Optimising vertical deliveries with integrated hybrid drone-truck systems
Notice bibliographique
Résumé
Last-mile delivery (LMD) constitutes a significant portion of contemporary distribution networks, accounting for up to 75% of total supply chain costs. Drones offer numerous advantages over conventional delivery systems, including reduced energy consumption, enhanced flexibility, and lower carbon emissions. However, drone delivery faces limitations such as range, payload carrying capacity, battery life, and regulatory hurdles. This paper presents a novel optimisation model for a 3D multi-visit multi-launch integrated hybrid drone–truck delivery system capable of delivering to multiple customers at various altitudes. Drones can launch multiple times from a truck stop and rendezvous with the truck at a subsequent truck stop. A formulation is proposed that incorporates real-time payload, payload-carrying capacity, battery capacity, and energy consumption profiles to determine optimal truck and drone routes. Small-scale instances are solved to optimality using Gurobi, while large-scale instances are addressed through a solution approach integrating a Relax-&-Fix heuristic and column generation. Experiments are conducted to demonstrate the model's key features and emphasise the significance of incorporating multi-drone launches and their energy consumption function into the delivery decision process. Numerical results indicate trade-offs between drone and truck travel time, customer altitude, and drone energy consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».