包裹分组配送背后的科学原理

为提高包裹配送效率，研究人员从车辆路径问题中汲取灵感，该问题建立在旅行商问题（TSP）基础上——这是运筹学领域最受欢迎的组合优化问题之一。

路径优化突破

2018年，某机构首席科学家在俄勒冈州波特兰家中观察到两辆配送车同时向相邻房屋递送包裹。此前，物流研究科学团队与供应链优化技术组织已开始开发同步配送至相邻位置的新方法，旨在避免单日多辆配送车访问同一区域的情况，从而提升效率并降低成本。

至2017年，技术团队已实现重大进展：成功开发出将同日送达同一地址的包裹进行分组的算法，随后该算法扩展至整栋建筑。首席科学家表示：“这些局部优化首先得到解决，且进展迅速。”

下一步是开发"站点整合"概念——通过小型路段连接的地址链。例如，死胡同中的小型住宅群可被分组，若其中两户需要同日配送，系统将尝试合并这些配送任务至同一车辆。

CONDOR算法的诞生

研究团队将注意力转向通过路线优化来实现货运分配和配送系统的升级。供应链优化技术组织高级首席科学家指出：“不应每次只考虑单个地址或建筑，而需同时分析路线分配的所有需求、配送耗时及地理区块分配。”

研究人员借鉴了获奖车辆路径问题（PCVRP），该问题基于理论计算机科学和运筹学领域广受欢迎的旅行商问题。高级应用科学家解释：“TSP仅需找到遍历特定数量位置的最优路径，但随着目的地数量增加，可能路径数量会超出最快计算机的处理能力。“例如10个目的地对应超过30万条可能路线，15个目的地时可能路线激增至870亿条。

PCVRP是TSP更具挑战性的变体：设想每个客户门口都有包裹，需派遣司机在特定时间间隔内收取所有可能包裹。每收取一个包裹即获得"奖励”，该奖励等同于将包裹分配给第三方承运商的成本。

技术实现与成效

团队经过多年迭代开发出新算法：客户订单与网络密度优化器（CONDOR）。该算法解决了比PCVRP更复杂的问题：同步确定订单如何拆分为货件及每个货件的履行中心。

该项目融合了多种技术：数学优化、局部搜索、容量约束车辆路径问题求解器。这些技术综合考虑问题的各个方面，并与系统运作方式自然衔接。CONDOR的突破性在于能在复杂度和最优性之间找到最佳平衡——虽然每个地理区块涉及大量可能决策，但程序将其减少至每个区块不足10个。

原型测试阶段，科学家与工程师协作进行生产环境测试。交叉实验显示：使用CONDOR可减少约0.5%的路线资源需求。这意味着若整个网络需要5万条路线，使用CONDOR后仅需49,750条路线。在某机构庞大的运输网络中应用，潜在收益极为可观。

CONDOR于1月在部分配送站试运行，春季扩展至更多地区。目前已完成全美部署，并计划在未来数月推广至其他国家。该研究成果已在2021年INFORMS年会上发布。

客户收益与可持续发展

当客户下单时，系统立即预留库存。数分钟内，物流模型会评估数千种履行方案。履行地点是变量之一：若单个仓库具备所有商品则统一发货；否则订单将拆分为多个货件。同时预留运输网络容量以确保准时送达。

CONDOR通过在货件离开履行中心前持续评估客户订单，识别高效配送方案。即使做出初始决策，在配送流程开始前仍有机会重新优化——例如当邻居当日下单时，物流计划可更新为同一承运商配送两个订单。

不同程序协同工作：一个程序按客户地址整合订单确保承运商尽可能只访问一次；其他程序按建筑物或建筑群进行整合。CONDOR更进一步审视配送站服务的整个地理区域，定期重新评估决策以确保路线优化。从客户下单到履行中心开始处理期间，CONDOR代码可能进行3-4次重新评估，为持续优化创造机会。

团队预估本年度CONDOR将帮助减少数百万英里行驶里程，显著提升可持续性。高级首席科学家强调：“我们能使承运商准时向更多客户配送更多包裹，同时减少行驶里程和碳排放。这就是CONDOR的核心价值——重新审视所有决策并发现提升客户满意度的机会。”