مسیریابی برای ربات‌های پرنده بدون سرنشین در شبکه توزیع و خدمت‌رسانی به مشتریان خرید کالاهای اینترنتی

نوع مقاله : مقاله علمی

نویسنده
استادیار، گروه مهندسی مکانیک، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
چکیده
با توجه به رشد روزافزون تجارت جهانی و ضرورت تحویل سریع سفارش‌ها در شبکه توزیع و خدمت‌رسانی به مشتریان خرید کالاهای اینترنتی، نیاز به حمل‌ونقل هوایی بار در مقابل روش‌های توزیع جاری (زمینی و دریایی) بیش از پیش احساس می‌‌شود؛ به‌طوری‌که طی سال‌های اخیر، توجه ویژه‌ای به این حوزه شده است. یکی از چالش‌های موجود در یک شبکه توزیع هوایی مسئله مسیریابی برای ربات‌های بدون سرنشین با در نظر گرفتن افزایش رضایت مشتریان و محدودیت‌های شبکه و مشتریان می‌‌باشد. برای نیل به این هدف در این مقاله ابتدا مسئله مسیریابی و محدودیت‌های مشتری و شبکه مطرح و به‌صورت ریاضیاتی فرموله گردید. باید اشاره داشت که دینامیک ربات هوایی یکی از محدودیت‌های اصلی مسئله می‌باشد و تاکنون در پژوهش‌های ارائه شده از مسئله مسیریابی در شبکه توزیع و خدمت‌رسانی به مشتریان مورد توجه قرار نگرفته و مهجور مانده است (علت امر نیز دخیلی شدن معادلات دینامیکی-سینماتیکی پرنده و به تبع دشوار و پیچیده شدن مسئله می‌باشد). این در حالی است که در این مقاله معادلات غیرخطی ربات هوایی جهت سرویس‌دهی به مشتریان به فرم فضای حالت بیان شد. سپس مسئله مسیریابی با در نظر گرفتن معادلات فرم فضای حالت ربات‌های پرنده و محدودیت‌های مشتریان و شبکه با الگوریتم بهینه‌سازی ژنتیک (حل‌گر بهینه‌ساز) حل گردید. پس از بیان روابط و حل مسئله توسط الگوریتم ژنتیک، نتایج در قالب مسیرهای بهینه ارائه شد. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان می‌‌دهد رویکرد پیشنهادی به‌خوبی توانسته کلیه نیازهای و اهداف مسئله را پاسخ دهد و می‌توان از آن در مسئله مسیریابی شبکه‌های هوایی با ابعاد بالا نیز بهره گرفت.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Routing for unmanned flying robots in expedited order delivery within distribution networks and online customer service platforms

نویسنده English

Erfan Khosravian
Department of Mechanical Engineering, Payame Noor University, Tehran, Iran.
چکیده English

Amidst the continuous expansion of global commerce and the urgent need for expedited order delivery within distribution networks and online customer service platforms, the demand for air cargo transportation has reached unprecedented levels, complementing traditional distribution channels such as land and sea. Consequently, this sector has garnered considerable attention in recent years. One of the primary challenges encountered in aerial distribution networks pertains to the routing problem for unmanned aerial vehicles (UAVs), which necessitates considerations of enhanced customer satisfaction and network constraints. To address this challenge, this paper commences by introducing the routing problem alongside customer and network constraints, subsequently presenting their mathematical formulations. Notably, the dynamic behavior of aerial robots poses a significant constraint in this context, which has been inadequately addressed in existing research on routing problems within distribution and customer service networks. This deficiency is attributed to the involvement of flight dynamics equations, complicating the problem significantly. In this study, the nonlinear equations governing aerial robots for customer service are reformulated in state space representation. Subsequently, the routing problem, incorporating the state space equations of flying robots and considerations of customer and network constraints, is tackled using a genetic optimization algorithm—an optimal solver. Following the solution process using the genetic algorithm, the results are elucidated in terms of optimal routes. Simulation outcomes validate the efficacy of the proposed approach in meeting all problem requirements and objectives, thereby presenting a viable solution for routing large-scale aerial networks.

کلیدواژه‌ها English

Routing
Aerial robot
State space equations
Genetic optimization algorithm
Distribution network and customer service
[1] Dantzig GB, Ramser JH. The truck dispatching problem. Management science. 1959 Oct;6(1):80-91.
[2] Toth P, Vigo D, editors. Vehicle routing: problems, methods, and applications. Society for industrial and applied mathematics; 2014 Nov 24.
[3] Fazlollahtabar H, Saidi-Mehrabad M. Methodologies to optimize automated guided vehicle scheduling and routing problems: a review study. Journal of intelligent & robotic systems. 2015 Mar 1;77(3-4):525-45.
[4] Dror M, Laporte G, Trudeau P. Vehicle routing with split deliveries. Discrete Applied Mathematics. 1994 May 20;50(3):239-54.
[5] Toth P, Vigo D, editors. The vehicle routing problem. Society for Industrial and Applied Mathematics; 2002 Jan 1.
[6] Cordeau JF, Laporte G, Savelsbergh MW, Vigo D. Vehicle routing. Handbooks in operations research and management science. 2005 Jan 1;14:367-428.
[7] Endler KD, Scarpin CT, Steiner MT, Choueiri AC. Systematic Review of the Latest Scientific Publications on the Vehicle Routing Problem. Asia-Pacific Journal of Operational Research. 2023 Mar 25:2250046.
[8] Berghman L, Kergosien Y, Billaut JC. A review on integrated scheduling and outbound vehicle routing problems. European Journal of Operational Research. 2023 Jan 2.
[9] Telli K, Kraa O, Himeur Y, Ouamane A, Boumehraz M, Atalla S, Mansoor W. A comprehensive review of recent research trends on unmanned aerial vehicles (uavs). Systems. 2023 Aug 2;11(8):400.
[10] Cheng N, Wu S, Wang X, Yin Z, Li C, Chen W, Chen F. AI for UAV-Assisted IoT Applications: A Comprehensive Review. IEEE Internet of Things Journal. 2023 May 1.
[11] Khosravian E., Maghsoudi H., Design of an Intelligent Controller for Station Keeping, Attitude Control, and Path Tracking of a Quadrotor Using Recursive Neural Networks, International Journal of Engineering (IJE), IJE TRANSACTIONS B: Applications Vol. 32, No. 5, (May 2019) 747-758
[12] Piri, Erfan Khosravian Cham. “Design Optimal Adaptive Trajectory Tracking Control for Station Keeping and Attitude Control of Quadrotor Using Gray Wolf Optimization.”, Quarterly Scientific Journal of Technical and Vocational University , Autumn 2022, Vol. 19, No. 3, p. 663-695
[13] Fu Z, Chow JY. The pickup and delivery problem with synchronized en-route transfers for microtransit planning. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2022 Jan 1;157:102562.
[14] Chabot T, Bouchard F, Legault-Michaud A, Renaud J, Coelho LC. Service level, cost and environmental optimization of collaborative transportation. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2018 Feb 1;110:1-4.
[15] Chabot T, Bouchard F, Legault-Michaud A, Renaud J, Coelho LC. Service Level, Financial and Environmental Optimization of Collaborative Transportation. CIRRELT, Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport= Interuniversity Research Centre on Enterprise Networks, Logistics and Transportation; 2017 Jul.
[16] Sharma A, Kumar R. Service-level agreement—energy cooperative quickest ambulance routing for critical healthcare services. Arabian Journal for Science and Engineering. 2019 Apr 1;44(4):3831-48.
[17] Nicol CE. A Robust Adaptive Neural Network Control for a Quadrotor Helicopter. University of Calgary, Department of Electrical and Computer Engineering; 2010 Jan.
[18] Nicol C, Macnab CJ, Ramirez-Serrano A. Robust adaptive control of a quadrotor helicopter. Mechatronics. 2011 Sep 1;21(6):927-38.
[19] Türkoğlu B, Eroğlu H. Genetic Algorithm for Route Optimization. InApplied Genetic Algorithm and Its Variants: Case Studies and New Developments 2023 Jul 2 (pp. 51-79). Singapore: Springer Nature Singapore.
 

  • تاریخ دریافت 14 اسفند 1402
  • تاریخ بازنگری 25 اسفند 1402
  • تاریخ پذیرش 18 اسفند 1402
  • تاریخ اولین انتشار 18 اسفند 1402
  • تاریخ انتشار 01 بهمن 1402