SCHEDULING OPTIMIZATION METHOD OF VEHICLES AND DRONES USING DELIVERY POSITION CLUSTERING OF PARALLEL DELIVERY USING VEHICLES AND DRONES AND THE SYSTEM THEREOF

The present invention relates to a scheduling optimization method for a transportation means and a drone using delivery position clustering of parallel delivery using a transportation means and a drone, and a system thereof. The method comprises: a delivery preparation step of inputting location data of a customer, obtaining delivery location data which can be delivered by means of a transportation means and a drone in the customer's location data, and calculating a distance from a depot to the delivery location data and a required time to travel the distance; a clustering step of clustering a plurality of pieces of delivery location data based on a relative distance ratio between the pieces of delivery location data and a distance between center points of clusters; a Routing Group Search Optimization (RGSO) scheduling step of obtaining an RGSO scheduling solution for parallel delivery of the transportation means and the drone from a drone station to the delivery location data, based on the drone station installed at the center point of each cluster; and a scheduling processing step of completing RGSO scheduling by obtaining the RGSO scheduling solution in all clusters. 본 발명은 운송 수단과 드론을 사용한 병렬 배송의 배송 위치 클러스터링을 이용한 운송 수단 및 드론의 스케줄링 최적화 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 고객의 위치 데이터를 입력하고, 상기 고객의 위치 데이터 중에서 운송 수단 및 드론이 배송 가능한 배송 위치 데이터를 획득하며, 디포(depot)에서 상기 배송 위치 데이터까지의 거리 및 소요시간을 산출하는 택배 준비 단계, 상기 배송 위치 데이터 간의 상대적인 거리 비율과 클러스터의 중심점 간의 거리를 기반으로 복수의 배송 위치 데이터를 클러스터링하는 클러스터링 단계, 각 클러스터의 중심점에 설치된 드론 정거장을 기준으로, 상기 드론 정거장에서 상기 배송 위치 데이터까지 상기 운송 수단 및 상기 드론의 병렬 택배를 위한 RGSO(Routing Group Search Optimization) 스케줄링 해를 획득하는 RGSO 스케줄링 단계 및 모든 클러스터에서 상기 RGSO 스케줄링 해를 획득하여 RGSO 스케줄링을 완료하는 스케줄링 처리 단계를 포함한다.