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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利一种面向高层住宅的无人机上门配送路径的优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210610746.9，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种面向高层住宅的无人机上门配送路径的优化方法是由蒋丽;杨露;梁昌勇;臧晓宁;梁樑;陈敬贤设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高层住宅的无人机上门配送路径的优化方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种面向高层住宅的无人机上门配送路径的优化方法，属于物流的调度优化技术领域。所述优化方法包括：获取待配送客户点集合；从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中；判断当前的单次配送点集合是否满足预设条件；在判断当前的单次配送点集合不满足所述预设条件的情况下，删除当前加入单次配送客户点集合中的客户点；判断所述待配送客户点集合是否为空集；在判断所述待配送客户点集合不为空集的情况下，再次返回执行从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中的步骤；在判断所述待配送客户点集合为空集的情况下，保存当前的无人机单次配送点集合；重置待配送客户点集合。

本发明授权一种面向高层住宅的无人机上门配送路径的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高层住宅的无人机上门配送路径的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括：获取待配送客户点集合；从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中；判断当前的单次配送点集合是否满足预设条件；在判断当前的单次配送点集合不满足所述预设条件的情况下，删除当前加入单次配送客户点集合中的客户点；判断所述待配送客户点集合是否为空集；在判断所述待配送客户点集合不为空集的情况下，再次返回执行从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中的步骤；在判断所述待配送客户点集合为空集的情况下，保存当前的无人机单次配送点集合；重置待配送客户点集合，从待配送客户点集合中删除已加入单次配送点集合中的所有客户点，选择新的单次配送点集合，再次返回执行从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中的步骤；在判断当前的单次配送点集合满足所述预设条件的情况下，判断所述待配送客户点集合是否为空集；在判断所述待配送客户点集合不为空集的情况下，再次返回执行从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中；在判断所述待配送客户点集合为空集的情况下，判断当前所有的单次配送点集合是否已经包含所有的客户点；在判断当前所有的单次配送点集合未包含所有的客户点的情况下，再次返回执行重置待配送客户点集合，从待配送客户点集合中删除已加入单次配送点集合中的所有客户点，选择新的单次配送点集合的步骤；在判断当前所有的单次配送点集合已经包含所有的客户点的情况下，组合每个所述单次配送点集合以构成无人机的配送集合方案；连接配送集合方案中的各个客户点以构成无人机路径；判断客户点的总数量是否大于预设数值；在判断所述客户点数量小于或等于所述预设数值的情况下，采用insert算子优化所述无人机路径；采用swap算子优化所述无人机路径；采用reinsert算子优化所述无人机路径；在判断所述客户点数量大于所述预设数值的情况下，采用reinsert算子优化所述无人机路径；采用swapv算子优化所述无人机路径；分别计算由多个无人机路径构成的无人机路径方案的目标值，并选择当前最小的目标值对应的无人机路径方案作为当前最优无人机路径方案；判断当前的迭代次数是否大于或等于预设的次数阈值；在判断当前的迭代次数小于所述次数阈值的情况下，根据当前最优无人机路径方案更新信息素浓度，并再次返回执行从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的无人机路径中的步骤；在判断当前的迭代次数大于或等于预设的次数阈值，在历史生成的无人机路径方案中选择目标值最小的无人机路径方案作为最优解输出；从所述待配送客户点集合中取出一个客户点加入当前的单次配送点集合中包括：根据公式1计算每个客户点的选择概率，p_valueitergk＝tcugkalpha*Etagkbeta，0g,k≤n，1其中，p_valueitergk为第k个客户点到第g个客户点的所述选择概率，taugk为第k个客户点与第g个客户点之间的信息素浓度，alpha为信息素重要程度因子，Etagk为第k个客户点与第g个客户点之间的启发函数值，beta为启发函数重要程度因子，n为客户点的总数量；在区间[0,1]生成一个随机数；判断所述随机数是否小于或等于预设的控制转移规则常数；在判断所述随机数小于或等于所述控制转移规则常数的情况下，选择所述选择概率最大的客户点作为取出的客户点；在判断所述随机数大于所述控制转移规则常数的情况下，采用轮盘赌法根据所述选择概率选择取出的客户点；所述预设条件包括公式2和公式3， Zk＝Σi∈allow_usvweighti≤ED，3其中，Qk为第k个单次配送点集合的累计能耗，allow_usv为当前的单次配送点集合，Pij为无人机从第i个客户点飞到第j个客户点的平均功率，dij为第i个客户点到第j个客户点之间的非对称距离，VD为无人机的飞行速度，TDj为无人机在第j个客户点的服务时间，Ps0为无人机从单次配送点集合的最后一个客户点飞到初始配送平台的平均功耗，dk0为第k个客户点和初始配送平台之间的非对称距离，QD为所述无人机的最大能耗，Zk为第k个单次配送点集合的累计载重，weighti为第i个客户点的需求质量，ED为是无人机的最大载重；所述优化方法还包括：根据公式4计算非对称距离， 其中，xvi、yvi分别为第i个客户点vi的横坐标和纵坐标，xvj、yvj为第j个客户点vj的横坐标和纵坐标，weightup为无人机的上升距离补偿系数，weightdown为无人机的下降距离补偿系数；根据公式5计算所述平均功耗，Pij＝engrateload×weightfor[j]+engrateframe，5其中，engrateload为无人机飞行时单位质量下的功耗，engrateframe为无人机空载时的功耗，weightfor[j]为直到无人机完成第j个客户点的配送任务前，无人机的当前载重量。

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