混合启发式-多准则决策框架在农村末端配送优化中的应用研究

本研究针对农村末端配送规划问题(RLMDPP)，提出了一种结合启发式算法与多准则决策(MAVT-MCDM)的创新框架。通过巴西饲料企业的实证案例，验证了该方案在成本效率、服务水平和投标接受率方面显著优于人工规划，为复杂农村物流环境提供了自动化决策支持。

　　

在数字经济蓬勃发展的今天，末端配送(Last-Mile Distribution, LMD)作为供应链的"最后一公里"，其重要性日益凸显。然而现有研究多聚焦于城市场景，对幅员辽阔的农村地区关注不足。农村末端配送面临独特挑战：客户分散在广袤农田间，道路网络稀疏；订单需要整车配送；临时雇佣的司机可自主选择接单；还需兼顾库存分配与路径优化的协同决策。这些特征使得传统城市配送模型难以直接应用，亟需开发针对性解决方案。

巴西研究团队通过一家饲料企业的真实案例，首次系统定义了农村末端配送规划问题(Rural Last-Mile Distribution Planning Problem, RLMDPP)，将其建模为包含车队规模、开放路径、库存路由的混合问题。研究创新性地提出三阶段混合框架：首先生成多种库存分配方案，接着采用启发式算法求解富车辆路径问题(Rich VRP)，最后运用基于多属性价值理论(MAVT)的SMARTER技术，将物流专家的9项评价指标（包括运输成本、服务延迟、司机接受概率等）转化为量化决策依据。

关键技术方法包括：1) 建立混合整数非线性规划(MINLP)模型框架；2) 设计序贯启发式算法分解复杂问题；3) 应用SMARTER技术实现多准则决策；4) 采用巴西20天实际运营数据进行验证。实验数据来源于企业历史订单、库存记录及司机接单行为数据。

【问题描述】
研究揭示了农村与城市LMD的本质差异：农村场景缺乏交通管制约束，时间窗更灵活，但面临地理隔离、临时司机雇佣等特有挑战。通过巴西饲料配送案例，将RLMDPP定义为开放路径的库存路由问题，需同步优化订单选择、车队配置、路径规划三大决策。

【数学建模】
构建的MINLP模型创新性地整合了三客户索引商品流控制方法，克服了传统模型在稀疏路网下的局限性。模型包含非线性多目标函数和线性约束集，兼顾运营成本、服务质量和司机偏好。

【解决方案】
提出的混合框架通过"生成-评估"模式运作：首先生成多种库存分配预案，随后采用改进的Clarke-Wright算法求解路径，最后通过SMARTER技术综合9项指标评估方案。其中司机接受概率建模为路径吸引力的函数，体现了行为经济学视角。

【实验结果】
与人工方案相比，算法方案实现多重突破：运输成本降低18.7%，订单满足率提升12.3%，司机接单率提高22.1%。典型案例显示，算法能智能权衡延迟交付与即时配送，通过2天订单整合使单车载货率从63%提升至89%。

这项研究开创性地将行为决策理论融入运筹优化，为农村物流提供了可扩展的智能决策框架。其方法论价值不仅限于农业领域，对药品下乡、偏远地区电商配送等场景均有借鉴意义。未来研究可进一步探索动态环境下的实时调度，以及区块链技术在临时司机信用体系建设中的应用。论文发表在《Expert Systems with Applications》，为智慧农村建设提供了重要技术支撑。