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:183
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
1秒前
1秒前
陈雨行完成签到 ,获得积分10
2秒前
共享精神应助和平采纳,获得10
2秒前
2秒前
情怀应助Zzz采纳,获得10
3秒前
hdbys完成签到,获得积分10
3秒前
5秒前
5秒前
呃呃呃c完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
犹豫三问完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
YK发布了新的文献求助10
6秒前
峰回路转发布了新的文献求助10
6秒前
yyx完成签到 ,获得积分10
7秒前
Original关注了科研通微信公众号
7秒前
乐乐应助阳光之柔采纳,获得10
8秒前
番番发布了新的文献求助10
8秒前
XHH1994发布了新的文献求助10
9秒前
Jasper应助ymorningrock采纳,获得10
9秒前
爆米花应助勤奋的安梦采纳,获得10
10秒前
含蓄薯片发布了新的文献求助10
10秒前
pop发布了新的文献求助10
10秒前
genggeng完成签到,获得积分10
10秒前
arsinagarcc关注了科研通微信公众号
10秒前
赘婿应助白嫖怪采纳,获得10
10秒前
ava发布了新的文献求助10
11秒前
烟花应助美好半山采纳,获得10
11秒前
12秒前
shy发布了新的文献求助10
12秒前
赘婿应助小魏哥哥采纳,获得10
12秒前
小月Anna完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
15秒前
木子完成签到,获得积分10
15秒前
小田完成签到,获得积分10
15秒前
roy完成签到,获得积分10
15秒前
李健应助chos1n采纳,获得10
15秒前
高分求助中
(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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6347085
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8161797
关于积分的说明 17167487
捐赠科研通 5403216
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2861326
邀请新用户注册赠送积分活动 1839212
关于科研通互助平台的介绍 1688543