《Computers & Industrial Engineering》：Using modeling techniques for sustainable last mile deliveries in urban areas: A VRP simulation in Pamplona’s Old Town using cargo bikes
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為了解決城市“最后一公里”配送效率低、交通擁堵與CO2排放高的問題，研究人員結合啟發式算法、交通建模與仿真技術，在潘普洛納老城開展了車輛路徑問題（VRP）研究。結果表明，在短距離、交通受限的密集城區，貨運自行車（cargo bikes）相比傳統廂式貨車可顯著縮短配送時間、實現零排放。本研究為物流企業和公共政策制定者提供了評估可持續城市貨運方案與交通政策影響的重要決策工具。
隨著城市化進程的加速和電子商務的蓬勃興起，城市“最后一公里”配送正面臨前所未有的挑戰。預計到2050年，全球近70%的人口將居住在城市，這給本已脆弱的城市交通基礎設施帶來了巨大壓力。日益加劇的交通擁堵不僅導致了嚴重的負外部性，如空氣污染、噪聲和事故，也直接影響了作為全球經濟關鍵部門的物流活動效率。在“一鍵下單”時代，人們對在線購物和即時配送的習以為常，使得城市內部的貨物遞送方式也必須隨之變革。特別是在人口密集、街道狹窄、交通受限的歷史城區，如何高效、環保地完成配送，同時提升城市居民的生活質量，成為物流運營方和城市管理者共同關注的難題。傳統的車輛路徑規劃（Vehicle Routing Problem, VRP）方法大多基于靜態或歷史數據，難以應對城市路網的動態變化（如實時交通、道路封閉、天氣等），而大型物流公司可負擔的優化軟件對眾多中小企業而言往往可望而不可及，導致車輛行駛里程不必要地增加。可持續的城市貨運不僅要追求運營效率，還需兼顧環境效益（如減少CO2排放）和社會接受度（如降低交通擁堵、創造更安全的街道）。盡管電動化被視為一種解決方案，但單純使用電動汽車并不能解決停車位不足、道路通達性受限等結構性問題。因此，探索包括貨運自行車（cargo bikes）在內的微移動（micromobility）解決方案，并將其與城市微樞紐（microhub）網絡整合，已成為一個充滿潛力的研究方向。為了填補傳統靜態VRP模型與動態現實之間的鴻溝，并為決策者提供可量化的評估工具，本文的研究團隊在西班牙潘普洛納（Pamplona）的老城區開展了一項結合實時交通數據的仿真優化研究。論文發表在《Computers 》期刊上。
研究人員采用了一種創新的動態仿真-優化框架，該方法融合了啟發式算法、交通建模與仿真技術。模型主要由四個模塊構成：用于生成不同仿真運行場景（隨機或手動定義變量）的實例生成器（Visual Basic）、用于定義網絡拓撲和屬性的網絡模型（QGIS）、用于從Google Maps API等來源獲取實時交通數據的接口模塊（JAVA），以及集成了前述模塊并運行車輛路徑優化算法的核心仿真模塊（JAVA）。核心優化流程結合了Dijkstra算法生成成本矩陣、Clarke and Wright節約算法生成初始解，并最終由禁忌搜索（Tabu Search）算法進行改進。研究以潘普洛納老城為案例，構建了一個包含140個節點和390條鏈接的網絡模型，并利用實地采集的車速測量、交通計數、實際配送路線追蹤等數據對模型的關鍵輸入（如行程時間、服務時間、CO2排放因子等）進行了校準和驗證，以確保仿真結果貼近現實。
實驗場景與結果
研究人員設計了三個主要場景進行測試：
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場景1：廂式貨車與貨運自行車的對比。在該場景下，比較了在潘普洛納老城，受限于單向通行等交通規則的廂式貨車，與可以利用所有街道雙向通行及自行車道的貨運自行車的配送表現。模擬結果表明，使用貨運自行車可使單次配送路線平均時間從37.5分鐘大幅減少至22.1分鐘，降低約41%。同時，貨運自行車實現了配送過程零CO2排放，而使用柴油貨車的平均每次配送排放約1.91千克CO2。據研究估計，潘普洛納老城每日的配送車輛排放可達約1.3噸CO2，推廣貨運自行車具有顯著的減排潛力。
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場景2：交通禁令（步行化）的影響。此場景模擬了在部分街道實施步行化政策對貨運的影響。與當前路網相比，關閉部分街道后，單次配送的平均時間增加了8%（從36.4分鐘增至39.2分鐘），配送距離增加導致CO2排放也相應增加了約11%（從1.74千克增至1.93千克）。這一結果量化了旨在改善公共空間的步行化政策可能對物流效率產生的負面影響，為政策制定者提供了權衡依據。
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場景3：微樞紐位置的影響。該場景分析了將配送起點（微樞紐）設置在兩個不同可行區域（區域A與區域B）的差異。結果顯示，與位于更優位置的區域A相比，將微樞紐設在區域B會導致單次配送平均時間增加15%，CO2排放增加約20%。這凸顯了在城市物流網絡中，微樞紐選址的戰略重要性。
結論與討論
本研究成功展示了一種將啟發式算法與交通建模、仿真技術相結合的方法論，該框架具備高度的靈活性，能夠利用實時數據模擬多樣化的城市場景，為物流公司和公共部門評估可持續城市貨運政策提供了有力的決策支持工具。在潘普洛納老城的具體案例中，研究證實了在短距離、交通受限的密集歷史城區，貨運自行車在配送效率上優于傳統廂式貨車，不僅能夠顯著縮短配送時間，更能徹底消除路線層級的CO2排放，并有助于緩解交通擁堵。然而，貨運自行車的可行性依賴于一個由城市微樞紐構成的適當基礎設施網絡，且微樞紐的地理位置對整體系統性能有顯著影響。此外，該仿真框架能夠量化評估如步行化等城市交通政策對物流運營和排放的具體影響，揭示了在追求宜居城市目標時可能產生的物流效率權衡。
該研究的重要意義在于，它彌合了傳統靜態路徑優化模型與動態、復雜的城市現實環境之間的差距，創造了一個可雙向互動的仿真-優化系統。這使得物流運營商能夠在更接近真實條件下規劃路線，同時也為城市管理者提供了一個“政策實驗室”，可以在政策實施前，預先評估其對城市貨運系統可能產生的多方面影響。盡管研究存在對Google Maps等外部數據源準確性的依賴等局限性，但其模塊化設計和方法論本身具備良好的可移植性，可經過本地化校準后應用于其他面臨類似“最后一公里”挑戰的歷史名城或密集城區。隨著城市持續推進減少機動車、發展綠色交通的政策，同時電子商務帶來的配送需求持續增長，此類能夠統籌考慮物流效率、環境可持續性與城市治理目標的綜合性規劃工具，對于構建面向未來的智慧、宜居城市顯得愈發重要。
