生鲜农产品无人机集货中心鲁棒选址问题研究

我国部分山区高附加值生鲜农产品“最初一公里”已采用无人机运输模式，其中无人机集货中心的选址是提高时效性的关键，但各产区生鲜农产品产量的不确定性增加了选址的困难。针对该问题，引入多面体不确定集合刻画生鲜农产品产量的不确定性，考虑生鲜农产品分类及无人机集货中心分型，构建一个以总加权新鲜度最大化为目标的鲁棒选址优化模型。通过鲁棒对等理论将模型转化为混合整数规划，采用通用代数建模系统(general algebraic modeling systems, GAMS)中CPLEX 求解器求解。案例分析表明：通过对四川雅江县野生菌无人机集货中心进行选址优化，运输量提高36%，新鲜度提高63%，单次运输时间节约84%，验证了模型的可行性和有效性；且在40组不确定水平和扰动比例随机组合的实验中，仅出现三种不同选址方案，说明模型具有较强的鲁棒性。

The robust location problem of drone collection center forfresh agricultural products