본 논문은 에너지 저장 용량이 이질적이고 알려지지 않은 무인 항공기(UAV)들을 이용한 주문형 배송 시스템을 다룬다. 기존 연구와 달리, 에너지 소비 모델에 대한 지식 없이 확률적으로 도착하는 주문을 처리하기 위해 분산된 배치 전략을 제안한다. 이 전략은 경매 기반 작업 할당과 온라인 학습을 결합하여 각 UAV가 에너지 저장량, 소포 무게, 배송 거리에 따라 주문 입찰 여부를 독립적으로 결정한다. 시뮬레이션 결과, 직관과 반대로 가장 자신 없는 입찰자에게 주문을 할당하는 것이 배송 시간을 단축하고 성공적으로 처리된 주문 수를 늘리는 것으로 나타났다. 또한, 학습된 정책을 사용하여 미래 특정 시간에 주문 이행을 약속하는 전략 변형을 제안하여 초기 주문의 우선순위를 높였다. 이 연구는 분산된 에너지 인식 의사 결정과 온라인 학습의 장점을 강조하며, 실제 동적 환경에서 UAV 군집의 장기 배치에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.
