持続可能な設計：不確実性下での日常低炭素貨物配送と都市緊急供給のためのデュアルユース地下物流ネットワーク：ハイブリッド最適化シミュレーションアプローチ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a methodological framework combining robust optimization and simulation for dual-purpose logistics network design.

🏢実務担当者:Urban planners and logistics operators can apply the dual-use network concept to simultaneously reduce emissions and improve emergency preparedness.

🏛政策担当者:The study provides evidence for investing in underground logistics infrastructure as part of low-carbon urban development strategies.

持続可能な都市物流には、日常的な低炭素貨物輸送を支えつつ、混乱下での緊急供給能力を維持できるインフラが必要である。しかし、既存の地下物流システム研究は主に日常的な貨物効率とネットワークの実現可能性に焦点を当てており、一方で緊急物流研究は主に地上交通システムに基づいている。不確実な日常需要と緊急需要の下での二重用途地下物流ネットワークの統合設計と運用検証には限られた注意しか払われていない。このギャップに対処するため、本研究は、頑健なレイアウト最適化と動的シミュレーションを組み合わせた二重用途地下物流システム（DULS）フレームワークを提案する。供給センター、一次ノード、二次ノード、需要地点からなる多階層ネットワークが構築される。候補となる一次ノードはエントロピー加重TOPSIS法を用いて選別され、需要不確実性の下でノード位置、資源配分、貨物経路を同時に決定するために、Wassersteinに基づく分布的ロバスト最適化モデルが定式化される。モデルを解くためにハイブリッドヒューリスティックが開発され、AnyLogicベースの離散事象シミュレーションモデルが、異なる需要生成パターンと列車運行戦略の下での運用パフォーマンスを評価するために使用される。南京のケースでは、最適化されたDULSは19の一次ノードと72の二次ノードを含み、緊急需要充足率84.84%を達成し、平均エンドツーエンド緊急供給時間を4時間以内に維持する。通過運転方式は、輸送時間と欠乏コストの両方において各駅停車モードよりも優れた性能を発揮する。事後的な運用排出量比較はさらに、DULSが日常運用下で道路ベースの貨物排出量を60.20%削減できることを示している。提案されたフレームワークは、日常的な貨物輸送と緊急供給の両方に役立つ持続可能な二重用途地下物流インフラの計画のための方法論的支援を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Sustainable urban logistics requires infrastructure that can support routine low-carbon freight delivery while maintaining emergency supply capacity under disruptions. However, existing underground logistics system studies mainly focus on routine freight efficiency and network feasibility, whereas emergency logistics research is largely based on surface transport systems. Limited attention has been paid to the integrated design and operational validation of dual-use underground logistics networks under uncertain routine and emergency demand. To address this gap, this study proposes a dual-use underground logistics system (DULS) framework that combines robust layout optimization with dynamic simulation. A multi-echelon network consisting of supply centers, primary nodes, secondary nodes, and demand points is constructed. Candidate primary nodes are screened using an entropy-weighted TOPSIS method, and a Wasserstein-based distributionally robust optimization model is formulated to jointly determine node location, resource allocation, and freight paths under demand uncertainty. A hybrid heuristic is developed to solve the model, and an AnyLogic-based discrete-event simulation model is used to evaluate operational performance under different demand-generation patterns and train operation strategies. In the Nanjing case, the optimized DULS includes 19 primary nodes and 72 secondary nodes, achieves an emergency-demand fulfillment rate of 84.84%, and keeps the average end-to-end emergency supply time within 4 h. Cross-station operation performs better than the all-stop mode in both transport time and deprivation cost. An ex-post operational emission comparison further indicates that the DULS can reduce road-based freight emissions by 60.20% under routine operations. The proposed framework provides methodological support for planning sustainable dual-use underground logistics infrastructure serving both routine freight delivery and emergency supply.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18115330first seen 2026-05-29 05:04:31 · last seen 2026-06-17 07:12:45