城市配送中共享物流車輛調度優化模型及實證分析

摘 要：共享物流車輛調度在城市配送體系中具有關鍵作用。科學的調度模式優化能夠顯著提升配送效率，并有效削減運營成本。文章致力構建動態多目標路徑規劃模型，并以配送成本、時間與車輛裝載率為優化目標，引入禁忌搜索算法進行路徑迭代優化。以北京市城區共享物流數據為例的實證分析顯示，優化模型減少了配送延誤，提升了車輛裝載率和配送準時率。該優化策略在復雜配送環境中展現了較高的實際應用價值，為城市物流系統的智能調度提供了重要理論支撐和實踐指導。

關鍵詞：共享物流；車輛調度；動態路徑規劃；城市配送

中圖分類號：F259.2；U492.22 文獻標志碼：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濟運行的重要環節，在滿足居民生活需求、促進商業活動，以及推動產業鏈流通方面發揮著不可替代的作用[1]。隨著城市化進程的加速和電子商務的蓬勃發展，城市配送系統面臨的壓力日益顯著。城市交通擁堵問題嚴重，導致配送效率降低、配送成本增加、配送時間延長。在此背景下，共享經濟理念正逐步融入物流領域，通過資源整合與協同調度，有望顯著提高物流車輛利用率，減少空駛，實現降本增效和綠色發展[2]。盡管共享物流在理論層面具備顯著優勢，但其在城市配送中的實踐仍面臨諸多挑戰，包括訂單分布不均、路徑規劃復雜，以及車輛動態調度難度大等問題，限制了其廣泛應用[3]。基于此，研究適應城市配送需求的共享物流車輛調度優化模型，不僅具備重要的現實意義，而且對于推動智慧物流體系建設、緩解城市交通壓力具有深遠的理論價值和實踐指導意義。

1" " 當前共享物流車輛調度存在的主要問題與不足

1.1" " 共享物流車輛調度模式的復雜性

共享物流車輛調度的復雜性源于配送網絡的動態性和多維度需求約束。傳統物流調度多以固定路線和靜態訂單為基礎，而共享物流強則調資源的動態匹配和實時調度，導致模型需要同時處理多種不確定因素[4]?？紤]到實際配送中的多維度約束問題，在物流配送中，車輛調度模型需要考慮時間窗、載重限制及路徑約束等復雜條件，使得優化問題具有NP難度。例如，多車場車輛路徑問題（MDVRP）和多車型車輛調度問題的研究表明，通過改進的粒子群算法、蟻群算法和遺傳算法等，可以有效地求解這些復雜的調度問題。假設配送網絡中有n個節點和m輛車，路徑規劃的復雜度可表示如下。

O（m×2n×n2）

隨著節點數量的不斷增加，計算復雜度將急劇上升，呈現指數級增長趨勢，這對實際調度系統的響應速度構成了嚴峻的挑戰。

1.2" " 現有調度模型在實際應用中的局限性

盡管學術界在物流車輛調度優化領域取得了諸多研究成果，但現有模型在實際應用中仍難以適應復雜多變的配送環境[5]。當前的調度模型普遍依賴理想化的假設條件，如訂單完全信息已知、配送需求穩定等。然而，在實際城市配送場景中，訂單數據的不確定性、突發性需求，以及路徑動態變化等因素會使調度模型的魯棒性受到巨大挑戰。特別是現有調度模型對動態訂單處理能力較弱，容易導致系統響應滯后[6]。假設配送需求動態變化且滿足泊松分布如下。

式中，λ為單位時間內的平均訂單數量。當λ波動較大時，調度模型容易失效，進而造成資源分配失衡。

1.3" " 物流配送需求波動對調度優化的影響

物流配送需求波動是導致共享車輛調度難以優化的核心原因之一。城市配送需求展現出明顯的時空波動特性，會受節假日、促銷活動和突發事件等多重因素驅動，使物流訂單可能在短時間內迅速增加，進而引發車輛調度系統負荷的急劇上升，導致服務水平相應下滑。假設在配送區域中，訂單需求在不同時間段內服從正態分布，需求量D（t）可表示如下。

式中，D0為基準需求量；μ為高峰時間點；σ為需求波動幅度。該式說明訂單需求在高峰時段呈現明顯尖峰特征，調度系統若未及時調整車輛配置，將導致配送延遲或訂單積壓。

2" " 共享物流車輛調度優化的具體策略

2.1" " 建立多目標優化調度模型的方法與思路

共享物流車輛調度的實際場景中，調度目標具有多元性和相互制約性。因此，構建多目標優化模型成為解決調度復雜性問題的核心策略之一。為了兼顧成本、時間，以及服務質量等多重目標，本文采用混合整數規劃（Mixed Integer Programming， MIP）模型，高效地協調各個優化方向間的沖突，實現整體最優。具體而言，通過在調度模型中引入目標函數加權機制，使模型在不同權重系數下自適應調整最優解。設定車輛總成本函數Ctotal，包括行駛成本Cd、等待成本Cw及碳排放成本Ce。模型目標函數表達如下。

式中，α、β、γ分別為不同優化目標的權重參數，且滿足α+β+γ=1的條件。通過靈活調整這些參數的比重，調度系統能夠根據實際運營需求，實現成本與效率之間的動態平衡與優化。為了確保調度方案的可行性和合理性，多目標優化模型還必須引入車輛容量約束和時間窗約束。在實際應用中，一些城市物流企業已經在夜間低峰時段加大了共享配送力度，有效降低了空駛率，并優化了運力配置，為多目標優化模型提供了有力的實踐驗證。

2.2" " 基于大數據和人工智能的車輛調度優化策略

大數據與人工智能技術的引入，為共享物流車輛調度的優化提供了新的突破路徑。通過實時收集訂單數據、道路狀態及歷史配送記錄，系統可基于深度學習算法預測未來訂單需求，實現前瞻性調度規劃。在模型構建方面，利用長短期記憶網絡（LSTM）對訂單需求進行時間序列預測，可顯著提升調度準確性。假設訂單需求序列為D（t），LSTM預測模型可表示如下。

式中，Wh和Wx分別為隱藏層與輸入層的權重矩陣；ht為當前隱藏狀態；xt為輸入數據；b為偏置項。該模型通過歷史訂單的長期依賴關系，預測未來訂單量變化趨勢，進而提前部署車輛資源。此外，結合強化學習（Reinforcement Learning， RL）方法，調度系統可在多輪配送中不斷優化路徑選擇與車輛分配策略，實現動態自適應調度。在“618”大促期間，國內某大型電商企業利用人工智能調度系統，成功預測了高峰訂單量，并通過智能調度顯著提升了配送效率，有效降低了配送延誤率。

2.3" " 動態調度與實時路徑規劃技術的應用

在共享物流配送場景中，車輛調度過程常伴隨不確定性和動態變化。因此，構建動態調度模型與實時路徑規劃算法至關重要。傳統的靜態路徑規劃方法在面對突發訂單及道路擁堵等不確定因素時顯得力不從心；動態調度則側重于依據實時數據靈活調整車輛行駛路徑，可保障配送效率始終處于最優水平。針對復雜路徑規劃問題（CVRP），可采用禁忌搜索（Tabu Search， TS）算法進行優化，構建動態路徑規劃模型。假設車輛行駛路徑P包含多個節點i，總路徑長度可表示如下。

式中，d（i，i+1）為節點i與i+1之間的距離。通過對候選解集進行多輪迭代并設立禁忌表，算法避免了局部最優解陷阱，獲得了全局最優路徑。在實際應用中，結合GPS定位與交通流量數據，動態調度系統能夠實時規避擁堵路段，顯著提升配送時效性。部分共享物流平臺已上線智能調度系統。該系統配備終端，能使車輛司機在配送途中即時獲取路徑優化建議，達成高效配送。

2.4" " 提升訂單整合與協同配送能力的策略

訂單整合與協同配送是降低共享物流車輛空駛率和提升運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制，系統可將同一時間段內的訂單進行區域聚類，并在空間鄰近原則下合并配送任務，從而顯著降低車輛重復行駛里程。設訂單集合為O={o1，o2，on}，車輛容量限制為Q，訂單體積為qi，則協同配送的最優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。同時，通過訂單管理平臺的協助，不同企業間的訂單能夠實現協同配送，不僅提高了車輛的使用效率，還有效降低了碳排放。近年來，一些城市已試點構建了共享物流配送中心，通過多企業訂單整合共享配送車輛資源，初步實現了運力互補與配送成本的雙重下降。

3" " 實證分析與模型驗證

3.1" " 研究案例選取與數據來源說明

研究選取了某大型電商平臺在北京市四個主要城區（海淀區、朝陽區、豐臺區和東城區）的共享物流配送數據，時間跨度涵蓋2023年雙11大促期間，共計14天。該平臺配送網絡錯綜復雜，訂單量龐大，配送需求時空波動顯著，高峰期車輛負荷逼近運力極限。數據來源包括平臺訂單管理系統（OMS）、車輛調度系統（VRS）及實時GPS軌跡數據，總訂單量超35萬單，調度車輛約1 200輛，配送節點覆蓋近900個商家倉儲及站點。數據預處理階段，剔除異常訂單（退貨單、重復單）、空駛車輛記錄，并分析未完成訂單，最終有效訂單量達32.8萬單。研究對訂單數據，依據配送距離、訂單體積，以及收貨時效等特征進行分類，為模型構建和驗證提供了翔實的數據基礎。

3.2" " 模型構建過程與參數設置詳細描述

在模型構建過程中，采用了改進的動態多目標路徑規劃模型（D-MOPM），以優化車輛調度路徑并降低運輸成本。該模型的核心目標是最小化配送成本和配送時間，同時最大化車輛裝載率。具體目標函數表達如下。

式中，Cid為第i輛車的行駛成本；T jw為第j個節點等待時間；qk和Qk分別為第k個訂單的體積和車輛最大裝載量；權重系數 α=0.5，β=0.3，γ=0.2。該模型在路徑規劃的約束條件中，創新性地引入了動態時間窗約束，賦予了調度模型在實際配送過程中靈活調整路徑規劃的能力。

該約束確保所有訂單均能在規定時間內送達，避免高峰期因路徑阻塞導致的配送延誤。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的冷卻系數設置，逐步優化路徑，直至解集達到收斂狀態。

3.3" " 不同調度策略對比分析與結果評估

在實證分析中，將改進的D-MOPM模型與傳統的靜態路徑規劃模型（S-VRP）和貪婪路徑選擇模型（GVRP）進行對比實驗。評價指標包括總配送成本、平均配送時間以及車輛裝載率。實驗結果如表1所示。

實驗結果表明，經過改進的D-MOPM模型在降低配送成本和縮短配送時間方面展現出了顯著的優勢。這一結論與物流行業采用第三方物流代理配送策略、使用物流運輸管理系統，以及實施綠色貨運配送模式等策略來優化配送效率和成本的案例相吻合。與傳統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。由于D-MOPM模型能夠根據實時訂單波動進行動態調度，車輛空駛率降低了18.5%，有效解決了配送資源浪費的問題。

3.4" " 優化模型在實際配送場景中的應用效果分析

實際應用中，D-MOPM模型于2023年雙11期間在北京市四個核心城區試點運行，并選取了120輛共享物流配送車輛進行動態調度實驗。系統每日在訂單生成后的一小時內完成訂單聚類與路徑規劃，并在配送過程中根據實時交通狀況靈活調整車輛行駛路線。以海淀區為例，在雙11當天，該區訂單量達到了4.2萬單，占全市總訂單量的12.8%。模型應用后，配送準時率顯著提升至97.5%，相比優化前提高了5.6個百分點。此外，動態路徑調整機制有效規避了6起可能因道路封閉或交通管制造成的訂單延誤，增強了用戶體驗，提高了配送效率。實際操作中，司機通過移動終端能實時獲取路徑調整信息，利用系統每30秒刷新配送路徑，保證車輛持續行駛在最優路徑上。試點結果表明，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雜性和配送疲勞感。在用戶滿意度調查中，超過89%的用戶對配送時效性表示認可，為共享物流車輛調度的廣泛推廣提供了實踐依據。

綜上所述，本次實證分析證明了改進模型在復雜城市配送環境中的實用性和優越性，為進一步優化共享物流車輛調度提供了可靠的理論與實踐支撐。未來，將持續擴大模型的適用范圍，覆蓋更多區域和配送場景，全面提升城市配送網絡的運行效率。

4" " 結" " 語

共享物流車輛調度優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，使司機能夠根據系統自動匹配的最優路線進行配送，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際交通狀況的車輛調度模型和動態調度方法，如兩階段服務模型和基于混合遺傳算法的調度算法。這些方法在實際應用中驗證了優化模型和算法的有效性，有效提高了調度效率，減少了行駛里程，降低了運輸成本。單滿多配送方案也通過智能化管理系統優化配送路線，提高了配送效率，減少了配送時間和成本。實證分析顯示，通過優化物流車輛調度，例如采用路徑規劃算法和遺傳算法等，可以顯著提升物流效率和降低成本，為智慧物流系統的發展提供有力支撐。持續推進調度模型創新與技術應用，將進一步推動城市配送體系向高效、低碳和智能化方向邁進。

參考文獻：

[1] 李曉梅，崔靚．數字物流、區域經濟與碳環境治理耦合及影響因素——基于我國30個省級面板數據的實證檢驗[J]．中國流通經濟，2022，36（2）：11-22.

[2] 劉志明，馬保松．城市地下物流項目融資模式研究[J]．建筑經濟，2023，44（S1）：182-186.

[3] 文軍. 基于車輛共享的多配送中心車輛路徑問題研究[J]．物流工程與管理，2019，41（2）：75-77，72.

[4] 張得志，周少宇，周理昆，等．部分充電策略下多中心混合車隊聯合配送路徑優化[J]．鐵道科學與工程學報，2024，21（9）：3552-3562.

[5] 戴冉，鄭長江，鄭樹青，等．共享條件下的地下物流配送路線優化[J]．貴州大學學報（自然科學版），2018，35（4）：117-121.

[6] 王勇，李慧星，羅思妤，等．資源共享模式下多中心共同配送電動車輛路徑優化問題[J]．系統管理學報，2023，32（6）：1119-1141.

基金項目：云南省教育廳科學研究基金項目“消費者視角下我國快遞企業物流服務質量評價研究”（2023J1279）

作者簡介：施瀅萍（1994—），女，白族，云南大理人，滇西應用技術大學，講師，碩士，研究方向：物流管理、物流服務質量。

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