众包运输系统中枢纽选址问题的连续近似方法

物流链中的最后一公里配送导致了排放增加和交通拥堵加剧。众包运输是一种可持续且低成本的替代传统配送的方案，但严重依赖于偶发快递员的可用性。在这项工作中，我们提出了一种基于枢纽的众包运输系统，旨在吸引足够多的潜在众包运输者来服务大部分小包裹需求。虽然该问题的小规模版本最近已得到解决，但扩展到更大实例会显著增加问题的复杂性。我们设计了一种基于连续近似的启发式方法来评估一组潜在枢纽位置的质量。通过将高效且精确的近似方法与大规模邻域搜索启发式方法相结合，我们能够高效地找到一组良好的枢纽位置，即使对于大规模网络也是如此。此外，除了确定良好的枢纽位置外，我们的方法还能识别每个区域的预期配送包裹数量，这可用于设计智能动态分配策略。一项针对华盛顿特区网络的案例研究表明，枢纽建在地理中心位置，但更重要的是，这些位置是众包运输者的热门出发地。最优枢纽数量主要取决于特定枢纽的众包运输者能够服务的边际包裹数量，相对于开设该枢纽所涉及的成本。我们算法的性能接近仿真优化算法，但速度提高了多达 25 倍。因此，结果表明，基于连续近似估计的动态分配策略优于现有的分配策略。