摘要

本发明公开了基于策略优化的无人机货物配送管理方法及系统，具体涉及货物配送管理技术领域；通过改进的增量式K?means聚类算法，结合KD?Tree索引优化最近邻搜索，提升订单区域分组效率，基于订单簇集合O，采用混合整数规划+匈牙利算法进行无人机任务匹配，优化任务分配矩M，并动态调整配送路径，以应对实时天气和空域限制，配送过程中，通过无人机传感器采集订单流动性指数、电池消耗速率、任务均衡度等数据，利用模糊逻辑推理判断调度延迟情况，确保系统在高负载场景下仍能实现高效、均衡、智能化的无人机调度，大幅减少配送延迟、降低空载率，提高整体物流效率。

背景技术

基于策略优化的无人机货物配送管理指的是利用优化策略和算法来提高无人机在货物配送中的效率、降低成本，并提升整体运营管理水平。该管理模式通常涉及路径规划、任务调度、能耗管理、避障策略等多个方面，以确保无人机能够在复杂环境中高效、安全地完成配送任务。

现有技术存在以下不足之处：

现有技术中，采用K-means聚类算法将相近区域的订单分组，减少重复航线。然而，传统K-means需要对每个数据点计算到所有簇中心的距离，每次迭代的计算复杂度为H(n×k×d)（n=订单数，k=聚类数，d=维度），当订单量巨大时，计算时间大幅增加，导致系统无法实时分配任务。例如，在大规模物流高峰期，大量订单涌入，K-means的计算时间可能导致配送系统出现数分钟甚至数小时的延迟，影响整体物流效率。此外，如果订单调度延迟，可能导致无人机长时间等待，增加空载时间。且如果无人机因超时而自动执行默认路径，可能导致资源浪费或配送失败。