无人机配送路径规划仿真数据集DroneDeliveryRoutePlanningTimeSeries-thegioimeo
数据来源：互联网公开数据
标签：无人机, 路径规划, 优化算法, 物流配送, 时间序列分析, 仿真模拟, 运筹优化, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自公开研究的无人机配送路径规划仿真数据，记录了无人机在特定地理位置和时间窗口下的配送任务相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含模拟的时间戳，用于表示配送过程中的时间流逝。
地理范围：数据模拟了无人机在二维平面上的配送任务，坐标信息代表配送点的位置。
数据维度：数据集包含以下关键字段：x（配送点横坐标）, y（配送点纵坐标）, demand（需求量）, open（开放时间窗口）, close（关闭时间窗口）, servicetime（服务时间）, drone_serve（无人机服务标记）, time（时间戳）。
数据格式：CSV格式，文件名以"h100rc202csv"等命名，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的无人机路径规划仿真研究，已进行标准化处理，方便算法测试和性能评估。
该数据集适合用于无人机路径规划算法的开发和测试，以及物流配送优化策略的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于运筹学、人工智能、物流管理等领域的学术研究，如无人机路径优化算法的比较、时间窗约束下的路径规划、不同配送策略的性能评估等。
行业应用：可以为物流行业提供数据支持，特别是在无人机配送方案设计、配送效率提升、成本优化等方面。
决策支持：支持物流企业进行无人机配送方案的规划和决策，优化配送网络，提升服务质量。
教育和培训：作为运筹学、物流管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解无人机路径规划问题。
此数据集特别适合用于探索无人机配送路径的优化方法，评估不同算法在实际应用场景中的表现，并为实际无人机配送系统的设计提供参考。
