通过智能港口物流推进可持续发展目标：一个实现社会、环境和经济可持续性的多目标优化框架 范书成（Shucheng Fan）与 傅少川（Shaochuan Fu）

《Sustainability》：Advancing Sustainable Development Goals Through Intelligent Port Logistics: A Multi-Objective Optimization Framework for Social, Environmental, and Economic Sustainability Shucheng Fan and Shaochuan Fu

　　

摘要

本研究开发了一个多目标优化框架，用于港口物流中可持续的集装箱卡车调度问题，旨在解决传统调度实践中环境合规性、员工工作条件以及运营效率之间的平衡问题。该问题被构建为一个受时间窗口、合规性、容量和服务要求约束的分配与调度模型。为了兼顾最优性和实时响应性，提出了一种双路径解决方案策略：对于小规模场景，采用混合整数线性规划（MILP）模型；对于中大规模场景，则结合使用基于优先级的构建性启发式算法（PBCH-CR）与冲突解决机制。通过对基于实际港口运营数据的合成案例进行计算实验发现，PBCH-CR能够确保所有分配订单的环境合规性达到100%，相比先到先服务（FCFS）基线方案，显著提高了匹配效率，并且在不到一分钟的计算时间内仍能保持良好的应急响应能力。敏感性分析进一步表明，提升紧急响应性能会一定程度上降低货运收入绩效。总体而言，该框架为平衡环境合规性、运营效率及员工工作条件提供了实用的方法，与可持续发展目标11、13以及目标8的相关内容具有紧密关联。