随着电子商务和即时配送需求的持续增长，城市物流系统正面临配送效率、运营成本和资源利用率等多方面挑战。尤其是在“最后一公里”配送环节，传统地面运输容易受到交通拥堵、人力成本上升以及配送时效要求提高等因素的制约。

无人机（UAV）因具备机动性强、响应速度快和路径灵活等特点，逐渐成为城市低空物流的重要技术方向。然而，在大规模订单环境下，如何对无人机进行高效调度，实现资源的最优分配，仍然是当前研究中的关键问题。

一、研究背景与挑战

无人机辅助的城市末端物流系统通常具有以下特征：

1. 订单具有明显的空间和时间异质性
2. 无人机数量有限且存在载荷、电量等约束
3. 多架无人机并行执行任务时存在冲突风险
4. 配送流程涉及装载、飞行、卸货及信息通信等完整生命周期

现有研究大多将任务分配简化为一次性匹配问题，难以真实反映实际物流系统的动态特性与复杂约束。

因此，构建能够兼顾效率、规模化能力与实时性的智能调度方法具有重要研究价值。

二、研究方案与技术路线

针对上述问题，研究提出了一种面向无人机末端配送的两阶段智能调度框架 GraC2Allocator。

图一、GraC 2Allocator框架图

该方法从系统层面构建了一个覆盖完整配送流程的优化模型，并将复杂的调度问题转化为图计算与强化学习问题进行求解。

整体技术路线包括两个阶段：

（一）阶段一：包裹到配送站的智能分配

在城市物流中，包裹通常需要先从转运中心分配至不同的配送站点。研究将该问题建模为超图划分问题，并结合强化学习方法进行优化。GraC2Allocator_An_RL-Based_Hype…

具体方法包括：

• 构建描述订单空间与时间关系的超图模型
• 使用图神经网络提取订单结构特征
• 利用强化学习策略优化划分结果

该阶段的目标是：

• 提高订单分组的时空一致性
• 减少后续无人机调度冲突

（二）阶段二：包裹到无人机的任务分配

在完成订单分组后，系统需要进一步确定：

• 每个配送站需要多少架无人机
• 每架无人机的任务组合

研究将这一问题建模为动态图染色问题，其中：

• 节点表示配送任务
• 颜色表示无人机资源
• 冲突关系通过边进行建模

通过改进的图染色算法与剪枝策略，可以在保证任务执行率的同时，尽可能减少无人机使用数量。

三、系统建模与优化目标

研究构建了完整的无人机配送系统模型，综合考虑：

• 飞行能耗模型
• 通信模型
• 悬停与卸货能耗
• 任务执行率指标

优化目标是在满足能量约束和时限约束的前提下：

• 最大化任务执行率
• 提高整体配送效率
• 减少无人机使用规模

该问题属于NP-hard问题，因此需要借助强化学习和图计算方法进行高效求解。

四、实验结果与性能评估

图二、实验效果对比表

研究基于真实城市物流数据进行了大规模仿真实验，结果表明：

• 配送效率显著提升
• 无人机部署数量明显减少
• 系统端到端延迟有效降低

实验结果验证了该方法在复杂城市物流环境中的可行性与有效性。

五、研究意义与应用前景

该研究的意义不仅体现在无人机配送领域，还体现在以下方面：

1. 为低空物流网络的智能调度提供了新的建模方法
2. 探索了强化学习与图计算在复杂资源分配问题中的结合路径
3. 为智慧城市和低空经济的发展提供技术支撑

随着低空空域逐步开放和无人机技术的成熟，基于智能调度的城市物流系统有望成为未来智慧交通与智慧物流的重要组成部分。