本文从战略、战术和运营层面，对近年来物流末端配送相关方向的国内外文献进行全面的综述，以期梳理清楚物流末端配送环节近年的研究成果，从而为相关领域学者提供参考。

1 战略层面：对策研究、客户行为研究与效益分析

在战略层面，学者们从末端配送的对策研究、客户行为偏好与效益分析等方面切入并进行了大量研究。

1.1 末端配送现状与发展对策

学者通常从末端配送环节不同场景的视角切入，并结合所处外部环境的特点对物流末端配送环节的现状进行分析并提出发展建议。

杨聚平等[4]在电子商务迅猛发展的背景下，深入分析国内外电子商务“最后一公里”配送方案，并对取得成功的配送方案的背后原因与适用范围进行了定性分析，提出了集公共电子提货柜、人工自助提货与送货上门等多种配送方案的电子商务“最后一公里”综合配送模型，以期降低配送成本以及提高服务质量。苗娜娜[5]在国家出台“三农政策”加强乡村建设的背景下，分析农村物流末端配送面临的挑战，即需辐射的范围广且运营成本高、物流基础设施建设落后与缺乏规范的售后服务体系，提出了壮大物流多元主体以降低运营成本、加强物流末端配送基础设施建设以及加快信息化建设等优化策略。王光辉等[6]以物流末端配送中的公共物资配送作为切入点，分析我国公共物资供应体系下末端配送面临的问题，包括物资需求难以满足与配送受阻，提出构建云平台末端配送体系进行智慧化自提点布局、供应链协同路径优化与智慧化配载。徐丽等[7]则从宏观视角出发，面对物流末端配送中普遍存在的回收体系不完善、运件的不安全和配送人员与消费者的矛盾等问题，通过层次分析法建立末端配送体系的模型，以及模糊综合评价法得到客户对于物流末端配送的评分，提出了规划物流市场、制定运件回收机制、合理分配配送方式以及物流企业APP或小程序优化的建议。

1.2 客户行为偏好研究

考虑到末端配送环节与客户接触的频繁性，因此对客户行为偏好进行研究，并依此对末端配送环节进行优化是具有必要性的。

Milioti et al[8]采用陈述偏好排序实验研究电子商务领域的末端配送方式的可接受性，以及客户对各种配送方式的选择意愿，为物流企业针对客户配送偏好的多样性设计高效的末端配送规划提供支持。陈义友等[9]认为客户在末端配送服务方式的选择中存在有限理性行为，即客户缺乏准确的计算能力来评估期待损失或损失效用，基于此假设并以客户期望效用最大化为目标，考虑距离和费用对顾客选择服务方式的影响，构造自提与送货上门两种配送方式的分段效用函数，描述客户有限理性行为对末端配送环节的影响，从而为物流企业提供决策支撑。朱惠琦等[10]将配送模式、服务方式以及配送时隙选择纳入同一模型中分析，来揭示客户对末端配送模式、服务方式与配送时隙的联合选择行为特征，为物流企业规划与客户偏好相适应的末端配送环节提供指导。Moussaoui et al[11]采取定性案例研究考察摩洛哥消费者的网上购物行为，并调查该地消费者对于自提点式末端配送方式的看法，得到自提点的选址、布置密度、安全性以及营业时间因素，对于消费者是否选取自提点式末端配送方式具有较大影响的结果。Luigi et al[12]以收入群体划分明显的发展中国家的发达城市为切入点，研究不同收入群体之间的消费行为差异，对于自提点式末端配送服务方式的影响以及该方式的实施可行性，认为自提点式末端配送的可试用性、兼容性以及比较优势是影响客户选择的主要因素。

1.3 物流末端配送的效益分析

对物流末端配送环节的综合效益研究主要集中在共同配送领域，对物流末端共同配送方式的效益进行探讨，也有部分学者将共同配送领域的效益研究进一步细化。

在末端共同配送模式的综合效益方面，陆华等[13]基于物流末端配送环节的复杂性、开放性的系统角度出发，以北京市通州区为例构建物流末端配送的系统动力学模型，仿真测算共同配送模式与各自配送模式在成本、交通与能源损耗方面的效益变化，结果表明共同配送模式下车辆出行总量、道路拥挤度和能源消耗都会减少，表明共同配送模式具有降本增效的积极作用。王淑云等[14]从冷链品多温共同配送效益角度切入，以蓄冷式多温共配和机械式多温共配模式为对比研究对象，建立了以最小配送总成本为目标的模型，结合实际算例分析两种模式的效益（经济性、安全性、灵活性、环保性），论证了蓄冷式多温共配模式的效益优越性。

在成本效益方面，邓建新等[15]考虑到实际生活中的物流末端配送具有随机性，基于共同配送的实质和作业活动成本思想，利用配送生命周期构建了共同配送的成本效益计算模型，方便物流企业进行共同配送的数字化效益实时可视化自动化计算评估。

此外，在能源效益方面，汪欣[16]从共同配送的低碳效益视角切入，分析两个物流企业之间合作的共同配送模式，以配送能耗最小为目标建立模型分析，提出物流企业在选择共同配送的合作伙伴时，需要根据双方的配送中心位置、客户需求结构、配送能力及速度等因素综合考虑。

2 战术层面：配送模式创新与模型算法创新

战术层面的规划关键在于配送模式的创新或是模型算法的创新，以此为物流企业规划末端配送环节提供理论指导或方向借鉴。

2.1 配送模式创新

目前，常用的末端配送模式主要为送货上门、自提柜、自提点以及共同配送等四种模式[17]，较多学者选择从配送模式的创新切入，从而推动末端配送环节的优化。

部分学者在自提柜配送模式下，重点研究了用户需求[18]、自提柜设计[19]等对末端配送的影响。李嘉晨等[18]以用户需求异质性为切入点，基于自提柜“被动接受”和“主动合作”两种情境，讨论用户与配送人员的演化策略研究，为提高自提柜的使用效率提供理论参考。Grabenschweiger et al[19]设计了一种异构上锁自提柜来完善末端配送体系，考虑为愿意自提的客户提供补偿金以及不同尺寸包裹的存储约束，以配送成本与补偿成本最小化为目标建立模型，使用自适应大邻域搜索算法（ALNS）求解。

资源的整合是末端配送中降低成本、提高效率的重要手段，也是学者重点关注领域。宾松等[20]将高铁快运干线运输与城市末端配送整合，考虑二维装载限制并以最小化运输成本和装载成本为目标建立模型，使用融合邻域搜索算子的遗传算法求解最优方案。刘畅等[21]考虑社区团购场景下消费者个性化服务的供需特征，研究供应链末端配送资源整合，构建多阶段动态多目标末端配送资源整合优化数学模型，以期提供更符合消费者期待的服务。杨京帅等[22]同时考虑末端配送服务模式，从平衡物流企业成本与服务质量的角度出发，以配送成本最小和客户满意度最大为双目标，考虑车辆容量限制、客户收货模式和客户时间窗建立模型，使用改进的NSGA-Ⅱ算法求解，分析发现物流企业综合利用多种末端配送服务模式能够更好地平衡配送成本与客户满意度水平、降低配送成本。

随着无人机技术的成熟，越来越多的研究者开始研究无人机应用于物流末端配送情景下的优化问题。Li et al[23]将无人机应用于物流末端配送环节，在模拟的复杂低空环境和无人机性能约束下，构建基于成本函数改进的元胞自动机（CA）并生成路径集，然后使用最优树算法获取最优配送路径。任新惠等[24]考虑无人机故障、分段能耗和飞行可靠性等影响因素，以总成本最小为目标构建不确定故障下的无人机配送模型，采用蚁群算法对模型求解，完善了无人机末端配送模式。Bergmann et al[25]将城市物流供应链中起始配送与末端配送环节整合，构建模型并使用启发式和元启发式算法求解，发现整合带来的效率提升高达30%。

随着众包模式的兴起，学者对众包模式在末端配送环节的应用也开始深入研究。王爽等[26]以末端众包配送模式为切入点，设计“众包司机-订单”配对策略，以总配送成本最小为目标建模，并引入K-means聚类算法对“订单-目的地”进行聚类获得众包司机配送方案，并使用遗传算法求解最优配送路径，该策略以更低的成本达到配送需求，可以更好解决物流特定节假日产生的大量订单需求。Nada et al[27]提出了一个使用众包工人的末端配送模型，该模型优化了成本、时间和工人表现之间的权衡，将路径规划与配送任务分配分离，并使用服务质量函数来衡量该模型的质量。

2.2 模型算法创新

在末端配送研究中，学者结合不同的研究情景构建了细化模型并设计了相应的模型求解算法，其中以启发式算法居多。

Pierre et al[28]提出了一种随机部分优化循环移位交叉算法（SPOCSX），用于使用遗传算法优化带时间窗的多目标车辆路径问题，较好地克服了部分优化循环移位交叉算法（POCSX）依赖基于贪婪启发式的系统附属策略而导致的低性能。Sitek et al[29]综合考虑末端配送目的地的可变性、自提点的容量差异性、配送过程中揽收的可能性以及配送时间窗，构建模型并在数学规划（MP）环境、约束逻辑规划（CLP）与数学规划（MP）混合环境以及约束逻辑规划（CLP）与元启发混合环境中实现，被认为有助于解决工业级的带容量限制的取送货车辆路径问题。

王迪等[30]将贪婪交换方法与鲸鱼优化算法（WOA）结合，求解带时间窗的物流末端配送路径优化问题，其在求解最优路径、最短距离和最大满意度方面具有更佳的全局寻优能力以及较快的收敛速度，从而能够提供更加准确的优化结果。李昆鹏等[31]考虑客户需求量、配送时间、客户时间窗和配送装载能力等约束，以最小化配送总里程为目标构建数学模型，在此基础上提出两种有效不等式并设计改进的分支切割算法对模型求解。

3 运营层面：选址优化与路径优化研究

物流末端配送环节在运营层面的研究关注点主要集中在：末端节点选址的评价与优化，以及末端配送路径的优化。

3.1 末端节点选址的评价与优化研究

在末端节点选址优化方面，Cui et al[32]建立了基于元胞自动机（CA）的城市末端节点定位模型，然后基于人口、交通等因素建立了末端节点竞争力评价指标，并通过遗传算法求解选址的优化结果；周林等[33]基于客户对末端配送服务的多元个性化需求，使用改进的变邻域搜索算法开展自提点选址、设施容量规划、服务方式分配以及车辆路径集成优化研究，结果表明能有效识别柔性客户，提高自提服务效率并改善服务水平以引导更多客户自提以及合理地规划自提点容量，有助于构建更具竞争力的配送系统。

3.2 末端配送路径的优化研究

在末端配送路径优化中，学者依据不同的配送场景细化模型约束条件，并设计相应的方法进行路径优化求解。

Li et al[34]考虑客户行为特征对物流末端配送路径规划的影响，从客户的自提服务偏好和客户投诉倾向两个方面构建客户画像，并使用自适应大邻域搜索算法（ALNS）设计物流末端配送路线，从而提供更加准确和个性化的配送策略。Tilk et al[35]引入并分析了带交付选项的末端配送路径问题，考虑客户对不同配送选项的排序优先级以及配送目的地可能为同一地点的情况，转化为最低客户满意度以及末端节点容量限制的约束，以最低总成本为目标建立模型，并使用分支、价格与切割算法（PBC）求解，认为为客户提供不同的配送选项能够降本增效。Dorian et al[36]研究了客户可以指定多个交付选项以及偏好级别和时间窗口的情况，以最小配送车辆数和路径总成本为目标建立模型，并使用大邻域搜索算法（LNS）周期性地划分并重组路径，从更贴近现实的角度为物流企业提供了末端配送环节的规划思路，并且提出了一种嵌入许多新思想的算法。Yu et al[37]将自提柜的取货与揽收功能考虑进物流末端配送的路径规划中，考虑客户时间窗、车辆容量限制和自提柜容量利用率，以配送总成本最小化为目标建立模型，并使用模拟退火算法（SA）与带回溯机制的模拟退火算法（SAwb）求解，结果表明所改进算法更优。Pourmohammadreza et al[38]使用两阶段方法来优化带有服务选项的末端配送问题，第一阶段通过多准则决策（MCDM）方法评估末端配送节点的价值，在第二阶段通过定制化数学模型确定配送路径，使得末端配送成本降低25%以上。

4 研究结论与展望

本文在对物流末端配送领域相关文献归纳梳理的基础上，基于战略、战术和运营三个层面，从现状分析、客户行为偏好、效益分析、模式创新、模型算法创新、选址优化和路径优化等七个方面总结了国内外学者对物流末端配送环节的相关研究成果及进展。

(1）在战略层面，学者们从现状分析、客户行为偏好和效益分析等方面入手进行了大量的研究。目前研究对物流末端配送环节的现状分析主要集中在，结合其所处外部环境的特点分析其在不同场景下的发展现状并提出发展建议；客户行为偏好研究则是从客户视角出发，并充分考虑客户行为对于末端配送的影响，从而为末端配送环节优化提供决策支持；效益分析则集中在物流末端共同配送领域，对共同配送方式的效益进行探讨，也有部分学者进一步细化研究成本效益和能源效益。

(2）在战术层面，学者们关注物流末端配送的模式创新或是模型算法的创新，为物流企业规划末端配送环节提供理论或方向的指导。配送模式的创新研究主要集中在，对末端配送四种常见模式的优化或是与现有新技术的结合创新；算法的创新研究主要是将原有算法改进或将不同算法结合，从而使其更适用于末端配送领域的研究。

(3）在运营层面，学者们主要研究关注末端节点选址的评价与优化，以及末端配送路径的优化。末端节点的选址优化问题主要从建立科学的节点选址评价体系和节点选址方法的研究两方面着手；末端配送的路径优化研究则主要从以不同视角分析然后提供数据支持、增加变量因素使得优化更贴近实际以及改进算法提高优化质量三方面展开。

尽管学者们在物流末端配送领域中进行了大量的研究，但是受经济环境、政治环境和生态环境等多方面的影响，物流末端配送领域的研究仍在发展，未来对该领域的研究可以尝试向更多方面扩展。

首先，当下的物流末端配送环节面临着双重挑战：既要满足社会发展的需求，又要符合环保要求。面对各国政府对于“低碳”越来越重视的背景下，大多数学者将关注点集中在满足社会发展，少有关注该领域与生态环境保护的协同发展，未来如何实现物流末端配送与生态环境保护的协同是一个值得研究的问题。

其次，当前研究对于被配送的货物一般都采取标准化处理，即没有考虑到货物的类型和价值，在今后的研究中，可以根据货物的类型、价值甚至订单来源进行更广泛的分类，将物流末端配送环节细化并优化，或许能获得更显著的进展。

最后，新冠疫情对于社会各个领域的冲击仍历历在目，今后对物流末端配送领域的研究可以充分考虑类似重大事件的影响，做好重大事件的评估体系构建与对策准备。