本文是一篇物流論文，本文采用一般燃油車和電動(dòng)冷藏車組成的混合車隊(duì)進(jìn)行生鮮冷鏈配送，并綜合考慮電動(dòng)車的里程限制、充電站布局及充電策略，旨在優(yōu)化配送效率的同時(shí)減少環(huán)境影響，推動(dòng)冷鏈物流向綠色可持續(xù)方向轉(zhuǎn)型。

1 緒論

1.1 研究背景和意義

1.1.1 研究背景

隨著消費(fèi)者對(duì)食品安全和品質(zhì)的要求不斷提高，生鮮冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)的需求也在不斷增長。尤其是在疫情之后，人們更加重視食品的安全與健康，從而推動(dòng)了生鮮冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)的快速發(fā)展。此外，受電商平臺(tái)的發(fā)展與物流服務(wù)配套設(shè)施日漸完善的雙重驅(qū)動(dòng)下，根據(jù)網(wǎng)經(jīng)社電子商務(wù)研究中心于2024年發(fā)布的《2023年度中國電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)報(bào)告》，可以看出我國生鮮電商的市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)增長。報(bào)告指出，2023年中國生鮮電商交易規(guī)模約為6427.6億元，同比增長14.74%。如圖1-1所示。不同地區(qū)的生鮮品配送也形成了各具特色的品牌企業(yè)，如上海地區(qū)主要有叮咚買菜、盒馬鮮生、京東到家等品牌。隨著生活節(jié)奏的加快，人們與對(duì)生鮮產(chǎn)品配送及時(shí)性、新鮮度、安全等方面也會(huì)更加的注重。

冷鏈運(yùn)輸在配送路線的規(guī)劃上具有復(fù)雜性，不合理的路徑規(guī)劃不僅增加行駛距離和相應(yīng)的碳排放，還可能導(dǎo)致無法滿足客戶的特定時(shí)間窗口需求。這種路線上的效率低下可能會(huì)在運(yùn)輸過程中造成生鮮農(nóng)產(chǎn)品的損失和浪費(fèi)，從而給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)上的損失和風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流行業(yè)而言，有效地節(jié)能減排和合理規(guī)劃運(yùn)輸路線變得尤為重要，以應(yīng)對(duì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的雙重挑戰(zhàn)，促進(jìn)行業(yè)的健康發(fā)展

1.2 國內(nèi)外研究綜述

1.2.1 研究現(xiàn)狀

（1）生鮮冷鏈物流配送的研究現(xiàn)狀

早在上世紀(jì)中葉，美國和歐洲一些國家就先后建立了食品冷鏈體系，在1958年，Arsdel及其同事提出了影響冷凍食品質(zhì)量的關(guān)鍵因素，即所謂的“3T”原理[5]。這一原理強(qiáng)調(diào)了冷藏及流通過程中的時(shí)間、溫度和容許變質(zhì)度之間的緊密聯(lián)系。基于這一原理，又發(fā)展出了“3P”和“3C”理論，這些理論為冷鏈物流的理論發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2003年，美國成立冷鏈協(xié)會(huì)并頒布了《冷鏈質(zhì)量指標(biāo)》[6]。這些指標(biāo)用于評(píng)估冷鏈企業(yè)在運(yùn)輸、包裝、加工和儲(chǔ)存易腐產(chǎn)品過程中的技能水平及產(chǎn)品質(zhì)量，為冷鏈物流認(rèn)證提供了重要的標(biāo)準(zhǔn)[7]。目前，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于冷鏈物流方面的研究主要集中在其發(fā)展、技術(shù)、實(shí)際配送應(yīng)用、管理四個(gè)方面。下面將具體介紹國內(nèi)外生鮮冷鏈物流的實(shí)際配送方面的相關(guān)研究現(xiàn)狀。

對(duì)于生鮮冷鏈物流配送方面的研究，國外的研究?jī)?nèi)容相對(duì)于國內(nèi)更加的豐富和完善。Hsu等[8]研究了帶有隨機(jī)性的時(shí)變路線和時(shí)間窗車輛路徑問題（SVRPTW）。他們考慮了時(shí)間變化引起的溫度波動(dòng)，設(shè)定了一個(gè)以最小化派車成本、庫存、能源消耗和時(shí)間窗違反成本之和為目標(biāo)的函數(shù)。通過這種方法，他們求得了最優(yōu)的調(diào)度路線、載重量和到達(dá)客戶的時(shí)間。研究結(jié)果表明，庫存和能源消耗對(duì)配送成本有顯著影響。Esmizadeh[9]在其研究中關(guān)注了生鮮農(nóng)產(chǎn)品在冷鏈物流中的隨機(jī)需求和多級(jí)新鮮度時(shí)間窗的影響。為了維持易腐貨物在運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的新鮮度，提出了一種適用于大型網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的遺傳算法，旨在優(yōu)化物流配送過程。此外，國外學(xué)者對(duì)冷鏈物流配送問題的研究已經(jīng)引伸到供應(yīng)鏈上下游領(lǐng)域。Xie等[10]提出了一種基于云物流的冷鏈物流聯(lián)合配送模型，分析了這一模式下的業(yè)務(wù)和服務(wù)模型體系結(jié)構(gòu)，旨在加快冷鏈物流配送的發(fā)展。另一方面，Tirkolae等[11]結(jié)合了冷鏈運(yùn)輸和供應(yīng)鏈運(yùn)作，綜合考慮了運(yùn)輸路線優(yōu)化、溫室氣體排放控制、客戶滿意度及供應(yīng)鏈管理。他們建立了一個(gè)最小化環(huán)境污染成本和運(yùn)輸配送成本、最大化供應(yīng)可靠性的雙目標(biāo)混合線性規(guī)劃模型，并通過最佳帕累托解找到了最優(yōu)的路徑規(guī)劃。

2 相關(guān)概念和理論基礎(chǔ)

2.1 相關(guān)概念界定

2.1.1 生鮮冷鏈物流

（1）生鮮冷鏈物流的概念

生鮮冷鏈物流（Fresh Cold Chain Logistics）是指以保持生鮮農(nóng)產(chǎn)品新鮮度和品質(zhì)為核心目標(biāo)，通過低溫環(huán)境對(duì)生鮮商品進(jìn)行采后預(yù)冷、冷藏儲(chǔ)存、冷鏈運(yùn)輸、配送銷售等全程溫控管理的物流活動(dòng)[53]。它覆蓋了生鮮產(chǎn)品從產(chǎn)地采摘、加工、包裝，到倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、終端配送等供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)，在整個(gè)過程中始終保持適宜的低溫條件，以減少產(chǎn)品的腐敗變質(zhì)和營養(yǎng)流失，提升產(chǎn)品品質(zhì)與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 生鮮冷鏈物流主要服務(wù)于水果、蔬菜、肉類、水產(chǎn)品、乳制品等高易腐商品，這些產(chǎn)品對(duì)溫度、濕度、時(shí)間敏感性極高，需要在嚴(yán)格的冷鏈保障條件下完成快速流通。因此，生鮮冷鏈物流不僅是食品供應(yīng)鏈的重要組成部分，也是保障食品安全、減少資源浪費(fèi)和提升消費(fèi)體驗(yàn)的重要手段。其核心特征在于“全程低溫不間斷”，與常溫物流有顯著區(qū)別。圖2-1展示了典型的生鮮冷鏈物流實(shí)現(xiàn)過程。

（2）生鮮冷鏈物流的特點(diǎn)

① 對(duì)時(shí)效性高度敏感

生鮮產(chǎn)品保質(zhì)期普遍較短，容易腐爛變質(zhì)，必須在盡可能短的時(shí)間內(nèi)完成從產(chǎn)地到消費(fèi)者的配送任務(wù)。因此，生鮮冷鏈物流要求具備快速反應(yīng)和高效運(yùn)作能力，包括快速采后處理、裝卸轉(zhuǎn)運(yùn)、準(zhǔn)時(shí)配送和及時(shí)交付等，確保產(chǎn)品在最佳食用品質(zhì)期限內(nèi)送達(dá)終端消費(fèi)者。

② 操作流程與技術(shù)要求高

生鮮冷鏈物流涉及產(chǎn)品特性多樣、溫控要求嚴(yán)格等問題，不同生鮮產(chǎn)品對(duì)溫濕度、通風(fēng)、光照等環(huán)境條件有不同需求。這就要求物流企業(yè)不僅要擁有先進(jìn)的冷鏈設(shè)備和技術(shù)，如預(yù)冷設(shè)施、冷藏車、冷庫、溫控包裝材料等，還需配套信息化管理系統(tǒng)，對(duì)溫度、濕度、時(shí)效進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和動(dòng)態(tài)管理。

2.2 蟻群算法

2.2.1 蟻群算法概述

蟻群算法（Ant Colony Optimization，簡(jiǎn)稱ACO）[59]是一種基于自然界蟻群覓食行為的啟發(fā)式算法。該算法模擬了螞蟻在尋找食物時(shí)的行為，通過螞蟻釋放信息素和感知信息來實(shí)現(xiàn)對(duì)最優(yōu)路徑的搜索和發(fā)現(xiàn)。

在蟻群算法中，螞蟻通過釋放信息素來標(biāo)記經(jīng)過的路徑，而信息素濃度則隨著路徑的優(yōu)劣而增減[60]。其他螞蟻在選擇路徑時(shí)會(huì)傾向于選擇信息素濃度較高的路徑，從而使得較優(yōu)路徑的信息素濃度更高，進(jìn)而增加其他螞蟻選擇該路徑的概率。通過多次迭代搜索，螞蟻群體能夠逐漸集中于最優(yōu)路徑上，從而找到最優(yōu)解。

蟻群算法的核心思想包括正反饋機(jī)制、啟發(fā)式信息和全局搜索能力[61]。正反饋機(jī)制使得優(yōu)質(zhì)解的信息被傳播并加強(qiáng)，啟發(fā)式信息則幫助螞蟻在搜索過程中進(jìn)行引導(dǎo)，而全局搜索能力使得算法能夠在解空間中進(jìn)行廣泛搜索，從而更有可能找到全局最優(yōu)解。

2.2.2 蟻群算法的特點(diǎn)

蟻群算法具有諸多特點(diǎn)。一個(gè)顯著特點(diǎn)是它屬于啟發(fā)式搜索算法，結(jié)合了正反饋機(jī)制和啟發(fā)式信息，使螞蟻在路徑選擇時(shí)既考慮經(jīng)驗(yàn)信息即信息素濃度，又考慮問題特性即啟發(fā)式信息，能在解空間中有效搜索和探尋；二是具有自適應(yīng)性，通過信息素的釋放和更新機(jī)制，能根據(jù)問題性質(zhì)和解空間特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，在搜索過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑選擇策略；三是具備魯棒性，對(duì)問題的初始條件和搜索空間的變化有一定耐受性，即使在復(fù)雜問題情境下，也能通過螞蟻群體的協(xié)作和信息傳遞找到較優(yōu)解，具有穩(wěn)定性和可靠性；四是并行化實(shí)現(xiàn)相對(duì)容易，可利用多個(gè)螞蟻同時(shí)搜索解空間來加速搜索過程，在大規(guī)模問題求解中具有優(yōu)勢(shì)；五是適用范圍廣泛，可用于解決各種組合優(yōu)化問題，如旅行商問題、調(diào)度問題、路徑規(guī)劃等，其靈活性和通用性使其成為常用的啟發(fā)式算法，能在多個(gè)領(lǐng)域取得良好效果。

3 低碳背景下的生鮮冷鏈油電混合車隊(duì)配送路徑優(yōu)化 .......................... 26

3.1 問題描述和基本假設(shè) ............................. 26

3.1.1 問題描述 ............................................ 26

3.1.2 基本假設(shè) ....................................... 26

4 時(shí)變路網(wǎng)下的低碳生鮮冷鏈油電混合車隊(duì)配送優(yōu)化 ........................ 48

4.1 問題描述和新增假設(shè) ................................ 48

4.1.1 問題描述 ................................................. 48

4.1.2 新增假設(shè) ................................... 48

5 總結(jié)與展望 .............................................. 65

5.1 研究結(jié)論 ............................................... 65

5.2 不足與展望 ....................................... 66

4 時(shí)變路網(wǎng)下的低碳生鮮冷鏈油電混合車隊(duì)配送優(yōu)化

4.1 問題描述和新增假設(shè)

4.1.1 問題描述

在實(shí)際的生鮮冷鏈配送中，受實(shí)時(shí)路況的影響，車輛的行駛速度并不是一個(gè)固定的值，在一天中的不同時(shí)段由于交通擁堵、限流等情況車速可能會(huì)有所不同。考慮到配送中實(shí)時(shí)路況車輛速度變化的情況，本文劃分配送時(shí)間段，根據(jù)該時(shí)間段的擁堵狀況設(shè)定車輛行駛速度，構(gòu)建時(shí)變路網(wǎng)。建立時(shí)變路網(wǎng)下考慮混合車隊(duì)的生鮮產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化模型，并設(shè)定服務(wù)時(shí)間窗，其目標(biāo)是在滿足客戶時(shí)間窗、車輛載重量和電量等約束的同時(shí)，提高客戶滿意度，優(yōu)化配送過程，降低配送總成本。

4.1.2 新增假設(shè)

為了便于模型研究，本章在第三章的模型基礎(chǔ)上增加以下假設(shè)：

（1）每個(gè)客戶都具有時(shí)間窗； （2）本文構(gòu)建的時(shí)變路網(wǎng)不考慮極端天氣的影響； （3）客戶滿意度只與貨物送達(dá)的時(shí)間相關(guān)； （4）時(shí)變路網(wǎng)的時(shí)變區(qū)間為1h；（5）配送車輛的車速會(huì)根據(jù)時(shí)變路網(wǎng)而變化； （6）燃油冷藏車和電動(dòng)冷藏車的車速變化相同； （7）受交通擁堵等原因，配送路網(wǎng)具有時(shí)變性。

5 總結(jié)與展望

5.1 研究結(jié)論

生鮮消費(fèi)需求增長驅(qū)動(dòng)冷鏈物流規(guī)模擴(kuò)張與碳排放矛盾日益凸顯，物流企業(yè)面臨高碳排放和高成本的雙重挑戰(zhàn)，許多企業(yè)引入純電動(dòng)車配送生鮮品以降碳，但電動(dòng)冷藏車在實(shí)際應(yīng)用中仍存在續(xù)航里程有限等局限性。本文采用一般燃油車和電動(dòng)冷藏車組成的混合車隊(duì)進(jìn)行生鮮冷鏈配送，并綜合考慮電動(dòng)車的里程限制、充電站布局及充電策略，旨在優(yōu)化配送效率的同時(shí)減少環(huán)境影響，推動(dòng)冷鏈物流向綠色可持續(xù)方向轉(zhuǎn)型。這一研究不僅有助于緩解當(dāng)前物流企業(yè)的環(huán)保壓力，也為實(shí)現(xiàn)更加經(jīng)濟(jì)高效和環(huán)境友好的配送模式提供了新的思路，具有良好的推廣價(jià)值和應(yīng)用前景。

本研究的主要結(jié)論具體如下：

（1）在算法設(shè)計(jì)上，本文基于蟻群算法與遺傳算法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提出了改進(jìn)混合蟻群算法，針對(duì)傳統(tǒng)蟻群算法易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢等問題，優(yōu)化了算法的全局引導(dǎo)機(jī)制、局部搜索策略和信息素更新方式。通過引入刪除算子、精英保留策略和時(shí)變路況適應(yīng)機(jī)制，提升了算法在大規(guī)模配送路徑優(yōu)化問題上的求解能力和解的質(zhì)量。

（2）結(jié)合W乳制品企業(yè)的真實(shí)配送數(shù)據(jù)，本文對(duì)所提出的模型和算法進(jìn)行了實(shí)證算例分析。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)單一燃油車隊(duì)配送模式相比，油電混合車隊(duì)能夠顯著降低總配送成本，并且具備良好的碳減排效果。在充電策略對(duì)比中，部分充電策略通過靈活安排短時(shí)充電，有效緩解了完全充電帶來的等待瓶頸，提高了車輛利用率和配送效率，表現(xiàn)出更優(yōu)的經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性。引入時(shí)變路網(wǎng)因素后，優(yōu)化路徑能夠有效避開高峰擁堵路段，進(jìn)一步提升了配送時(shí)效和客戶滿意度，優(yōu)化結(jié)果更加符合實(shí)際運(yùn)營需求。

參考文獻(xiàn)（略）