本文是一篇研究计算机软件的论文，本研究从装配式预制件的配送问题出发，对配送中的预制件以及配送场景进行归类，将预制件的配送问题划分为应用于一般施工现场的配送问题和应用于灾后救援现场的配送问题，并结合对 VRPTW 类文献的研究和分析，清晰的提炼了本研究的要点。
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
2016 年，国务院办公厅印发了《关于大力发展装配式建筑的指导意见》，指出装配式建筑是一种将预制墙板、预制部件等在施工现场装配而成的建筑，且与传统的建筑方式相比，装配式的建筑模式在生产效率、节能环保、降低成本等方面具有显著的优势[1]。发展装配式建筑，不仅是推进我国建筑业供给侧结构性改革、促进我国经济发展的重要举措，也是改善全球生态环境的重要手段，因此，近年来许多国家开始大力推广装配式建筑[2]。而作为影响装配式建筑发展的重要环节，装配式预制件的配送问题却未受到广泛关注。
据统计，在建筑行业中物流配送的成本最多可占整个工程成本的 50%左右，且装配式预制件通常具有特殊的运输要求，不合理的配送方案将会直接延误工程进度、减少企业的经济效益、增大配送环节所产生的经济成本、进而阻碍装配式建筑的发展[2]。因此，对装配式预制件的配送环节进行研究、对预制件的配送成本进行优化、降低配送成本，不但可以促进装配式建筑行业的发展，而且对于保护生态环境、推动国民经济发展具有重大意义。与传统物流行业的配送模式不同，装配式预制件的配送存在以下两个难点：
（1）在预制件种类方面，装配式预制件的种类繁多、大小重量各有不同。但无论是重型还是轻型装配式预制件，都可以将其分为预制墙板和预制连接件两种类型[3]。预制墙板即建筑的墙体[4]，而预制连接件则是墙体间接缝、焊接、或是螺栓连接的连接材料[5]。在配送过程中，如果不能对装配式预制件进行分类，很可能浪费运输车辆的载货空间，从而增大运输成本。且在预制件的装配过程中，有时一块墙体仅需要与一块墙体进行接缝，而有时一块墙体需要与多面墙体接缝，如果不能为施工现场配送精准数量的两类预制件，很可能导致施工周期的延误，进而增大建筑工程的成本。
（2）在配送场景方面，不同的施工现场带来了不同的配送难度。一般的建筑工地通常需要大量的重型装配式预制件，并且部分施工处由于工期紧张、施工地点位置较高等原因，可能需要配备吊车和货运车辆同步到达施工现场，以提供更高效的卸货和安装等服务[5]；而对于受灾地区，轻型的竹制预制件通常是灾后重建等救灾施工现场的首选建筑材料[6]，由于灾后地形复杂、公共道路支离破碎，预制件的运输甚至可能需要借助灵活的无人机进行辅助配送[7]，从而更迅捷的为灾区搭建安全的临时住所。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 装配式预制件配送研究现状
（1）国外研究现状
目前，外国学者对于装配式预制件配送算法的研究相对比较单一，主要集中于预制件中预拌混凝土（Ready Mixed Concrete, RMC）的配送问题。Matsatsinis 等在分析 RMC配送特性的基础上，结合车辆调度问题，提出了一种具有多种车辆类型的配送问题，并借助启发式算法以及决策支持系统对问题进行求解[11]。Cheng 等在 RMC 的配送模型中引入不确定性的概念，例如货车在运输中突然抛锚等突发状况，并用一种改进的多目标差分进化算法（Multi-objective Differential Evolution Algorithm, MODE）求得了合理的车辆调度方案[12]。
（2）国内研究现状
相较于国外研究现状而言，国内对于预制件配送问题研究的较为广泛。唐小雅等综述了我国物流行业的发展现状，并认为将优化算法与预制件配送的实际情况相结合是优化配送成本的有效途径[13]。邵必林等提出了一种考虑时间窗和卸货顺序的装配式预制件配送问题，以最小化运输成本、等待成本以及超出时间窗的惩罚成本为目标建立了数学模型，并用所提出的改进狼群算法求得了最佳配送路线[14]。段海宁等考虑了车辆油耗与车辆载重的变量关系，进而提出了考虑油耗成本的预制件配送模型，并设计了应用于此问题的改进粒子群算法[4]。此外，李萍萍[15]和费俊杰[16]针对装配式预制件的配送问题，分别提出了改进的人工蜂群算法（ABC）和改进的人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）进行求解。
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第二章 相关问题与算法
2.1 VRPTW 与预制件配送问题
（1）VRPTW 问题描述
本研究所提出的带时间窗和同步约束的预制件配送问题以及带时间窗和无人机运输的预制件配送问题，实质上是于 VRPTW 问题模型的基础上扩展、延伸而来。基本 VRPTW问题可描述为已知客户点的数量、坐标、时间窗、货物需求量、服务时间和车辆的最大数量、最大容量、最大行驶里程等条件，在满足客户点时间窗等约束的前提下，为若干数量的客户点设计一套总路程最短的车辆行驶路径。具体的约束条件如下：
①：车辆到达客户点的时间必须符合时间窗的范围，如果车辆到达时间早于客户点的最早时间窗，则必须等待；如果到达时间晚于最晚时间窗，则必须增加一定的惩罚；
②：每辆车的行驶路程不得超过给定的最大行驶里程；
③：所有车辆由仓库出发，然后依次访问若干客户点，并最终返回仓库，且仓库的最早时间窗为 0，最晚时间窗为车辆最大行驶里程；
④：每个客户点都需要被车辆访问，且只能被访问一次；
⑤：每辆车所访问全部客户的货物需求量之和，不得大于给定的车辆的最大容量；
⑥：车辆的行驶时间在数值上等同于车辆的行驶路程。
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2.2 人工蜂群算法概述
（1）人工蜂群算法框架
人工蜂群算法最早由 Karaboga 提出，其本质是模仿蜜蜂觅食的行为，通过多种蜜蜂的协同合作从而找到一个最好的食物源[53]。ABC 算法的最大特点是借助各个蜜蜂的局部寻优行为，对各个食物源的优劣进行比较，进而可以很快的确定群体找到的最优食物，并有着较快的收敛速度[54]。近年来 ABC 算法在很多复杂的优化问题中有着广泛的应用，例如拆卸优化问题[55]，分布式流水车间调度问题[56][57]，建筑物中人群疏散问题[58]，VRPTW 问题[59][60]等。
ABC 算法的基本框架中主要有三类蜜蜂：雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂，蜂群的目标是寻找最好的食物源。在标准的 ABC 算法中，雇佣蜂根据之前食物源的信息寻找新的食物源并与跟随蜂共享食物信息；跟随蜂依照雇佣蜂所提供的信息寻找新的食物源；而侦查蜂的任务是寻找一个新的有价值的食物源，最后得到食物源则是通过这三类蜜蜂所找到的价值最高、最好的食物源。在各类优化问题中，食物源被看作是优化问题的目标值或者适应度，最好的食物源等同于最优秀的解，基本 ABC 算法的具体步骤如下：
步骤 1：初始化种群：初始化各个参数，蜂群总数 SN 、最大迭代次数 MCN 以及控制参数limit ，确定问题搜索范围，并且在搜索范围内随机产生初始解 xi(i =1,2,...,SN) ;
步骤 2：计算并评估每个初始解的目标值；
步骤 3：设定循环条件并开始循环；
步骤 4：雇佣蜂对每一个解 xi 实施局部搜索，从而产生新解vi ，并计算新解vi 的目标值；
步骤 5：比较 xi 和 vi 的目标值，保留目标值较好的解替换原解 xi ，删除较差的解；
步骤 6：跟随蜂依照一定的概率选择某个解 xi ，利用局部搜索产生新解vi ，并计算其适应度；
步骤 7：比较 xi 和 vi 的目标值，保留目标值较好的解替换原解 xi ，删除较差的解；
步骤 8：判断是否有要放弃的解。若有，则侦查蜂随机产生一个新解将其替换；
步骤 9：记录到目前为止的最优解；
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第三章 带时间窗和同步约束的预制件配送问题 ............................ 21
3.1 模型构建 ........................... 21
3.1.1 问题描述 .............................. 21
3.1.2 问题模型 ......................... 22
第四章 带时间窗和无人机运输的预制件配送问题 ............................ 47
4.1 模型构建 ................................... 47
4.1.1 问题描述 ................................. 47
4.1.2 问题模型 ............................... 48
第五章 总结和展望 ............................ 67
5.1 研究总结 .................................. 67
5.2 研究展望 ............................ 68
第四章 带时间窗和无人机运输的预制件配送问题
4.1 模型构建
4.1.1 问题描述
本章研究了带时间窗和无人机运输的预制件配送问题，由于其目标函数是多个组件的能耗成本之和，即多个目标的加权和，因此本章问题简称为 MO-VRPTW-D 问题。本小节将对
