卡车-无人机协同配送的遗传算法优化实现

1. 混合配送系统架构设计

1.1 问题建模与FSTSP框架

Flying Sidekick Traveling Salesman Problem（FSTSP）是我们解决卡车-无人机协同配送的基础框架。这个模型将传统车辆路径问题扩展到三维空间，核心创新点在于：

1. 主车（卡车）作为移动基站，携带多架无人机（本案例为2架）
2. 无人机可在卡车行驶途中任意站点发射/回收
3. 每个配送点只能由卡车或无人机服务一次
4. 无人机必须返回卡车才能进行下一次任务

在MATLAB中我们这样定义问题参数：

matlab复制TRUCK_SPEED = 60; % km/h 卡车速度
DRONE_SPEED = 80; % km/h 无人机速度 
DRONE_CAPACITY = 3; % 最大载货量
MAX_FLIGHT_TIME = 30; % 分钟 单次最长飞行时间

1.2 染色体结构设计

遗传算法的核心是染色体编码，我们采用分块编码方案：

matlab复制classdef DeliveryGene
    properties
        truckRoute     % 卡车路径序列（节点索引数组）
        drone1Tasks    % 无人机1任务分配（二进制矩阵）
        drone2Tasks    % 无人机2任务分配
        launchPoints   % 无人机发射点索引（与任务对应）
    end
end

这种结构将解空间划分为：

• 前20%基因位：卡车固定路径节点
• 中间40%：无人机1可服务节点标记
• 后40%：无人机2可服务节点标记

关键技巧：采用相对位置编码而非绝对索引，使变异操作能保持路径连续性

2. 遗传算法实现细节

2.1 适应度函数设计

计算总配送时间的核心逻辑：

matlab复制function totalTime = calcDeliveryTime(gene, nodes)
    % 卡车路径时间计算（累加各段行驶时间）
    truckTime = sum(arrayfun(@(i) norm(nodes(gene.truckRoute(i),:) - ...
              nodes(