交通部運輸研究所Institute of Transportation, MOTC

      根據研究，群眾外包在終端客戶配送或者稱最後一哩配送(Last-Mile Delivery, LMD)中扮演著重要的角色。與傳統LMD相比，群眾外包運送的主要優點在於其擁有較低的營運成本、資本投資以及運送作業的彈性。就運送成本、服務水準與環境影響而言，將群眾外包運送整合至LMD中已有實質的效益。本研究將群眾外包整合作為LMD運送計劃其中一項的可行的選項。群眾外包提供從轉運點至客戶所在地之運送協助，此整合模式需在轉運點進行主要運送車隊與群眾外包配送者間的包裹轉運。在實際運作情形中，包裹轉運的過程可能會受到各種不確定性因素的干擾(例如：壅塞、天氣變化等)。
      本研究將此決策問題區分為兩個角度：確定性與隨機性觀點。就確定性的角度而言，假設在最理想(即沒有不確定性)的情況下，透過將問題規劃成混和整數線性規劃模式(MILP)，藉以研究群眾外包運送的優點。就隨機性觀點來考量不確定性，本研究將群眾外包包裹轉運的成功與否視為導致不確定性的事件，並使用兩階段隨機規劃(SP)來建構最佳化模型以考量此不確定性。除此之外，為處理確定性與隨機性之大規模問題，本研究以禁忌搜尋法(TS)為基礎設計了啟發式演算法。
       總體而言，群眾外包運送的整合方式可透過適當分配運送訂單以降低總運送成本，進而改善LMD計劃。然而必須小心達成運送車隊與群眾外包服務之間的平衡，才能達到群眾外包運送合作模式的最大效益。即使將不確定性納入考量，本研究所發展模式依然能達到群眾外包的效益。而透過數值實驗發現，啟發式解法能在快速的運算時間提供高品質的解決方案。