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城市区域端到端物流优化：一个随机动态订单分配与调度模型

随着电商配送时效性的要求不断提高，如何高效协调城市间与城市内的配送资源，成为现代物流系统中的关键问题。本文提出并研究了一个用于都市区域物流场景的随机动态订单分配与调度问题（Stochastic Dynamic Order Assignment and Dispatching Problem, SDOA-DP），以应对端到端物流系统中存在的动态性与不确定性挑战。

该研究发表于《Transportation Research Part B》2025年第199期，并以实际企业案例为背景，提出了兼顾建模严谨性与求解实用性的解决框架。

一、研究背景与问题定义

都市区域物流涵盖了三段式配送流程：

• 第一公里（First-Mile）：供应商到城市物流中心的取货；
• 中间运输（Middle-Mile）：城市之间通过固定班线（如列车、货运巴士）进行集散运输；
• 最后一公里（Last-Mile）：从目的地城市物流中心到终端客户的配送。

现有研究中，各个环节多被独立优化，忽略了实际运营中三段彼此关联、相互影响的特点。特别是在面对订单动态到达、服务时限（时间窗）、城市内二级配送结构、干线运输时刻表与容量约束等现实约束时，传统模型难以有效适应。

本文提出的 SDOA-DP 模型，旨在通过联合优化三段路径，提升整体配送效率、降低成本。

二、模型框架与方法设计

1. 问题建模：马尔可夫决策过程（MDP）

SDOA-DP 被建模为一个多阶段的马尔可夫决策过程，状态变量包括：

• 当前时间；
• 各城市中待取货、待发运、待派送订单集合；
• 可用的干线班次与车辆资源等。

每一阶段的决策包括两个部分：

• 订单分配：决定每个订单应分配至哪个干线班次；
• 派车调度：决定在当前时刻是否进行配送派发以及配送路径规划。

目标函数为期望总成本最小化，其中包括干线固定成本、运输量相关成本，以及城市内二级路径的运营成本。

2. 求解方法设计

（1）成本函数近似（CFA）

用于动态地将订单分配至未来的干线运输资源。

• 引入“时间缓冲量（Slack Time）”概念，衡量分配决策对后续配送调度的影响；
• 构建带参数化成本项的混合整数规划模型；
• 可拓展为两阶段随机规划（Stochastic Programming），结合未来订单情境进行预期优化。

（2）自适应大邻域搜索（Parameterized ALNS）

用于城市内的两级配送路径优化：

• 引入参数 β 表示“调度紧迫性阈值”，控制何时进行派送；
• 在保持配送时效与时间窗约束下，优化路径与车辆调度；
• 适配动态订单环境下的实时路径规划问题。

（3）参数学习：贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

• 联合优化 CFA 和 ALNS 中的关键参数（α, β, ε）；
• 实验表明该方法在不同系统规模与配置下均表现出良好的鲁棒性。

三、实验验证与结果分析

研究在模拟数据与真实企业案例中进行了大量对比实验，主要结果如下：

• 相比于基线贪婪策略（如：选择最便宜班次），提出方法平均**降低成本约22%**；
• 在实际物流企业案例中，算法方案可实现**每日运营成本降低达30.5%**；
• 使用统一参数策略（非针对单一系统调参）仍能获得接近最优的成本节约，显示出良好的泛化能力；
• 该方法对扩展情境（如无人配送车、移动仓、快递柜）具备良好适应性。

四、研究贡献与启示

本文的主要贡献在于：

1. 提出并建模了一个综合考虑三段式物流的动态随机决策问题；
2. 在建模层面统一了干线与城市内二级路径的优化；
3. 提出了可实时应用的近似优化方法，兼顾性能与可操作性；
4. 结合实际数据与企业案例，验证了方法的实用性与鲁棒性。

该研究为城市端到端物流系统的建模与调度优化提供了理论基础与工程实践参考，特别适用于电商物流、快递平台以及多城市协同配送网络的调度系统开发。

参考文献

Zamal, M.A., Schrotenboer, A.H., & Van Woensel, T. (2025). End-to-end logistics in metropolitan areas: A stochastic dynamic order-assignment and dispatching problem. Transportation Research Part B, 199, 103249. https://doi.org/10.1016/j.trb.2025.103249

开源代码与数据集：https://github.com/aryazamal/sdoa-dp