[논문 리뷰] The Multi-objective Dynamic Traveling Salesman Problem: Last Mile Delivery with Unmanned Aerial Vehicles Assistance

Ben Remer, Andreas A. Malikopoulos|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 11.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 시간 및 에너지 비용을 최소화하기 위해 한 대의 트럭과 다수의 UAV를 조율하여 최종 배송을 최적화하는 이단계 최적화 프레임워크를 제안한다. 다중 목적의 동적 TSP 문제를 수립하고, 트럭 경로는 TSP로, UAV 스케줄링은 유전 알고리즘으로 해결하여 비보조 배송 대비 비용 함수 평균 20.77% 향상 달성.

ABSTRACT

In this paper, we present an approach to optimizing the last-mile delivery route of a truck using coordination with unmanned aerial vehicles (UAVs). First, a traveling salesman problem is formulated to determine the truck's route. Then, a scheduling problem is formulated to determined the routes for the UAVs. A genetic algorithm is used to solve these problems, and simulated results are presented.

연구 동기 및 목표

• 도시 물류에서 최종 배송의 비효율성을 해결하기 위해 UAV를 배송 트럭과 통합함으로써.
• 시간과 에너지 소비를 균형 잡는 유연한 다중 목적 최적화 프레임워크를 개발함으로써.
• 트럭 이동 중 동적 수거 및 출발이 가능한 트럭과 다수의 UAV 간의 조율 문제를 모델링하고 해결함으로써.
• 트럭이 UAV 이륙 및 착륙 시 정지해 있어야 한다는 제약 조건을 제거하여 기존 UAV 보조 배송 모델을 확장함으로써.
• 무거운 짐을 수송해야 하는 정류장은 트럭이, 가벼운 짐은 UAV가 처리할 수 있는 이질적 배송 네트워크를 위한 확장 가능한 솔루션을 제공함으로써.

제안 방법

• 지정된 배송 노드(기지, 배송, 지형 노드 포함)가 있는 네트워크에서 최적의 트럭 경로를 결정하기 위해 수정된 TSP를 수립함.
• 동적 UAV 배치 및 복귀를 가능하게 하기 위해 도착지 노드를 추가하는 그래프 변환을 도입함.
• 미션 비용, 에너지 제약 조건, 시간 창을 통합한 페널티 함수를 사용하여 UAV 스케줄링 문제를 개발함.
• 총 비용 함수를 최소화하기 위해 트럭 경로와 UAV 스케줄링 문제를 함께 해결하기 위해 유전 알고리즘을 적용함.
• UAV 에너지 사용에 제약 조건을 도입하기 위해 배터리 용량 제한(식 26)을 적용하여 UAV 에너지 모델 기반으로 실현 가능한 미션 보장함.
• UAV의 운동 및 경로 계획을 기술하기 위해 이중 적분기 동역학 모델을 사용함과 동시에, 우선순위 무시 및 순차적 작업 실행을 강제함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 최종 배송에서 시간과 에너지를 최소화하기 위해 트럭과 다수의 UAV를 어떻게 조율할 수 있는가?
• RQ2 트럭이 정지해 있어야 하는 제약 조건이 없이 이동 중 UAV를 이륙 및 복귀할 수 있도록 허용할 경우, 그 영향은 어떠한가?
• RQ3 UAV 통합이 트럭 전용 배송 대비 전체 배송 시스템의 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 실제 에너지 및 항속 범위 제약 조건 하에서 UAV 보조 배송의 시간과 에너지 간 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ5 유전 알고리즘이 트럭-UAV 조율에서 발생하는 복잡한 다중 목적 스케줄링 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 비보조 배송 대비 비용 함수 평균 20.77% 향상하여 뚜렷한 효율성 향상을 입증함.
• 확장된 도시 네트워크에서의 시뮬레이션 결과, UAV 보조로 총 배송 시간과 에너지 소비가 감소하였으며, 특히 가벼운 짐을 먼 곳에 배달할 경우 두드러진 효과를 보임.
• 유전 알고리즘이 해 공간을 효과적으로 탐색하여 트럭과 UAV의 공동 경로 계획 문제에 대해 고품질의 해에 수렴함.
• 트럭이 UAV 운영 중 정지해 있어야 한다는 제약 조건을 완화함으로써 더 유연하고 효율적인 미션 계획이 가능해짐.
• 모델은 이질적 배송 요구 조건을 성공적으로 처리하였으며, 무게 제한으로 인해 트럭으로만 접근 가능한 일부 정류장과 UAV로만 서비스 가능한 다른 정류장을 동시에 처리함.
• 기하학, 에너지 모델, 물리적 파rameter를 통합한 페널티 함수 설정을 통해 최적화 과정에서 시간과 에너지 간 균형 잡힌 트레이드오프를 달성함.