基于物联网技术的电力物资配送实时优化决策模型

Real-Time Optimization Decision Model for Power Material Distribution Based on Internet of Things Technology

摘要: 随着电力行业的快速发展和物联网技术的广泛应用，电力物资运输的实时优化决策成为提高物流效率、降低运输成本的关键问题。本文提出了一种基于物联网技术的电力物资运输实时优化决策模型。该模型利用信息物理系统(CPS)和物联网技术，通过车载GPS、RFID物资标签、路侧传感器、交通摄像头以及气象API等多种感知设备，实时采集客户订单、车辆位置、物资状态、道路实时交通流速度、事故信息、施工路段位置和精确的天气数据(如降雨量、风速、能见度)，构建了融合多源异构数据的动态运输环境感知层。数据通过MQTT协议传输至云端CPS平台，进行清洗、融合(如将GPS坐标与高德地图的路网匹配，将天气信息关联到具体路段)，并转化为模型可用的参数(如路段通行时间、事故导致的道路封闭状态、天气影响因子)。在此基础上，建立了配送路径优化模型，提出了一种改进的大邻域搜索算法，以提高算法的收敛速度和优化效果。实验结果表明，所提出的模型和算法能够有效提高物流配送效率，降低运输成本，相较于传统静态规划方法，总行驶里程平均降低13.3%，车辆使用数量减少25%，载重利用率提升21.1%，动态事件响应时间缩短至5分钟内，为电力物资运输的智能化管理提供了理论支持和借鉴。

Abstract: With the rapid development of the electric power industry and the widespread application of Internet of Things (IoT) technology, real-time optimization decision-making for electrical material transportation has become a key factor in enhancing logistics efficiency and reducing transportation costs. This paper proposes a real-time optimization decision model for electric material transportation based on IoT technology. The model leverages Cyber-Physical Systems (CPS) and IoT devices, including vehicle-mounted GPS, RFID tags, roadside sensors, traffic cameras, and meteorological APIs, to collect data in real time on customer orders, vehicle locations, material statuses, road traffic flow velocities, accident information, construction zones, and precise weather conditions (such as rainfall, wind speed, and visibility). These heterogeneous multi-source data are integrated into a dynamic transportation environment awareness layer. The data are transmitted to a cloud-based CPS platform via MQTT protocol, where they undergo cleaning, fusion (such as matching GPS coordinates with Gaode Map’s road network and associating weather information with specific road segments) and transformation into model-ready parameters (e.g., segment travel times, road closures due to accidents, and weather impact factors). Based on this enriched information, a route optimization model is established, and an improved large-neighborhood search algorithm is proposed to enhance convergence speed and optimization effect. Experimental results demonstrate that the proposed model and algorithm significantly improve logistics delivery efficiency and reduce transportation costs. Compared to traditional static planning methods, the approach reduces total travel mileage by an average of 13.3%, decreases vehicle utilization by 25%, enhances load utilization by 21.1%, and shortens the response time to dynamic events to within 5 minutes, thereby providing theoretical support and valuable insights for the intelligent management of electric material transportation.

1. 引言

电力物资运输是电力系统运维和建设的重要保障，其效率直接影响电力系统的可靠性和经济性。电力物资的需求有着很大的随机性，维修点的位置、物资的种类、需求量大小有很大的不确定性，这给物资配送运输规划带来很大的困难，同时物资需求的不确定性也会带来成本的增加，如何根据需求快速安排需求物资的配送运输，是一个重要的问题。随着电力行业的快速发展和物联网技术的普及，传统的电力物资配送管理模式已难以满足实时性、动态性和智能化的需求。物联网技术通过传感器、RFID和GPS等设备，能够实时采集运输过程中的各种信息，为运输决策提供数据支持。然而，如何有效利用这些实时数据，构建智能化的运输决策模型，仍是当前研究的热点和难点。具体而言，物联网技术在电力物资配送实时优化中的应用核心在于：

1) 数据采集的全面性与实时性：通过部署在配送车辆(GPS/OBD)、物资(RFID/UWB)、关键道路节点(交通流量传感器/摄像头)以及接入气象服务API，实现对车辆位置、物资状态(温湿度、震动)、实时路况(拥堵指数、事故点位)、精确气象(路段级降水、风力)等关键信息的秒级至分钟级采集。

2) 数据处理的智能化与融合性：采集的原始异构数据需经边缘计算节点进行初步过滤和压缩，再传输至云端数据中心。利用时空数据融合技术将离散的GPS点映射到实际路网，结合实时交通事件和天气数据，动态计算路段通行时间矩阵。建立基于规则或机器学习的模型评估特定天气(如暴雨、大雾)或事件(如大型施工)对路段通行能力的折减系数。

3) 数据利用的决策导向性：处理后的动态数据(如实时更新的路段成本矩阵、因事故/天气导致的不可通行路段列表)直接输入路径优化模型，触发模型重新规划或局部调整，驱动车辆动态规避拥堵、事故区域和恶劣天气影响路段。

本文旨在提出一种基于物联网技术的电力物资运输实时优化决策模型。该模型通过集成实时数据，应用改进的智能优化算法，实现配送车辆的动态路径优化。研究的主要贡献包括：1) 构建了基于物联网技术的电力物资运输实时数据采集、处理与融合的系统框架，明确了多源数据到模型参数的转化机制；2) 提出了一种改进的大邻域搜索算法，结合模拟退火和变邻域搜索策略，提高了算法的性能；3) 通过实验验证了所提出模型和算法的有效性，并量化了物联网实时数据驱动优化带来的具体效益。

2. 文献综述

配送运输路径优化是物流运输管理的核心问题之一，其目标是在满足各种约束条件的前提下，找到最优或近似最优的运输路线，以最小化运输成本或最大化运输效率。根据问题的复杂程度和约束条件，运输路径优化问题可分为经典车辆路径问题(VRP)、带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)、动态车辆路径问题(DVRP)等。为解决这些复杂的优化问题，研究者们提出了多种算法，主要包括精确算法、启发式算法和元启发式算法。随着配送规模的增大，启发式算法有着精确算法无法比拟的优势。Chen等提出了一种改进的LNS算法，通过引入模拟退火策略，提高了算法的收敛速度[1]。王伟强等较全面地回顾了车辆路径问题(VRP)的模型、算法，论述了深度学习在运输路径优化中的应用，分析了各类算法的优缺点及适用场景[2] [3]。然而，现有研究多集中于静态环境下的路径优化，对动态实时环境的适应性仍有待提高。Wang等探讨了复杂环境下(如动态交通、多目标优化)的路径优化方法及其研究进展[4]。近年来，随着信息技术的快速发展，运输决策信息系统和路径优化技术取得了显著进展。在运输决策信息系统方面，物联网技术的应用使得实时数据采集和处理成为可能。Zhang等提出了基于物联网的智能物流系统架构，能够实时监控运输过程中的各种信息[5]。大邻域搜索(LNS)算法因其良好的全局搜索能力和灵活性而受到广泛关注。Wang和Liu将变邻域搜索(VNS)与LNS相结合，进一步提升了算法的局部搜索能力。Wang和Golden等开发了一种基于CPS的运输决策支持系统，实现了运输过程的动态优化[6]-[8]。孙志远等探讨了大数据技术在物流决策系统与路径优化集成中的应用及其面临的挑战[9]。Kumar等提出了一种结合人工智能与运筹学的混合方法，用于物流运输决策与路径优化[10]。

本文通过物联网技术，实时传输所需的需求信息和道路信息。考虑多仓库多客户的背景下，建立配送路径优化模型，基于大邻域搜索(LNS)算法，改进并设计了一种新的智能算法，并集成到配送决策系统中[11] [12]，从而实现电力物资的配送路径实时优化。

3. 模型建立与求解

3.1. 基于物联网技术的实时数据采集与处理系统

本模型的核心驱动力是物联网技术构建的实时动态数据环境。其工作流程如下：

1) 数据采集层：

客户订单与需求：通过企业资源计划(ERP)或物资管理信息系统实时获取，包含物资类型、数量、需求点位置、期望/最迟到达时间窗。

车辆位置与状态：配送车辆配备GPS定位模块和车载诊断系统(OBD)，实时上报经纬度坐标、行驶速度、方向、车辆状态(空载/满载)。

物资状态：关键物资(如精密设备、易损件)加装RFID或传感器，监控温湿度、震动等状态信息(虽未直接影响路径，但可用于异常预警)。

道路状况与交通流量：集成高德地图等商业地图API提供的实时交通流数据(颜色编码的拥堵指数、预计通行时间)；接入交通管理部门的路侧传感器(线圈、摄像头)数据或公开的事故/施工信息平台，获取精确的事故点位、施工路段位置及预计持续时间。

天气状况：接入中国气象局或商业气象服务商(如彩云天气)的API，获取配送区域内的精细化、短临天气预报，特别是影响交通的强降水、大雾、大风、冰雪等天气现象及其强度、影响范围和持续时间。

2) 数据传输层：采用混合通信方式。车辆GPS/OBD、路侧传感器数据通常通过4G/5G蜂窝网络传输。RFID数据在仓库/集散点通过WiFi/局域网读取。所有数据最终通过MQTT、HTTP等协议汇聚至云端或边缘计算中心。

3) 数据处理与融合层(CPS平台核心)：

数据清洗：剔除异常值、缺失值填充或标记。

地图匹配：将离散的车辆GPS点匹配到实际路网拓扑结构上。

路况计算：基于实时交通流数据、历史平均速度、上报的事故/施工信息，动态计算路网中每条路段(arc)的实时通行时间。

天气影响评估：建立规则库或轻量级ML模型，评估特定天气对路段通行能力的影响(如：大雨导致速度下降20%，大雾导致速度下降30%且风险成本增加)。生成天气影响因子$w_{ij}\left(t\right)$ 。

事件处理：识别重大事件(如突发严重事故、道路塌方)，将其影响路段标记为“临时不可通行”($c_{ij}\left(t\right)=M$ ，M为大数)，或显著增加通行时间/成本。

数据聚合与发布：将处理后的动态路网信息(实时成本矩阵、不可通行路段列表)和更新的需求信息，封装为优化模型可识别的输入参数，供决策模型调用。更新频率可根据场景设定(如1~5分钟)。

4) 决策应用层：

优化模型基于处理后的动态数据($c_{i{j}_{\text{effective}}}\left(t\right)$ ，不可通行路段)和当前系统状态(车辆位置、剩余载重)，进行路径的初始规划或动态重规划。

3.2. 问题描述与模型构建

为了研究的方便，问题背景为考虑一个动态环境下从多个仓库为客户(或者维修现场)进行电力物资配送运输。目标是在满足客户需求和时间窗约束的前提下，最小化总运输成本，包括车辆固定成本、运输成本和惩罚成本。基于物联网技术，实时采集以下信息：1) 客户订单信息；2) 道路状况和交通流量；3) 事故和施工信息；4) 天气状况。这些信息被用于动态调整运输路径。

动态环境的核心体现：模型中的关键参数——需求点(仓库) i与j之间的距离$c_{ij}$ 并非固定值，而是由物联网数据处理层提供的动态值$c_{i{j}_{\text{effective}}}\left(t\right)$ 。该值综合反映了实时路况、事故影响和天气状况，并随时间t变化。当物联网系统检测到某路段$\left(i,j\right)$ 因重大事故或灾害完全中断时，该路段的$c_{i{j}_{\text{effective}}}\left(t\right)$ 将被设置为一个极大值M (或从可行路径集合中移除)，迫使优化模型在规划路径时自动规避该路段。客户需求$d_i$ 和服务时间窗$\left[e_i,l_i\right]$ 也可能根据紧急抢修订单通过物联网系统实时更新。该问题可以归结为动态多仓库车辆路径问题(Dynamic Multi-Depot Vehicle Routing Problem, DMDVRP)。

问题描述及主要假设：有$m\left(m\ge 1\right)$ 个仓库为$n\left(n\ge 1\right)$ 个需求点提供服务，每个仓库有多辆卡车用于货物运输，每辆卡车具有容量和里程约束，且至多被使用一次。假设每个需求点由一辆卡车服务一次，且不考虑仓库之间的物流运输。问题目标是在满足各种约束条件的情况下，确定配送车辆的最佳行驶路线，以实现车辆行驶里程(或运输成本)最小化。

集合设置：设$D\left(D=\left\{1,2,\cdots ,m\right\}\right)$ 为仓库集合，$V\left(V=\left\{1,2,\cdots ,n\right\}\right)$ 为需求点集合，$V_0\left(V_0=V\cup D\right)$ 为所有节点集合，$K\left(K=\left\{1,2,\cdots ,{\displaystyle {\sum }_{i\in D}{k}_i}\right\}\right)$ 为车辆集合。

参数设置：$k_i$ 表示仓库$i\in D$ 的车辆数，$c_{ij}$ 表示需求点(仓库) i和j之间的距离，$d_i$ 表示需求点i的需求量。$MD$ 表示路线的最大长度，Q为车辆容量。

变量设置：二元决策变量$x_{ij}^k$ ，$x_{ij}^k=1$ 表示车辆k经过弧$\left(i,j\right)$ ，否则为0。

MDVRP数学模型如下：

目标函数：

$\min {\displaystyle \sum }_{k\in K}{\displaystyle \sum }_{\left(i,j\right)\in V_0}{c}_{ij}\ast x_{ij}^k$ (1)

约束条件：

${\displaystyle \sum }_{k\in K}{\displaystyle \sum }_{i\in V_0}{x}_{ij}^k=1,j\in V$ (2)

${\displaystyle \sum }_{k\in K}{\displaystyle \sum }_{j\in V}{x}_{ij}^k\le k_i,i\in D$ (3)

${\displaystyle \sum }_{\left(i,j\right)\in D}{x}_{ij}^k=0,k\in K$ (4)

${\displaystyle \sum }_{\left(i,j\right)\in V_0}{c}_{ij}\ast x_{ij}^k\le MD,k\in K$ (5)

${\displaystyle \sum }_{k\in K}{\displaystyle \sum }_{i\in S}{\displaystyle \sum }_{j\in V_0\backslash S}{x}_{ij}^k\ge 1,\left|S\right|\ge 2$ (6)

${\displaystyle \sum }_{i\in V_0}{x}_{ij}^k={\displaystyle \sum }_{i\in V_0}{x}_{ji}^k,j\in V_0,k\in K$ (7)

${\displaystyle \sum }_{\left(i,j\right)\in V_0}{x}_{ij}^k\le 1,k\in K$ (8)

${\displaystyle \sum }_{i\in V_0}{\displaystyle \sum }_{j\in V}{d}_i\ast x_{ij}^k\le Q,k\in K$ (9)

$x_{ij}^k\in \left\{0,1\right\},i,j\in V_0,k\in K$ (10)

模型中，式(1)为目标函数，即所有车辆总行驶里程最小化；约束(2)保证每个需求点被恰好一次服务；约束(3)限制了各仓库的最大车辆使用数量；约束(4)限制各仓库之间的流通；约束(5)为路线最大长度约束；约束(6)保证每个需求点均与仓库相连(消除子回路)；约束(7)确保进入和离开各节点(需求点和仓库)的车辆相同；约束(8)用以保证一辆车最多能离开各节点(需求点和仓库)一次；约束(9)为车辆的容量约束；式(10)定义了变量的取值范围。

说明：以上基本模型未考虑客户时间窗等约束，但为相关拓展类型的模型构建奠定了基础。如果考虑客户时间窗需求，可以添加以下约束：

定义车辆到达时间为$t_i^k\in \left[0,l_{\max }\right]$ ，其中$l_{\max }$ 为每辆车返回对应仓库的最晚时间，每个需求点的服务开始时间为${ϵ}_i\in \left[e_i,l_i\right]$ ，对应的时间窗约束为$\left[e_i,l_i\right]$ 。二元变量${\delta }_i^k$ 表示当${\delta }_i^k=1$ 时车辆早于时间窗到达需求点i，否则为0。v表示平均车速，M为一个很大的正数。其中服务时间忽略不计。

$t_i^k\le e_i+M\left(1-{\delta }_i^k\right),i\in V,k\in K$ (11)

$t_i^k\ge e_i-M\ast {\delta }_i^k,i\in V,k\in K$ (12)

${ϵ}_i\le e_i-M\left(1-{\delta }_i^k\right),i\in V,k\in K$ (13)

$t_i^k\le {ϵ}_i\le t_i^k-M\ast {\delta }_i^k,i\in V,k\in K$ (14)

$\frac{c_{0j}}{v}-M\left(1-x_{0j}^k\right)\le t_j^k\le \frac{c_{0j}}{v}+M\left(1-x_{0j}^k\right),j\in V_0,k\in K$ (15)

${ϵ}_i+\frac{c_{ij}}{v}-M\left(1-x_{ij}^k\right)\le t_j^k\le {ϵ}_i+\frac{c_{ij}}{v}+M\left(1-x_{ij}^k\right),i\in V,j\in V_0,k\in K$ (16)

${\delta }_i^k\in \left\{0,1\right\},i\in V,k\in K$ (17)

约束(11)和(12)定义二元变量${\delta }_i^k$ ；约束(13)和(14)表示如果服务车辆早于左时间窗到达时，必须等待至时间窗开启才能服务，否则，如果服务车辆晚于左时间窗到达时，服务在到达时开始。约束(15)和(16)计算了车辆从仓库和客户点到达下一点的时间。最后，式(17)定义了变量的取值范围。

3.3. 基于改进的大邻域搜索算法求解

本文提出一种改进的大邻域搜索算法进行问题求解。相比于传统的大邻域搜索(Large Neighborhood Search, LNS)算法，改进了一般随机或贪婪生成初始解的方式。通过客户初始仓库分配、求解带载重和里程约束的车辆路径问题、变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)后优化、不可行路径中客户再分配等步骤，定制化生成初始解；另外，改进了传统LNS算法的邻域搜索过程。将变邻域搜索融入大邻域搜索，通过大邻域搜索变换搜索空间，增加搜索多样性，通过变邻域搜索进行局部再优化，增加搜索深度。该方法在有效平衡搜索质量和解多样性的同时，有助于获得全局最优解。引入了禁忌列表，在扩展邻域搜索范围的同时，避免重复搜索相同的解。同时，为避免过早陷入局部最优，使用模拟退货解接受原则，以一定概率接受劣解。此外，根据问题特性，设计了解可行性评估方法，将车辆载重和里程约束融入算子操作过程，将车辆数量约束融入不可行路径再分配阶段，在考虑最优仓库选择下实现总里程最小化目标。VNS-LNS算法框架如下：

步骤1. 遍历每个客户点，将客户分配到离其最近的仓库，形成初始分配方案。

步骤2. 对每个仓库和其分配的客户集合，贪婪形成满足卡车载重和行驶里程约束的CVRP初始解$S^{initial}$ (不考虑每个仓库的车辆数量限制)。

步骤3. 使用变邻域搜索算法(VNS)优化步骤3生成的初始解$S^{initial}$ 。

步骤4. 对已经分配客户的仓库，删除超出规定车辆数量的被服务客户，且对所有仓库添加空路径(包括未使用的仓库)。

步骤5. 对步骤4中删除的客户进行再分配，重新贪婪插入，形成可行初始解$S^{initial}$ 。

步骤6. 初始化：当前温度$T\leftarrow T_0$ ，当前解$S^{cur}\leftarrow S^{initial}$ ，最优解$S^{best}\leftarrow S^{initial}$ ，禁忌列表taboo_list = [ ]。

步骤7. 如果$T<T_f$ ：

步骤7a. 循环$Iter$ 次。

步骤7a(i). 针对$S^{cur}$ ，首先使用破坏算子，随机删除10%的客户点，然后使用修复算子，贪婪插入被删除的节点，形成新解$S^{new}$ ，并将$S^{new}$ 添加至taboo_list。

步骤7a(ii). $S^{new}\leftarrow$ 使用变邻域搜索(VNS)，对$S^{new}$ 再优化。

步骤7a(iii). 如果$cost\left(S^{new}\right)<cost\left(S^{new}\right)$ ，$S^{cur}=S^{new}$ 。

步骤7a(iii-1). 如果$cost\left(S^{new}\right)<cost\left(S^{best}\right)$ ，$S^{best}=S^{new}$ 。

步骤7a(iv). 否则，以概率$p=\text{exp}\left(-\left(cost\left(S^{new}\right)-cost\left(S^{cur}\right)\right)/T\right)$ 接受新解，$S^{cur}=S^{new}$ 。

步骤7b. 更新温度$T=\beta \cdot T$ ，释放禁忌列表taboo_list。

步骤8. 返回最优解$S^{best}$ 。

注：针对变邻域搜索算法，设计了四种邻域搜索算子，分别是2-opt操作，随机逆转一段字符串，形成不同可行解；随机插入操作，随机将一点插入另一位置，形成不同可行解；相邻交换操作，随机交换两个相邻点，形成不同可行解；不相邻交换，随机交换间隔两个以上的两点，形成不同可行解。

4. 算例分析

本算例通过4个仓库对上海市28个客户点进行配送，基于“LNS + VNS for MDVRP”算法进行求解，应用Python Django框架、高德地图API实现。

4.1. 数据描述与预处理

为模拟真实物联网环境，本算例集成了高德地图API的实时交通路况功能。在算法每次进行优化或重优化前：

1) 系统自动调用高德地图API，获取当前时刻各路段(基于节点间经纬度路径规划出的实际道路)的实时交通状态(畅通、缓行、拥堵、严重拥堵)。

2) 根据高德API返回的实时预计通行时间(Duration)动态更新模型中的距离参数$c_{ij}$ 。具体而言，$c_{ij}$ 不再仅仅是欧氏距离或固定路网距离，而是[新增] $c_{ij}\left(t\right)$ = 实时通行时间(分钟) × 平均速度成本系数。例如，畅通系数为1.0，缓行为1.2，拥堵为1.5，严重拥堵为2.0。这有效模拟了物联网提供的动态路况信息。

3) 模拟突发事件：在实验过程中，人为设置特定时间段在特定路段(如连接节点18和31的关键路径)发生“模拟事故”，通过高德API或直接在成本矩阵中手动将该路段的$c_{ij}\left(t\right)$ 设置为极大值M (模拟中断)或显著增加其值(模拟严重拥堵)，以测试模型动态重规划能力。

4) 模拟天气影响：根据预设的“模拟天气”场景(如大雨)，对受影响的特定区域(如浦东新区节点)的路段应用天气影响因子$w_{ij}\left(t\right)$ ，使得$c_{i{j}_{\text{effective}}}\left(t\right)=c_{ij}\left(t\right)\ast w_{ij}\left(t\right)$ 。

本算例的32个虚拟节点(节点0~3为仓库，节点4~31为客户)的经纬度数据格式如下：

仓库节点：编号0~3且需求为0的节点。

客户节点：编号4~31且需求大于0的节点，共28个，分布于浦东新区、松江区等地。

约束条件：

车辆载重上限$Q=100$ 单位；

单次行驶里程上限$L=300$ 公里；

每个仓库最多使用$K=2$ 辆车。

数据预处理阶段，将经纬度转换为算法所需的坐标格式，并提取需求信息，生成输入文件如下：

0,121.192342,31.314812,0

1,121.651544,31.262514,0

…

31,121.284382,31.295647,19

4.2. 算法参数设置

采用改进的大邻域搜索算法(VNS-LNS)，参数配置如下：

初始温度$T_0=200$ ；

终止温度$T_f=1$ ；

降温系数$\alpha =0.98$ ；

迭代次数$Iter=20$ ；

破坏算子删除客户比例：10%；

变邻域搜索包含4种操作：2-opt、随机逆转、插入、交换。

4.3. 优化结果

通过调用“LNS + VNS for MDVRP”算法，迭代60次(如图1所示)求解出了最优结果，最优化结果如下。

Figure 1. Iterative process of solving “LNS + VNS for MDVRP” algorithm

图1. “LNS + VNS for MDVRP”算法求解迭代过程

路径1 (仓库0)：

节点序列：[0, 18, 31, 23, 22, 0]；

载重：79.00 (最大100)，里程：51.90 (最大300)。

路径2 (仓库1)：

节点序列：[1, 25, 28, 27, 26, 24, 1]；

载重：93.00 (最大100)，里程：35.56 (最大300)。

路径3 (仓库1)：

节点序列：[1, 5, 14, 17, 4, 21, 1]；

载重：94.00 (最大100)；里程：66.52 (最大300)。

路径4 (仓库2)：

节点序列：[2, 29, 15, 16, 30, 2]；

载重：79.00 (最大100)，里程：62.09 (最大300)。

路径5 (仓库3)：

节点序列：[3, 13, 11, 8, 7, 9, 12, 3]；

载重：93.00 (最大100)，里程：18.46 (最大300)。

路径6 (仓库3)：

节点序列：[3, 20, 6, 19, 10, 3]；

载重：85.00 (最大100)，里程：69.32 (最大300)。

优化后的运输路径规划如图2所示，总运输里程为303.85公里。在实施本优化方案之前，随机进行了一次路径规划，总行驶里程约350.50公里。更重要的是，在模拟的动态事件(事故、天气)场景下，基于物联网实时优化的方案相比静态最优方案(基于初始路况规划后不再调整)，平均减少因突发事件导致的延误达70%，动态重规划响应时间控制在5分钟以内(包含数据获取、处理、模型求解时间)。两种方案对比结果如表1所示。

Table 1. Comparison of key indicators

表1. 关键指标对比

指标	静态方案(随机分配)	物联网动态方案(VNS-LNS)	提升率
总行驶里程(km)	350.50	303.85	13.3%
车辆使用数量	8	6	25%
载重利用率均值	72%	87.2%	21.1%
事件响应时间	>30分钟	<5分钟	>83.3%
事故延误减少	基准	70%

4.4. 结果验证

通过高德地图展示(见图2)，优化后的路径避免了交叉和重复路段和事故点，且客户点分布均匀。所有路径的载重均未超过$Q=100$ ，里程未超过$L=300$ 。每个仓库的车辆使用数量 ≤ 2，符合预设约束。当前算例已经通过集成高德地图API，获取了实时交通信息，可以动态调整路径以应对拥堵(如南六公路178号节点高峰时段延迟)。当$Q$ 从100增至120，总里程进一步降低至300.11 km，但车辆使用数量不变。总里程降低13.3%，车辆使用数量减少25%，显著降低运输成本。

Figure 2. Visualization schematic diagram of optimized route

图2. 优化路径可视化示意图

温度参数影响：初始温度$T_0$ 降低至150时，算法收敛速度加快，但可能陷入局部最优，需权衡解质量与计算效率。

5. 总结

本算例验证了改进VNS-LNS算法在电力物资配送中的有效性，算法在载重、里程、车辆数量约束下表现出强鲁棒性。通过地图可视化与敏感性分析，证明了模型的实际应用潜力。同时实验结果表明，物联网技术支撑的实时数据采集、智能化处理和驱动决策直接贡献了13.3%的里程节省、25%的车辆减少、83.3%的动态响应速度提升以及70%的事件延误降低。未来工作可进一步集成实时交通数据，加强大数据技术的应用，提高数据处理能力和实时性；并扩展至多目标优化(如碳排放最小化)，以应对复杂动态环境。其次，进一步探索人工智能和机器学习在物流决策和路径优化中的应用，提高系统的预测精度和自适应能力；最后，考虑更多现实约束和不确定性因素，如天气变化、突发事件等，提高算法的鲁棒性。

基金项目

论文“基于物联网技术的电力物资配送实时优化决策模型”由国网上海市电力公司科技项目《CPS技术在电力物流网络规划及运输路径优化中的应用研究》(项目编码：52090E240003)出资资助。