本文從戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)和運營層面，對近年來物流末端配送相關(guān)方向的國內(nèi)外文獻進行全面的綜述，以期梳理清楚物流末端配送環(huán)節(jié)近年的研究成果，從而為相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者提供參考。

1 戰(zhàn)略層面：對策研究、客戶行為研究與效益分析

在戰(zhàn)略層面，學(xué)者們從末端配送的對策研究、客戶行為偏好與效益分析等方面切入并進行了大量研究。

1.1 末端配送現(xiàn)狀與發(fā)展對策

學(xué)者通常從末端配送環(huán)節(jié)不同場景的視角切入，并結(jié)合所處外部環(huán)境的特點對物流末端配送環(huán)節(jié)的現(xiàn)狀進行分析并提出發(fā)展建議。

楊聚平等[4]在電子商務(wù)迅猛發(fā)展的背景下，深入分析國內(nèi)外電子商務(wù)“最后一公里”配送方案，并對取得成功的配送方案的背后原因與適用范圍進行了定性分析，提出了集公共電子提貨柜、人工自助提貨與送貨上門等多種配送方案的電子商務(wù)“最后一公里”綜合配送模型，以期降低配送成本以及提高服務(wù)質(zhì)量。苗娜娜[5]在國家出臺“三農(nóng)政策”加強鄉(xiāng)村建設(shè)的背景下，分析農(nóng)村物流末端配送面臨的挑戰(zhàn)，即需輻射的范圍廣且運營成本高、物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后與缺乏規(guī)范的售后服務(wù)體系，提出了壯大物流多元主體以降低運營成本、加強物流末端配送基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及加快信息化建設(shè)等優(yōu)化策略。王光輝等[6]以物流末端配送中的公共物資配送作為切入點，分析我國公共物資供應(yīng)體系下末端配送面臨的問題，包括物資需求難以滿足與配送受阻，提出構(gòu)建云平臺末端配送體系進行智慧化自提點布局、供應(yīng)鏈協(xié)同路徑優(yōu)化與智慧化配載。徐麗等[7]則從宏觀視角出發(fā)，面對物流末端配送中普遍存在的回收體系不完善、運件的不安全和配送人員與消費者的矛盾等問題，通過層次分析法建立末端配送體系的模型，以及模糊綜合評價法得到客戶對于物流末端配送的評分，提出了規(guī)劃物流市場、制定運件回收機制、合理分配配送方式以及物流企業(yè)APP或小程序優(yōu)化的建議。

1.2 客戶行為偏好研究

考慮到末端配送環(huán)節(jié)與客戶接觸的頻繁性，因此對客戶行為偏好進行研究，并依此對末端配送環(huán)節(jié)進行優(yōu)化是具有必要性的。

Milioti et al[8]采用陳述偏好排序?qū)嶒炑芯侩娮由虅?wù)領(lǐng)域的末端配送方式的可接受性，以及客戶對各種配送方式的選擇意愿，為物流企業(yè)針對客戶配送偏好的多樣性設(shè)計高效的末端配送規(guī)劃提供支持。陳義友等[9]認(rèn)為客戶在末端配送服務(wù)方式的選擇中存在有限理性行為，即客戶缺乏準(zhǔn)確的計算能力來評估期待損失或損失效用，基于此假設(shè)并以客戶期望效用最大化為目標(biāo)，考慮距離和費用對顧客選擇服務(wù)方式的影響，構(gòu)造自提與送貨上門兩種配送方式的分段效用函數(shù)，描述客戶有限理性行為對末端配送環(huán)節(jié)的影響，從而為物流企業(yè)提供決策支撐。朱惠琦等[10]將配送模式、服務(wù)方式以及配送時隙選擇納入同一模型中分析，來揭示客戶對末端配送模式、服務(wù)方式與配送時隙的聯(lián)合選擇行為特征，為物流企業(yè)規(guī)劃與客戶偏好相適應(yīng)的末端配送環(huán)節(jié)提供指導(dǎo)。Moussaoui et al[11]采取定性案例研究考察摩洛哥消費者的網(wǎng)上購物行為，并調(diào)查該地消費者對于自提點式末端配送方式的看法，得到自提點的選址、布置密度、安全性以及營業(yè)時間因素，對于消費者是否選取自提點式末端配送方式具有較大影響的結(jié)果。Luigi et al[12]以收入群體劃分明顯的發(fā)展中國家的發(fā)達城市為切入點，研究不同收入群體之間的消費行為差異，對于自提點式末端配送服務(wù)方式的影響以及該方式的實施可行性，認(rèn)為自提點式末端配送的可試用性、兼容性以及比較優(yōu)勢是影響客戶選擇的主要因素。

1.3 物流末端配送的效益分析

對物流末端配送環(huán)節(jié)的綜合效益研究主要集中在共同配送領(lǐng)域，對物流末端共同配送方式的效益進行探討，也有部分學(xué)者將共同配送領(lǐng)域的效益研究進一步細(xì)化。

在末端共同配送模式的綜合效益方面，陸華等[13]基于物流末端配送環(huán)節(jié)的復(fù)雜性、開放性的系統(tǒng)角度出發(fā)，以北京市通州區(qū)為例構(gòu)建物流末端配送的系統(tǒng)動力學(xué)模型，仿真測算共同配送模式與各自配送模式在成本、交通與能源損耗方面的效益變化，結(jié)果表明共同配送模式下車輛出行總量、道路擁擠度和能源消耗都會減少，表明共同配送模式具有降本增效的積極作用。王淑云等[14]從冷鏈品多溫共同配送效益角度切入，以蓄冷式多溫共配和機械式多溫共配模式為對比研究對象，建立了以最小配送總成本為目標(biāo)的模型，結(jié)合實際算例分析兩種模式的效益（經(jīng)濟性、安全性、靈活性、環(huán)保性），論證了蓄冷式多溫共配模式的效益優(yōu)越性。

在成本效益方面，鄧建新等[15]考慮到實際生活中的物流末端配送具有隨機性，基于共同配送的實質(zhì)和作業(yè)活動成本思想，利用配送生命周期構(gòu)建了共同配送的成本效益計算模型，方便物流企業(yè)進行共同配送的數(shù)字化效益實時可視化自動化計算評估。

此外，在能源效益方面，汪欣[16]從共同配送的低碳效益視角切入，分析兩個物流企業(yè)之間合作的共同配送模式，以配送能耗最小為目標(biāo)建立模型分析，提出物流企業(yè)在選擇共同配送的合作伙伴時，需要根據(jù)雙方的配送中心位置、客戶需求結(jié)構(gòu)、配送能力及速度等因素綜合考慮。

2 戰(zhàn)術(shù)層面：配送模式創(chuàng)新與模型算法創(chuàng)新

戰(zhàn)術(shù)層面的規(guī)劃關(guān)鍵在于配送模式的創(chuàng)新或是模型算法的創(chuàng)新，以此為物流企業(yè)規(guī)劃末端配送環(huán)節(jié)提供理論指導(dǎo)或方向借鑒。

2.1 配送模式創(chuàng)新

目前，常用的末端配送模式主要為送貨上門、自提柜、自提點以及共同配送等四種模式[17]，較多學(xué)者選擇從配送模式的創(chuàng)新切入，從而推動末端配送環(huán)節(jié)的優(yōu)化。

部分學(xué)者在自提柜配送模式下，重點研究了用戶需求[18]、自提柜設(shè)計[19]等對末端配送的影響。李嘉晨等[18]以用戶需求異質(zhì)性為切入點，基于自提柜“被動接受”和“主動合作”兩種情境，討論用戶與配送人員的演化策略研究，為提高自提柜的使用效率提供理論參考。Grabenschweiger et al[19]設(shè)計了一種異構(gòu)上鎖自提柜來完善末端配送體系，考慮為愿意自提的客戶提供補償金以及不同尺寸包裹的存儲約束，以配送成本與補償成本最小化為目標(biāo)建立模型，使用自適應(yīng)大鄰域搜索算法（ALNS）求解。

資源的整合是末端配送中降低成本、提高效率的重要手段，也是學(xué)者重點關(guān)注領(lǐng)域。賓松等[20]將高鐵快運干線運輸與城市末端配送整合，考慮二維裝載限制并以最小化運輸成本和裝載成本為目標(biāo)建立模型，使用融合鄰域搜索算子的遺傳算法求解最優(yōu)方案。劉暢等[21]考慮社區(qū)團購場景下消費者個性化服務(wù)的供需特征，研究供應(yīng)鏈末端配送資源整合，構(gòu)建多階段動態(tài)多目標(biāo)末端配送資源整合優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，以期提供更符合消費者期待的服務(wù)。楊京帥等[22]同時考慮末端配送服務(wù)模式，從平衡物流企業(yè)成本與服務(wù)質(zhì)量的角度出發(fā)，以配送成本最小和客戶滿意度最大為雙目標(biāo)，考慮車輛容量限制、客戶收貨模式和客戶時間窗建立模型，使用改進的NSGA-Ⅱ算法求解，分析發(fā)現(xiàn)物流企業(yè)綜合利用多種末端配送服務(wù)模式能夠更好地平衡配送成本與客戶滿意度水平、降低配送成本。

隨著無人機技術(shù)的成熟，越來越多的研究者開始研究無人機應(yīng)用于物流末端配送情景下的優(yōu)化問題。Li et al[23]將無人機應(yīng)用于物流末端配送環(huán)節(jié)，在模擬的復(fù)雜低空環(huán)境和無人機性能約束下，構(gòu)建基于成本函數(shù)改進的元胞自動機（CA）并生成路徑集，然后使用最優(yōu)樹算法獲取最優(yōu)配送路徑。任新惠等[24]考慮無人機故障、分段能耗和飛行可靠性等影響因素，以總成本最小為目標(biāo)構(gòu)建不確定故障下的無人機配送模型，采用蟻群算法對模型求解，完善了無人機末端配送模式。Bergmann et al[25]將城市物流供應(yīng)鏈中起始配送與末端配送環(huán)節(jié)整合，構(gòu)建模型并使用啟發(fā)式和元啟發(fā)式算法求解，發(fā)現(xiàn)整合帶來的效率提升高達30%。

隨著眾包模式的興起，學(xué)者對眾包模式在末端配送環(huán)節(jié)的應(yīng)用也開始深入研究。王爽等[26]以末端眾包配送模式為切入點，設(shè)計“眾包司機-訂單”配對策略，以總配送成本最小為目標(biāo)建模，并引入K-means聚類算法對“訂單-目的地”進行聚類獲得眾包司機配送方案，并使用遺傳算法求解最優(yōu)配送路徑，該策略以更低的成本達到配送需求，可以更好解決物流特定節(jié)假日產(chǎn)生的大量訂單需求。Nada et al[27]提出了一個使用眾包工人的末端配送模型，該模型優(yōu)化了成本、時間和工人表現(xiàn)之間的權(quán)衡，將路徑規(guī)劃與配送任務(wù)分配分離，并使用服務(wù)質(zhì)量函數(shù)來衡量該模型的質(zhì)量。

2.2 模型算法創(chuàng)新

在末端配送研究中，學(xué)者結(jié)合不同的研究情景構(gòu)建了細(xì)化模型并設(shè)計了相應(yīng)的模型求解算法，其中以啟發(fā)式算法居多。

Pierre et al[28]提出了一種隨機部分優(yōu)化循環(huán)移位交叉算法（SPOCSX），用于使用遺傳算法優(yōu)化帶時間窗的多目標(biāo)車輛路徑問題，較好地克服了部分優(yōu)化循環(huán)移位交叉算法（POCSX）依賴基于貪婪啟發(fā)式的系統(tǒng)附屬策略而導(dǎo)致的低性能。Sitek et al[29]綜合考慮末端配送目的地的可變性、自提點的容量差異性、配送過程中攬收的可能性以及配送時間窗，構(gòu)建模型并在數(shù)學(xué)規(guī)劃（MP）環(huán)境、約束邏輯規(guī)劃（CLP）與數(shù)學(xué)規(guī)劃（MP）混合環(huán)境以及約束邏輯規(guī)劃（CLP）與元啟發(fā)混合環(huán)境中實現(xiàn)，被認(rèn)為有助于解決工業(yè)級的帶容量限制的取送貨車輛路徑問題。

王迪等[30]將貪婪交換方法與鯨魚優(yōu)化算法（WOA）結(jié)合，求解帶時間窗的物流末端配送路徑優(yōu)化問題，其在求解最優(yōu)路徑、最短距離和最大滿意度方面具有更佳的全局尋優(yōu)能力以及較快的收斂速度，從而能夠提供更加準(zhǔn)確的優(yōu)化結(jié)果。李昆鵬等[31]考慮客戶需求量、配送時間、客戶時間窗和配送裝載能力等約束，以最小化配送總里程為目標(biāo)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上提出兩種有效不等式并設(shè)計改進的分支切割算法對模型求解。

3 運營層面：選址優(yōu)化與路徑優(yōu)化研究

物流末端配送環(huán)節(jié)在運營層面的研究關(guān)注點主要集中在：末端節(jié)點選址的評價與優(yōu)化，以及末端配送路徑的優(yōu)化。

3.1 末端節(jié)點選址的評價與優(yōu)化研究

在末端節(jié)點選址優(yōu)化方面，Cui et al[32]建立了基于元胞自動機（CA）的城市末端節(jié)點定位模型，然后基于人口、交通等因素建立了末端節(jié)點競爭力評價指標(biāo)，并通過遺傳算法求解選址的優(yōu)化結(jié)果；周林等[33]基于客戶對末端配送服務(wù)的多元個性化需求，使用改進的變鄰域搜索算法開展自提點選址、設(shè)施容量規(guī)劃、服務(wù)方式分配以及車輛路徑集成優(yōu)化研究，結(jié)果表明能有效識別柔性客戶，提高自提服務(wù)效率并改善服務(wù)水平以引導(dǎo)更多客戶自提以及合理地規(guī)劃自提點容量，有助于構(gòu)建更具競爭力的配送系統(tǒng)。

3.2 末端配送路徑的優(yōu)化研究

在末端配送路徑優(yōu)化中，學(xué)者依據(jù)不同的配送場景細(xì)化模型約束條件，并設(shè)計相應(yīng)的方法進行路徑優(yōu)化求解。

Li et al[34]考慮客戶行為特征對物流末端配送路徑規(guī)劃的影響，從客戶的自提服務(wù)偏好和客戶投訴傾向兩個方面構(gòu)建客戶畫像，并使用自適應(yīng)大鄰域搜索算法（ALNS）設(shè)計物流末端配送路線，從而提供更加準(zhǔn)確和個性化的配送策略。Tilk et al[35]引入并分析了帶交付選項的末端配送路徑問題，考慮客戶對不同配送選項的排序優(yōu)先級以及配送目的地可能為同一地點的情況，轉(zhuǎn)化為最低客戶滿意度以及末端節(jié)點容量限制的約束，以最低總成本為目標(biāo)建立模型，并使用分支、價格與切割算法（PBC）求解，認(rèn)為為客戶提供不同的配送選項能夠降本增效。Dorian et al[36]研究了客戶可以指定多個交付選項以及偏好級別和時間窗口的情況，以最小配送車輛數(shù)和路徑總成本為目標(biāo)建立模型，并使用大鄰域搜索算法（LNS）周期性地劃分并重組路徑，從更貼近現(xiàn)實的角度為物流企業(yè)提供了末端配送環(huán)節(jié)的規(guī)劃思路，并且提出了一種嵌入許多新思想的算法。Yu et al[37]將自提柜的取貨與攬收功能考慮進物流末端配送的路徑規(guī)劃中，考慮客戶時間窗、車輛容量限制和自提柜容量利用率，以配送總成本最小化為目標(biāo)建立模型，并使用模擬退火算法（SA）與帶回溯機制的模擬退火算法（SAwb）求解，結(jié)果表明所改進算法更優(yōu)。Pourmohammadreza et al[38]使用兩階段方法來優(yōu)化帶有服務(wù)選項的末端配送問題，第一階段通過多準(zhǔn)則決策（MCDM）方法評估末端配送節(jié)點的價值，在第二階段通過定制化數(shù)學(xué)模型確定配送路徑，使得末端配送成本降低25%以上。

4 研究結(jié)論與展望

本文在對物流末端配送領(lǐng)域相關(guān)文獻歸納梳理的基礎(chǔ)上，基于戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)和運營三個層面，從現(xiàn)狀分析、客戶行為偏好、效益分析、模式創(chuàng)新、模型算法創(chuàng)新、選址優(yōu)化和路徑優(yōu)化等七個方面總結(jié)了國內(nèi)外學(xué)者對物流末端配送環(huán)節(jié)的相關(guān)研究成果及進展。

(1）在戰(zhàn)略層面，學(xué)者們從現(xiàn)狀分析、客戶行為偏好和效益分析等方面入手進行了大量的研究。目前研究對物流末端配送環(huán)節(jié)的現(xiàn)狀分析主要集中在，結(jié)合其所處外部環(huán)境的特點分析其在不同場景下的發(fā)展現(xiàn)狀并提出發(fā)展建議；客戶行為偏好研究則是從客戶視角出發(fā)，并充分考慮客戶行為對于末端配送的影響，從而為末端配送環(huán)節(jié)優(yōu)化提供決策支持；效益分析則集中在物流末端共同配送領(lǐng)域，對共同配送方式的效益進行探討，也有部分學(xué)者進一步細(xì)化研究成本效益和能源效益。

(2）在戰(zhàn)術(shù)層面，學(xué)者們關(guān)注物流末端配送的模式創(chuàng)新或是模型算法的創(chuàng)新，為物流企業(yè)規(guī)劃末端配送環(huán)節(jié)提供理論或方向的指導(dǎo)。配送模式的創(chuàng)新研究主要集中在，對末端配送四種常見模式的優(yōu)化或是與現(xiàn)有新技術(shù)的結(jié)合創(chuàng)新；算法的創(chuàng)新研究主要是將原有算法改進或?qū)⒉煌惴ńY(jié)合，從而使其更適用于末端配送領(lǐng)域的研究。

(3）在運營層面，學(xué)者們主要研究關(guān)注末端節(jié)點選址的評價與優(yōu)化，以及末端配送路徑的優(yōu)化。末端節(jié)點的選址優(yōu)化問題主要從建立科學(xué)的節(jié)點選址評價體系和節(jié)點選址方法的研究兩方面著手；末端配送的路徑優(yōu)化研究則主要從以不同視角分析然后提供數(shù)據(jù)支持、增加變量因素使得優(yōu)化更貼近實際以及改進算法提高優(yōu)化質(zhì)量三方面展開。

盡管學(xué)者們在物流末端配送領(lǐng)域中進行了大量的研究，但是受經(jīng)濟環(huán)境、政治環(huán)境和生態(tài)環(huán)境等多方面的影響，物流末端配送領(lǐng)域的研究仍在發(fā)展，未來對該領(lǐng)域的研究可以嘗試向更多方面擴展。

首先，當(dāng)下的物流末端配送環(huán)節(jié)面臨著雙重挑戰(zhàn)：既要滿足社會發(fā)展的需求，又要符合環(huán)保要求。面對各國政府對于“低碳”越來越重視的背景下，大多數(shù)學(xué)者將關(guān)注點集中在滿足社會發(fā)展，少有關(guān)注該領(lǐng)域與生態(tài)環(huán)境保護的協(xié)同發(fā)展，未來如何實現(xiàn)物流末端配送與生態(tài)環(huán)境保護的協(xié)同是一個值得研究的問題。

其次，當(dāng)前研究對于被配送的貨物一般都采取標(biāo)準(zhǔn)化處理，即沒有考慮到貨物的類型和價值，在今后的研究中，可以根據(jù)貨物的類型、價值甚至訂單來源進行更廣泛的分類，將物流末端配送環(huán)節(jié)細(xì)化并優(yōu)化，或許能獲得更顯著的進展。

最后，新冠疫情對于社會各個領(lǐng)域的沖擊仍歷歷在目，今后對物流末端配送領(lǐng)域的研究可以充分考慮類似重大事件的影響，做好重大事件的評估體系構(gòu)建與對策準(zhǔn)備。