物流论文范本代写：考虑目标任务优先级的冷链物流无人机路径优化模型探讨

本文是一篇物流论文，本文研究了考虑目标任务优先级的无人机路径优化模型。首先对目标任务点根据层次分析法定义其优先级。在疫情期间，运用无人机进行无接触配送，降低传染风险。

第1章绪论

1.1研究背景

近日，我国冷链物流领域第一份《“十四五”发展规划》[1]发布，建设冷链物流运行体系、服务体系、监管体系、支撑体系4个体系。聚焦“最先一公里”和“最后一公里”，补齐两端冷链物流设施短板。随着疫情等各种不确定因素的发生，对“最后一公里”有着更加严苛的要求，该如何利用冷链物流运行体系中收集到的数据对资源进行优先级的调度，从而科学的规划路径成为物流领域的焦点。

随着经济的快速发展，人们生活水平不断提高，城乡居民对冷链物品的需求不断上升。在2015-2020年间，需求量翻了1.5倍；冷链物流市场规模也逐渐扩大，增长了近1.13倍[2]。其中，冷藏车保有量快速增多，从2015年的9.34万辆上升到2020年28.67万辆，增长速度为206.1%；冷库容量由3740万吨上升到了7080万吨，增长了1倍多。这些规模的急速扩大，对冷链物流行业的技术创新发展提出了更高的要求，对冷链物流数据的准确挖掘也增大了难度。

1.2研究目的及意义

1.2.1研究目的

本文的研究目的主要有两个方面：一是构建考虑优先级的多任务单无人机冷链配送路径优化模型，为突发情况下的冷链运输提供参考；二是构建基于样本类别不平衡数据的物流任务优先级评估方法，为准确而快速的划分优先级提供依据，减少总成本。

1.考虑优先级的多任务单无人机冷链配送路径优化建模

目前无人机受到交通、地理等因素的影响较小，成本也较低，可代替人类承担可能危害生命安全的风险。如这次在抗击冠状病毒的斗争中，无人机或无人驾驶飞机在许多方面发挥了重要的作用，限制了这一大流行病的传播[6]。但无人机配送存在两个问题：(1)无人机的飞行里程与运载量对其有着巨大的限制；(2)对于少类而重要的货物需要优先配送，但遗传算法的路径规划是按照距离来确定。为解决以上问题本文引进无人机冷链车辆协同配送，冷链车辆给无人机充当临时停靠点，负责给无人机充电及货物装载等工作。无人机根据目标任务的优先级按照先后顺序进行配送，如果超过规定时间配送会增加优先级成本，优先级高的目标任务点优先级成本高，优先级低的目标任务点优先级成本低。其次，对遗传算法进行参数设计，实现更为有效的路径优化。考虑目标任务优先级的无人机路径优化模型有利于在突发情况中合理规划路径，减少损失，降低冷链物流的总成本。

2.基于样本类别不平衡数据的物流任务优先级评估方法

在情况危急的突发事件中，由于物资匮乏或者交通不便无法在短时间内完成冷链物资的及时输送，需要把有限的物资按照供需方的数据指标划分目标任务优先级。本文仅考虑二分类目标任务优先级的划分，通常在目标任务中，优先级高的为少类数据，优先级低的为多类数据。当目标任务较少时，我们利用层次分析法即可得出优先级；当目标任务较多时，以层次分析法为基础得出少部分的目标任务优先级，随后考虑运用机器学习算法进行二分类预测，构建基于物流样本类别不平衡数据处理的分类预测模型，准确进行优先级划分，减少时间成本。

第2章文献综述及相关理论

2.1文献综述

2.1.1优先级问题及样本类别不平衡数据处理研究

1.配送目标任务中的优先级问题

由于供需比例存在一定差距，优先级问题已广泛应用于配送目标任务中。如客户优先级，应急物资的配送优先级以及人体器官移植的受体和供体的全国分配上。为提高客户满意度，降低配送成本。张力娅[7]等人在外卖的配送中建立了考虑客户优先级、带时间窗的多目标取货车辆路径模型。Shah和Jalal[8]等人介绍了一种利用无监督机器学习算法分析电子商务产品顾客评价的方法，在商业领域利用客户数据信息进行客户优先级的确定，从而进行配送的优先级确定。在应急物资的配送优先级确定上，Zhu和Gong[9]等人提出了紧急救援路线的优化需要考虑公平和优先性问题。在损伤程度相同和不同的情况下建立了两个不同的模型，将相对剥夺成本作为强调公平的决策目标之一，并以救援过程中可承受的痛苦时间作为一种时间窗口约束来突出救援优先级。由于物资属性的不同，对于医疗用品配送的优先级确定更多考虑的是运输工具选择及模型的优化上。Eichleay[10]等人描述了将无人机集成到复杂卫生系统的挑战，并提出了一种工具，用于考虑无人机是否可以帮助解决医疗运输挑战，以及如何将其集成到卫生系统。在人体器官移植的方面，供需比例为1：30，要充分考虑到伦理方面的优先级，其优先级确定的分配任务难度高于其他优先级的确定。在《中国人体器官分配与共享基本原则和核心政策》[11]中，为人体器官移植等待者进行紧急度评分，对各项指标数据进行分析。在满足移植要求的人中，儿童的紧急度评分高于其他人。由此可见，依据不同指标数据进行划分优先级极其重要。

2.2相关理论

本节介绍冷链物流，车辆路径问题以及样本类别不平衡数据的相关理论，为后续行文做准备。

2.2.1冷链物流

1.冷链物流概念

随着制冷技术和运输的发展，冷链物品在人们的生活中有着越来越重要的作用。冷链物流不但给人们的生活带来了幸福感，促进饮食的多元化，还大大提高了我国的医疗卫生水平，实现了冷链医疗药品的长距离运输。在2021年的国家标准《物流术语》中指出冷链物流是为了保持食品新鲜的品质或其他产品(医药等)的效能以及减少运输损耗，在供应链的各个环节货物始终保持一定温度的一种物流运输活动[61]。冷链物流运输的物品包含了农产品、生活产品、加工产品、特殊产品等，具体如图2.1所示。

2.医疗药品冷链物流

医疗药品冷链物流是指某部分药品对环境温度具有一定的要求，为了满足医疗药品质量的情况下，运用专业的冷链设备、物流体系、供应链体系，将药品在全物流环节中保持低温的状态[62]。

医疗冷链药品与其他冷链物流有着较大的区别，对温度、时间、配送资质及费用有着很高的要求。

车辆路径问题（VRP）是指：在确定数量的目标任务点中，各个目标任务点具有不同的需求量，由配送中心向各个目标任务点配送，选择合适的路径使得目标任务点的需求被满足并能在约束条件下达到效率最好[63]。解决车辆路径问题需要满足以下几个基本条件[64]：(1)配送路径上目标任务点的货物需求总量不超过单次运输工具的额定载货量；(2)配送路径上各目标任务点的总长度不超过单次运输工具行驶的最大距离；(3)一个目标任务点由一辆运输工具完成配送。

第3章考虑优先级的多任务单无人机冷链配送路径优化建模...............................21

3.1多任务单无人机路径优化基础模型..................................21

3.1.1问题描述..................................22

3.1.2成本分析及符号说明...............................23

第4章基于样本类别不平衡数据的物流任务优先级评估方法...............................37

4.1物流目标任务优先级指标建立.......................................37

4.1.1运送货物供给侧的相关指标...................................37

4.1.2冷链物流目标任务点的相关指标............................37

第5章冷链物流案例分析................................57

5.1冷链物流案例背景...................................57

5.2冷链物流目标任务点优先级评估...............................58

第5章冷链物流案例分析

5.1冷链物流案例背景

本文以给WH市的16个目标任务点运送疫苗为例，1-16代表各个目标任务点的位置编号。假设疫苗供给充足，但是对时间要求较高，无人机每次配送的最大距离30km，各目标任务点之间的具体位置如下图所示。

第6章结论与展望

6.1研究结论与管理启示

6.1.1研究结论

虽然我国的冷链物流发展取得了一定的成就，但是还存在着一定的弊端：由于实际生活中存在着疫情等突发情况，对冷链物流中的配送路径优化存在着巨大的挑战；其次在数据挖掘角度虽然获得了大量的冷链物流数据，但是对数据的分析应用还存在着巨大的不足。

在此背景下，本文主要对冷链物流运输中的数据进行处理、分析及后续的配送路径优化应用。以冷链车辆为临时停靠点，无人机进行无接触的配送为前提。首先根据目标任务点的各项指标数据利用层次分析法评估出各个目标任务点的优先等级，再考虑目标任务优先级的冷链物流路径优化模型。当目标任务较多时也可在大数据中利用HSUD模型对不平衡的冷链物流数据进行准确的二分类预测，评估每项数据的优先度等级，以便进行后续的配送及路径优化工作。最后利用HSUD模型还能对冷链物流数据进行分析，有利于决策者对预测的结果提前关注及预警，减少在物流环节的成本损失。总的围绕物流数据分析目标任务优先级以及根据结果展开后续的物流环节这两个方面展开对应研究，并得出相应的结论与启示。本文研究结论主要有以下几点：

1.本文研究了考虑目标任务优先级的无人机路径优化模型。首先对目标任务点根据层次分析法定义其优先级。在疫情期间，运用无人机进行无接触配送，降低传染风险。以冷链物流无人机路径优化模型的总成本最低为目标，考虑了目标任务优先级成本，冷链车辆及无人机固定成本、冷链物流运输中的惩罚成本以及运输成本四个部分。对于配送路径优化，设计K-means算法和遗传算法相结合的路径优化模型。在考虑目标任务优先级的基础上，根据各个目标任务点的距离确定最优的临时冷链车辆停靠点位置及个数，为无人机进行配送路径优化。在第5章的案例分析中，对1、2、3个临时停靠点对比了成本，当设定3个临时停靠点时，降低了总成本。减少了配送时间，提升了服务质量。同时也对有无考虑目标任务优先级的成本进行了对比，考虑目标任务优先级与运输成本会有一定的矛盾性，但是在配送应急的冷链药品时，考虑目标任务优先级成本会降低许多隐藏的成本。

2.在大数据时代，冷链物流数据的分析应用对物流行业的发展也起着促进作用。对少量数据进行目标任务的优先级划分具有可实现性，但是在大数据中利用人工对目标任务点进行优先级划分有着巨大的困难。由于资源的有限性，以二分类不平衡数据为例，通常优先级高的目标任务都是少类数据，但是对于通用的分类预测模型不能准确预测出少类数据。本文设计将SMOTE算法与均匀设计模型相结合，解决了SMOTE算法中少类数据与多类数据的采样参数设定，为其提供了分类预测结果更准确的不平衡数据分类模型。运用该模型同时也能在大数据中选择出影响结果的特征，可降低物流企业在运输过程中的检测成本。在鲍鱼的结果分类预测案例分析中，应用本模型与原不平衡数据结果进行对比，证明了本模型对分类预测结果的有效性，不但为物流企业提供更智能的分类预测模型，而且在配送等路径规划的问题上，根据分类预测结果得到每个目标任务的优先级，在考虑优先级的基础上进行更为合理科学的路径优化。

参考文献（略）