多目标优化在智慧物流TMS车辆调度中的应用分析

1、智慧物流调度特性分析

1.1 动态性

智慧物流调度的核心挑战在于其高度动态性。订单并非一次性下达，而是全天候持续涌入，包括加急订单、订单取消或修改等实时变化，要求调度系统具备瞬时响应与重规划能力。同时，城市交通路网状态瞬息万变，拥堵突发、交通事故、天气异常及临时交通管制等因素，均导致车辆实际行驶时间显著偏离预估[1]。这种订单流的实时波动与交通环境的高度不确定性，共同构成了动态调度场景。TMS必须依赖实时GPS数据、交通信息平台（如导航路况）及订单管理系统的秒级更新，运用在线优化或滚动时域优化策略，动态调整车辆路径与任务序列，以保障调度方案始终贴近实际运营状态，有效应对各类突发扰动。

1.2 协同性

现代智慧物流网络通常涉及多点仓库（区域仓、前置仓）、多样车型（厢式货车、新能源车、冷链车等）及多渠道订单来源的复杂协同。高效调度需打破资源孤岛，实现全局优化。多仓库协同要求根据订单地理分布、仓库库存水平及车辆位置，智能分配发货仓库并规划提送货序列，减少空驶与迂回。多车型整合则需依据货物特性（体积、重量、温控需求）、配送距离、路权限制（如城区货车限行）及成本结构，精准匹配最优车型资源。

2、多目标优化在TMS车辆调度中的核心目标体系

2.1 经济性目标维度

经济性目标是企业运营的基础诉求，其优化直接关系利润率。该维度首要聚焦燃油消耗的最小化，这依赖于精确的路径里程计算、实时路况油耗模型及平顺驾驶行为引导。其次，需科学分摊与优化车辆折旧成本，通过合理规划任务强度与行驶里程，延长车辆使用寿命。人力成本优化则体现在司机有效工时最大化与加班成本控制上[2]。此外，过路费（路桥费）是干线运输的重要成本项，优化需综合权衡收费公路与免费路径的时间成本差异。

2.2 时效性目标维度

时效性是客户服务承诺的核心体现。首要目标是最大化客户时间窗满足率，即确保在客户指定的收货时间段内完成交付。这要求调度算法精细处理每个订单的硬性（严格）或软性（可协商）时间窗约束。其次，需致力于平均配送延迟时间的最小化。延迟不仅影响单票订单体验，累积效应更会打乱后续计划、增加客服压力。时效性优化需紧密耦合动态交通信息预测，在路径规划中预留合理缓冲时间以应对不确定性。

2.3 服务质量目标维度

服务质量直接影响客户忠诚度与品牌声誉。订单履约率是基础量化指标，反映系统按承诺（正确产品、正确数量、正确地点、约定时间窗）成功完成配送订单的比例。优化目标在于最大化该比率，减少因调度不当导致的缺货、错配或彻底未送达。更深层次的客户满意度则更为综合，受配送准时性、货物完好度、司机服务态度、信息透明度（如实时追踪）等多因素影响。

2.4 可持续性目标维度

在“双碳”目标背景下，物流绿色化已成为刚性要求。可持续性目标首要关注运输活动产生的碳排放总量控制。优化策略包括优先规划节能路径（减少拥堵怠速）、推广新能源车使用、优化装载率减少空驶里程及提高车辆能效[3]。其次，主动规避已知高峰拥堵路段或区域，不仅减少碳排放，也降低噪音污染，并间接提升时效性和燃油经济性。可持续性优化体现了企业的社会责任，契合政策导向，长远看有助于塑造绿色品牌形象，并可能获得政策倾斜或绿色金融支持。

3、多目标优化在智慧物流TMS车辆调度中的实施路径

3.1 目标权重动态分配

3.1.1 基于客户分级的差异化权重策略

客户价值存在显著差异，调度资源需向高价值客户倾斜以保障其服务体验。实施中，TMS依据客户历史订单量、利润贡献、战略合作等级等建立分级模型（如VIP、重要、普通）。在优化模型中，高等级客户订单的时效性目标（如时间窗惩罚系数）和服务质量目标权重被动态调高。这意味着当资源冲突时，系统优先保障VIP客户的准时交付与特殊要求（如精准预约送货），甚至可能牺牲部分普通订单的经济性（如启用专车或绕行）。

3.1.2 高峰/平峰期目标优先级调整

物流作业存在明显的时段性波峰波谷。在早晚配送高峰或电商大促期，路网拥堵加剧，时效压力陡增。此时，TMS应自动提升时效性目标的权重（如时间窗满足率），适度放宽对经济性（如允许更短但更拥堵路径）和部分软性服务质量指标的苛求（如非紧急订单的精确到小时），核心目标是最大化单位时间内的配送吞吐量，避免系统崩溃。而在平峰期或夜间，则可将权重回调，侧重经济性优化（选择更省油但稍慢的路线）、可持续性（避开居住区）或深度优化服务质量（如更灵活的预约时间）。

3.2 约束处理与冲突消解方法

3.2.1 硬约束（载重、时间窗）的优先保障逻辑

硬约束定义了调度方案的可行性边界，必须绝对满足。车辆物理载重（或容积）限制是典型硬约束，任何违反将导致无法装载或违规超载。优化算法（如约束规划CP或精确算法分支定界）首先确保所有路径方案的总载货量不超车辆额定值。客户硬时间窗（如生鲜、药品的严格截止时间）同样不可妥协。系统在初始解生成和后续优化迭代中，优先采用严格约束满足策略，例如在构造解时优先安排临近硬时间窗的订单，或在邻域搜索中拒绝任何违反硬约束的解。保障硬约束是调度方案可执行的前提。

3.2.2 软约束（路径偏好）的弹性处理

软约束代表期望偏好而非强制要求，允许一定程度的违反以换取整体目标更优。常见的如司机熟悉的偏好路线（减少沟通成本）、规避特定危险路段（提升安全感）、或客户希望的非强制到货时间段。处理策略具有弹性：一是将其转化为优化目标的一部分（如设置偏好路径偏离惩罚项），在目标函数中与其他目标（成本、时间）进行加权权衡；二是采用松弛或容忍度机制，允许在可接受范围内（如绕行不超过X公里或晚到Y分钟）违反，不直接否决方案；三是提供近似满足方案供人工最终裁决。

4、结论

本文系统探讨了多目标优化理论在智慧物流TMS车辆调度中的深度应用。研究首先揭示了智慧物流调度所固有的高度动态性与复杂协同性特征，这构成了应用多目标优化的现实基础。进而，构建了涵盖经济性、时效性、服务质量及可持续性四大维度的综合优化目标体系，全面反映了现代物流运营的核心价值诉求。实践表明，科学应用多目标优化能显著提升TMS车辆调度的智能化水平与综合效能，为物流企业在复杂环境下实现降本增效、服务升级与绿色可持续发展提供了强有力的决策支持工具，代表了行业智能化转型的关键方向。

参考文献

[1] 王竹 宇. 数字 经济 驱动 下的 智慧 物流 发展 路径 分析 [J]. 中国 航务 周刊,2024,(23):78-80.

[2]王竟竟,马淑姣,易文桃.数智时代的物流管理人才培养：挑战与应对[J].湖南人文科技学院学报,2024,42(03):94-100.

[3]郑亚伟.高安智慧物流平台车辆调度优化研究[D].江西财经大学,2023.