摘要
城市电子商务的物流配送涉及多个运营环节，包括货物接收、存储、拣选、包装、发货以及最终交付给客户。本研究聚焦于这一复杂流程中的一个关键战略组成部分：城市配送中心的位置分配设计。我们开发了一个社会技术决策支持系统，用于双目标的城市配送中心规划。在该系统中，事前的位置决策决定了应开设哪些候选设施；事后的分配决策则在服务时间限制的前提下，将需求点分配到选定的设施中。该模型同时最小化总物流成本和按人口权重计算的配送时间，旨在实现成本效率与服务响应性之间的协同平衡，而非单独优化任一目标。此外，我们还将一个大型语言模型嵌入到NSGA-II算法中，作为有界监督控制器，定期诊断搜索状态、调整操作参数和概率，并记录结构化的适应过程。在ZDT基准测试集和真实城市案例上的实验表明，这种方法不仅提升了优化性能，还生成了可审查的干预记录。本研究通过将自适应AI监督和组织监管整合到城市物流规划系统中，为系统研究做出了贡献。
