建设工程施工合同在哪个网站,中投中原建设有限公司官方网站,网站开发软件设计文档模板,淘宝客没网站怎么做目录 1.摘要2.痛点与挑战3.问题描述4.代理辅助的双层优化框架#xff08;SaBO#xff09;4.实验结果5.参考文献6.算法辅导应用定制读者交流 1.摘要 针对带无人机的多次访问旅行商问题#xff0c;本文构建了卡车与无人机协同关系的双层优化模型#xff08;Bi-MTSPD#xf…目录1.摘要2.痛点与挑战3.问题描述4.代理辅助的双层优化框架SaBO4.实验结果5.参考文献6.算法辅导·应用定制·读者交流1.摘要针对带无人机的多次访问旅行商问题本文构建了卡车与无人机协同关系的双层优化模型Bi-MTSPD在上层优化卡车路径与客户分配在下层优化对应的无人机路径。为高效求解该模型本文提出了一种代理辅助的双层优化算法通过基于K近邻的代理模型引导上层搜索将计算资源集中于潜在优质解区域并在下层采用定制化模因算法优化无人机路径。2.痛点与挑战早期的研究大多假设一架无人机每次只能服务一个客户。但在实际的高密度客户场景下让无人机每次送完一单就返回卡车显然是一种资源浪费。因此该研究聚焦于更具挑战性的多点访问卡车-无人机旅行商问题MTSP-D即无人机在一次飞行中可以连续服务多个客户。然而这种协同模式带来了极其复杂的组合优化难题属于典型的 NP-hard 问题路线相互强耦合卡车停在哪里无人机从哪里起飞、在哪里降落二者的路线紧密咬合牵一发而动全身。搜索空间爆炸如果将卡车路线和无人机路线放在一起盲目搜索巨大的计算量会导致传统的精确算法在面对大规模实际场景时束手无策。3.问题描述MTSP-D问题中一辆卡车与多架无人机协同为客户提供服务每个客户必须且仅能被卡车或无人机访问一次。无人机从卡车起飞在访问有限数量客户后返回卡车双方可在回收节点等待卡车容量充足而无人机受载重限制。为刻画这种协同关系本文构建了双层优化模型Bi-MTSPD上层为卡车路径分配问题决定由卡车服务的节点及其访问顺序下层为无人机位置路径问题DLR在给定卡车路径下优化无人机的分配与访问顺序。整体目标是最小化所有客户服务完成时间上层目标为最终完成时间下层在满足容量、起降约束、路径连续性、时间同步与可用性等约束条件下最小化无人机服务完成时间从而实现卡车与无人机的时空协同优化。4.代理辅助的双层优化框架SaBO上层模型负责规划卡车的行驶路线并决定哪些客户由卡车直接服务TSPA。下层模型在卡车路线确定的前提下负责调度无人机规划无人机的起降点和飞行顺序DLR。但是传统的双层优化方法面临一个致命问题上层每生成一条卡车路线下层都要进行一次耗时的无人机路线计算这在计算上是极度低效的。为此研究中引入了机器学习技术提出了代理辅助双层优化方法SaBO用图数据思维做特征提取与快速预测上层该方法设计了一个基于 K-近邻KNN的代理模型用来在茫茫路线中快速海选出有潜力的卡车路线。为了让模型精准评估路线的优劣研究提取了七个联合路线特征涵盖客户分配、路线特征以及未访问节点特征。同时利用 Weisfeiler-LehmanWL核函数直接从图数据中精准计算路线之间的相似度。这样就能将宝贵的计算资源集中在那些真正有潜力的上层解上。定制化模因算法实现高效协同下层针对下层的无人机路线生成该工作开发了一种高效的定制化模因算法Memetic Algorithm。在这个算法中不仅采用了部分映射交叉PMX操作还专门针对无人机飞行特性设计了三种全新的局部搜索算子Drone-Insert、Drone-Swap 和 Drone-Move。这些设计确保了无人机能够完美配合卡车的行进节奏实现无缝衔接。4.实验结果在经典的 TSP-D 和 CVRP 公开基准测试集上进行的详尽实验表明在保证极高求解速度的同时SaBO 算法在大多数实例上显著优于现有的各类先进算法如 MSTS、IVND、ILS-VND 等。与现有最优基线相比SaBO 能够进一步将配送总成本降低约 10%。尤其是在面对客户数量众多的大规模复杂场景时SaBO 展现出了更加稳定性和性能优势。5.参考文献[1] Qiu W J, Liang Z X, Hu X M, et al. An Ant Colony System for Passenger Assignment and Route Design of Urban Customized Bus With Flexible Pick-Ups and Drop-Offs[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2025.6.算法辅导·应用定制·读者交流xx