本文是一篇计算机软件论文，本文通过对“城市最后一公里”物流的相关文献的研究，提取了“城市最后一公里”物流配送在配送高成本和低效率的成因，并对这些因素进行分析。在引入了无人机物流配送模式后，因为没有太多之前研究成果作为参考，所以研究本课题具有重要的意义。城市物流配送的效率直接影响整个物流系统的配送速度，在参考传统的 VRP 问题的研究中，考虑了无人机物流问题的独特性，以优化无人机的配送效率为出发点，对该类型物流调度问题进行了深入研究。
第一章 绪论
1.1研究背景
随着电子商务的迅猛增长，越来越多顾客选择在网上购买商品，带动了物流服务行业和快递行业的发展。由国家邮政局公布的《2018 年邮政行业发展统计公报》指出，2018 年邮政行业业务总量首次突破万亿元大关，同比增长 26.4%，业务收入达 7904.7 亿元；全年快递业务量完成 507.1 亿件，同比增长 26.6%；快递业务收入完成 6038.4 亿元，同比增长 21.8%。伴随着快递行业的高速发展，中国近几年年均增长率一直居高不下，预计未来几年这种趋势还将继续保持[1]。
图1.1 2010-2018年我国快递行业业务量变化趋势图
智能快递柜是物流行业发展的产物，其主要覆盖在城市，一般安装在公共社区或建筑入口。根据《中国智能快递柜发展现状及趋势报告》显示[2]，2018 年，快递柜市场规模 169 亿元，快递入柜率达 9%；预计 2020 年，智能快递柜市场规模 297 亿元，快递入柜率达 15%，未来快递柜市场发展空间很大。
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1.2研究内容和意义
物流服务业务中，其关键的是配送过程的高效性、安全性，能够满足客户的需求，令客户满意。城市配送发展迅速，但是问题也越发突出。
“城市最后一公里”物流面临诸多现实问题，主要有以下几个方面：
1) 城市交通难
城市交通复杂，容易发生交通拥堵等情况，使得汽车配送的方式不能有效地发挥作用，同时，非机动车道经常被占用或道路狭窄[5]，这让电动摩托配送方式也大打折扣。
2) 传统物流配送人员派件效率低、成本高
在末端派件上仍然依赖人力和传统的派件方式，劳动力容易受到工作压力和工作强度的影响，而且随着人工成本[11]的增加，使得城市物流配送成本增高。
3) 交付过程不灵活
然而，“城市最后一公里”采用的是送货上门服务，客户必须在在预先安排的时间和交货期间回家必须在这段时间内完成[6]。这种模式在某些情况下是必需的，例如购买的商品价值高，必须经过检验或需要签署的交货确认。然而,这种交付模式缺乏灵活性。
4) 其他不确定因素的影响
比如恶劣天气，交通工具出现问题及交通事故，客户要求苛刻，客户没有匹配的时间收件等。
本文充分考虑了“城市最后一公里”物流存在的问题，为提高配送效率和减低物流成本，考虑客户对城市配送的需求。针对无人机配送存在的问题，本文构建了以无人机的载重约束以及航程限制约束目标。以飞行效率和平均运行时间为优化目标，构建了针对“城市最后一公里”无人机物流调度系统，同时考虑用户交付过程的灵活性，采用共享快递柜的交付模式，构建了一种新型的无人机物流调度模型，为现实中城市调度进行科学的仿真模拟，具有重要的参考和研究价值。
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第二章 国内外研究现状及应用
2.1无人机及其应用
随着无人机技术发展，越来越多应用于各个领域。目前，无人机在在农业植保、影视航拍、环境检测、医疗救援[8][9]、航空测绘、安保消防、地质勘探、交通管制[10]等领域有着广泛的应用。
与传统的植保方式相比，植保无人机[11]作业具有较多的优势，首先按可大幅度降低劳动强度，将农村劳动力从繁重的体力劳动中解放出来，减少了从农人员，为第二和第三产业的发展输出劳动力；无人机植保作业可远距离遥控操作，避免了喷洒作业人员暴露于农药的危险，其采用的高压雾化喷洒系统[12]有效地提升了药物利用率。
在许多国家，扩大矿产资源的前景与未勘探地区的未知储量有关，然而复杂的地貌使得任何地面勘测（包括磁勘探）都变得困难且昂贵。当前的地质水平在地质勘探的第一阶段需要高精度和大规模的数据。与传统的航测方法相比，Parshin 等[13]创建了多旋翼无人机，其特殊设计可以减少飞行平台的电磁干扰。在 2014 年至 2016 年之间，该技术在东西伯利亚东部山区进行大量磁测。基于多转子的技术可能会在 1:10000-1:1000 的比例范围内取代传统的地磁勘探。Madjid 等[14]介绍了在碳酸盐地质研究中首次使用无人机的机遇和挑战。运用无人机勘察西班牙北部石炭系石灰岩宿主岩，弥合了人工场测绘和高空遥感之间的空间鸿沟。
2016 年我国南方地区发生了特大洪涝灾害，无人机在这场罕见的自然灾害中起到了重要作用，无人机能迅速到达恶劣的环境和地区，不受地理限制，能迅速监测灾区状况，有利于快速制定科学合理的救灾计划、监督救灾情况。另外，使用无人机可以更快、更准确地了解火灾现场[15]的情况。同时，它还可以无线传输现场的音频和视频，以便决策者可以根据现场的实际情况制定正确，科学，合理的救灾计划。
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2.2无人机在物流方面的应用
随着科技的发展，无人机经过几十年的发展，技术经过多次革新，在军事和民用领域更见成熟。然而，无人机领域和物流领域的研究几乎是孤立的，很难看到这两个领域的结合。而当下的物流配送作为当今时代备受青睐的物流增值服务项目，但传统的物流配送方式，在时间和成本消耗上随着物流体系的逐步扩大成本也越来越高。为了解决这些难题，无人机物流的研究变得越来越具有商业价值，成为现今研究的热点。
目前，澳大利亚已成为首个无人机送快递商用的国家。据悉，澳大利亚在 2002 年就成为首个针对无人机立法的国家，这也使其通过无人机送快递成为可能。
2013 年的 12 月，亚马逊 CEO 贝索斯便首次对外披露了名为 PrimeAir 的无人机配送包裹计划。其所设计采用的 8 轴无人机最大可承重 2kg，运送范围在亚马逊物流配送中心 16km 范围内。根据货物大小，选择不同型号的无人机进行配送，最快 30 分钟送达。无人飞行器会在卸货之后，自动返回库房。
DHL所设计的二代Paketkopter四轴无人机目前承重为1.2kg，飞行时间最长约为45分钟，速度最高可达 65 千米/时，并于 2014 年 9 月在官方授权下，进行了一个月的快递试飞实验，向距离 12 千米的小岛配送药物。与以往的飞行机需要来自地面的持续监控相比，DHL 的飞行机 Paketkopter 在落地之前都是自动的。
表 2.1 市场上小型无人机的飞行参数列表
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第三章 无人机物流调度系统分析及模型构建.............................. 10
3.1问题分析............................ 10
3.2设计方案............................11
第四章 模型求解与算法设计................................ 19
4.1解的表示和初始解.............................. 19
4.2启发式算法......................... 19
第五章 算法对比及系统实现............................. 27
5.1参数校准.......................... 27
5.2算法对比.......................... 30
第五章 算法对比及系统实现
5.1参数校准
本节具体调研了南京市栖霞区周围的菜鸟驿站的信息，以及该区域内包裹吨数的信息。在此基础上，对这些信息进行数据分析，设置了本实验过程中模拟仿真的参数。这样使得模拟的环境更加真实可靠[49]，增强实验可信度，如果应用到现实中，将对未来的应用具有重要的参考价值。
(一)场景参数
结合ULML的实际物流场景，设计了以下参数，并根据这些参数生成了大量的测试用例，使实验结果更加准确。实例参数设置如下：
（1） 地图半径r和共享快递柜数量m
实际的现实城市环境中，每个快递柜之间的间距不超过 1km，距离近的才百米，下图是在百度地图上搜索菜鸟驿站后的结果，红色的点代表的是菜鸟驿站，如图比例尺为 5 公里。根据红色点的疏密简单的将南京市菜鸟驿站进行区域的划分：
1) 边缘人口密度较低的地方，区域相对较大
2) 市区地段，人口稠密，业务量多，对应的划分区域相对较小
图 5.1 南京市部分地区菜鸟驿站分布图
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第六章 总结与展望
6.1总结
随着电子商务的发展对物流行业提出了新的需求。“城市最后一公里”物流作为整个物流配送系统的关键环节，快速高效的配送方式是现在必须面临的研究课题。本文通过对“城市最后一公里”物流的相关文献的研究，提取了“城市最后一公里”物流配送在配送高成本和低效率的成因，并对这些因素进行分析。在引入了无人机物流配送模式后，因为没有太多之前研究成果作为参考，所以研究本课题具有重要的意义。城市物流配送的效率直接影响整个物流系统的配送速度，在参考传统的 VRP 问题的研究中，考虑了无人机物流问题的独特性，以优化无人机的配送效率为出发点，对该类型物流调度问题进行了深入研究。
本文主要工作内容如下：
1）针对“城市最后一公里”物流难的问题，提出了无人机物流配送系统的解决方案，方案中采用“UAV+SRB”的配送模式。以无人机的配送时间作为单目标优化问题的适应函数，考虑了无人机的载重量、航程限
