美国海军陆战队的兵力设计重点要求建立一支能够执行远征先进基地行动（EABO）的小型机动部队。无人飞行器（UAV）是支持这一任务的完美平台，但海军陆战队需要一种能量感知路由系统，能够在考虑天气预报的同时解决由多个仓库和 UAV 组成的系统问题。由于无人机的内部能源有限，各单位在为资产选线时必须仔细考虑能源消耗率。天气变化会对能源需求产生重大影响，因此必须加以考虑，以制定出稳健可行的能源解决方案。Jatho、Haller 和 Won 分别于 2020 年、2021 年和 2022 年完成的工作为本论文模型奠定了基础，他们创建了一个考虑到集合天气预报的最终多仓库车辆路由问题（MDVRP）。该模型的大型实例需要数天才能求解，无法支持实时操作。本论文将最终模型的计算时间缩短了几个数量级，以支持实际规模的实时使用。为此，我们采用了几种热启动技术来缩短整体求解时间。我们还创建了附加数据和自动情景生成器，以快速比较复杂的维持网络和新兴无人机技术。