(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111635747.0 (22)申请日 2021.12.3 0 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113988772 A (43)申请公布日 2022.01.28 (73)专利权人 中国民用航空总局第二研究所 地址 610041 四川省成 都市二环路南 二段 17号 (72)发明人 张建平　邹翔　吴卿刚　丁鹏欣　 胡鹏　 (74)专利代理 机构 北京锺维联合知识产权代理 有限公司 1 1579 代理人 黄利萍 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) (56)对比文件 CN 111536979 A,2020.08.14 KR 1017526 01 B1,2017.0 6.29 CN 112784481 A,2021.0 5.11 审查员 毛冉 (54)发明名称 基于多路径的无 人机配送网络构建方法 (57)摘要 本申请提供了一种基于多路径的无人机配 送网络构建方法， 包括： 基于虚拟节点、 需求节点 集、 预设的服务中心节点集和预设的充电节点集 构建基础配送网络结构图； 基于总能耗最小化原 则构建目标函数； 基于预设的约束条件和目标函 数得到目标节 点和目标节点设施 规模、 目标配送 弧和对应的配送量以及目标配送弧配送的需求。 本发明能够在总能耗最少化的情况下， 最大化无 人机最后一公里配送的能力。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 113988772 B 2022.03.25 CN 113988772 B 1.一种基于多路径的无 人机配送网络构建方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S100， 基于虚拟节点bdummy、 需求节点集Bd、 预设的服务中心节点集Bs和预设的充电节点 集Br构建基础配送网络结构图， 所述基础配送网络结构图包括预设的M条配送路径， 每条配 送路径的两个节 点之间通过配送弧a连接， 其中， 所有的配送弧a构成 弧集A， 包括： 连接服务 中心节点和充电节点的配送弧构成的充电配送弧集Ar、 连接服务中心节点和需求节点的配 送弧构成的服务配送弧集As、 连接充电节点和需求节点的配送弧构成的需求配送弧集Ad、 连 接虚拟节点和服务中心节点的配送弧构成的虚拟 配送弧集Adum以及连接虚拟节点和需求节 点的配送弧构成的虚拟配送弧集Avir； S200， 获取基础信息和决策变量， 所述基础信息包 括Bd中的任一需求节点i的需求d的数 量和需求集D、 任一配送弧a上配送需求d的配送能耗ca、 Bs∪Br中的任一节 点j的设施 规模m 和设施规模集Mj、 设施规模为m的节点j的容量capj,m和建设能耗fj,m、 A\ （Adum∪Avir） 中的每 个配送弧的建设能耗ha； 所述决策变量包括： 节点j的设施规模变量yj,m、 配送弧a的建设变 量za、 经配送弧a配送的需求d的配送量决策变量xad、 需求d通过配送弧a配送的配送 弧选择 变量pad； S300， 基于获取的基础信息构建目标函数mi n （ + ） ； S400， 基于目标函数和预设的约束条件得到yj,m、 za、 xad和pad的取值； 所述预设的约束条 件包括节点的配送量约束、 节点的设施规模约束、 节点的容量约束、 最大配送 时间约束、 无 人机续航里程约束、 决策变量约束以及决策变量的相关 关系约束； S500， 基于得到的yj,m、 za、 xad和pad的取值得到需要构建的目标配送网络； 其中， 所述决策变量的相关关系约束包括配送弧的配送量传输分别与节点建设、 配送 弧建设之 间的相关关系约束、 配送弧建设和节点建设的相关关系约束以及配送弧的配送量 和需求在配送弧的利用相关 关系约束； 其中， 配送弧的配送量传输与节点建 设之间的相关 关系约束为： ；∀d∈D， a∈Ar∪As∪Ad； 配送弧的配送量传输与配送弧建 设的相关 关系约束为： xad≤N2*za，∀d∈D， a∈Ar∪As∪Ad； 其中， N2为大于  xad的自然数； 配送弧建 设和节点建 设的相关 关系约束为： ，∀a∈Ar∪As∪Ad； ；∀a∈Ar 配送弧的配送量和需求在配送弧的利用相关 关系约束分别为： xad≥‑N2* （1‑pad） ，∀d∈D， a∈A； xad≤N2* pad，∀d∈D， a∈A； ja+为配送弧 a的源节点， ja‑为配送弧 a的汇节点。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113988772 B 22.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标配送网络包括： 目标节点和对应的设施规模、 目标配送弧和对应的配送量以及目标配送弧配送的需 求。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述节点配送量约束为 其中， Aj‑为流入节点j的配送弧构成的弧集， a1为Aj‑中的任一配送弧， xa1‑d为配送弧 a1的配送量决策变量； Aj+为流出节点j的配送弧构成的弧集， a2为Aj+中的任一配送弧； xa2‑d 为配送弧 a2的配送量决策变量； nd为需求节点 i的需求量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述节点的设施规模约束为： ，∀j∈Bs∪Br。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述节点 容量约束为： ，∀j∈Bs∪Br； Aj+为流出节点j的配送弧构成的弧集， capj,m为设施规模为m的节点j的容 量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 最大配送时间约束为 ，∀d∈D， j∈Br； Aj+为流出节点j的配送弧构成的弧集， ta为无人机在配送弧a上的配送时间， tja+为无人 机在配送弧a的源节点 上的配送时间， Aj‑为流入节点j的配送弧构成的弧集， Tmax为最大配送 时间。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述无 人机续航里程约束包括： 2da*pad≤Ddua ∀d∈D， a∈As∪Ad和da*pad≤Ddua，∀d∈D， a∈Ar； 其中， da为配送弧 a的距离， Ddua为无人机续航里程。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述决策变量约束包括： xad∈N1，∀d∈D， a∈A， N1为自然数； za={0， 1}，∀a∈Ar∪As∪Ad； yj,m={0， 1}，∀j=Br∪Bs， m∈Mj； pad={0， 1}，∀d∈D， a∈A。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： S600， 对所述目标配送网络进行 可视化显示。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113988772 B 3