Capacitated Vehicle Routing Problem with Truck-Drone team using Truck as a Mobile Depot

Abstract

Drones initially received attention for military purposes as a collective term for unmanned aerial vehicles (UAVs), but recently, efforts to use them in logistics have been actively underway. If drones are put into places where low-weight and high-value items are currently difficult to deliver by existing delivery means, it will have the effect of greatly reducing costs. However, the disadvantages of drones in delivery are also clear. In order to improve the delivery capacity of drones, the size of drones must increase when drones are equipped with large-capacity batteries. This thesis introduced two methods and presented algorithms for each method among VRP-D. First of all, CVP-D is a method in which carriers such as trucks and ships with large capacity and slow speed carry robots and drones with small capacity. Next, in the CVRP-D, the vehicle and the drone move different paths simultaneously, and the drone can visit multiple nodes during one sortie. The two problems are problems in which restrictions are added to the vehicle route problem (VRP), known as the NP-hard problem. The algorithm presented in this study derived drone-truck routes for two problems within a reasonable time. In addition, sensitivity analysis was conducted to observe changes in the appropriate network structure for the introduction of drone delivery and the main parameters of the drone. In addition, the validity of the proposed algorithm was verified through comparison with the data used as a benchmark in previous studies. These research results will contribute to the creation of delivery routes quickly, considering the specification of a drone.

드론은 무인항공기(UAV)의 통칭으로 초기에는 군사적 목적으로 주목을 받았으나 최근 물류에서 사용하려는 노력이 적극적으로 진행되고 있다. 드론이 저중량-고가치 물품을 배송에서 현재 기존 배송수단에 의해 배송이 어려운 곳에 투입이 된다면 큰 비용절감의 효과가 있을 것이다. 하지만 배송에 있어서 드론의 단점도 명확하다. 드론의 배송능력을 향상시키기 위해서는 드론이 대용량 배터리를 탑재하면 드론 크기가 증가하여야 한다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 드론과 트럭을 결합하여 운영하는 방식이 연구되어왔다. 이러한 방식 중 본 연구에서는 두 가지 방식을 소개하고, 각각의 방식에 대한 알고리즘을 제시하였다. 먼저, CVP-D는 용량이 크고 속도가 느린 트럭이나 배 등의 캐리어가 용량이 작은 로봇, 드론 등을 싣고 다니면서 배송을 하는 방식이다. 다음으로, CVRP-D는 차량과 드론이 동시에 각기 다른 경로를 이동하며, 드론은 1회 비행(sortie)시 다수의 노드를 방문하는 것이 가능하다. 두 문제는 차량경로문제(VRP)에 제약이 더해진 문제이다. VRP는 대표적인 NP-hard 문제로 해를 구하기 위해서 휴리스틱 알고리즘이 요구된다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 합리적인 시간 내 두문제의 드론-트럭 경로를 도출하였다. 또한 민감도 분석을 실시하여 드론 배송 도입을 위한 적절한 네트워크 구조 및 드론의 주요 파라미터에 변화에 따른 변화를 관찰하였다. 이는 차후 드론의 성능에 관한 의사결정 시 고려해야 할 요소들에 대한 기준이 될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 선행연구에서 벤치마크로 사용되는 데이터와의 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 본 연구는 드론 도입이 배송시간을 감소시키며, 운영방법에 따라서 배송시간의 차이가 발생함을 보였다. 이러한 연구 성과는 드론 배송 시 환경과 기계적 성능을 고려한 배송 경로를 단시간내 생성하여 상업적으로 이용가능 할 것이다.