计算机应用

作者：陈晓娟, 张薇

单位：哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，哈尔滨 150001

关键词：末端配送,任务分配,强化学习,无人机,多目标优化

基金：电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室资助课题(CEMEE2021K0101A)

农村“最后一公里”配送难、时间长和成本高的特点使高效精准的末端配送调度方案尤为重要。针对农村配送场景下的多物流无人机（UAV）的任务分配问题，综合考虑UAV的载重量和UAV的最大飞行距离，以最小化UAV的飞行距离、派遣数量和不违反时间窗为目标，建立多目标的UAV任务分配模型。首先，以强化学习为基础，针对任务分配维数过高的问题，引入编码器和注意力机制有效简化状态空间；其次，结合全局-局部搜索策略，在探索解空间的同时避免陷入局部最优解，从而提高求解质量；最后，进一步分析参数权重设置，并且经实验得出各子目标函数权重系数的最优组合。仿真结果表明，在得到的最终路径长度上相较于混合Q学习网络方法（HQM）、自适应大邻域搜索算法（ALNS）、Q学习算法（Q-learning）和遗传算法（GA），所提算法SG-HQM（Sine and Gaussian HQM）分别减少了8.35%、9.88%、10.29%和12.48%。

来源：2025年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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