链上镖师 / Chain Biaoshi
TRE|城市包裹借用公交网络：集装箱集拼与线路协同优化
在多线路、多交通方式和多物流服务商场景下，联合决定包裹装箱、换箱、转运与容器路径
论文把城市包裹的装箱、集拼、换箱和公共交通路径放进同一优化模型，并通过波尔多案例检验多线路、多方式公交网络承接中段配送的可行性。
- 01：研究对象是多个物流服务商共享多线路、多方式公共交通网络的城市包裹流。
- 02：模型联合优化包裹装箱、集装箱集拼、包裹路径与集装箱路径。
- 03：求解链包含保留可行域的图缩减、包裹最短路限制、暖启动和自适应核搜索。
- 04：波尔多案例中，最高90%的配送请求可转入公共交通，集装箱容量利用率达到70%。
城市包裹如何进入多线公交网络
论文研究城市配送的中段运输：包裹由物流服务商送到接入枢纽，随后进入既有公交线路，在站点完成装卸、转线或换箱，离开公交网络后再由物流服务商完成末端配送。系统允许多个服务商共享多条公交线路和多种交通方式，并由外部协调者分配基础设施与可用运力。
城市包裹集装化公共交通运输系统的完整网络结构（来源：Fig. 1）
有乘客场景下的包裹装箱与集拼流程（来源：Fig. 2）
集装箱是连接货物流与客运网络的操作单元。包裹先按容量约束装入标准化集装箱，集装箱再占用公交车辆允许开放的货运容量。站点作业人员负责进站、出站、转运和重装，公交时刻表保持给定，私人车辆承担无法使用公交的直达运输以及期末回收等补充任务。
双层多重图如何联动箱与件
作者分别构建集装箱网络和包裹网络。集装箱节点由站点与时间组成，运输、转运、重装、进站和出站分别对应不同类型的弧；包裹节点进一步加入集装箱维度，用于描述包裹在某一时刻、某一站点和某一集装箱中的状态，以及继续随箱运输或切换集装箱的选择。
集装箱网络中的节点与操作弧类型（来源：Fig. 6）
包裹在时空与集装箱维度上的多重图网络（来源：Fig. 7）
1依据公交线路、方向和时刻表生成集装箱时空网络
2为每项配送请求生成包含集装箱维度的包裹网络
3用流守恒保证集装箱形成连续行程并使每件包裹到达目的地
4用装箱容量、车辆容器容量和区域作业能力限制可行方案
5通过关联约束确保包裹经过的弧具有对应的集装箱活动
波尔多案例如何扩展到六线网络
案例采用法国波尔多的真实城市数据，把公交基础设施、需求点和可执行装卸作业的区域映射到同一空间。实验进一步设置两线、四线和六线网络，用不同覆盖范围、需求规模与运力条件考察模型扩展性。目标函数同时计入集装箱操作、包裹操作和私人车辆直送成本。
波尔多公共交通网络、需求点与作业区域分布（来源：Fig. 9）
波尔多案例中的两线、四线和六线公共交通网络（来源：Fig. 11）
集装箱与包裹各类运输操作的单位成本（来源：Table 5）
从图缩减到暖启动：大型实例的求解链
包裹网络会为每个站点—时刻状态复制集装箱层，变量和关联约束随站点、班次、包裹及集装箱数量快速增长。作者先删除无法通向目的地的节点与弧，并消除同源集装箱和包裹的对称结构；随后使用最短路限制、暖启动和自适应核搜索，为大型实例提供不同的时间与解质量组合。
阶段 1 GR+：缩减双层网络并保留全部可行解
阶段 2 PSP-GR+：把包裹路径限制在预先计算的最短路径上
阶段 3 GR+-WS：先用PSP-GR+快速生成可行解，再启动完整GR+模型
阶段 4 GR+-KS：从线性松弛解建立变量核，分桶扩展并反复求解受限模型
不同网络、容量和需求场景下的GR+实验结果（来源：Table 7）
GR+、GR+-WS与GR+-KS在大型两线场景中的性能（来源：Table 10）
最大规模实例中不同求解方法的限时收敛表现（来源：Fig. 12）
需求与运力变化下的承运表现
敏感性实验把公共交通网络规模、配送需求和可用容量放在同一组场景中比较。Fig. 13聚焦9:00—11:00时段增加网络容量后的效果变化，Fig. 14进一步呈现不同需求与容量组合下的绩效曲线。这些结果用于判断新增货运容量在何种网络和负载条件下能够转化为更高的公交承运效果。
9:00—11:00时段提高网络容量后的效果变化（来源：Fig. 13）
不同网络、需求与容量场景下的绩效敏感性结果（来源：Fig. 14）
容量配置需要与线路覆盖、需求规模和站点作业能力共同评估。模型中的车辆容器容量与区域操作上限会同时约束可转入公交网络的包裹量，单独增加某一类资源无法保证所有场景获得相同幅度的改善。
物流商、公交方与城市各自得到什么
对物流服务商，模型给出每件包裹是否使用公交、装入哪个集装箱、经过哪些线路以及何时换箱的联动方案。对公交运营方，货运被安排在既定线路和时刻表内，并受车辆容量与站点作业能力约束。对城市管理者，共享现有交通资源可减少对专用货运车辆的依赖。
可转入公共交通的配送请求
最高90%
集装箱容量利用率
70%
01物流服务商可把私人直送成本与公交装卸、转运和重装成本放在同一方案中比较。
02公交运营方可依据闲置运力、站点空间和作业人员能力设置货运容量。
03城市管理者可通过多服务商协同提高既有公共交通基础设施的货运利用水平。
04乘客服务水平由既定班次、车辆容量约束和货运作业安排共同保护。
模型适用条件与研究边界
模型面向既有公共交通线路和给定时刻表下的短期运营计划，并采用确定性描述。区域作业能力按顺序操作和估计处理时间计算，处理时间经过放大以吸收轻微延误。论文明确指出，当前模型未清晰刻画公交实时延误、服务中断、操作人员临时缺席以及并发作业。
✓公交线路、运行方向和时刻表在优化前已经给定。
✓各交通方式能够装载标准化集装箱，车辆货运容量可以明确计量。
✓进站、出站、转运和重装依赖站点所在区域的作业人员能力。
✓公交失效时允许私人车辆补运；期末遗留集装箱由私人车辆回收并送往最终目的地。
✓需求不确定性、实时扰动及乘客与货运的动态竞争未在当前模型中展开。
论文的结论适用于具备多线路公共交通、可设置货运容量、可执行站点装卸并保留私人车辆补救机制的城市中段配送场景。其他城市的站点条件、操作成本、班次可靠性与需求分布需要重新标定，跨城市外推结果论文未报告。
论文：Optimizing urban parcel deliveries: Containerized consolidation on public transport
作者：Cécile Dupouy，Mellila Kechir，François Clautiaux，Olivier Labarthe，Walid Klibi
期刊：Transportation Research Part E
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先卜科技团队：常文婕、张巧巧、王一航、夏子帆、张晓乐、祁园园、张仁义
