Resilient Routing: Risk-Aware Dynamic Routing in Smart Logistics via Spatiotemporal Graph Learning

📄 arXiv: 2601.13632v1 📥 PDF

作者: Zhiming Xue, Sichen Zhao, Yalun Qi, Xianling Zeng, Zihan Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-20

💡 一句话要点

提出基于时空图学习的风险感知动态路径规划框架，提升智能物流韧性。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 智能物流 路径规划 时空图神经网络 拥堵预测 风险感知

📋 核心要点

  1. 传统静态路径规划难以应对交通拥堵和零售需求波动，无法保证物流效率和安全性。
  2. 提出RADR框架，利用时空图神经网络预测拥堵风险，并将其融入动态路径规划中。
  3. 实验表明，RADR在高拥堵场景下，显著降低拥堵风险暴露，同时保证了运输距离。

📝 摘要（中文）

本文针对电子商务快速发展带来的物流网络压力，提出了一种风险感知的动态路径规划（RADR）框架，该框架集成了时空图神经网络（ST-GNN）与组合优化。首先，利用空间聚类方法，通过离散的GPS数据构建物流拓扑图。随后，采用结合图卷积网络（GCN）和门控循环单元（GRU）的混合深度学习模型，提取空间相关性和时间依赖性，以预测未来的拥堵风险。这些预测结果被整合到动态边权重机制中，用于执行路径规划。在2024年智能物流数据集上评估了该框架，该数据集包含真实的物联网（IoT）传感器数据。实验结果表明，RADR算法显著增强了供应链的韧性。在高拥堵场景的案例研究中，该方法在运输距离仅增加2.1%的情况下，将潜在的拥堵风险暴露降低了19.3%。这一经验证据证实了所提出的数据驱动方法可以有效地平衡交付效率和运营安全。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能物流中，传统静态路径规划方法无法有效应对交通拥堵和需求波动，导致物流效率降低和安全风险增加的问题。现有方法缺乏对未来拥堵风险的预测能力，难以在效率和安全之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是利用时空图神经网络学习物流网络中的时空依赖关系，预测未来的拥堵风险，并将这些风险信息融入到动态路径规划中。通过提前感知风险，可以主动避开拥堵路段，从而提高物流效率和安全性。

技术框架：RADR框架主要包含以下几个阶段：1) 物流拓扑图构建：利用空间聚类方法，将离散的GPS数据转换为物流拓扑图。2) 时空图神经网络：采用GCN和GRU的混合模型，提取空间相关性和时间依赖性，预测未来拥堵风险。3) 动态边权重机制：将预测的拥堵风险转化为动态的边权重，用于路径规划。4) 路径规划：使用组合优化算法，根据动态边权重进行路径规划，选择最优路径。

关键创新：该论文的关键创新在于将时空图神经网络引入到智能物流的路径规划中，实现了对未来拥堵风险的预测。与传统的静态路径规划方法相比，RADR能够根据实时交通状况和未来风险进行动态调整，从而提高了物流系统的韧性。

关键设计：GCN用于捕捉物流网络中的空间相关性，GRU用于捕捉时间依赖性。损失函数的设计需要同时考虑预测的准确性和路径的效率。动态边权重的设计需要合理平衡拥堵风险和运输距离。具体的网络结构和参数设置需要根据实际数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在智能物流数据集上的实验结果表明，RADR算法在高拥堵场景下，能够将潜在的拥堵风险暴露降低19.3%，而运输距离仅增加2.1%。这表明该方法能够在保证运输效率的同时，显著提高物流系统的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能物流、智慧城市等领域，为物流企业提供更高效、安全的路径规划方案。通过提前预测拥堵风险，可以减少运输延误、降低运营成本，并提高客户满意度。未来，该方法还可以扩展到其他交通运输领域，如公共交通、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of the e-commerce industry, the logistics network is experiencing unprecedented pressure. The traditional static routing strategy most time cannot tolerate the traffic congestion and fluctuating retail demand. In this paper, we propose a Risk-Aware Dynamic Routing(RADR) framework which integrates Spatiotemporal Graph Neural Networks (ST-GNN) with combinatorial optimization. We first construct a logistics topology graph by using the discrete GPS data using spatial clustering methods. Subsequently, a hybrid deep learning model combining Graph Convolutional Network (GCN) and Gated Recurrent Unit (GRU) is adopted to extract spatial correlations and temporal dependencies for predicting future congestion risks. These prediction results are then integrated into a dynamic edge weight mechanism to perform path planning. We evaluated the framework on the Smart Logistics Dataset 2024, which contains real-world Internet of Things(IoT) sensor data. The experimental results show that the RADR algorithm significantly enhances the resilience of the supply chain. Particularly in the case study of high congestion scenarios, our method reduces the potential congestion risk exposure by 19.3% while only increasing the transportation distance by 2.1%. This empirical evidence confirms that the proposed data-driven approach can effectively balance delivery efficiency and operational safety.