车工程 英里 计算机网络 算法 数学 人工智能 物理 生物 遗传学 天文
作者
Mohammad Moshref‐Javadi,Ahmad Hemmati,Matthias Winkenbach
出处
期刊:Applied Mathematical Modelling [Elsevier BV]
卷期号:80: 290-318 被引量:217
标识
DOI:10.1016/j.apm.2019.11.020
摘要

We present a mathematical formulation and a heuristic solution approach for the optimal planning of delivery routes in a multi-modal system combining truck and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) operations. In this system, truck and UAV operations are synchronized, i.e., one or more UAVs travel on a truck, which serves as a mobile depot. Deliveries can be made by both UAVs and the truck. While the truck follows a multi-stop route, each UAV delivers a single shipment per dispatch. The presented optimization model minimizes the waiting time of customers in the system. The model determines the optimal allocation of customers to truck and UAVs, the optimal route sequence of the truck, and the optimal launch and reconvene locations of the UAVs along the truck route. We formulate the problem as a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model and conduct a bound analysis to gauge the maximum potential of the proposed system to reduce customer waiting time compared to a traditional truck-only delivery system. To be able to solve real-world problem size instances, we propose an efficient Truck and Drone Routing Algorithm (TDRA). The solution quality and computational performance of the mathematical model and the TDRA are compared together and with the truck-only model based on a variety of problem instances. Further, we apply the TDRA to a real-world case study for e-commerce delivery in São Paulo, Brazil. Our numerical results suggest significant reductions in customer waiting time to be gained from the proposed multi-modal delivery model.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
兖州牧完成签到 ,获得积分10
4秒前
柚子发布了新的文献求助10
7秒前
ambitiouslu发布了新的文献求助30
8秒前
阿龙完成签到,获得积分10
9秒前
明亮的代桃完成签到,获得积分10
11秒前
REBECCA发布了新的文献求助10
11秒前
在逃板砖完成签到 ,获得积分10
11秒前
pluto应助火星上凌雪采纳,获得10
12秒前
果果发布了新的文献求助30
12秒前
天外来物完成签到 ,获得积分10
13秒前
华天九四发布了新的文献求助20
17秒前
mingming完成签到,获得积分10
18秒前
汉堡包应助无辜乐安采纳,获得10
18秒前
21秒前
21秒前
21秒前
REBECCA完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
23秒前
英姑应助威武好吐司采纳,获得10
24秒前
24秒前
小福同学完成签到 ,获得积分10
25秒前
优雅的雁凡完成签到,获得积分10
26秒前
超级漫漫发布了新的文献求助10
27秒前
xu发布了新的文献求助10
27秒前
是康康呀发布了新的文献求助10
27秒前
顺利冬瓜发布了新的文献求助10
27秒前
小蘑菇应助玩命的白猫采纳,获得10
28秒前
炉管发布了新的文献求助10
30秒前
cl完成签到,获得积分10
31秒前
不仅要发文章还有发财完成签到,获得积分10
31秒前
polaris完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
Orange应助polaris采纳,获得10
36秒前
暖暖发布了新的文献求助10
37秒前
tjf发布了新的文献求助10
37秒前
37秒前
39秒前
40秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7189946
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8827349
关于积分的说明 18637060
捐赠科研通 6823556
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3174817
关于科研通互助平台的介绍 2325883
邀请新用户注册赠送积分活动 2149189