基于两阶段鲁棒优化的无人机载机平台调度问题

基于"载机平台+无人机"服务模式,研究需求不确定情形下的载机平台调度问题.以调度期总成本最小为目标,建立两阶段鲁棒优化模型.第一阶段,在需求不确定的情况下提前确定载机平台的使用数量和调度路径;第二阶段,基于第一阶段的决策结果和不确定需求集,确定最差情形下的需求分配方案.模型采用L型算法求解.数值实验表明,鲁棒优化的效率优于随机规划,通过适当放松模型鲁棒性可以大幅提高决策经济性.面对不确定需求,系统会优先调整载机平台的调度路径,其次考虑增加载机平台的数量,调度方案呈现出渐进式调整的特点.