Recent studies have highlighted the effectiveness of a coordinated delivery strategy, where electric vehicles and drones work in tandem to enhance delivery throughput and energy efficiency. However, the majority of research in logistics and transportation has primarily focused on delivery performance, often overlooking energy efficiency. Several key limitations characterize this oversight: Most studies neglect the geographic information of the delivery route, despite road slope being a crucial factor in energy consumption. The power consumption models for electric vehicles and drones are oversimplified, focusing solely on driving mileage and disregarding delivery time, which is a significant consideration. The battery model is typically simplified to a linear model, ignoring the non-linearity properties inherent in practical batteries. The presence of multi- and heterogeneous agents of vehicles is often not taken into account. In response to these limitations, this work introduces a framework designed to generate energy- and time-efficient delivery schedules for a hybrid delivery service involving electric vehicles and drones. We first establish accurate power and battery models for electric vehicles and drones, drawing from manufacturers’ system specifications and experimental data. We propose a delivery scheduling algorithm to determine the optimal delivery schedule for electric vehicles and drones. Our framework also incorporates various cost functions to evaluate the results of delivery scheduling in terms of time, energy, the weighted sum of time and energy, and an economic model. We consider both uncontrollable elements, such as geographical information of nodes and package weights, and controllable factors, such as the type and quantity of electric vehicles and drones. The proposed framework is validated through randomly implemented delivery missions and delivery scenarios in existing cities. The results demonstrate that our coordinated delivery approach significantly reduces delivery costs in terms of the economic model compared to a delivery schedule that relies solely on electric vehicles.
최근 연구에 따르면 지상 및 공중 전기 차량을 모두 고려한 배송 전략은 배송 처리량과 에너지 효율성을 효과적으로 향상시킨다. 그러나 물류와 운송에 대한 대부분의 연구는 배송 성능에 초점을 맞추고 있으며, 에너지 효율성에 대해서는 크게 고려하지 않고 있다. 이러한 점은 다음과 같은 주요한 제한 사항들로 나타난다. 1. 도로의 경사는 에너지 소비 요소 중 가장 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고 대부분의 연구에서 배송 경로의 지리적 정보를 고려하지 않는다. 2. 전기 자동차 및 드론 전력 소비 모델에서 중요한 배송 시간보다 주행 거리만 고려하여 단순화한다. 3. 배터리 모델은 실제 배터리가 비선형 특성을 가지고 있음에도 불구하고 선형 모델로 단순화한다. 4. 다중 및 다종 배송 차량을 고려하지 않는다. 이러한 제한 사항들에 대응하여, 본 연구에서는 전기 자동차와 드론을 활용한 하이브리드 배송 서비스에 대해 에너지 및 시간 효율적인 배송 일정을 제공하는 프레임워크를 제안한다. 먼저 제조사의 시스템 사양과 실험 데이터를 기반으로 전기 자동차와 드론의 정확한 전력 및 배터리 모델을 구현한다. 이어서 전기자동차와 드론의 배송 일정을 결정하는 배송 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 이 프레임워크는 또한 시간, 에너지, 시간과 에너지의 가중 합, 그리고 경제 모델에 대한 배송 스케줄링결과를 평가하는 다양한 비용 함수를 포함한다. 배송 회사가 제어할 수 없는 요소들(예: 노드의 지리적 정보와 패키지 무게)과 제어할 수 있는 요소들(예: 전기 자동차와 드론의 유형 및 수량)을 고려한다. 제안된 프레임워크는 무작위로구현된 배송 임무와 기존 도시에서의 배송 시나리오를 통해 검증된다. 결과적으로, 조정된 배송 접근법은 전기 자동차만을 사용하는 배송 일정에 비해 경제 모델 측면에서 크게 배송 비용을 절약함을 보여준다.
