Differentiated Pickup Point Offering for Emission Reduction in Last-Mile Delivery
作者: Albina Galiullina, Wouter van Heeswijk, Tom van Woensel
分类: cs.LG
发布日期: 2026-01-20
💡 一句话要点
提出差异化自提点推荐策略，降低末端配送碳排放
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 末端配送 碳排放 自提点 强化学习 差异化推荐 物流优化 可持续物流
📋 核心要点
- 现有末端配送方案中，客户自由选择自提点可能导致客户取货产生额外碳排放，抵消配送优化带来的减排效果。
- 论文提出差异化自提点推荐策略（DPO），为每个客户推荐单个自提点，同时保留家庭配送选项，以平衡配送和客户取货的排放。
- 实验结果表明，DPO策略相对于仅提供家庭配送可减少高达9%的总排放，相比其他自提点策略平均减少2%的排放。
📝 摘要（中文）
自提点被广泛认为是家庭配送的可持续替代方案，因为在自提点整合订单可以缩短配送路线并提高首次尝试成功率。然而，当客户开车去取货时，这些好处可能会被抵消。本研究提出了一种差异化自提点推荐（DPO）策略，旨在共同减少来自送货卡车路线和客户出行的碳排放。在DPO下，每个到达的客户都会被提供一个推荐的自提点，而不是在所有地点中不受限制的选择，同时保留家庭配送的选项。我们在动态和随机环境中研究这个问题，其中提供给每个客户的自提点取决于先前实现的客户位置和交付选择。为了设计有效的DPO策略，我们采用了一种基于强化学习的方法，该方法考虑了客户和自提点之间的空间关系及其对未来路线整合的影响。计算实验表明，差异化自提点推荐可以显著减少总碳排放。相对于仅提供家庭配送，所提出的策略可将总排放量减少高达9%，与包括无限制自提点选择和最近自提点分配在内的替代策略相比，平均减少2%。差异化推荐在具有许多自提点和短距离位置的密集城市环境中尤其有效。此外，当客户不太倾向于选择自提点配送而不是家庭配送时，明确考虑客户到达和选择的动态特性尤其重要。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决末端配送中，由于客户自由选择自提点可能导致总碳排放量增加的问题。现有方法，如无限制自提点选择或最近自提点分配，无法有效平衡配送车辆的排放和客户取货产生的排放，导致整体减排效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是通过差异化自提点推荐，引导客户选择更优的自提点，从而在减少配送车辆行驶里程的同时，尽量缩短客户取货的距离。这种推荐策略需要考虑客户的位置、自提点的位置以及历史配送数据，以实现全局的碳排放最小化。
技术框架：整体框架是一个动态和随机的决策过程。当一个客户到达时，系统根据当前的状态（包括已知的客户位置、已完成的配送选择等）选择一个自提点推荐给该客户。客户可以选择接受推荐的自提点，或者选择家庭配送。这个过程不断重复，直到所有客户都完成配送。核心模块包括：状态表示模块（用于描述当前系统的状态）、动作选择模块（用于选择推荐的自提点）和奖励函数模块（用于评估动作的优劣）。
关键创新：论文的关键创新在于提出了差异化自提点推荐策略，并采用强化学习方法来优化该策略。与现有方法相比，该策略能够动态地调整推荐方案，考虑到客户的偏好和历史数据，从而实现更好的减排效果。此外，论文还考虑了客户选择行为的动态性，即客户是否选择自提点会受到之前客户选择的影响。
关键设计：论文使用强化学习中的Q-learning算法来训练DPO策略。状态空间包括客户的位置、自提点的位置、已完成的配送选择等。动作空间是所有可用的自提点。奖励函数是负的碳排放量，目标是最大化累积奖励。论文还设计了一个探索-利用策略，以平衡探索新的自提点和利用已知的最佳自提点。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的DPO策略相对于仅提供家庭配送可减少高达9%的总碳排放。与无限制自提点选择策略相比，DPO策略平均减少2%的排放。在具有较多自提点和较短位置间距的密集城市环境中，DPO策略表现出更优的性能。此外，当客户不太倾向于选择自提点配送时，考虑客户选择行为的动态性变得尤为重要。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电商平台的末端配送优化，物流公司的配送路线规划，以及城市物流的整体碳排放管理。通过实施差异化自提点推荐策略，可以有效降低末端配送的碳排放，提升物流效率，并为实现可持续城市物流提供技术支持。该方法还可扩展到其他类型的物流场景，例如快递配送和生鲜配送。
📄 摘要（原文）
Pickup points are widely recognized as a sustainable alternative to home delivery, as consolidating orders at pickup locations can shorten delivery routes and improve first-attempt success rates. However, these benefits may be negated when customers drive to pick up their orders. This study proposes a Differentiated Pickup Point Offering (DPO) policy that aims to jointly reduce emissions from delivery truck routes and customer travel. Under DPO, each arriving customer is offered a single recommended pickup point, rather than an unrestricted choice among all locations, while retaining the option of home delivery. We study this problem in a dynamic and stochastic setting, where the pickup point offered to each customer depends on previously realized customer locations and delivery choices. To design effective DPO policies, we adopt a reinforcement learning-based approach that accounts for spatial relationships between customers and pickup points and their implications for future route consolidation. Computational experiments show that differentiated pickup point offerings can substantially reduce total carbon emissions. The proposed policies reduce total emissions by up to 9% relative to home-only delivery and by 2% on average compared with alternative policies, including unrestricted pickup point choice and nearest pickup point assignment. Differentiated offerings are particularly effective in dense urban settings with many pickup points and short inter-location distances. Moreover, explicitly accounting for the dynamic nature of customer arrivals and choices is especially important when customers are less inclined to choose pickup point delivery over home delivery.