摘 要：共享物流車輛調(diào)度在城市配送體系中具有關(guān)鍵作用?？茖W(xué)的調(diào)度模式優(yōu)化能夠顯著提升配送效率，并有效削減運(yùn)營成本。文章致力構(gòu)建動態(tài)多目標(biāo)路徑規(guī)劃模型，并以配送成本、時間與車輛裝載率為優(yōu)化目標(biāo)，引入禁忌搜索算法進(jìn)行路徑迭代優(yōu)化。以北京市城區(qū)共享物流數(shù)據(jù)為例的實(shí)證分析顯示，優(yōu)化模型減少了配送延誤，提升了車輛裝載率和配送準(zhǔn)時率。該優(yōu)化策略在復(fù)雜配送環(huán)境中展現(xiàn)了較高的實(shí)際應(yīng)用價值，為城市物流系統(tǒng)的智能調(diào)度提供了重要理論支撐和實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：共享物流；車輛調(diào)度；動態(tài)路徑規(guī)劃；城市配送

中圖分類號：F259.2；U492.22 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.06.018

Optimization Model and Empirical Analysis of Shared Logistics Vehicle Scheduling in Urban Distribution

SHI Yingping

（West Yunnan University of Applied Sciences， Dali 671006， China）

Abstract： Shared logistics vehicle scheduling plays a critical role in urban distribution systems， and scientifically optimizing scheduling models can effectively enhance distribution efficiency and reduce operational costs. A dynamic multi-objective path planning model was developed， targeting distribution costs， time， and vehicle load rates as optimization objectives. The Tabu Search Algorithm was introduced to iteratively optimize paths. Empirical analysis， based on shared logistics data from urban areas in Beijing， demonstrated that the optimized model significantly reduced delivery delays while improving vehicle load rates and delivery punctuality. This optimization strategy shows high practical value in complex distribution environments， providing essential theoretical support and practical guidance for intelligent scheduling in urban logistics systems.

Key words： shared logistics; vehicle scheduling; dynamic path planning; urban distribution

0" " 引" nbsp; 言

城市配送作為城市經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，在滿足居民生活需求、促進(jìn)商業(yè)活動，以及推動產(chǎn)業(yè)鏈流通方面發(fā)揮著不可替代的作用[1]。隨著城市化進(jìn)程的加速和電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，城市配送系統(tǒng)面臨的壓力日益顯著。城市交通擁堵問題嚴(yán)重，導(dǎo)致配送效率降低、配送成本增加、配送時間延長。在此背景下，共享經(jīng)濟(jì)理念正逐步融入物流領(lǐng)域，通過資源整合與協(xié)同調(diào)度，有望顯著提高物流車輛利用率，減少空駛，實(shí)現(xiàn)降本增效和綠色發(fā)展[2]。盡管共享物流在理論層面具備顯著優(yōu)勢，但其在城市配送中的實(shí)踐仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括訂單分布不均、路徑規(guī)劃復(fù)雜，以及車輛動態(tài)調(diào)度難度大等問題，限制了其廣泛應(yīng)用[3]?；诖耍芯窟m應(yīng)城市配送需求的共享物流車輛調(diào)度優(yōu)化模型，不僅具備重要的現(xiàn)實(shí)意義，而且對于推動智慧物流體系建設(shè)、緩解城市交通壓力具有深遠(yuǎn)的理論價值和實(shí)踐指導(dǎo)意義。

1" " 當(dāng)前共享物流車輛調(diào)度存在的主要問題與不足

1.1" " 共享物流車輛調(diào)度模式的復(fù)雜性

共享物流車輛調(diào)度的復(fù)雜性源于配送網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性和多維度需求約束。傳統(tǒng)物流調(diào)度多以固定路線和靜態(tài)訂單為基礎(chǔ)，而共享物流強(qiáng)則調(diào)資源的動態(tài)匹配和實(shí)時調(diào)度，導(dǎo)致模型需要同時處理多種不確定因素[4]?？紤]到實(shí)際配送中的多維度約束問題，在物流配送中，車輛調(diào)度模型需要考慮時間窗、載重限制及路徑約束等復(fù)雜條件，使得優(yōu)化問題具有NP難度。例如，多車場車輛路徑問題（MDVRP）和多車型車輛調(diào)度問題的研究表明，通過改進(jìn)的粒子群算法、蟻群算法和遺傳算法等，可以有效地求解這些復(fù)雜的調(diào)度問題。假設(shè)配送網(wǎng)絡(luò)中有n個節(jié)點(diǎn)和m輛車，路徑規(guī)劃的復(fù)雜度可表示如下。

O（m×2n×n2）

隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)量的不斷增加，計算復(fù)雜度將急劇上升，呈現(xiàn)指數(shù)級增長趨勢，這對實(shí)際調(diào)度系統(tǒng)的響應(yīng)速度構(gòu)成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

1.2" " 現(xiàn)有調(diào)度模型在實(shí)際應(yīng)用中的局限性

盡管學(xué)術(shù)界在物流車輛調(diào)度優(yōu)化領(lǐng)域取得了諸多研究成果，但現(xiàn)有模型在實(shí)際應(yīng)用中仍難以適應(yīng)復(fù)雜多變的配送環(huán)境[5]。當(dāng)前的調(diào)度模型普遍依賴?yán)硐牖募僭O(shè)條件，如訂單完全信息已知、配送需求穩(wěn)定等。然而，在實(shí)際城市配送場景中，訂單數(shù)據(jù)的不確定性、突發(fā)性需求，以及路徑動態(tài)變化等因素會使調(diào)度模型的魯棒性受到巨大挑戰(zhàn)。特別是現(xiàn)有調(diào)度模型對動態(tài)訂單處理能力較弱，容易導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)滯后[6]。假設(shè)配送需求動態(tài)變化且滿足泊松分布如下。

式中，λ為單位時間內(nèi)的平均訂單數(shù)量。當(dāng)λ波動較大時，調(diào)度模型容易失效，進(jìn)而造成資源分配失衡。

1.3" " 物流配送需求波動對調(diào)度優(yōu)化的影響

物流配送需求波動是導(dǎo)致共享車輛調(diào)度難以優(yōu)化的核心原因之一。城市配送需求展現(xiàn)出明顯的時空波動特性，會受節(jié)假日、促銷活動和突發(fā)事件等多重因素驅(qū)動，使物流訂單可能在短時間內(nèi)迅速增加，進(jìn)而引發(fā)車輛調(diào)度系統(tǒng)負(fù)荷的急劇上升，導(dǎo)致服務(wù)水平相應(yīng)下滑。假設(shè)在配送區(qū)域中，訂單需求在不同時間段內(nèi)服從正態(tài)分布，需求量D（t）可表示如下。

式中，D0為基準(zhǔn)需求量；μ為高峰時間點(diǎn)；σ為需求波動幅度。該式說明訂單需求在高峰時段呈現(xiàn)明顯尖峰特征，調(diào)度系統(tǒng)若未及時調(diào)整車輛配置，將導(dǎo)致配送延遲或訂單積壓。

2" " 共享物流車輛調(diào)度優(yōu)化的具體策略

2.1" " 建立多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型的方法與思路

共享物流車輛調(diào)度的實(shí)際場景中，調(diào)度目標(biāo)具有多元性和相互制約性。因此，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型成為解決調(diào)度復(fù)雜性問題的核心策略之一。為了兼顧成本、時間，以及服務(wù)質(zhì)量等多重目標(biāo)，本文采用混合整數(shù)規(guī)劃（Mixed Integer Programming， MIP）模型，高效地協(xié)調(diào)各個優(yōu)化方向間的沖突，實(shí)現(xiàn)整體最優(yōu)。具體而言，通過在調(diào)度模型中引入目標(biāo)函數(shù)加權(quán)機(jī)制，使模型在不同權(quán)重系數(shù)下自適應(yīng)調(diào)整最優(yōu)解。設(shè)定車輛總成本函數(shù)Ctotal，包括行駛成本Cd、等待成本Cw及碳排放成本Ce。模型目標(biāo)函數(shù)表達(dá)如下。

式中，α、β、γ分別為不同優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重參數(shù)，且滿足α+β+γ=1的條件。通過靈活調(diào)整這些參數(shù)的比重，調(diào)度系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)際運(yùn)營需求，實(shí)現(xiàn)成本與效率之間的動態(tài)平衡與優(yōu)化。為了確保調(diào)度方案的可行性和合理性，多目標(biāo)優(yōu)化模型還必須引入車輛容量約束和時間窗約束。在實(shí)際應(yīng)用中，一些城市物流企業(yè)已經(jīng)在夜間低峰時段加大了共享配送力度，有效降低了空駛率，并優(yōu)化了運(yùn)力配置，為多目標(biāo)優(yōu)化模型提供了有力的實(shí)踐驗(yàn)證。

2.2" " 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的車輛調(diào)度優(yōu)化策略

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的引入，為共享物流車輛調(diào)度的優(yōu)化提供了新的突破路徑。通過實(shí)時收集訂單數(shù)據(jù)、道路狀態(tài)及歷史配送記錄，系統(tǒng)可基于深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測未來訂單需求，實(shí)現(xiàn)前瞻性調(diào)度規(guī)劃。在模型構(gòu)建方面，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對訂單需求進(jìn)行時間序列預(yù)測，可顯著提升調(diào)度準(zhǔn)確性。假設(shè)訂單需求序列為D（t），LSTM預(yù)測模型可表示如下。

式中，Wh和Wx分別為隱藏層與輸入層的權(quán)重矩陣；ht為當(dāng)前隱藏狀態(tài)；xt為輸入數(shù)據(jù)；b為偏置項(xiàng)。該模型通過歷史訂單的長期依賴關(guān)系，預(yù)測未來訂單量變化趨勢，進(jìn)而提前部署車輛資源。此外，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning， RL）方法，調(diào)度系統(tǒng)可在多輪配送中不斷優(yōu)化路徑選擇與車輛分配策略，實(shí)現(xiàn)動態(tài)自適應(yīng)調(diào)度。在“618”大促期間，國內(nèi)某大型電商企業(yè)利用人工智能調(diào)度系統(tǒng)，成功預(yù)測了高峰訂單量，并通過智能調(diào)度顯著提升了配送效率，有效降低了配送延誤率。

2.3" " 動態(tài)調(diào)度與實(shí)時路徑規(guī)劃技術(shù)的應(yīng)用

在共享物流配送場景中，車輛調(diào)度過程常伴隨不確定性和動態(tài)變化。因此，構(gòu)建動態(tài)調(diào)度模型與實(shí)時路徑規(guī)劃算法至關(guān)重要。傳統(tǒng)的靜態(tài)路徑規(guī)劃方法在面對突發(fā)訂單及道路擁堵等不確定因素時顯得力不從心；動態(tài)調(diào)度則側(cè)重于依據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)靈活調(diào)整車輛行駛路徑，可保障配送效率始終處于最優(yōu)水平。針對復(fù)雜路徑規(guī)劃問題（CVRP），可采用禁忌搜索（Tabu Search， TS）算法進(jìn)行優(yōu)化，構(gòu)建動態(tài)路徑規(guī)劃模型。假設(shè)車輛行駛路徑P包含多個節(jié)點(diǎn)i，總路徑長度可表示如下。

式中，d（i，i+1）為節(jié)點(diǎn)i與i+1之間的距離。通過對候選解集進(jìn)行多輪迭代并設(shè)立禁忌表，算法避免了局部最優(yōu)解陷阱，獲得了全局最優(yōu)路徑。在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合GPS定位與交通流量數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)能夠?qū)崟r規(guī)避擁堵路段，顯著提升配送時效性。部分共享物流平臺已上線智能調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)配備終端，能使車輛司機(jī)在配送途中即時獲取路徑優(yōu)化建議，達(dá)成高效配送。

2.4" " 提升訂單整合與協(xié)同配送能力的策略

訂單整合與協(xié)同配送是降低共享物流車輛空駛率和提升運(yùn)力利用率的重要策略之一。通過在配送前端引入訂單整合機(jī)制，系統(tǒng)可將同一時間段內(nèi)的訂單進(jìn)行區(qū)域聚類，并在空間鄰近原則下合并配送任務(wù)，從而顯著降低車輛重復(fù)行駛里程。設(shè)訂單集合為O={o1，o2，on}，車輛容量限制為Q，訂單體積為qi，則協(xié)同配送的最優(yōu)解可通過以下模型求解。

式中，xij表示訂單i是否由車輛j配送。該模型旨在最大化車輛裝載率，減少配送次數(shù)。同時，通過訂單管理平臺的協(xié)助，不同企業(yè)間的訂單能夠?qū)崿F(xiàn)協(xié)同配送，不僅提高了車輛的使用效率，還有效降低了碳排放。近年來，一些城市已試點(diǎn)構(gòu)建了共享物流配送中心，通過多企業(yè)訂單整合共享配送車輛資源，初步實(shí)現(xiàn)了運(yùn)力互補(bǔ)與配送成本的雙重下降。

3" " 實(shí)證分析與模型驗(yàn)證

3.1" " 研究案例選取與數(shù)據(jù)來源說明

研究選取了某大型電商平臺在北京市四個主要城區(qū)（海淀區(qū)、朝陽區(qū)、豐臺區(qū)和東城區(qū)）的共享物流配送數(shù)據(jù)，時間跨度涵蓋2023年雙11大促期間，共計14天。該平臺配送網(wǎng)絡(luò)錯綜復(fù)雜，訂單量龐大，配送需求時空波動顯著，高峰期車輛負(fù)荷逼近運(yùn)力極限。數(shù)據(jù)來源包括平臺訂單管理系統(tǒng)（OMS）、車輛調(diào)度系統(tǒng)（VRS）及實(shí)時GPS軌跡數(shù)據(jù)，總訂單量超35萬單，調(diào)度車輛約1 200輛，配送節(jié)點(diǎn)覆蓋近900個商家倉儲及站點(diǎn)。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，剔除異常訂單（退貨單、重復(fù)單）、空駛車輛記錄，并分析未完成訂單，最終有效訂單量達(dá)32.8萬單。研究對訂單數(shù)據(jù)，依據(jù)配送距離、訂單體積，以及收貨時效等特征進(jìn)行分類，為模型構(gòu)建和驗(yàn)證提供了翔實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2" " 模型構(gòu)建過程與參數(shù)設(shè)置詳細(xì)描述

在模型構(gòu)建過程中，采用了改進(jìn)的動態(tài)多目標(biāo)路徑規(guī)劃模型（D-MOPM），以優(yōu)化車輛調(diào)度路徑并降低運(yùn)輸成本。該模型的核心目標(biāo)是最小化配送成本和配送時間，同時最大化車輛裝載率。具體目標(biāo)函數(shù)表達(dá)如下。

式中，Cid為第i輛車的行駛成本；T jw為第j個節(jié)點(diǎn)等待時間；qk和Qk分別為第k個訂單的體積和車輛最大裝載量；權(quán)重系數(shù) α=0.5，β=0.3，γ=0.2。該模型在路徑規(guī)劃的約束條件中，創(chuàng)新性地引入了動態(tài)時間窗約束，賦予了調(diào)度模型在實(shí)際配送過程中靈活調(diào)整路徑規(guī)劃的能力。

該約束確保所有訂單均能在規(guī)定時間內(nèi)送達(dá)，避免高峰期因路徑阻塞導(dǎo)致的配送延誤。在求解模型的過程中，采用高效的禁忌搜索算法（Tabu Search， TS），通過100次的迭代約束輪次，以及初始溫度500和0.95的冷卻系數(shù)設(shè)置，逐步優(yōu)化路徑，直至解集達(dá)到收斂狀態(tài)。

3.3" " 不同調(diào)度策略對比分析與結(jié)果評估

在實(shí)證分析中，將改進(jìn)的D-MOPM模型與傳統(tǒng)的靜態(tài)路徑規(guī)劃模型（S-VRP）和貪婪路徑選擇模型（GVRP）進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。評價指標(biāo)包括總配送成本、平均配送時間以及車輛裝載率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過改進(jìn)的D-MOPM模型在降低配送成本和縮短配送時間方面展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。這一結(jié)論與物流行業(yè)采用第三方物流代理配送策略、使用物流運(yùn)輸管理系統(tǒng)，以及實(shí)施綠色貨運(yùn)配送模式等策略來優(yōu)化配送效率和成本的案例相吻合。與傳統(tǒng)S-VRP模型相比，D-MOPM在總配送成本上減少了約23.3%，車輛裝載率提升了15.3個百分點(diǎn)。由于D-MOPM模型能夠根據(jù)實(shí)時訂單波動進(jìn)行動態(tài)調(diào)度，車輛空駛率降低了18.5%，有效解決了配送資源浪費(fèi)的問題。

3.4" " 優(yōu)化模型在實(shí)際配送場景中的應(yīng)用效果分析

實(shí)際應(yīng)用中，D-MOPM模型于2023年雙11期間在北京市四個核心城區(qū)試點(diǎn)運(yùn)行，并選取了120輛共享物流配送車輛進(jìn)行動態(tài)調(diào)度實(shí)驗(yàn)。系統(tǒng)每日在訂單生成后的一小時內(nèi)完成訂單聚類與路徑規(guī)劃，并在配送過程中根據(jù)實(shí)時交通狀況靈活調(diào)整車輛行駛路線。以海淀區(qū)為例，在雙11當(dāng)天，該區(qū)訂單量達(dá)到了4.2萬單，占全市總訂單量的12.8%。模型應(yīng)用后，配送準(zhǔn)時率顯著提升至97.5%，相比優(yōu)化前提高了5.6個百分點(diǎn)。此外，動態(tài)路徑調(diào)整機(jī)制有效規(guī)避了6起可能因道路封閉或交通管制造成的訂單延誤，增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)，提高了配送效率。實(shí)際操作中，司機(jī)通過移動終端能實(shí)時獲取路徑調(diào)整信息，利用系統(tǒng)每30秒刷新配送路徑，保證車輛持續(xù)行駛在最優(yōu)路徑上。試點(diǎn)結(jié)果表明，該模型在高峰期有效減少了配送延誤，同時降低了駕駛員的操作復(fù)雜性和配送疲勞感。在用戶滿意度調(diào)查中，超過89%的用戶對配送時效性表示認(rèn)可，為共享物流車輛調(diào)度的廣泛推廣提供了實(shí)踐依據(jù)。

綜上所述，本次實(shí)證分析證明了改進(jìn)模型在復(fù)雜城市配送環(huán)境中的實(shí)用性和優(yōu)越性，為進(jìn)一步優(yōu)化共享物流車輛調(diào)度提供了可靠的理論與實(shí)踐支撐。未來，將持續(xù)擴(kuò)大模型的適用范圍，覆蓋更多區(qū)域和配送場景，全面提升城市配送網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率。

4" " 結(jié)" " 語

共享物流車輛調(diào)度優(yōu)化已成為提升城市配送效率的重要路徑。例如，某同城配送公司通過使用配送管理系統(tǒng)，使司機(jī)能夠根據(jù)系統(tǒng)自動匹配的最優(yōu)路線進(jìn)行配送，顯著提高了配送效率并縮短了配送時間。此外，研究還提出了考慮城市實(shí)際交通狀況的車輛調(diào)度模型和動態(tài)調(diào)度方法，如兩階段服務(wù)模型和基于混合遺傳算法的調(diào)度算法。這些方法在實(shí)際應(yīng)用中驗(yàn)證了優(yōu)化模型和算法的有效性，有效提高了調(diào)度效率，減少了行駛里程，降低了運(yùn)輸成本。單滿多配送方案也通過智能化管理系統(tǒng)優(yōu)化配送路線，提高了配送效率，減少了配送時間和成本。實(shí)證分析顯示，通過優(yōu)化物流車輛調(diào)度，例如采用路徑規(guī)劃算法和遺傳算法等，可以顯著提升物流效率和降低成本，為智慧物流系統(tǒng)的發(fā)展提供有力支撐。持續(xù)推進(jìn)調(diào)度模型創(chuàng)新與技術(shù)應(yīng)用，將進(jìn)一步推動城市配送體系向高效、低碳和智能化方向邁進(jìn)。

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基金項(xiàng)目：云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目“消費(fèi)者視角下我國快遞企業(yè)物流服務(wù)質(zhì)量評價研究”（2023J1279）

作者簡介：施瀅萍（1994—），女，白族，云南大理人，滇西應(yīng)用技術(shù)大學(xué)，講師，碩士，研究方向：物流管理、物流服務(wù)質(zhì)量。

引文格式：施瀅萍．城市配送中共享物流車輛調(diào)度優(yōu)化模型及實(shí)證分析[J]．物流科技，2025，48（6）：67-70.