数据驱动的可持续调度模型：基于可协商时间窗的最后一公里配送系统优化研究

为解决电子商务激增带来的最后一公里配送(LMD)效率低下和可持续性影响不明确的问题，研究人员开发了一种新型三目标数学模型，整合内源和众包运输模式，通过动态生成替代配送点(ADPs)和可协商时间窗优化经济效率、环境影响和社会责任。结果表明，该模型使帕累托最优解增加200%，配送选择多样性提升150%，为可持续LMD系统提供了多准则决策框架。

　　

随着电子商务的蓬勃发展，最后一公里配送(Last-Mile Delivery, LMD)面临着大规模动态订单带来的严峻挑战。传统静态单/双层配送系统存在效率低下、环境影响不明确等问题，而客户对即时配送的需求又导致车辆利用率低、交通拥堵和碳排放增加。据统计，LMD占电商供应链成本的50%，到2030年相关排放预计增长32%。这种不可持续的发展模式使得80%的LMD利益相关者陷入运营成本、客户满意度和企业社会责任的多重困境。

针对这一行业痛点，研究人员创新性地提出了一个三目标优化模型，通过整合内源(insourced)和众包(crowdsourced)运输模式，构建具有调度可操纵性的可持续LMD系统。该模型突破了传统研究的局限，首次将经济效率、环境友好度和社会责任三个维度纳入统一框架进行优化。

研究采用了多项关键技术方法：1) 基于密度聚类算法(DBSCAN)动态确定替代配送点(ADPs)位置；2) 改进的增强ε约束法(AECM-II)进行多目标优化；3) 带网格机制的多目标遗传算法(MOGA)和模拟退火算法(MOSA)处理大规模问题；4) 滚动时域策略应对动态订单需求。研究数据来源于实际配送场景，通过欧氏距离计算网络节点间距，并模拟了不同密度的客户时空分布。

研究结果部分，"问题描述"阐明了LMD平台面临的挑战：标准包装订单、弹性时间窗谈判、混合运输模式调度等。"数学模型"部分构建了包含25个主要约束的三目标函数：最小化运营成本（包括路线、拒绝和谈判成本）、运输模式利用率不足（反映环境影响）、以及司机最大工作时间和客户交付偏差（体现社会责任）。"解决方案"中提出的表示方案仅需4|N|内存空间，实现了线性可扩展性。

"DBSCAN聚类"算法通过ε邻域和最小簇大小参数动态识别临时ADPs位置，相比k-means等算法更适合处理噪声数据和任意形状簇。"多目标优化算法"比较显示，MOGA和MOSA在保持解多样性的同时，能有效处理大规模问题，而AECM-II为小规模问题提供了精确基准。"结果分析"表明，与仅使用主配送点(MDPs)的系统相比，整合ADPs使帕累托最优解增加200%，配送选择多样性提升150%。

研究结论部分指出，该模型创新性地实现了三大突破：1) 首次全面考量LMD可持续发展的三个维度；2) 通过动态ADPs生成和弹性时间窗显著提升系统灵活性；3) 提出的表示方案为复杂配送问题提供了通用解决方案框架。特别值得注意的是，模型允许运输模式从MDPs或ADPs灵活调度，这种"配送可操纵性"使系统能自适应单层和双层混合运作模式。

讨论部分强调了该研究的实践价值：为应对即时配送需求激增提供了可扩展的解决方案，通过数据驱动决策优化资源分配，同时平衡了各利益相关方的需求。研究也存在一定局限，如未考虑天气等外部因素对运输速度的动态影响，这为未来研究指明了方向。该成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为可持续智能配送系统的发展提供了重要理论支撑和实践指导。