2026年华中杯 A题：城市绿色物流配送调度

题目到底在解决什么问题

先看数据：我拿到了哪些输入

一点很真实的数据口径提醒

第一问：先把静态环境下的基础路径走对

[1. 目标函数先别写复杂，先把钱和约束讲明白](#1. 目标函数先别写复杂，先把钱和约束讲明白)

[2. 软时间窗，不只是迟到罚款](#2. 软时间窗，不只是迟到罚款)

[3. 双容量约束是这道题很容易被低估的一点](#3. 双容量约束是这道题很容易被低估的一点)

[4. 到达时间怎么递推，决定了时间窗是不是落得下去](#4. 到达时间怎么递推，决定了时间窗是不是落得下去)

[5. 分时段速度，是这题从"普通 VRP"变复杂的关键一步](#5. 分时段速度，是这题从“普通 VRP”变复杂的关键一步)

[6. 能耗为什么是 U 型，而不是"越快越费油"](#6. 能耗为什么是 U 型，而不是“越快越费油”)

[7. 碳排放不是附属指标，而是成本的一部分](#7. 碳排放不是附属指标，而是成本的一部分)

[8. 公式怎么变成程序结构](#8. 公式怎么变成程序结构)

[9. 第一问最后跑出了什么](#9. 第一问最后跑出了什么)

[10. 这套静态方案稳不稳](#10. 这套静态方案稳不稳)

第二问：加上绿色配送区限行政策后，模型怎么改

[1. 先把政策约束写对](#1. 先把政策约束写对)

[2. 第二问的求解器为什么切到了 Gurobi](#2. 第二问的求解器为什么切到了 Gurobi)

[3. 问题二不是"把燃油车都换成电动车"](#3. 问题二不是“把燃油车都换成电动车”)

[4. 真正发生变化的，是时序和分组，而不是大换车](#4. 真正发生变化的，是时序和分组，而不是大换车)

[5. 哪些客户最受政策影响](#5. 哪些客户最受政策影响)

第三问：动态事件下，为什么必须做实时重调度

[1. 第三问不是从零开始，而是从问题二接着往下走](#1. 第三问不是从零开始，而是从问题二接着往下走)

[2. 动态问题最难的不是"再算一遍"，而是"不能全都重来"](#2. 动态问题最难的不是“再算一遍”，而是“不能全都重来”)

[3. 第三问为什么用 NSGA-II](#3. 第三问为什么用 NSGA-II)

[4. NSGA-II 优化的不是路径本身，而是"调整方式"](#4. NSGA-II 优化的不是路径本身，而是“调整方式”)

[5. 动态事件是怎么被组织起来的](#5. 动态事件是怎么被组织起来的)

[6. 第三问最后跑出了什么](#6. 第三问最后跑出了什么)

为什么取消订单最好处理

为什么地址变更和时间窗调整会影响中等范围

为什么交通降速最难

[7. Pareto 前沿在第三问里不是摆设](#7. Pareto 前沿在第三问里不是摆设)

公式怎么落地成代码

[1. 先把订单聚合成服务节点](#1. 先把订单聚合成服务节点)

[2. 把时变速度做成一个可调用的行驶时间函数](#2. 把时变速度做成一个可调用的行驶时间函数)

[3. 把能耗函数做成路线弧段评估器](#3. 把能耗函数做成路线弧段评估器)

[4. 把政策约束做成可判定的可行性逻辑](#4. 把政策约束做成可判定的可行性逻辑)

[5. 把动态稳定性做成第四个目标](#5. 把动态稳定性做成第四个目标)

题目到底在解决什么问题

先说结论：这不是一道普通的 VRP。

题目表面上是"城市物流配送"，本质上却把几类很容易单独成题的约束叠在了一起：

混合车队：燃油车 + 新能源车
双容量约束：同时受重量和体积限制
软时间窗：早到要等，晚到要罚
固定服务时间：每个客户服务 20 分钟
分时段速度：早高峰、平峰、拥堵时段不同
U 型能耗函数：速度太慢和太快都不省能
碳排放成本：不是只看钱，还看碳
绿色配送区政策：燃油车在特定时段禁入
动态事件：新增订单、取消、地址改动、时间窗变化、车辆故障、交通降速

题目 PDF 里给出的原始规模也不小：

98 个客户点
2169 个订单
5 类车辆，共 185 辆
配送中心坐标在 (20, 20)
市中心坐标在 (0, 0)
绿色配送区定义为"以市中心为圆心、半径 10 km 的圆形区域"

如果只把它当成"带时间窗的路径规划"，很容易低估它的难度。更准确地说，它是一个带绿色物流、政策约束和动态响应的复合调度问题。

先看数据：我拿到了哪些输入

原始数据在附件和每问子目录下的 data 中都有副本。直接看 01_problem1_static/data，四份核心 Excel 很清楚：

文件	规模	作用
客户坐标信息.xlsx	99 × 4	1 个配送中心 + 98 个客户坐标
时间窗.xlsx	98 × 3	每个客户的最早/最晚服务时间
订单信息.xlsx	2169 × 4	订单重量、体积和所属客户
距离矩阵.xlsx	99 × 100	点到点道路距离

这里最值得讲的，不是"读 Excel"，而是预处理的口径。

项目里的 preprocess.py (line 212) 做了几件非常关键的事：

把订单层数据聚合到客户层
把时间窗统一转成分钟制
如果距离矩阵缺值，用欧氏距离乘 1.25 兜底
根据坐标识别绿色配送区客户
对超大客户做"拆点"

其中第 5 步直接决定了后面的建模规模。代码不是简单沿用原始 98 个客户，而是把需求过大的客户拆成多个同址、同时间窗的服务节点。拆分目标不是 3000kg，而是更保守的 1500kg / 8.5m³：

python 复制代码

parts = int(
    np.ceil(
        max(
            row["demand_kg"] / 1500.0 if row["demand_kg"] > 0 else 1.0,
            row["demand_m3"] / 8.5 if row["demand_m3"] > 0 else 1.0,
            1.0,
        )
    )
)

这一步做完后，问题规模从 98 个原始客户，变成了 247 个服务节点。也就是说，后续求解器真正面对的不是 98 个点，而是 247 个需要调度的服务任务。

这背后其实很合理。比如在 zone_customer_classification.csv 里可以看到：

客户 55 总需求约 12197.65kg / 30.80m³，被拆成 9 个服务节点
客户 8 总需求约 11749.55kg / 36.03m³，被拆成 8 个服务节点

如果不拆点，这种客户本身就不满足单车服务的物理约束，后面的模型再漂亮也落不了地。

一点很真实的数据口径提醒

题目文字里提到"绿色配送区内有 30 个客户"，但当前项目按坐标重新识别后，在 zone_customer_classification.csv 中被标记为绿色区的原始客户是 15 个，边界客户 2 个。

这说明项目实现最终采用的是"按坐标重算"的口径，而不是直接把题面描述当成既定事实。做比赛时这类差异很容易被忽略，但做成项目时反而必须交代清楚：后续政策分析到底是按哪套口径跑出来的。

第一问：先把静态环境下的基础路径走对

1. 目标函数先别写复杂，先把钱和约束讲明白

第一问的目标很直接：在没有政策限制的前提下，把总配送成本压到最低。

项目里实际采用的总成本结构是：

它在业务上的含义也很直白：

启动成本：每启用一辆车，固定花 400 元
能耗成本：油费或电费
碳排放成本：按排放量折算成钱
等待成本：早到不能服务，只能等
延误惩罚：晚到要罚
P：不可行惩罚项，比如漏服务、重复服务、容量违反

在代码里，真正给启发式求解器打分的目标又往前走了一步。evaluator.py 用的是一个加权标量目标：

这解释了为什么问题一的最终输出里会同时出现两个数：

best_total_cost = 98378.44
best_objective = 99184.13

前者是财务口径的总成本，后者是求解器搜索时使用的综合目标。做工程时把这两个口径分开，我觉得是对的：一个负责"找解"，一个负责"解释解"。

2. 软时间窗，不只是迟到罚款

时间窗在这个项目里不是硬约束，而是软约束。车辆到达客户 ii 的时刻记为 AiAi，时间窗记为 [ei,li][ei,li]，服务开始时刻记为 BiBi，则：

等待时间和延误时间分别是：

对应的时间窗成本是：

其中题目给定：

等待成本 20 元/小时
延误惩罚 50 元/小时

这个公式在项目里的意义，不只是"加一项罚款"，而是把调度逻辑从"绝不能迟到"改成"迟到可以，但要付出代价"。对于真实配送问题，这比纯硬时间窗更像现实。

3. 双容量约束是这道题很容易被低估的一点

每辆车不仅有载重约束，还有容积约束。对车辆 k 的一条路径 r，必须满足：

这里：

很多比赛题里，体积只是"顺手一带"的第二容量；但在这个项目里，正是因为重量和体积同时存在，才逼出了前面那一步服务节点拆分。

4. 到达时间怎么递推，决定了时间窗是不是落得下去

每个客户服务时间固定 20 分钟。若车辆在客户 i 完成服务后驶向客户 j，则：

其中：

s=20分钟
Tij(⋅)是从 ii到 jj的时变行驶时间函数

这个式子看起来简单，但真正麻烦的是：Tij不是常数，而是出发时刻的函数。

5. 分时段速度，是这题从"普通 VRP"变复杂的关键一步

项目里把一天拆成 6 个时段，对应题目给出的顺畅、一般、拥堵速度分布：

08:00-09:00：拥堵，均值 9.8 km/h
09:00-10:00：顺畅，均值 55.3 km/h
10:00-11:30：一般，均值 35.4 km/h
11:30-13:00：拥堵，均值 9.8 km/h
13:00-15:00：顺畅，均值 55.3 km/h
15:00-17:00：一般，均值 35.4 km/h

因此从 i到 j的路程 dij 不能直接除以一个固定速度，而要按跨越时段逐段积分：

项目里这一步不是靠闭式公式硬推，而是在里做了分段积分：

python 复制代码

while remaining > 1e-9:
    speed = max(self.speed_at(current, stochastic=stochastic), 1e-6)
    next_boundary = self.next_boundary_after(current)
    dt = max(next_boundary - current, 1e-6)
    max_distance = speed * dt / 60.0
    if max_distance >= remaining:
        used_time = remaining / speed * 60.0
        remaining = 0.0
    else:
        used_time = dt
        remaining -= max_distance
    current += used_time
    total_time += used_time

这段代码的意思很朴素：车不是一下子把整段路跑完，而是"先跑到下一个时段边界，再看剩多少路"。

6. 能耗为什么是 U 型，而不是"越快越费油"

题目给出的油耗、电耗函数都是 U 型：

这意味着：

太慢时，低速拥堵工况不省能
太快时，空气阻力和高负荷也不省能
真正省能的是某个中间速度区间

项目还进一步做了载荷修正。设载重率为 λ，则：

也就是说，燃油车满载比空载高 40%，新能源车高 35%。

对应代码在 energy_model.py (line 18) 里非常直接：

python 复制代码

def fuel_liter_per_100km(speed_kmph: float) -> float:
    v = max(float(speed_kmph), 1.0)
    return max(0.0025 * v * v - 0.2554 * v + 31.75, 1.0)

def electricity_kwh_per_100km(speed_kmph: float) -> float:
    v = max(float(speed_kmph), 1.0)
    return max(0.001 * v * v - 0.1 * v + 36.194, 1.0)

def load_correction(self, vehicle, load_ratio: float) -> float:
    return 1.0 + vehicle.type_config.full_load_energy_increase * load_ratio

7. 碳排放不是附属指标，而是成本的一部分

能耗出来以后，碳排放按线性转换：

碳成本则是：

这里有一个很值得一提的小细节：当前配置里 distance_cost_per_km = 0，所以"里程"本身并不直接收费，它是通过能耗和碳排放间接进入目标函数的。这也解释了为什么项目里能耗建模做得这么细。

8. 公式怎么变成程序结构

问题一的主流程，在 main.py (line 59) 里是一条很标准的工程链路：

load_raw_data 读原始 Excel
preprocess_raw_data 做聚合、拆点、清洗
TrafficModel 和 EnergyModel 负责时变速度与能耗
SolutionEvaluator 负责统一算成本、排放、时间窗
GASolver 或 GurobiSolver 求解
ResultsExporter 导表
Visualizer 出图

这比论文式"模型建立-模型求解"更重要的一点是：每一层的职责都分开了，所以后面问题二、问题三能直接复用。

9. 第一问最后跑出了什么

现有 run_summary.json 对应的主结果是：

总成本：98378.44
综合目标：99184.13
总碳排放：10893.51 kg
总延误：119.72 min
准时率：97.98%
使用车辆数：143
未使用车辆数：42

成本分解最能说明这套方案在"怕什么"：

成本项	金额	占比
启动成本	57200.00	58.14%
能耗成本	32739.81	33.28%
碳成本	7080.78	7.20%
等待成本	1258.08	1.28%
延误惩罚	99.77	0.10%

这个表很值得细看。

第一，启动成本占比超过一半，说明当前方案里"启太多车"是最大的成本来源。

第二，延误惩罚几乎可以忽略，而等待成本明显更高，说明求解器更倾向于"早到等着"，而不是"晚到挨罚"。

第三，既然平均每车只服务 1.73 个服务节点，那么高启动成本几乎是必然结果。这不是算法偷懒，而是前面拆点 + 时间窗 + 双容量共同作用的结果。

车型使用也很有意思：

E1250：15 辆，全部用满
E3000：10 辆，全部用满
F3000：60 辆，全部用满
F1500：49 辆，几乎用满
F1250：只用了 9 辆

这说明当前参数下，最不"划算"的其实是轻型燃油车。相比之下：

F3000 扛大载重和多服务节点
F1500 处理中等需求的碎片化客户
两类电动车全部被吃满，说明它们在能耗/碳排/区域适配上都很有价值

再看服务水平：

247 个服务节点里，只有 5 个晚到
49 个节点发生等待
平均等待 15.28 分钟
平均延误只有 0.48 分钟

这组数字很说明问题：模型把"迟到"尽量压到了极少数，把大部分时间窗冲突消化成了等待。

10. 这套静态方案稳不稳

项目里还做了两类补充分析。

第一是 Pareto 样本。pareto_front.csv 里保留了 7 个样本解，说明问题一不是单一最优点，而是存在成本、碳排和延误之间的小范围权衡。

第二是蒙特卡洛稳健性测试。monte_carlo_summary.csv 用随机速度跑了 60 次：

平均总成本：98523.78
标准差：72.28

这个波动其实很小。至少对这套方案来说，时变速度的随机扰动不会让结果失控。

第二问：加上绿色配送区限行政策后，模型怎么改

如果说第一问解决的是"基础路径怎么走"，那第二问真正要回答的是：政策来了以后，这些路径要怎么重构。

题目给的政策很明确：

08:00-16:00
燃油车禁止进入绿色配送区服务

这条规则看起来像一个简单的 if，但实际上它约束的是"服务发生的时刻"，不是"客户属于哪个集合"这么简单。

1. 先把政策约束写对

设客户 i是否位于绿色区由 gi表示，车辆动力类型由 pk 表示，服务开始时刻为 Bi，服务时间为 s。那么燃油车在绿色区的政策可写成：

其中 480 和 960 分别对应 08:00 和 16:00。

项目里判断违规的方式，不是抽象约束，而是直接计算服务区间和禁行时段的重叠分钟数：

当 ωi>0 时，视为违规。

python 复制代码

overlap = max(
    min(departure_min, config.policy.fuel_forbidden_end_min)
    - max(service_start_min, config.policy.fuel_forbidden_start_min),
    0.0,
)
return overlap > 1e-9, overlap

这段实现非常"工程化"。它没有纠结大而全的数学表达，而是直接回答一个业务问题：某辆燃油车在某个绿色区客户上的服务，有没有压到禁行时段。

2. 第二问的求解器为什么切到了 Gurobi

问题二最有意思的地方，不是加约束，而是换了求解方式。

从代码结构看，项目这里用的不是问题一那种直接在全量路径空间里搜索，而是更像一个"候选路径生成 + 主问题选择"的 route-based 模型。其主问题可以写成：

约束包括：

每个客户必须被覆盖一次。

每种车型的使用数不能超过车队上限。

如果某条候选路径在政策下不可行，就不允许被选中。

这就是为什么第二问特别适合 Gurobi。它擅长的不是凭空"发明路径"，而是对一批候选路径做全局选择。项目里也确实是这么干的：先根据聚类和 warm start 生成候选路线，再由 Gurobi 解一个主问题。

从 gurobi_solver.py (line 87) 的实现能看得很清楚：

python 复制代码

for customer_id in self.problem.customer_ids:
    model.addConstr(gp.quicksum(covered_vars) == 1)

for vehicle_type in self.vehicle_types:
    model.addConstr(gp.quicksum(type_vars) <= int(vehicle_type.count))

for candidate in candidates:
    eligible = 1 if (not self.policy_active or candidate.policy_feasible) else 0
    model.addConstr(x[candidate.candidate_id] <= eligible)

这其实就是一类很典型的 set partitioning / set covering 风格主问题。

3. 问题二不是"把燃油车都换成电动车"

这是我看完结果以后觉得最值得说的一点。

直觉上，绿色区限行一来，车型结构应该明显向电动车倾斜。但这份项目输出给出的结果更微妙。

当前 outputs/02_problem2_policy 中，最优策略是：

Strategy_A_DirectReopt
目标值：105741.80

备选策略 Strategy_B_EVPriority 的目标值是：

106726.30

也就是说，更激进地偏向电动车，并没有得到更优结果。

和问题一基线相比，最优政策方案的变化是：

总成本 +4176.74
碳排放 -25.68 kg
总里程 -28.12 km

这组数字其实很有意思。它说明政策约束并没有把系统直接推向"更长路、更高碳"的方向，反而在现有解里通过更精细的路径重排，换来了一点碳排下降和里程下降。

但代价也很明显：

基线准时率：0.9636
最优政策方案准时率：0.8745

也就是说，这个项目当前权重设置下，问题二更像是在用一部分服务水平换政策适应性与综合目标改进。

4. 真正发生变化的，是时序和分组，而不是大换车

更有意思的是，当前结果里车型使用数量几乎没有大变化：

基线：燃油 120 条路线，电动 25 条路线
政策后：燃油 120 条路线，电动 25 条路线

甚至绿色区服务结构也没有出现"全面电动化"：

绿色区由电动车服务：8
绿色区由燃油车服务：24

但这些燃油车服务都发生在政策允许的时段内。

这其实揭示了第二问真正的难点：

它不是"车型替换题"，而是"时序重构题"。

换句话说，这份结果告诉我，当前实例里最优策略不是大量换车，而是：

调整发车时刻
重排绿色区客户的服务顺序
改变局部客户分组
把本来可能压在禁行时段的服务，挪到允许区间

从这个角度看，第二问比第一问更像"在已有路径骨架上做精细重构"。

5. 哪些客户最受政策影响

customer_policy_impact.csv 给了很直观的答案。按影响分数排序，受影响最大的几个客户里，高需求的绿色区客户很靠前。

例如客户 8：

到达时刻变化约 +338.20 min
延误变化约 +2551.83 min

这说明政策冲击首先落在绿色区里需求大、窗口紧、原本服务链又比较集中的客户身上。

而 route_impact.csv 也能看到对应的路线层面变化：那些同时覆盖多个绿色区服务节点的燃油车路径，是重构成本最高的。

第三问：动态事件下，为什么必须做实时重调度

如果说前两问还是"离线优化"，第三问就正式进入现实世界了。

现实配送不会乖乖按计划执行到底。题目列出的动态事件包括：

新增订单
订单取消
地址变更
时间窗调整

而项目实现又额外补了两类更贴近实际运行的扰动：

车辆故障
交通降速

到了这一步，问题已经不再是"有没有一条全局最优路径"，而是：当系统被打断时，怎样在尽量少扰动原计划的前提下快速恢复可执行性。

1. 第三问不是从零开始，而是从问题二接着往下走

这一点非常关键。

03_problem3_dynamic/run_summary.json 里写得很清楚：

baseline_source = problem2:Strategy_A_DirectReopt

也就是说，动态重调度不是另起炉灶，而是直接把第二问的最优政策方案当成动态起点。这种递进关系非常合理：

第一问：静态基础路径
第二问：政策约束下的路径重构
第三问：在政策可行方案上做动态响应

这也是我觉得这个项目结构很完整的原因之一。

2. 动态问题最难的不是"再算一遍"，而是"不能全都重来"

项目里这部分做得最像工程系统的是 state_manager.py。

它没有把动态调度当成"每来一个事件就重新跑一次静态优化"，而是显式维护了：

车辆当前状态
已服务客户
待服务客户
已锁定前缀路径
当前可修改路径段
车辆当前位置和可用时刻

这意味着第三问真正优化的，不是整天的全量路径，而是一个滚动窗口内、可修改范围内的局部问题。默认滚动窗口是 120 分钟，候选客户上限 36，候选车辆上限 14。

这个思路很重要。因为动态调度里最大的忌讳就是"为了修一个局部问题，把整个系统全打乱"。

3. 第三问为什么用 NSGA-II

动态事件发生后，项目里的目标不再只有一个"总成本最低"，而是四目标同时考虑：

其中：

C(π)：总配送成本
E(π)：总碳排放
L(π)：时间窗违约损失
S(π)：稳定性损失

这里的第四项最有意思。因为动态调度里，方案"变得太多"本身就是成本。

项目用的稳定性定义来自 stability_analyzer.py (line 37)：

其中：

Rs：路径稳定性
As：分配稳定性
ρseq：序列变化比例
ρveh：车辆变更比例

最终优化里用的是稳定性损失：

这套定义的含义很实在：

我不是只问"新方案便不便宜"，还问"它把多少车改了、改了多少客户、改动是不是过于剧烈"。

代码里这部分也写得很直白：

python 复制代码

overall_stability = (
    0.35 * route_stability
    + 0.30 * assignment_stability
    + 0.20 * (1.0 - sequence_change_ratio)
    + 0.15 * (1.0 - vehicle_change_ratio)
)
stability_loss = 1.0 - overall_stability

4. NSGA-II 优化的不是路径本身，而是"调整方式"

在 nsga2_optimizer.py (line 1) 里，染色体设计不是传统"完整路径编码"，而是：

待优化客户的优先级顺序
客户偏好的车辆选择

也就是说，算法真正做的是：

在当前状态约束下，决定"谁优先插、插给谁、改多少"。

解码后形成的目标元组是：

python 复制代码

objectives = (
    total_cost,
    total_carbon,
    time_window_loss,
    stability_loss,
)

这比把整条路径硬编码进染色体更适合动态场景，因为很多前缀已经锁死，真正能优化的只是剩余尾段。

5. 动态事件是怎么被组织起来的

项目里内置了 6 类场景，事件时刻也明确写在配置里：

09:30：新增订单
10:45：订单取消
12:00：地址变更
13:30：时间窗调整
15:00：车辆故障
16:30：交通降速

event_generator.py 会生成单独场景，也会拼成一个综合演示场景 Scenario_Demo_All。这点很好，因为博客里既可以讲单个事件，也可以讲一整天被连续扰动的过程。

6. 第三问最后跑出了什么

综合演示场景里，一共发生了 6 次事件。现有输出给出的几个核心指标是：

平均响应时间：1.4595 s
平均 Pareto 前沿规模：6.83
平均总体稳定性：0.9537
平均修改路径数：8.83
平均重分配客户数：5.67

这几个数放在一起，基本可以概括第三问当前方案的特点：
大多数事件都能比较快地做出局部响应，而且整体扰动控制得还不错。

如果把不同事件拆开看，会更有意思：

事件类型	响应时间	修改路径数	重分配客户数	总体稳定性	观察
新增订单	0.84 s	7	10	0.9597	局部扰动明显，但仍能较快修复
订单取消	0.02 s	3	0	0.9830	最容易处理，基本是删减式调整
地址变更	0.42 s	12	8	0.9401	对局部路径结构影响较大
时间窗调整	0.16 s	8	5	0.9581	主要改时序，扰动中等
车辆故障	0.04 s	3	2	0.9813	局部替换能力不错
交通降速	79.43 s	25	121	0.0432	最困难，几乎是全局冲击

这张表基本把第三问的故事讲清楚了。

为什么取消订单最好处理

因为它通常只是把一部分待服务节点从未来计划里拿掉，不需要新增资源，也不一定需要改动很多路径。

为什么地址变更和时间窗调整会影响中等范围

因为这类事件通常只改一个或几个客户，但它们可能正好卡在路径中段，所以会牵连前后邻接关系。

为什么交通降速最难

这个结果我觉得特别真实。

交通降速不是改一个点，而是把一整段时间里的速度函数都压低了。它破坏的不是一条路线，而是很多路线的时间可行性。当前输出里：

响应时间升到 79.43 s
稳定性掉到 0.0432
重分配客户数达到 121

这说明在当前实现里，全局交通冲击远比局部订单事件更难吸收。这并不是坏结果，反而很真实：它告诉我们这套动态机制对局部扰动很强，但对系统性冲击还不够稳。

7. Pareto 前沿在第三问里不是摆设

动态问题里，多目标才真正有意义。

比如 representative_solutions.csv 里，单个事件会同时给出：

最低成本解
最低排放解
最低违约解
最稳方案
折中代表解

这说明 NSGA-II 不是"为了用而用"，而是真在帮我们回答一个现实问题：

当突发事件来了，我到底是要更便宜，还是更稳，还是更少迟到？

项目最后为了输出一个可执行方案，还会对 Pareto 前沿做一次标准化加权，选出折中解。这个"先保留选择，再选代表解"的设计，我觉得比一开始就把所有目标压成单一加权和更合理。

公式怎么落地成代码

如果只看论文，很多公式都像"模型已经建立好了"；真正写项目时，最难的是把公式拆进模块。

这个项目里，我觉得最关键的落地链路有五步。

1. 先把订单聚合成服务节点

python 复制代码

customer_summary = coordinates.merge(orders, on="node_id", how="left") \
                             .merge(time_windows, on="node_id", how="left")
service_summary = _split_oversized_customers(customer_summary, config)

这一步对应的是"原始业务数据不是直接可建模对象"。

建模对象从来不是 Excel 里的行，而是清洗、聚合、补全、拆分之后的服务任务。

2. 把时变速度做成一个可调用的行驶时间函数

python 复制代码

travel_time(distance_km, departure_min)

这一步对应的是：

论文里它是一个符号，代码里它必须返回一个真的分钟数，还最好能顺手保留跨时段分段记录，方便后面做能耗明细和图表。

3. 把能耗函数做成路线弧段评估器

python 复制代码

unit = self.unit_consumption_per_100km(vehicle, speed_kmph, load_ratio)
consumption = unit * distance_km / 100.0

这一步对应的是：

代码里不能只输出"理论能耗"，还要同时给出：

能耗
能耗成本
碳排放
碳成本

4. 把政策约束做成可判定的可行性逻辑

python 复制代码

violates, overlap = service_violates_policy(
    powertrain=...,
    is_green_zone=...,
    service_start_min=...,
    departure_min=...,
    config=config,
)

这一步的价值在于：第二问之后，所有候选路径都可以先被统一打上"政策可行/不可行"的标签，再交给主问题去选。

5. 把动态稳定性做成第四个目标

python 复制代码

objectives = (total_cost, total_carbon, time_window_loss, stability_loss)

这一步非常关键。它把"重调度不要改太多"这件事，从一种经验偏好，变成了显式优化目标。

这也是为什么我更愿意把这个项目看成工程实现，而不是单纯的模型作业。

需要代码的，请在评论区下留言，作者会逐个回复。制作不易，请各位看官老爷点个赞和收藏！！！