节能无人机最后一公里配送的载荷依赖路由策略影响

这份资料要回答的是：当无人机的能耗不仅取决于飞行距离，还取决于当前载荷时，last-mile 配送的路径策略应该如何改变。无人机被视作 last-mile 的低成本、低排放替代方案，但它的电池容量有限，飞行范围对载荷、速度和天气条件敏感；多停靠配送中，每服务一个客户，机身总重和能耗率都会动态变化。传统卡车配送中包裹重量相对车重往往可以忽略，这一差异在无人机场景下不能忽略。正因如此，把“最短路径”直接当作“最省能路径”的做法值得重新审视。

这份资料聚焦多访问配送中的绿色无人机路由问题，并明确把异构机队纳入模型，而不是只考虑同型号无人机。作者通过一系列启发性例子和数值实验，比较 energy-aware routing 与 traditional distance-minimization delivery 的差异。材料中的分析限定在电动电池推进的无人机，不涉及燃油或混合动力系统。从材料看，重点不在某个具体求解算法的细节，而在 payload-dependent energy dynamics 如何改变路径策略的判断。

第一个反直觉发现是距离与能耗并不总是一致：一条更长的路线可能比更短的路线消耗更少能量。原因在于无人机服务每个客户后载荷下降，能耗率随之变化，停靠顺序和路线长度共同决定总能耗。第二个发现是行程结构：分开的单客户行程在某些情况下可能优于合并的多停靠行程。换句话说，把多个客户合并到一条巡回路线里并不必然更碳高效，传统上以合并和缩短里程为目标的思路需要重新评估。

第三个发现是机队协同：使用不同尺寸的无人机组成异构机队，把机型容量与具体配送需求匹配，可以获得更高的能源效率。数值研究中，绿色路由策略在 67% 的实例中实现了节能；在这些实例里，相对最小距离路由的平均节能为 2.17%，最大节能为 5.97%。这组数字说明节能效果是有条件的：并非所有实例都能从绿色路由中获益，但出现收益时幅度可以接近 6%。作者用这些结果支持一个判断：payload 变化应当成为无人机路径优化的核心变量之一。

对实践而言，这意味着 last-mile 无人机调度不能只把距离当作能耗的代理指标。停靠顺序、是否拆分行程、机队中不同机型的搭配，都会改变每一段的载荷和能耗率，进而影响总排放。运营者在设计绿色路由时，可能需要在“缩短里程”和“降低载荷相关能耗”之间做取舍，而不是默认最短路线最优。需要强调的是，2.17% 的平均节能是在 67% 的有节能实例中统计的，不能把它理解为所有场景的普遍增益。

这份资料适合关注 last-mile 物流、无人机运营、绿色路由和运筹优化的人读。读完可以拿走一个把 payload-dependent energy 纳入多停靠路径问题的建模视角，以及三个可检验的反直觉策略：长路线可能更省能、单客户行程可能优于多停靠、异构机队可能更高效。边界也需要看清：分析限定于电动电池无人机，结论来自启发性例子和数值实验，而不是大规模实地车队数据。材料没有展开具体求解算法和实验规模，因此这些节能比例应视为模型条件下的证据，而不是直接可复制的运营承诺。

Energy-Efficient Drone Logistics for Last-Mile Delivery: Implications of Payload-Dependent Routing Strategies Ziyue Li, Ph.D. student Department of Civil and Environmental Engineering Florida State University, Tallahassee, FL 32310 Email: [email protected] Qianwen (Vivian) Guo, Ph.D.* Assistant Professor Department of Civil and Environmental Engineering Florida State University, Tallahassee, FL 32310 Email: [email protected] Paul Schonfeld, Ph.D. Professor Department of Civil and Environmental Engineering University of Maryland, College Park, MD 20742 Email: [email protected] *Corresponding Author Li, Guo, and Schonfeld Abstract Drone delivery is rapidly emerging as a cost-effective and energy-efficient alternative for last-mile delivery. Unlike ground vehicles, a drone’s energy consumption depends on its payload in addition to travel distance.