大规模公共卫生事件下城市即时配送网络优化模型与算法

作     者：孟令鹏 王旭东 韩传峰 MENG Lingpeng;WANG Xudong;HAN Chuanfeng

作者机构：上海海事大学中国(上海)自贸区供应链研究院上海201306 同济大学经济与管理学院上海200092 

出 版 物：《同济大学学报(自然科学版)》 (Journal of Tongji University:Natural Science)

年 卷 期：2025年第53卷第2期

页      面：296-305页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金(72474128 71974122 71874123) 

主　　题：大规模公共卫生事件 中断 即时配送 多目标随机规划模型 蒙特卡洛模拟 混合进化算法 

摘      要：大规模公共卫生事件下城市即时配送存在路网数据失真、供需侧信息不确定及网络中断问题,亟需考虑信息不确定性及路网中断可能性进行城市即时配送网络优化。首先,考虑封控导致道路限行下的路网构建问题,建立城市底层路网并提出改进的Floyd算法;其次,针对开放式多配送点的城市即时配送问题,考虑供需不确定性及设施服务中断问题,使用蒙特卡洛模拟方法构造情景树,建立多目标随机规划模型并设计混合进化算法求解;最后,以2022年上海新冠肺炎疫情事件为例,发现大规模公共卫生事件导致配送设施服务能力、路网容量及客户需求突变,配送系统容易因供需不匹配而发生“爆单“爆仓,但一方面设施服务中断未必导致配送成本增加,而是通过降低客户满意度来增加总成本,另一方面更多的车辆使用数目未必导致总成本增加。