链上镖师 / Chain Biaoshi
TRE|快递包装回收的城市逆向物流：回收网络选址与路径优化
香港案例下的多层逆向物流、顺序 HSA 算法与分拣方案比较
这篇 TRE 论文面向高密度城市快递包装废弃物回收，把 EDP、WTS、RC 和 LF 串成多层逆向物流网络，并用顺序 HSA 算法求解多仓、拆分配送和载重相关碳排放优化问题。
- 01：研究对象是香港快递包装废弃物回收，案例包含 618 个快递网点，并接入 WTS、RC 和 LF 等设施。
- 02：论文比较分散式分拣和集中式分拣两类回收网络，并分别考察时间、距离和碳排放目标。
- 03：方法上使用改进 K-means 聚类、30 天实测交通时间数据和饱和优先解码，解决高密度城市节点分散带来的路径复杂度。
研究背景
快递包装废弃物增长正在把城市回收系统推向更细碎的操作场景。论文指出，包装废弃物大多流向填埋或焚烧，高密度城市里的废弃物产生点分散、道路网络复杂，传统回收路径容易出现空载率高、运输成本高和理论路径难落地的问题。
这项研究把问题放在逆向物流框架下处理，核心对象包括快递网点 EDP、废物转运站 WTS、回收中心 RC 和填埋场 LF。作者把跨多个设施层级的废弃物流向、车辆装载和分拣位置选择放在同一套网络优化框架中处理。
来源：Fig. 1。方案一采用分散式分拣，EDP 收集后的包装废弃物先进入 WTS，再由 WTS 将可回收部分送往 RC，将不可回收部分送往 LF。
来源：Fig. 2。方案二采用集中式分拣，WTS 主要承担转运功能，废弃物先汇入 RC 进行精细分拣，再将残余物送往 LF。
核心问题
论文要解决的第一个难点是空间碎片化。快递网点数量多、单点废弃物量小，单车单次访问的传统模型难以充分利用车辆容量。作者引入拆分配送，让同一节点的需求可以由多辆车分批承接，减少因小批量需求带来的装载浪费。
第二个难点是城市道路的真实不对称性。直线距离和对称距离会忽略单行线、隧道、高速路和方向性拥堵，进而放大模型路径和实际行驶路径之间的偏差。论文将路网表示为有向图，并使用经验交通时间和距离矩阵。
来源：Fig. 6。香港案例纳入 618 个 EDP，并与 WTS、RC 和 LF 的空间位置共同构成多层逆向物流网络。
这篇论文的核心问题可以概括为：在高密度城市中，如何把分散快递网点的包装废弃物，经由转运站、回收中心和填埋场完成回收与处置，同时在时间、距离和碳排放目标之间形成可计算的方案比较。
方法框架
作者把全局问题建模为多层、多仓、拆分配送车辆路径问题 ME-MD-SDVRP。Stage 1 处理 EDP 到 WTS 的收集，Stage 2 处理 WTS 到 RC 或 LF 的转运，方案二还包含 Stage 3 中 RC 到 LF 的残余物运输。上一阶段输出的废弃物流量会成为下一阶段输入需求。
来源：Fig. 5。顺序 HSA 框架把 ME-MD-SDVRP 分解为多个阶段性的 MD-SDVRP 子问题，并在每个阶段使用混合模拟退火和饱和优先解码生成路径。
1先构建 EDP、WTS、RC、LF 之间的多层有向网络，并设置时间、距离、碳排放三个单目标优化任务。
2再把全局网络按阶段拆成多个 MD-SDVRP 子问题，使阶段输出流量继续约束后续阶段。
3随后使用 HSA 搜索路线序列，并通过饱和优先解码尽量填满车辆容量，必要时拆分节点需求。
4最后分别评价最短时间、最短距离和最低碳排放方案，比较两种分拣网络的运营表现。
来源：Fig. 7。改进 K-means 用于把大规模 EDP 网络拆成可求解子网络，边界点按地理距离重新分配，以贴合香港不均衡的空间结构。
来源：Fig. 8。聚类过程将初始 20 个簇优化为 18 个服务区，使 Stage 1 的大规模网点收集问题更适合分区求解。
案例或实验设置
案例使用香港真实空间数据。设施坐标来自香港政府开放数据，EDP 数据覆盖 HKSHIP Express 和 Cainiao Express 的 618 个网点。作者先用 Google Maps API 批量解析可识别地址，成功率为 92.7%，再用 OpenCage Geocoder 补齐剩余 7.3%，最终实现 100% 坐标匹配。
交通数据来自 Baidu API。作者在 2024 年 11 月 15 日至 12 月 14 日连续 30 天采集节点之间的行驶时间和距离，并用平均行驶时间削弱天气与拥堵波动。论文报告显示，各阶段行驶时间会随天气和交通变化，平均绝对波动低于 10 分钟。
案例网点
618 个 EDP
来自香港两家主要快递服务商的网点数据
交通观测
30 天
2024-11-15 至 2024-12-14 的行驶时间与距离数据
实验还设置了明确的车辆和废弃物假设。样本 EDP 的日均派件量为 400 至 500 件，收集周期为每 3 天一次，平均包装重量设为每件 0.2 kg。车辆方面，5.5 吨以下为轻型货车，5.5 至 24 吨为中型货车，实验统一假设车辆使用柴油。
结果分析
论文的算法实验分成多层验证：小规模实例用于和 MILP 对照，策略实验用于比较不同启发式搜索，大规模实验用于检验可扩展性。结果表明，HSA 在解质量和收敛速度之间取得较稳定的平衡，适合处理包含 600 多个 EDP 的城市级回收网络。
来源：Table 6。该表汇总最优性验证、策略权衡和可扩展性实验，展示 HSA 在不同规模下相对精确方法和经典启发式方法的表现。
来源：Fig. 12。该图比较 HSA、HC、TS、ILS 在时间、距离和碳排放目标下的结果分布与运行时间，用于支撑算法稳定性判断。
来源：Table 9。该表集中比较分散式分拣和集中式分拣在基准容量下的总时间、总距离和总碳排放表现，是两种回收策略取舍的主要证据。
结果部分传递出的关键信息是：高密度城市回收网络不能只按距离最短来设计，时间、距离和载重相关碳排放会导向不同路线，分拣位置和车辆容量也会改变整体绩效。
管理启示
对城市管理者和回收运营方来说，论文给出的第一条启示是先把回收网络拆成可操作的层级。EDP 到 WTS、WTS 到 RC 或 LF、RC 到 LF 的阶段划分，可以让不同设施能力、车辆来源和分拣精度分别进入模型。
来源：Fig. 13。Stage 1 车辆容量敏感性分析显示，前端收集车辆容量会影响时间、距离和碳排放目标，是 EDP 收集环节配置车辆的重要依据。
来源：Fig. 14。Stage 2 和 Stage 3 的容量敏感性结果把 WTS、RC 和 LF 之间的下游运输纳入配置判断，补充了前端收集环节之外的运营证据。
来源：Table 12。容量优化后的总体指标比较可用于判断两种方案在资源配置、运输效率和减排目标之间的匹配关系。
集中式分拣能依托 RC 的专业设备提升分拣精度，分散式分拣则利用既有 WTS 基础设施降低组织复杂度。论文的管理价值在于把这两类策略放进同一套路径、容量和碳排放评估框架，帮助运营方按设施能力和政策目标选择回收网络。
论文：Optimization of urban reverse logistics networks in express packaging recycling
作者：Qinyu Zhuo，Yuhong Wang，Fangni Zhang
期刊：Transportation Research Part E
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