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A Simulation-Based Integrated Decision-Support Framework for Auditable Green Logistics
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AI
DOI：10.3390/logistics10050098.png)
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摘要
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背景：绿色物流需要决策支持方法，以在动态运营条件下联合解决成本效率、减排、服务可靠性和报告透明度。现有研究通常将优化、预测更新、利益相关者协调和排放可追溯性分别处理，限制了集成。方法：本研究开发了一个基于仿真的集成决策支持框架，结合多目标混合整数线性规划（MILP）、滚动时域设置下的机器学习旅行时间预测、基于Shapley值机制的协同分配以及与ISO 14083:2023对齐的排放核算。包含许可区块链层作为后决策治理机制以支持可追溯性。该框架通过行业校准的合成场景进行评估，规划期为30天，进行50次独立仿真运行。结果：在测试场景下，集成配置将每条路线的平均CO2排放量降低了27.6%（±2.4%），相对于基线改进了17.3%的成本指数，并将准时交付率提高到96.8%。鲁棒性分析显示关键绩效指标（KPI）的平均偏差低于5%。组件级分析表明，主要运营收益源于预测更新与规范性优化之间的交互，而区块链层主要提高了可审计性。结论：该框架在测试的仿真场景中提高了环境与运营绩效，尽管在得出部署级结论前仍需现实世界验证。
Keyword:
green logistics
multi-objective optimization
vehicle routing with time windows
cooperative game theory
Shapley value
machine learning
blockchain
ISO 14083:2023
期刊
L
IF:
3.6
论文数:
807
被引数:
1.5K
机构
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