计算机工程与应用

作者：田志强, 王子楷, 宋琦, 刘斌, 甘海枫, 杨向飞

单位：1.兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070；2.兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070；

关键词：综合交通运输,高铁快运末端配送,无人机协同车辆,拉格朗日对偶次梯度算法,自适应大邻域搜索算法,Gurobi,多目标优化

基金：国家自然科学基金（71761023）；甘肃省自然科学基金?（24JRRA223）；中央领导地方科技发展资金项目（24ZYQA044）。

  针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题，创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式，重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型，运用拉格朗日对偶次梯度算法求解选址方案；同时建立多目标无人机协同车辆配送优化模型，对于小规模节点场景利用Gurobi求解器进行求解并获取Pareto前沿解集，筛选时间、成本最优解，对于大规模节点场景，利用自适应大邻域搜索算法（ALNS）求解。通过设计以重庆北南广场为一级物流中心，周围辐射9个站点的高铁快运末端无人机协同车辆配送物流网络，结果表明，决策出了龙头寺、观音桥、较场口、朝天门4个二级物流中心，找到了车辆、无人机配送的最优路径以及运输时间、成本消耗的最优解，该模式较传统配送方式配送时间缩短约33.5%，成本降低约8.59%，进一步扩大场景节点规模实验表明，构建的模型及算法在100节点的场景下仍能保持稳定的求解性能。为高铁快运“最后一公里”提供了新的快运模式和配送方法，这种将高铁、公路、无人机运输结合的联运模式突破了山区地形对物流效率的限制，显著降低了时间和成本为后续研究高铁快运末端配送模式及方法提供了新的方向。

来源：2026年第3期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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