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高密度城市物流系统中的供应链网络设计面临一个时效性困境：传统优化方法虽能有效实现需求覆盖最大化，却难以避免设施重叠带来的高昂成本及市场蚕食效应。基于德里国家首都区道路网络构建的高精度数字孪生模型（包含30个候选站点）测试表明，采用理论最大需求量（473单位）的经典贪婪算法虽无理论重叠惩罚，但实际产生了高达5.08的灾难性重叠惩罚值。相比之下，量子启发式解决方案仅损失3.2%的需求量（450单位，较最优解465单位），同时将运营重叠风险降低21.8%（3.26对比4.17），较贪婪算法实现35.8%的改进。地理空间分析揭示这源于策略转变：与经典方法聚焦高密度中心区域（北/中德里）不同，量子启发求解器自主选择南北向网络的多样化拓扑结构，渗透至服务不足的边缘增长市场。这种空间均衡布局符合现代特大城市的多中心结构特征，对需求波动展现出更强稳定性。该研究证实，量子启发优化方法能够消除所谓“线性-二次差距”现象——即贪婪算法系统性无法捕捉设施间实际二次相互作用的缺陷，为构建运营稳健、风险优化的密集城市供应链网络提供了计算路径。