在多數物流排程系統中，導航模組的主要角色是提供距離矩陣，供後端演算法計算最優或近似最優的路線。然而，當距離矩陣無法反映真實的交通現況時，最佳化結果往往僅在數學模型中成立，卻難以在現實世界中落地。交通速率變化與道路封閉，正是造成這種落差的核心因素之一。
一、靜態距離矩陣與實際交通之間的斷裂
在實務上，最佳化路線時經常使用靜態距離矩陣，其數值多半基於歷史平均速率或簡化的道路權重。這種設計隱含了交通狀態相對穩定的假設，然而實際交通卻高度依賴時間、地點與突發事件。
當道路速率顯著下降，或某些路段因事故、施工而臨時封閉時，距離矩陣仍維持原有數值，最佳化演算法自然會選擇在現實中已不合理甚至不可行的路線。
這種情況不僅造成行程時間與預期嚴重不符，也會讓使用者質疑「最佳化」本身的價值。當系統持續輸出與實際情況差距過大的結果時，使用者對模型的信任便會逐步流失，而信任一旦崩解，後續即使結果改善，也難以重新建立。
二、動態速率對演算法計算複雜度的衝擊
若試圖在最佳化過程中納入動態速率，距離矩陣便不再是固定輸入，而是與時間強烈耦合的變數。這使得最佳化問題從原本相對穩定的靜態模型，轉變為高度動態且難以預測的決策問題。
在這樣的應用場景下，距離矩陣可能需要頻繁更新，甚至隨著路線順序不同而產生不同結果，導致計算量顯著增加。對系統而言，這代表更多的路徑查詢、更大的矩陣維度，以及更長的最佳化計算時間。
對使用者而言，這種成本最直接的體現，就是等待路線結果的時間拉長，甚至出現無法即時回應的情況，進一步影響整體使用體驗。
三、道路封閉帶來的可達性判斷問題
與速率變化相比，道路封閉對最佳化路線的影響更為根本，因為它直接改變了道路網路的可達性結構。當某些道路在特定時間內完全不可通行時，距離矩陣中原本存在的節點關係，可能在現實中已經不存在。
在考慮任意兩點之間的路線時，若必須額外判斷是否會經過封閉道路，等同於在每一次路徑計算中加入新的可行性檢查。這不僅增加了計算負擔，也使整個最佳化過程更難以預測與分析。
尤其當封閉具有時間區間或方向限制時，是否可通行將取決於實際抵達時間，而該時間本身又受到前序路線選擇影響，使問題呈現高度相依與非線性特性。
四、交通現況與效率之間的根本取捨
在最佳化路線時，是否納入交通現況，本質上是一種效率上的取捨。考慮越多即時與細緻的交通資訊，模型越貼近現實，但計算成本與系統負擔也隨之上升；反之，若忽略交通現況，雖能快速產生結果，卻可能犧牲實際可用性。
這種取捨並非單純的技術問題，而是直接影響使用者體驗與系統定位。過慢的回應會降低使用意願，而過於理想化的結果則會削弱信任感。
因此，交通現況的納入程度，實際上決定了車輛排派最佳化系統是在追求「數學上的最優」，還是「現實中的可接受解」，而這兩者之間往往存在難以消弭的張力。