整合停车延误不确定性的城市配送路线规划

《TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW》：Integrating parking delay uncertainty in urban delivery tour planning

　　

停车相关延误（parking-related delay）约占配送路线总时长的三分之一。在配送路线规划中忽略停车相关延误，会导致低估总路线时长和计划可行性。停车感知规划（parking-aware tour planning）平均缩短路线时长3.4%，部分实例中缩短达20%。停车感知规划将平均迟到时间（lateness）降低95.5%，显著提升服务可靠性。停车感知规划利用预测的停车高峰时段（parking peak hours），以略微增加行驶时间为代价，换取更低的停车延误和更高的可靠性。

城市配送车辆在完成每次取送任务时，不仅要应对拥堵街道，还要寻找并确保可用路边空间，这成为运营不确定性的重要来源。停车延误（parking delay）指寻找、等待或进入目的附近可用停车位所花费的时间，包括巡游（cruising）、排队（queuing）和路边进入（curb-access dwell）等。已有研究表明，停车延误可占配送总时长的三分之一左右，并随地点和时段显著变化。然而，现有路线优化工具虽纳入时间依赖的交通延误，却通常假设停车始终可用或仅采用固定成本，忽视了停车可用性的时空波动，可能导致司机在停车最困难时段到达目的地，产生计划外延误。随着城市人口增长、路边空间被重新分配给自行车和行人设施，以及配送车辆数量增加，停车不确定性预计将进一步加剧。因此，有必要将停车延误纳入配送路线规划，以提升运营效率与可靠性。

研究人员利用美国西雅图一家饮料分销商（beverage distributor）的真实运营数据，估计不同地点和时段的预期停车延误，并将其整合进时间依赖旅行商问题（Time-Dependent Traveling Salesman Problem with Time Windows, TD-TSP-TW）。通过比较未考虑停车延误的“停车盲目规划”（parking-blind tour planning）与考虑停车延误的“停车感知规划”（parking-aware tour planning），评估停车延误信息对路线规划的实际影响。结果表明，停车感知规划平均缩短路线时长3.4%，部分实例最多缩短20%；平均迟到时间降低95.5%，显著提高服务可靠性。该研究填补了停车延误实证估计与时间依赖路线规划之间的空白，为城市货运管理和路边资源数字化提供了实证依据。

研究使用了西雅图某饮料分销商的472份配送清单和2442条GPS行程记录作为样本来源。主要关键技术方法包括：（1）利用Google Maps Routes API，以“交通感知”模式查询各出发时段和起讫点的预期行驶时间，构建无停车延误的行驶时间矩阵；（2）以GPS观测行程时间为因变量、API行驶时间为主要自变量，结合目的地周边路边分配类型和到达时刻协变量，建立对数正态回归模型，估计预期停车调整后的行驶时间，其差值即为预期停车延误；（3）将停车调整后的行驶时间作为输入，构建软时间窗的TD-TSP-TW模型，并使用多父本偏置随机键遗传算法（Multi-Parent Biased Random-Key Genetic Algorithm, MP-BRKGA）求解；（4）通过情景仿真比较停车盲目与停车感知规划在不同评估矩阵下的绩效指标。

### 研究结果

#### 4.1 评估在路线规划中考虑停车延误的影响
研究人员设计了三个情景：A为停车盲目规划且按无停车延误评估；B为停车盲目规划但按停车调整后行驶时间评估；C为停车感知规划并按停车调整后评估。结果显示，情景B相比A，平均路线时长增加52.5%，其中停车延误占总时长34.4%；情景C相比B，平均路线时长减少3.4%，停车延误减少11%，行驶时间增加3.6%，平均迟到时间降低95.5%，有迟到发生的路线比例由85.6%降至11%。

#### 4.2 时间窗约束对路线绩效的影响
通过将客户时间窗分别放宽±30、±60、±120分钟及完全取消，比较两种规划方法的表现。结果表明，停车感知规划的时长节省随时间窗放宽先增大（±120分钟时为4.2%），在无约束时回落至3.3%，但总体稳定；时间窗违规率在停车感知规划下大幅下降，在±60分钟及以上时已接近零。

#### 4.3 时间节省的来源
利用斯皮尔曼秩相关（Spearman ρ）、肯德尔τ（Kendall τ）、汉明距离（Hamming distance）和边杰卡德（Edge-Jaccard）等指标分析两种规划的路线相似性。结果显示，停车感知规划并非大幅重排路线，而是通过局部重排相邻站点和调整车场出发时间来实现节省；停车感知规划平均提前49分钟出发，将服务转移到停车延误较低的时段（上午9—11时），避开7—8时和12—14时两个停车高峰。

#### 4.4 惩罚权重的敏感性分析
通过变化时间窗违规惩罚权重λ（25、50、100、200），检验主要结果的稳健性。结果显示，停车感知规划的时长节省和停车延误减少幅度基本不变（时长节省约17—18分钟，停车延误减少约19分钟），仅迟到幅度随λ增大而下降，说明惩罚权重主要影响时长与迟到之间的权衡，不改变核心结论。

### 讨论与结论

讨论部分指出，停车盲目规划会系统性低估路线时长和时间窗可行性；停车感知规划主要通过调整服务时机而非大幅改变路线结构来提升可靠性。管理层面，承运商应利用历史运营数据调整期望服务时间，并认识到客户时间窗对规划价值的重要影响。社会层面，城市应推进路边信息的数字化和时间差异化动态管理，以提高可预测性。研究局限包括单一行业和城市、停车延误为推断值而非直接观测、未建模逐日随机性等。

研究结论（原文Concluding remarks翻译）：本研究表明，预期停车延误同时影响城市配送路线的规划与评估。停车盲目规划对时间窗可行性和路线时长的估计过于乐观。停车感知规划能够减少停车延误、时间窗违规和迟到，即使需要小幅增加行驶时间。对承运商而言，历史路边访问信息可支持更好的规划；对城市而言，数字化且时间依赖的路边信息有助于提高城市货运运营的可预测性。因此，将停车延误视为规划输入，为配送路线优化与城市路边管理之间提供了一座实用桥梁。