代写物流论文题目：面向时变路网的低碳生鲜冷链油电混合车队配送路径优化探讨
本文是一篇物流论文，本文采用一般燃油车和电动冷藏车组成的混合车队进行生鲜冷链配送，并综合考虑电动车的里程限制、充电站布局及充电策略，旨在优化配送效率的同时减少环境影响，推动冷链物流向绿色可持续方向转型。
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
随着消费者对食品安全和品质的要求不断提高，生鲜冷链市场的需求也在不断增长。尤其是在疫情之后，人们更加重视食品的安全与健康，从而推动了生鲜冷链市场的快速发展。此外，受电商平台的发展与物流服务配套设施日渐完善的双重驱动下，根据网经社电子商务研究中心于2024年发布的《2023年度中国电子商务市场数据报告》，可以看出我国生鲜电商的市场规模持续增长。报告指出，2023年中国生鲜电商交易规模约为6427.6亿元，同比增长14.74%。如图1-1所示。不同地区的生鲜品配送也形成了各具特色的品牌企业，如上海地区主要有叮咚买菜、盒马鲜生、京东到家等品牌。随着生活节奏的加快，人们与对生鲜产品配送及时性、新鲜度、安全等方面也会更加的注重。
冷链运输在配送路线的规划上具有复杂性，不合理的路径规划不仅增加行驶距离和相应的碳排放，还可能导致无法满足客户的特定时间窗口需求。这种路线上的效率低下可能会在运输过程中造成生鲜农产品的损失和浪费，从而给企业带来经济上的损失和风险。因此，对于生鲜农产品的冷链物流行业而言，有效地节能减排和合理规划运输路线变得尤为重要，以应对环境和经济的双重挑战，促进行业的健康发展
1.2 国内外研究综述
1.2.1 研究现状
（1）生鲜冷链物流配送的研究现状
早在上世纪中叶，美国和欧洲一些国家就先后建立了食品冷链体系，在1958年，Arsdel及其同事提出了影响冷冻食品质量的关键因素，即所谓的“3T”原理[5]。这一原理强调了冷藏及流通过程中的时间、温度和容许变质度之间的紧密联系。基于这一原理，又发展出了“3P”和“3C”理论，这些理论为冷链物流的理论发展提供了坚实的基础。2003年，美国成立冷链协会并颁布了《冷链质量指标》[6]。这些指标用于评估冷链企业在运输、包装、加工和储存易腐产品过程中的技能水平及产品质量，为冷链物流认证提供了重要的标准[7]。目前，国内外学者对于冷链物流方面的研究主要集中在其发展、技术、实际配送应用、管理四个方面。下面将具体介绍国内外生鲜冷链物流的实际配送方面的相关研究现状。
对于生鲜冷链物流配送方面的研究，国外的研究内容相对于国内更加的丰富和完善。Hsu等[8]研究了带有随机性的时变路线和时间窗车辆路径问题（SVRPTW）。他们考虑了时间变化引起的温度波动，设定了一个以最小化派车成本、库存、能源消耗和时间窗违反成本之和为目标的函数。通过这种方法，他们求得了最优的调度路线、载重量和到达客户的时间。研究结果表明，库存和能源消耗对配送成本有显著影响。Esmizadeh[9]在其研究中关注了生鲜农产品在冷链物流中的随机需求和多级新鲜度时间窗的影响。为了维持易腐货物在运输网络中的新鲜度，提出了一种适用于大型网络竞争环境的遗传算法，旨在优化物流配送过程。此外，国外学者对冷链物流配送问题的研究已经引伸到供应链上下游领域。Xie等[10]提出了一种基于云物流的冷链物流联合配送模型，分析了这一模式下的业务和服务模型体系结构，旨在加快冷链物流配送的发展。另一方面，Tirkolae等[11]结合了冷链运输和供应链运作，综合考虑了运输路线优化、温室气体排放控制、客户满意度及供应链管理。他们建立了一个最小化环境污染成本和运输配送成本、最大化供应可靠性的双目标混合线性规划模型，并通过最佳帕累托解找到了最优的路径规划。
2 相关概念和理论基础
2.1 相关概念界定
2.1.1 生鲜冷链物流
（1）生鲜冷链物流的概念
生鲜冷链物流（Fresh Cold Chain Logistics）是指以保持生鲜农产品新鲜度和品质为核心目标，通过低温环境对生鲜商品进行采后预冷、冷藏储存、冷链运输、配送销售等全程温控管理的物流活动[53]。它覆盖了生鲜产品从产地采摘、加工、包装，到仓储、运输、终端配送等供应链各环节，在整个过程中始终保持适宜的低温条件，以减少产品的腐败变质和营养流失，提升产品品质与市场竞争力。 生鲜冷链物流主要服务于水果、蔬菜、肉类、水产品、乳制品等高易腐商品，这些产品对温度、湿度、时间敏感性极高，需要在严格的冷链保障条件下完成快速流通。因此，生鲜冷链物流不仅是食品供应链的重要组成部分，也是保障食品安全、减少资源浪费和提升消费体验的重要手段。其核心特征在于“全程低温不间断”，与常温物流有显著区别。图2-1展示了典型的生鲜冷链物流实现过程。
（2）生鲜冷链物流的特点
① 对时效性高度敏感
生鲜产品保质期普遍较短，容易腐烂变质，必须在尽可能短的时间内完成从产地到消费者的配送任务。因此，生鲜冷链物流要求具备快速反应和高效运作能力，包括快速采后处理、装卸转运、准时配送和及时交付等，确保产品在最佳食用品质期限内送达终端消费者。
② 操作流程与技术要求高
生鲜冷链物流涉及产品特性多样、温控要求严格等问题，不同生鲜产品对温湿度、通风、光照等环境条件有不同需求。这就要求物流企业不仅要拥有先进的冷链设备和技术，如预冷设施、冷藏车、冷库、温控包装材料等，还需配套信息化管理系统，对温度、湿度、时效进行实时监控和动态管理。
2.2 蚁群算法
2.2.1 蚁群算法概述
蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）[59]是一种基于自然界蚁群觅食行为的启发式算法。该算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过蚂蚁释放信息素和感知信息来实现对最优路径的搜索和发现。
在蚁群算法中，蚂蚁通过释放信息素来标记经过的路径，而信息素浓度则随着路径的优劣而增减[60]。其他蚂蚁在选择路径时会倾向于选择信息素浓度较高的路径，从而使得较优路径的信息素浓度更高，进而增加其他蚂蚁选择该路径的概率。通过多次迭代搜索，蚂蚁群体能够逐渐集中于最优路径上，从而找到最优解。
蚁群算法的核心思想包括正反馈机制、启发式信息和全局搜索能力[61]。正反馈机制使得优质解的信息被传播并加强，启发式信息则帮助蚂蚁在搜索过程中进行引导，而全局搜索能力使得算法能够在解空间中进行广泛搜索，从而更有可能找到全局最优解。
2.2.2 蚁群算法的特点
蚁群算法具有诸多特点。一个显著特点是它属于启发式搜索算法，结合了正反馈机制和启发式信息，使蚂蚁在路径选择时既考虑经验信息即信息素浓度，又考虑问题特性即启发式信息，能在解空间中有效搜索和探寻；二是具有自适应性，通过信息素的释放和更新机制，能根据问题性质和解空间特点进行调整和优化，在搜索过程中动态调整路径选择策略；三是具备鲁棒性，对问题的初始条件和搜索空间的变化有一定耐受性，即使在复杂问题情境下，也能通过蚂蚁群体的协作和信息传递找到较优解，具有稳定性和可靠性；四是并行化实现相对容易，可利用多个蚂蚁同时搜索解空间来加速搜索过程，在大规模问题求解中具有优势；五是适用范围广泛，可用于解决各种组合优化问题，如旅行商问题、调度问题、路径规划等，其灵活性和通用性使其成为常用的启发式算法，能在多个领域取得良好效果。
3 低碳背景下的生鲜冷链油电混合车队配送路径优化 .......................... 26
3.1 问题描述和基本假设 ............................. 26
3.1.1 问题描述 ............................................ 26
3.1.2 基本假设 ....................................... 26
4 时变路网下的低碳生鲜冷链油电混合车队配送优化 ........................ 48
4.1 问题描述和新增假设 ................................ 48
4.1.1 问题描述 ................................................. 48
4.1.2 新增假设 ................................... 48
5 总结与展望 .............................................. 65
5.1 研究结论 ............................................... 65
5.2 不足与展望 ....................................... 66
4 时变路网下的低碳生鲜冷链油电混合车队配送优化
4.1 问题描述和新增假设
4.1.1 问题描述
在实际的生鲜冷链配送中，受实时路况的影响，车辆的行驶速度并不是一个固定的值，在一天中的不同时段由于交通拥堵、限流等情况车速可能会有所不同。考虑到配送中实时路况车辆速度变化的情况，本文划分配送时间段，根据该时间段的拥堵状况设定车辆行驶速度，构建时变路网。建立时变路网下考虑混合车队的生鲜产品配送路径优化模型，并设定服务时间窗，其目标是在满足客户时间窗、车辆载重量和电量等约束的同时，提高客户满意度，优化配送过程，降低配送总成本。
4.1.2 新增假设
为了便于模型研究，本章在第三章的模型基础上增加以下假设：
（1）每个客户都具有时间窗； （2）本文构建的时变路网不考虑极端天气的影响； （3）客户满意度只与货物送达的时间相关； （4）时变路网的时变区间为1h；（5）配送车辆的车速会根据时变路网而变化； （6）燃油冷藏车和电动冷藏车的车速变化相同； （7）受交通拥堵等原因，配送路网具有时变性。
5 总结与展望
5.1 研究结论
生鲜消费需求增长驱动冷链物流规模扩张与碳排放矛盾日益凸显，物流企业面临高碳排放和高成本的双重挑战，许多企业引入纯电动车配送生鲜品以降碳，但电动冷藏车在实际应用中仍存在续航里程有限等局限性。本文采用一般燃油车和电动冷藏车组成的混合车队进行生鲜冷链配送，并综合考虑电动车的里程限制、充电站布局及充电策略，旨在优化配送效率的同时减少环境影响，推动冷链物流向绿色可持续方向转型。这一研究不仅有助于缓解当前物流企业的环保压力，也为实现更加经济高效和环境友好的配送模式提供了新的思路，具有良好的推广价值和应用前景。
本研究的主要结论具体如下：
（1）在算法设计上，本文基于蚁群算法与遗传算法的优势互补，提出了改进混合蚁群算法，针对传统蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，优化了算法的全局引导机制、局部搜索策略和信息素更新方式。通过引入删除算子、精英保留策略和时变路况适应机制，提升了算法在大规模配送路径优化问题上的求解能力和解的质量。
（2）结合W乳制品企业的真实配送数据，本文对所提出的模型和算法进行了实证算例分析。结果表明，与传统单一燃油车队配送模式相比，油电混合车队能够显著降低总配送成本，并且具备良好的碳减排效果。在充电策略对比中，部分充电策略通过灵活安排短时充电，有效缓解了完全充电带来的等待瓶颈，提高了车辆利用率和配送效率，表现出更优的经济性和实用性。引入时变路网因素后，优化路径能够有效避开高峰拥堵路段，进一步提升了配送时效和客户满意度，优化结果更加符合实际运营需求。
参考文献（略）