【摘要】在城乡一体化进程加速与农村电商市场蓬勃发展的双重驱动下，城乡物流系统面临动态客户需求激增与双向物流协同调度复杂化的严峻挑战。针对传统配送模式效率低、成本高、资源利用性差等问题，文中提出一种动态客户需求下的双向物流众包任务分配和路径优化模型。首先，基于匈牙利算法构建任务分配模型，通过匹配度矩阵量化配送效率、负载均衡与低碳效益，实现任务分配阶段的全局收益最大化；其次，面向路径优化问题设计混合改进遗传算法，融合变邻域算子与Tabu Search，有效突破局部最优并提升动态订单插入的响应效率。实验表明：相较于传统单向物流模式，该模型使配送成本和配送距离有效降低，验证了其在复杂约束下的优越性。进一步分析表明，该研究为智慧物流系统的动态响应能力提升与绿色化运营提供了可扩展的理论框架。

　　【关键词】城乡物流；动态客户需求；双向物流；改进遗传算法；路径优化

　　随着城乡一体化发展和国家对城乡物流的扶持不断加强[1]，农村电商消费市场迅速扩大，大力发展城乡之间物流配送能力是农村地区经济建设的重要保障，然而传统的物流配送模式不足以满足日益增长的货物量的需求，因此，现代智慧物流[2]正面临复杂多变的挑战。一方面，动态的客户需求要求配送路径规划具备实时响应与动态调整能力；另一方面，双向物流模式的普及进一步增加了路径优化的复杂度。如何高效整合动态需求响应与双向物流资源调度，已成为物流领域提升服务质量、降低运营成本的关键问题，具有重要的理论价值与实践意义。

　　在动态客户需求配送领域，国内外学者已取得一定进展。王勇等[3]通过构建随机需求与订单时间的整数规划模型，结合高斯混合聚类改进蚁群算法，提升了动态场景下的求解效率；范厚明等[4]重点关注优化配送路线和骑手分配，采用预优化和动态调整两阶段优化模型进行求解；李桃迎等[5]引入遗传算法应对配送时间窗口和随机干扰因素，为动态优化提供了新思路；Xiang等[6]则聚焦运输成本最小化目标，优化了蚁群算法的全局搜索能力。然而，现有研究大多关注单向配送场景，对双向物流的协同性、资源复用性等方面涉及不广，导致模型在实际多向流动场景中的适应性受限。

　　与此同时，双向物流路径优化研究逐渐成为热点。戴盼倩等[7]通过激励机制设计提升了城乡双向物流服务质量；张雨婷、干宏程[8]采用改进遗传算法，实现了正向配送和逆向回收物流的整合，降低了物流成本，提高了运输效率，减少了碳排放量；而Li等[9]提出的自适应邻域搜索方法为多仓库车辆路径问题提供了高效解决方案；柳国梁等[10]采用K-means++聚类算法，结合卡车和无人机的协同运输解决最小化配取货成本和时间问题。但目前双向物流研究多基于静态需求，缺少对客户动态需求的分析，难以满足即时配送、应急物流等场景的灵活性要求。

　　综上所述，本文从这样的背景出发，基于动态客户需求，对城乡双向物流众包任务分配及路径优化进行研究。通过构建更具针对性的任务分配模型和路径优化模型，并合理解决算法问题，为城乡物流平台增加收益、降低运营成本、提升资源利用率和提升消费者满意度提供理论支撑，同时为智慧物流的构建与可持续发展目标的实现注入新动力。

　　1问题描述及相关假设

　　1.1问题描述

　　本文考虑动态客户需求下双向物流众包任务分配与路径优化的协同决策问题，具体描述如下：首先，在存在上下行有取送货需求的站点和众多分散配送员的场景下，配送员需要在其工作时间窗内完成一系列取货与送货任务，且每项任务可能具备不同的优先级、取货需求与送货需求。在考虑平台最大收益的情况下，平衡配送员负载并鼓励低碳配送，为每个任务寻求最合适的配送员。其次，考虑如何在动态客户需求和双向需求平衡的情况下，兼顾运输成本、碳排放成本以及优先级成本，为每位配送员规划实际的配送路线，使得总成本最小，并通过统计分配完成率来评估客户满意度。

　　1.2相关假设

　　针对本文构建的动态客户需求下双向物流众包任务分配及路径优化模型，设置以下假设：配送员以及上下行站点的位置已明确；配送员配送速度一致且配送员的最大承载能力已知；同一个任务可以被多个配送员分担；同一个配送员可为多个站点提供服务。

　　2模型构建

　　2.1参数定义

　　本文模型中定义的相关参数说明如下：

　　R-平台总收益，C-总配送成本，D-待分配的配送任务集合，P-配送员集合，M-路径集合，O-所有任务集合，wj-配送员j的奖励系数，si-任务i的优先级评分，pij-任务i与配送员j的匹配度，dij-任务i到配送员j的距离，eij-配送员j的碳排放系数，tij-任务i的时效性，β、γ、δ-权重系数，λ-负载平衡系数，Kj-配送员j的任务负载，Ej-配送员j的碳排放量，djm-配送员j执行路径m所需的行驶距离，cjm-单位距离的运输成本，Ejm-配送员j在路径m上的碳排放量，f(i)-路径中第i个任务的适应度，△f(i)-插入新任务后的适应度增量，Kmax-负载最大承受能力，Emax-平台设定的最大碳排放量，Lmax-平台允许的最大行驶距离，{Tstart，Tend}-任务规定的时间窗范围，δim-指示函数，表示配送员j在路径m中是否经过订单i，若订单被配送员处理为1，否则为0。

　　2.2任务分配模型

　　本文研究的第一个模型为在考虑平台最大收益的情况下，平衡配送员负载并鼓励低碳配送，将任务分配给配送员，具体如下。

　［参考文献］

　　［1］孙静.基于有向图规划的城乡物流配送路径优化研究[J].自动化技术与应用，2024，43（04）：5-8+13.

　　［2］王奕纯，邓月芳.智慧物流背景下城乡双向寄递配送体系优化分析——基于物流管理的视角[J].物流工程与管理，2022，44（07）：47-50+53.

　　［3］王勇，罗双，苟梦圆，等.考虑动态需求的生鲜商品物流配送优化方法研究[J].包装工程，2024，45（07）：148-158.

　　［4］范厚明，咸富山，王怀奇.动态需求下考虑订单聚类的外卖配送路径优化[J].系统仿真学报，2023，35（02）：396-407.

      ［5］李桃迎，吕晓宁，李峰，等.考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法[J].控制与决策，2019，34（02）：406-413.

      ［6］Xiang X S,Qiu J F,Xiao J H,et al.Demand cover age　diversity based ant colony optimization for dynamic vehicle routing problems[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2020,91:103582.

　　［7］戴盼倩，姚冠新，徐静，等.城乡双向物流模式下的物流服务商激励机制设计[J].工业工程与管理，2019，24（04）：31-39.

　　［8］张雨婷，干宏程.旧衣物回收的快时尚服装门店同时送取货车辆路径优化研究[J].物流工程与管理，2023，45（09）：50-55.

　　［9］Li J,Pardalos P M,Sun H,et al.Iterated local search embedded adaptive neighborhood selection approach for the multi-depot vehicle routing problem with simultaneous deliveries and pickups[J].Expert Systems with Applications,2015,42(7):3551-3561.

　　［10］柳国梁，刘华琼，徐红艳.卡车-无人机联合配取货路径优化[J].山东交通学院学报，2024，32（04）：20-28.