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作者：陈兆芳;李文静;黄文翰;
单位：福建理工大学管理学院;福建省特种设备检验研究院;
摘要：针对突发事件发生后，部分受灾点的应急物资需求呈现波动性，为提高应急物资配送效率，对需求不确定下的卡车-无人机协同的路径优化问题进行研究。首先，引入需求不确定水平参数，建立卡车与无人机协同配送的鲁棒路径优化模型；其次，提出一种改进的自适应大规模邻域搜索算法(IALNS)，通过设计多样化的删除与修复算子以增强解的多样性，同时通过模拟退火过程更新解，保证解的收敛性；然后，利用Solomon算例验证算法的有效性，并与传统的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行比较，GA、PSO与IALNS算法的平均GAP分别为15.18%,12.91%，验证了算法的可靠性；最后，对需求不确定水平参数、无人机载重以及续航里程进行灵敏度分析。实验结果表明，鲁棒优化模型和IALNS算法可以保证受灾点在需求波动下卡车-无人机路径的可行性。
关键词：路径优化;;卡车-无人机协同;;需求不确定;;自适应大规模邻域搜索算法
基金资助：福建省社会科学规划重点项目(FJ2024MGCA027);; 福建省科协科技创新智库课题(FJKX-2024XKB014)
