数字孪生驱动的城市应急配送动态优化OACHSSCD

突发灾害情景下城市应急物流系统面临需求动态演变、路网通行能力实时波动及库存资源受限等多重挑战,传统静态优化方法难以有效应对环境不确定性。针对上述问题,提出一种数字孪生驱动的应急配送动态优化方法,构建“数字孪生-优化模型-强化学习”三位一体决策框架。该方法包含3个核心组件:一是城市应急物流数字孪生系统架构,通过多源数据融合实现物理系统状态的实时感知与虚拟映射;二是考虑库存动态约束的多周期应急配送调度模型,引入库存平衡方程建立配送决策与仓储状态的跨期耦合关系,以最小化加权响应时间为优化目标;三是基于深度Q网络的自适应决策算法,通过状态特征筛选与动作离散化策略降低求解复杂度,支持动态环境下的实时方案调整。以郑州市“7·20”特大暴雨灾害为背景开展实证研究,结果表明,与顺序决策方法相比,所提动态优化模型的加权响应时间降低21.9%;基于数字孪生的实时决策算法能够在动态环境下保持92.3%的方案可行性;深度Q网络算法的计算效率较精确求解方法提升23.2倍,随问题规模增大加速比最高可达45.1倍。研究成果可为城市应急物流的智能化管理提供理论支撑与方法参考。