不确定性下运营规划的科学方法本文探讨了某中心物流研究团队如何运用机器学习与优化模型解决最后一公里配送的复杂挑战。团队开发

不确定性下运营规划的科学方法

当某中心宣布将采购10万辆定制电动送货车辆作为气候承诺的一部分时，某中心物流研究组织的科学家团队承担了制定最佳部署策略的挑战。基于模拟某中心货运量及各城市电力可用性等外部参数的复杂模型，该团队正在制定逐步实现整个车队电动化的计划。

这只是物流研究科学团队处理的众多最后一公里配送相关项目之一。最后一公里指产品到达客户门口的最终运输环节。团队开发模型预测单路线货运量及其分布，即特定城市中单个司机在特定日期的平均包裹配送量。这些模型有助于预测需要购买的货车数量和尺寸，以满足预期需求。

由于运营的动态特性，开发这些模型面临多重科学挑战。货运量持续增长，但单路线货运量并非线性增加。新配送站频繁启用导致覆盖区域变化，不同车型和运营时间的调整也会影响配送能力。道路网络的变更同样影响行驶时间。

团队采用自下而上的方法，从邮政编码级别开始建模，确保能够直接考虑配送站管辖范围的变化。纯机器学习方法不足以应对缺乏训练数据的新场景，因此团队开发了结合机器学习和基于物理模型的混合方法，通过优化组件处理新变量。

当配送站引入新型号货车时，模型通过解析和优化组件仍能预测单路线货运量。团队专家指出，机器学习擅长插值但弱于外推，而基于物理的模型虽能外推却需简化假设。混合方法兼顾历史数据拟合和未观测场景的预测能力。

团队每月重复运行模型进行航向校正，通过持续学习变化参数保持预测准确性。科学家还深入配送站实地调研，通过跟车观察和员工访谈持续优化模型。例如某次模型与实地数据差异的排查中，团队发现新配送区域的运营特性变化是根本原因，及时调整了模型参数。

针对车辆采购等重大决策，团队进行16个月周期的预测。新冠疫情导致包裹需求激增时，团队通过升级预测模型和情景分析及时调整策略。得益于前期针对不确定性的超额预算规划，原有大型车辆成功吸收了额外货运量。团队还通过优化仓储空间和车辆部署位置等多参数控制风险。

车队电动化带来电池续航、电力优化、极端天气适应等新挑战。团队通过多学科协作持续创新：数据专家负责SQL和Python编码，机器学习、优化建模和蒙特卡洛模拟专家各展所长。每项目由2-3人协作推进，结合数学建模复杂度和实施可行性的平衡，不断突破技术瓶颈。

该领域超越传统车辆路径规划范畴，需要持续发明新解决方案。团队成员背景的多样性——涵盖化学工程、物流、数据科学等多领域——为应对未解挑战提供了关键优势。这种跨学科协作模式使团队在应对不断变化的运营环境时保持专业竞争力。