【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于無人機起降點規劃，具體涉及一種物流無人機起降點選取方法、裝置、設備、介質及產品。
技術介紹
1、無人機物流是指將其他城市或地區運至無人機起降點的快遞，以無人機配送的方式，運送到客戶手中或客戶所在社區，完成物流供應鏈的最后一步?，F已知某地區的物流需求點分布、需求量分布以及無人機起降點備選場址集合，以物流無人機為運輸工具，同時考慮如下實際情況(a)～(e)：
2、(a)無人機起降點數量約束，即需要從無人機起降點備選場址集合中選擇至少一個場址來作為無人機起降點；
3、(b)配送關系約束，即不允許存在物流需求點被遺漏或不被滿足需求，因此對于任意的物流需求點，必須有至少一個對應的無人機起降點負責配送；
4、(c)起降點服務范圍約束，即物流無人機起降點只能覆蓋一定范圍的區域，也即僅能為一定范圍內的物流需求點提供物流配送服務，該服務范圍通常受制于物流無人機的最大飛行航程或無人機的續航能力：對于任意對的物流需求點與無人機起降點，若存在配送關系，則其配送距離不得超過無人機起降點的最大服務范圍；
5、(d)空域環境限制情況，即低空空域(尤其是城市低空空域)存在諸多限制因素，如限飛區和禁飛區等，對物流無人機的規格有所限制或嚴禁任何類型的無人機運行經過，從無人機起降點布局規劃的層面來看，起降點未來可能會起降多種類型物流無人機，因此統一將限飛區及禁飛區等限制性空域劃為禁飛區，嚴禁起降點設置于禁飛區中，且禁飛區中的所有需求點將被剔除。此外，無人機配送路徑也應該嚴禁穿越禁飛區；
6、(
7、如何得到用于低成本實現物流需求配送且如圖1所示的物流無人機起降點布局規劃，是本領域技術人員亟需研究的課題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種物流無人機起降點選取方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品，用以解決復雜的物流無人機起降點選址決策問題，以便低成本實現物流需求的配送。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、第一方面，提供了一種物流無人機起降點選取方法，包括：
4、獲取在給定實例的情況下物流無人機起降點選取問題的解決方案，其中，所述給定實例包含有給定的n′個物流需求點的坐標以及物流需求量，所述解決方案包含有從所述n′個物流需求點中選出的p個無人機起降點的坐標，其中，n′表示大于等于3的正整數，p表示小于n′的正整數；
5、將所述給定實例作為模型輸入項，以及將所述解決方案作為模型輸出項，導入采用深度強化學習方法的模型進行模型訓練，得到無人機起降點選取模型；
6、將目標地區的n″個物流需求點的坐標以及物流需求量導入所述無人機起降點選取模型，輸出得到從所述n″個物流需求點中選出的p個無人機起降點的坐標以作為所述目標地區的物流無人機起降點選取結果，其中，n″表示大于p的正整數。
7、基于上述
技術實現思路
，提供了一種基于深度強化學習方法的物流無人機起降點選取新方案，即在獲取在給定實例的情況下物流無人機起降點選取問題的解決方案后，將給定實例作為模型輸入項，以及將解決方案作為模型輸出項，導入采用深度強化學習方法的模型進行模型訓練，得到無人機起降點選取模型，然后將目標地區的所有物流需求點的坐標以及物流需求量導入無人機起降點選取模型，輸出得到選出的無人機起降點的坐標以作為目標地區的物流無人機起降點選取結果，如此可以解決復雜的物流無人機起降點選址決策問題，以便低成本實現物流需求的配送，便于實際應用和推廣。
8、在一個可能的設計中，在所述采用深度強化學習方法的模型中的策略網絡，用于在每一個時間步驟中從輸入的n個物流需求點中選擇一個不同的物流需求點以作為一個無人機起降點，直到選擇了p個無人機起降點，并將剩余物流需求點分配到最近的無人機起降點，然后計算最終的目標函數以提供物流無人機起降點選取問題的可行解，其中，n表示大于等于3的正整數；
9、在進行模型訓練時，訓練目標是基于每一步選定的無人機起降點，嘗試最大化或最小化目標函數，并使用所述深度強化學習方法來更新模型參數。
10、在一個可能的設計中，所述目標函數采用需要最小化的如下公式予以表示：
11、
12、式中，cost表示總成本，j表示小于等于n的正整數，表示第j個物流需求點，fj(c)表示將所述第j個物流需求點建設成無人機起降點的建設成本系數，α表示區域總數，d1,d2,…,dα分別表示不同的區域且任意兩區域之間不存在交叉，c1,c2,…,cα分別表示不同區域的建設成本系數，yj表示是否選擇所述第j個物流需求點作為無人機起降點且用yj＝1表示選擇以及用yj＝0表示不選擇，c表示單位建造固定成本，i表示小于等于n的正整數，表示在將所述第j個物流需求點作為無人機起降點時且與所述第j個物流需求點對應的物流無人機的單位里程配送成本，xij表示在將所述第j個物流需求點作為無人機起降點時是否將第i個物流需求點分配給該無人機起降點且用xij＝1表示分配以及用xij＝0表示不分配，dij表示在將所述第j個物流需求點作為無人機起降點時從所述第i個物流需求點至該無人機起降點的距離，ni表示所述第j個物流需求點的物流需求量；
13、所述目標函數的約束條件表示如下：
14、
15、式中，aij表示在將所述第j個物流需求點作為無人機起降點時從所述第i個物流需求點至該無人機起降點的路徑是否存在禁飛區并用aij＝0表示存在以及用aij＝1表示不存在，表示物流無人機的滿載荷最大航程，表示物流無人機的空載荷最大航程。
16、在一個可能的設計中，在所述采用深度強化學習方法的模型中的神經網絡核心包括有互連的編碼器和解碼器，其中，所述編碼器用于負責將原始輸入特征轉換為高維嵌入表示，所述解碼器用于根據所述高維嵌入表示進行決策：從輸入的n個物流需求點中選擇無人機起降點。
17、在一個可能的設計中，所述高維嵌入表示分為靜態嵌入部分和動態嵌入部分，其中，所述靜態嵌入部分用于表示每個物流需求點的二維坐標信息，所述動態嵌入部分表示所述每個物流需求點的節點狀態隨著覆蓋的變化而不斷變化；
18、所述編碼器包括有靜態嵌入處理部分和動態嵌入處理部分；
19、所述靜態嵌入處理部分按照如下方式生成所述每個物流需求點的靜態嵌入：
20、經過一層線性映射將所述每個物流需求點的原始輸入坐標映射到高維靜態初始嵌入：
21、fi(0)＝w(0)×xi+b(0)
22、式中，i表示小于等于n的正整數，xi表示第i個物流需求點的原始輸入坐標，fi(0)表示與所述第i個物流需求點對應的高維靜態初始嵌入，w(本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種物流無人機起降點選取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，在所述采用深度強化學習方法的模型中的策略網絡，用于在每一個時間步驟中從輸入的n個物流需求點中選擇一個不同的物流需求點以作為一個無人機起降點，直到選擇了p個無人機起降點，并將剩余物流需求點分配到最近的無人機起降點，然后計算最終的目標函數以提供物流無人機起降點選取問題的可行解，其中，n表示大于等于3的正整數；
3.根據權利要求2所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，所述目標函數采用需要最小化的如下公式予以表示：
4.根據權利要求2所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，在所述采用深度強化學習方法的模型中的神經網絡核心包括有互連的編碼器和解碼器，其中，所述編碼器用于負責將原始輸入特征轉換為高維嵌入表示，所述解碼器用于根據所述高維嵌入表示進行決策：從輸入的n個物流需求點中選擇無人機起降點。
5.根據權利要求4所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，所述高維嵌入表示分為靜態嵌入部分和動態嵌入部分，其中，所述靜態嵌入
6.根據權利要求5所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，所述解碼器包括有用于輸出查詢結果的RNN部分和用于計算每個物流需求點被選擇概率的注意力結構部分；
7.一種物流無人機起降點選取裝置，其特征在于，包括有依次通信連接的解決方案獲取單元、選取模型訓練單元和選取模型應用單元；
8.一種計算機設備，其特征在于，包括有依次通信連接的存儲器、處理器和收發器，其中，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述收發器用于收發消息，所述處理器用于讀取所述計算機程序，執行如權利要求1～6中任意一項所述的物流無人機起降點選取方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有指令，當所述指令在計算機上運行時，執行如權利要求1～6中任意一項所述的物流無人機起降點選取方法。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序或指令，其特征在于，所述計算機程序或所述指令在被計算機執行時實現如權利要求1～6中任意一項所述的物流無人機起降點選取方法。
...【技術特征摘要】
1.一種物流無人機起降點選取方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，在所述采用深度強化學習方法的模型中的策略網絡，用于在每一個時間步驟中從輸入的n個物流需求點中選擇一個不同的物流需求點以作為一個無人機起降點，直到選擇了p個無人機起降點，并將剩余物流需求點分配到最近的無人機起降點，然后計算最終的目標函數以提供物流無人機起降點選取問題的可行解，其中，n表示大于等于3的正整數；
3.根據權利要求2所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，所述目標函數采用需要最小化的如下公式予以表示：
4.根據權利要求2所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，在所述采用深度強化學習方法的模型中的神經網絡核心包括有互連的編碼器和解碼器，其中，所述編碼器用于負責將原始輸入特征轉換為高維嵌入表示，所述解碼器用于根據所述高維嵌入表示進行決策：從輸入的n個物流需求點中選擇無人機起降點。
5.根據權利要求4所述的物流無人機起降點選取方法，其特征在于，所述高維嵌入表示分為靜態嵌入部分和動態嵌入部分，其中，所述靜態嵌入部分用于表示每個...
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