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# Computerwissenschaften# Datenstrukturen und Algorithmen

Die Rolle von Drohnen in modernen Liefersystemen

Drohnen revolutionieren die letzte Meile bei der Lieferung und verbessern Geschwindigkeit und Effizienz.

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Inhaltsverzeichnis

Letzte Meile Lieferung ist die letzte Phase im Lieferprozess. Dabei wird ein Paket vom nächsten Verteilzentrum direkt zum Zuhause des Kunden gebracht. Dieser Teil der Lieferung ist oft der teuerste und dauert am längsten. Mit dem Anstieg des Online-Shoppings ist dieser Schritt wichtiger geworden, da die Leute schnellere Lieferungen erwarten.

Drohnen, also unbemannte Luftfahrzeuge, bekommen viel Aufmerksamkeit für ihr Potenzial in der letzten Meile Lieferung. Sie bieten viele Vorteile. Drohnen können Pakete schnell liefern, sind günstiger im Betrieb und helfen, den Verkehr zu umgehen. Ausserdem sind sie umweltfreundlich und können abgelegene Gebiete erreichen, die mit Lieferwagen schwer zu erreichen sind.

Wie Drohnenlieferung funktioniert

In diesem Modell transportiert ein Lieferwagen Drohnen und Pakete. Der Wagen folgt einer bestimmten Route. Die Drohnen fliegen vom Wagen runter, um Pakete an die Kunden zu liefern und kehren dann zum Wagen zurück. Während der Wagen fährt, kommen die Kundenanfragen für Lieferungen rein.

Das Ziel ist, den Einsatz von Drohnen so zu steuern, dass wir die geringste Anzahl verwenden, während wir trotzdem die Kundenanforderungen erfüllen. Jede Drohne hat eine begrenzte Batterielebensdauer, deshalb müssen wir berücksichtigen, wie weit sie fliegen kann und wie wir ihren Einsatz effektiv planen.

Online Drohnenplanungsproblem

Das Online-Drohnenplanungsproblem dreht sich darum, wie man Drohnen Kundenanfragen zuweist, die während der Fahrt des Wagens eintreffen. Wenn der Wagen eine Anfrage bekommt, müssen wir schnell entscheiden, welche Drohne das übernehmen soll, basierend auf der Batterielebensdauer der Drohne und der Zeit, die für die Lieferung benötigt wird.

Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einige Methoden vor, die helfen, die Anzahl der verwendeten Drohnen zu minimieren. Eine Methode nutzt eine Strategie ähnlich wie das Bin Packing, bei der es darum geht, Gegenstände effizient in Container zu fügen. Wir haben festgestellt, dass wir ein System schaffen können, das sicherstellt, dass wir nur so viele Drohnen wie nötig verwenden, während wir mehrere Anfragen bearbeiten.

Variablengrösse Drohnenplanung

Eine weitere Variante des Planungsproblems ist das Online-Planungsproblem für Drohnen mit variabler Grösse. Hierbei wissen wir alle Kundenanfragen im Voraus, aber wir wissen nicht, welche Arten von Drohnen verfügbar sein werden. Jede Drohne kann eine unterschiedliche Batteriekapazität haben.

In diesem Fall können wir planen, wie viele Anfragen jede Drohne bewältigen kann, basierend auf den Anfragen, die wir haben. Das Ziel hier ist es, die Anzahl der verwendeten Drohnen weiterhin zu minimieren und gleichzeitig den Vorteil zu nutzen, dass wir im Voraus über die Anfragen der Kunden Bescheid wissen.

Vorteile der Drohnenlieferung

Es gibt mehrere Vorteile, die Drohnen für die Lieferung bieten. Zum einen können sie helfen, die Treibhausgasemissionen im Vergleich zu herkömmlichen Lieferwagen zu reduzieren. Drohnen können über verstopfte Strassen fliegen, Verzögerungen reduzieren und schnellere Lieferungen ermöglichen. Darüber hinaus können Drohnen Artikel ohne menschliches Eingreifen liefern, was während der jüngsten Pandemien immer wichtiger wurde.

Es gibt jedoch auch Einschränkungen. Drohnen können keine grossen Pakete transportieren und ihre Flugstrecken sind durch die Batterielebensdauer begrenzt. Daher ist die Verwendung einer Kombination aus Lkw und Drohnen oft die bessere Wahl.

Das Hybridmodell Lkw-Drohne

In diesem Hybridmodell dient der Lkw als Basis für die Drohnen. Er fährt seine Route und transportiert die Drohnen und Pakete. Wenn eine Anfrage eingeht, starten die Drohnen, um das Paket zu liefern, und kehren dann zum Lkw zurück. Dieses Modell ist effizienter, weil es die Drohnen gut nutzt und gleichzeitig ihre Batteriebeschränkungen berücksichtigt.

Der Lkw hält an bestimmten Punkten entlang der Route. An diesen Haltestellen können die Drohnen abheben, um zu den Kunden zu liefern und zurückzukommen. Wir wollen die besten Start- und Landeplätze für jede Lieferanfrage finden, um die Kosten niedrig zu halten.

Der Intervallgenerator

Um den Planungsprozess zu unterstützen, haben wir etwas namens Intervallgenerator entwickelt. Der Intervallgenerator nimmt Anfragen entgegen und definiert Intervalle dafür, wann Drohnen abheben und landen können. Er bewertet die Zeit, die eine Drohne benötigt, um das Paket zu liefern und zum Lkw zurückzukehren.

Der Generator schaut sich die Haltepunkte entlang der Lkw-Route an. Er berechnet die minimalen gültigen Kosten für den Abschluss jeder Lieferung basierend auf der Zeit und der Entfernung, die dabei anfallen.

Optimale Lieferpunkte finden

Wenn eine Lieferanfrage eingeht, bestimmen wir die effizientesten Stopps für Start und Landung. Das Ziel ist es, die Gesamtlieferzeit zu minimieren. Wir analysieren die gesamte Route des Lkw und suchen dann nach Paaren von Stopps, die für die spezifische Anfrage funktionieren würden.

Wir betrachten jedes mögliche Paar von Stopps. Wenn die Drohne die Lieferung innerhalb der zeitlichen Vorgaben des Lkw abschliessen kann, markieren wir das als gültige Option. Dann berechnen wir die Kosten und behalten die beste Option im Auge.

Sobald wir die besten Stopps identifiziert haben, können wir Intervalle für diese Stopps erstellen. Jedes Intervall wird mit Kosten basierend auf der benötigten Zeit für die Lieferung versehen. Diese Intervalle helfen, die Lieferungen effizient zu organisieren.

Die Vorteile des hybriden Ansatzes

Die Verwendung dieses hybriden Lkw-Drohnen-Modells kann den Lieferprozess flexibler gestalten. Der Lkw kann Entfernungen zurücklegen, während die Drohnen schnell Kurzstreckenlieferungen übernehmen können. Dieses Modell zeigt, dass die Kombination dieser Methoden ein besseres Liefersystem insgesamt ergeben kann.

In Szenarien, in denen der Lkw einer bestimmten Route mit definierten Haltepunkten folgen muss, sorgt das Hybridmodell dafür, dass die Lieferungen ohne Geschwindigkeits- oder Effizienzverluste durchgeführt werden. Die Verfolgung der Kundenanfragen in Echtzeit ermöglicht es dem System, anpassungsfähig und reaktionsschnell zu sein.

Zukünftige Richtungen

In die Zukunft blickend gibt es viele Bereiche, in denen Verbesserungen und Forschungspotential bestehen. Ein interessanter Bereich ist herauszufinden, wie man die beste Route für den Lkw plant, um alle Arten von Lieferungen zu berücksichtigen. Ein weiterer interessanter Aspekt ist zu erkunden, wie man Lieferzeiten festlegt, wenn es keine vordefinierten Haltepunkte gibt.

Es besteht auch die Möglichkeit, Drohnensysteme zu erforschen, die mit dem Aufladen der Batterien umgehen können. Das Gleichgewicht zwischen dem Einsatz von Drohnen und deren Batteriebeschränkungen kann zu erheblichen Verbesserungen der Liefer-Effizienz führen.

Fazit

Dieser Artikel hebt die vielversprechenden Anwendungen der Drohnentechnologie zur Verbesserung der Systeme für die letzte Meile Lieferung hervor. Die Integration von Drohnen mit Lieferwagen bietet eine überzeugende Möglichkeit, die Lieferprozesse zu optimieren. Die Kombination dieser beiden Liefermethoden kann Geschwindigkeit erheblich verbessern, Kosten senken und die Umweltauswirkungen reduzieren.

Durch die vorgeschlagenen Algorithmen und Methoden können Drohnenoperationen effizient verwaltet werden, um die Kundenanforderungen zeitnah zu erfüllen. Die Evolution dieses hybriden Liefermodells bedeutet einen spannenden Fortschritt in der Lieferlogistik und legt eine solide Grundlage für die Zukunft der Paketlieferung.

Durch die weitere Erforschung dieser Modelle wird es einfacher, praktische Lösungen für moderne Lieferherausforderungen zu implementieren. Der Weg nach vorne sieht vielversprechend aus, mit innovativen Chancen am Horizont für die Integration von Drohnentechnologie in unserem Alltag.

Originalquelle

Titel: Online Drone Scheduling for Last-mile Delivery

Zusammenfassung: Delivering a parcel from the distribution hub to the customer's doorstep is called the \textit{last-mile delivery} step in delivery logistics. In this paper, we study a hybrid {\it truck-drones} model for the last-mile delivery step, in which a truck moves on a predefined path carrying parcels and drones deliver the parcels. We define the \textsc{online drone scheduling} problem, where the truck moves in a predefined path, and the customer's requests appear online during the truck's movement. The objective is to schedule a drone associated with every request to minimize the number of drones used subject to the battery budget of the drones and compatibility of the schedules. We propose a 3-competitive deterministic algorithm using the next-fit strategy and 2.7-competitive algorithms using the first-fit strategy for the problem with $O(\log n)$ worst-case time complexity per request, where $n$ is the maximum number of active requests at any time. We also introduce \textsc{online variable-size drone scheduling} problem (OVDS). Here, we know all the customer's requests in advance; however, the drones with different battery capacities appear online. The objective is to schedule customers' requests for drones to minimize the number of drones used. We propose a $(2\alpha + 1)$-competitive algorithm for the OVDS problem with total running time $O(n \log n)$ for $n$ customer requests, where $\alpha$ is the ratio of the maximum battery capacity to the minimum battery capacity of the drones. Finally, we address how to generate intervals corresponding to each customer request when there are discrete stopping points on the truck's route, from where the drone can fly and meet with the truck.

Autoren: Saswata Jana, Giuseppe F. Italiano, Manas Jyoti Kashyop, Athanasios L. Konstantinidis, Evangelos Kosinas, Partha Sarathi Mandal

Letzte Aktualisierung: 2024-02-25 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2402.16085

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.16085

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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