Purpose - Drone delivery is expected to revolutionize the supply chain industry. This paper aims to introduce a collaborative parcel delivery problem by truck and drone (hereinafter called "TDRP") and propose a novel heuristic method to solve the problem. Research design, data, and methodology - To show the effectiveness of collaborative delivery by truck and drone, we generate a toy problem composed of 9 customers and the speed of drone is assumed to be two times faster than truck. We compared the delivery completion times by 'truck only' case and 'truck and drone' case by solving the optimization problem respectively. Results - We provide literature reviews for truck and drone routing problem for collaborative delivery and propose a novel and original heuristic method to solve the problem with numerical example. By numerical example, collaborative delivery is expected to reduce delivery completion time by 12~33% than 'truck only' case. Conclusions - In this paper, we introduce the TDRP in order for collaborative delivery to be effective and propose a novel and original heuristic method to solve the problem. The results of research will be help to develop effective heuristic solution and optimize the parcel delivery by using drone.
In this paper, we study the multi-objectives vehicle and drone routing problem with time windows, MOVDRPTW for short, which is defined in an urban delivery network. We consider the dual modal delivery system consisting of drones and vehicles. Drones are used as a complement to the vehicle and operate in a point to point manner between the depot and the customer. Customers make various requests. They prefer to receive delivery services within the predetermined time range and some customers require fast delivery. The purpose of this paper is to investigate the effectiveness of the delivery strategy of using drones and vehicles together with a multi-objective measures. As experiment datasets, we use the instances generated based on actual courier delivery data. We propose a hybrid multi-objective evolutionary algorithm for solving MOVDRPTW. Our results confirm that the vehicle-drone mixed strategy has 30% cost advantage over vehicle only strategy.
근래에는 드론을 이용하여 실생활에 적용하는 사례가 늘고 있다. 드론을 이용하여 방송국에서 항공촬영을 하거나, 드론 경기등 다양한 영역에 적용하고 있다. 특히 몇 년 전부터는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하고 있다. 경찰당국에서는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있으나, 적은 인력으로 넓은 지역을 단속하기에는 비효율적인 방식이다. 따라서, 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 체계적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 고속도로에 적합한 MANET 드론 통신망에서 다양한 라우팅 프로토콜을 적용하여 가장 효율적인 라우팅 프로토콜을 선택하고자 한다. 이를 위해 OPNET 시뮬레이터로 라우팅 프로토콜을 적용한 드론 패트롤망을 디자인하고 시뮬레이션을 하였다.
본 논문에서는 드론을 이용한 영상 촬영이 대두되고 있는 현재에 효율적으로 영상을 전송하기 위한 대역폭이나 네트워크 시스템을 연구해야할 필요성이 있으며 2대 이상의 멀티 드론을 둥기화 및 군집화 시키기 위한 라우팅 프로토콜을 설계하려 한다. 우선 멀티드론을 제어하기 위해 Ad-hoc 네트워크를 구성하려 한다. 드론의 군집화를 위해 여러 연구가 진행되고 있다. 비행체 애드혹 네트워크(FANET)은 이러한 연구를 진행하는데 중요한 기반이 된다. FANET을 설계하기 위해 다수의 라우팅 프로토콜이 제시되고 있으며 이러한 라우팅 프로토콜은 다양한 상황과 환경에 따라 다른 성능을 보여준다. FANET을 설계하는데 사용할 라우팅 프로토콜을 결정하는데는 기존에 있던 모바일 애드혹 네트워크(MANET)에서 사용하였던 라우팅 프로토콜을 이용해 테스트를 진행한다. 따라서, MANET을 이용하여 FANET에서 사용할 라우팅 프로토콜을 시뮬레이션하여 향후 FANET을 설계하는데 최적의 라우팅 프로토콜을 선택하는데 도움을 줄 것이다. 끝으로 본 논문에서는 MANET에서 주로 사용되었으며 FANET에 적합할 라우팅 프로토콜을 설명하며 그 중 FANET을 설계하는데 주로 사용되는 라우팅 프로토콜의 성능비교를 기술하였다.
Drone package delivery routing problem is realistic problem used to find efficient route of drone package delivery service. In this paper, we present an approach for solving drone routing problem for package delivery service using two different heuristics algorithms, genetic and nearest neighbor. We implement and analyze both heuristics algorithms for solving the problem efficiently with respect to cost and time. The respective experimental results show that for the range of customers 10 to 50 nearest neighbor and genetic algorithms can reduce the tour length on average by 34% and 40% respectively comparing to FIFO algorithm.
전 세계적으로 드론을 이용한 택배서비스가 새로운 주요사업으로 떠오르고 있다. 미국의 DHL 운송업체는 이미 드론을 이용한 택배서비스를 시작하였으며 구글과 아마존, 그리고 중국의 알리바바, 바이두에서도 드론 택배사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나, 이러한 사업이 아직 활성화 되지 못하는 이유는 운영하는데 있어서 몇가지 문제점을 가지고 있기 때문이다. 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 다양한 보안성과 안전성을 고려해야만 한다. 드론 간에 원활한 네트워크를 구성하여 서로 충돌을 회피할 수 있도록 드론 간에 정보를 교환함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 이를 위해, 효율적인 망성능이 필수적이며 본 논문에서는 옵넷 시뮬레이터를 통하여 드론 간의 원활한 통신을 위한 효율적인 라우팅 프로토콜을 비교함으로써 이러한 문제점을 보완하고자 한다. 드론 간 통신을 위한 MANET을 구성하고 이를 시뮬레이션을 통하여 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다.
Drones are increasingly used in logistics delivery due to their low cost, high-speed and straight-line flight. Considering the small cargo capacity, limited endurance and other factors, this paper optimized the pickup and delivery vehicle routing problem with time windows in the mode of "truck+drone". A mixed integer programming model with the objective of minimizing transportation cost was proposed and an improved adaptive large neighborhood search algorithm is designed to solve the problem. In this algorithm, the performance of the algorithm is improved by designing various efficient destroy operators and repair operators based on the characteristics of the model and introducing a simulated annealing strategy to avoid falling into local optimum solutions. The effectiveness of the model and the algorithm is verified through the numerical experiments, and the impact of the "truck+drone" on the route cost is analyzed, the result of this study provides a decision basis for the route planning of "truck+drone" mode delivery.
This paper investigates the usefulness of drones in an urban delivery system. We define the vehicle and drone routing problem with time window (VDRPTW) and present a model that can describe a dual mode delivery system consisting of drones and vehicles in the metropolitan area. Drones are relatively free from traffic congestion but have limited flight range and capacity. Vehicles are not free from traffic congestion, and the complexity of urban road network reduces the efficiency of vehicles. Using drones and vehicles together can reduce inefficiency of the urban delivery system because of their complementary cooperation. In this paper, we assume that drones operate in a point-to-point manner between the depot and customers, and that customers in the need of fast delivery are willing to pay additional charges. For the experiment datasets, we use instances of Solomon (1987), which are well known in the Vehicle Routing Problem society. Moreover, to mirror the urban logistics demand trend, customers who want fast delivery are added to the Solomon's instances. We propose a hybrid evolutionary algorithm for solving VDRPTW. The experiment results provide different useful insights according to the geographical distributions of customers. In the instances where customers are randomly located and in instances where some customers are randomly located while others form some clusters, the dual mode delivery system displays lower total cost and higher customer satisfaction. In instances with clustered customers, the dual mode delivery system exhibits narrow competition for the total cost with the delivery system that uses only vehicles. In this case, using drones and vehicles together can reduce the level of dissatisfaction of customers who take their cargo over the time-window. From the view point of strategic flexibility, the dual mode delivery system appears to be more interesting. In meeting the objective of maximizing customer satisfaction, the use of drones and vehicles incurs less cost and requires fewer resources.
In this paper we consider the problem of finding the triplet (S,${\pi}$,f), where $S{\subseteq}V$, ${\pi}$ is a sequence of nodes in S and $f:V{\backslash}S{\rightarrow}S$ for a given complete graph G=(V,E). In particular, there exist two costs, $c^V_{uv}$ and $c^D_{uv}$ for $(u,v){\in}E$, and the cost of triplet (S,${\pi}$,f) is defined as $\sum_{i=1}^{{\mid}S{\mid}}c^V_{{\pi}(i){\pi}(i+1)}+2$${\sum_{u{\in}V{\backslash}S}c^D_{uf(u)}$. This problem is motivated by the integrated routing of the vehicle and drone for urban delivery services. Since a well-known NP-complete TSP (Traveling Salesman Problem) is a special case of our problem, we cannot expect to have any polynomial-time algorithm unless P=NP. Furthermore, for practical purposes, we may not rely on time-exhaustive enumeration method such as branch-and-bound and branch-and-cut. This paper suggests the simple heuristic which is motivated by the MST (minimum spanning tree)-based approximation algorithm and neighborhood search heuristic for TSP.
최근 드론 시장이 급속히 발전하고 있다. 상업용 드론시장이 급격한 성장세를 보이고 있으며 드론의 활용분야가 여러 산업 분야에서 확대되고 있다. 기존 드론제어는 1:1 컨트롤러에 의한 제어 위주의 환경이었고 원거리에 있는 드론의 제어 및 정보 수집은 불가하였다. 본 논문에서는 드론네트워크 환경에 적용 가능한 MANET 라우팅 프로토콜에 대해 살펴보고, 원거리에 있는 드론의 제어와 정보 수집을 위해 MANET 기반의 드론간 분산제어 통신을 제안한다. 또한 드론운행과 사용 목적별 특징에 따라 분류하고 각 드론네트워크 환경에 적합한 반응형과 예방형 MANET 라우팅 프로토콜의 특징을 분류하여 이에 따라 드론의 환경에 따른 적합한 MANET 라우팅 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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