考虑低碳的冷链物流车辆配送路径优化

      doi：10.3969/j.issn.1000-7695.2017.17.033

      1 研究背景

      当前人们的生活水平日益提高，对生鲜食品的高需求量和高质量要求推动了冷链物流的发展，考虑到要保证生鲜食品的品质、配送时间以及配送成本，冷链物流的配送优化问题受到学者们的广泛关注。一般以配送总成本最低或配送总路程最短为目标进行优化，如李伯昊[1]考虑到货损成本、固定成本、运输成本以及时间窗的惩罚成本对配送车辆的影响，利用改进的贪婪算法求得总成本最低时的配送路线；丁涛[2]以生鲜电商冷链为对象，运用改进的粒子群算法得出车辆数最少、路径最短的最优配送方案。近年来，由于物流业的迅速发展，我国碳排放量逐年增加，社会各界对环境问题也越来越重视，因此不少学者将碳排放量引入到车辆的配送路径优化中，如张如云[3]在传统的车辆配送问题中考虑了节能减排因素，研究车速对碳排放量的影响，然后构建低碳化的配送路径模型，最后用遗传算法对其进行优化求解；葛显龙[4]也从环保角度出发分析了能耗和碳排放量之间的关系，并提出配送过程中碳排放量的计算方法，运用改进的自适应遗传算法求解配送模型，得出经济成本与绿色环保之间的均衡点。

      对于冷链物流而言，节能减排更具有必要性。冷链物流配送车辆除了行驶过程中本身的排碳量之外，还有车内各冷冻设备的排碳量，其一方面对环境造成很大影响，既浪费能源又污染环境，另一方面国家实施碳税政策也会增加配送成本，因此在冷链物流配送过程中考虑碳排放量对企业的经济效益和社会效益都是非常有意义的。但目前学者对冷链物流配送中碳排放量的研究较少，基于此，本文考虑距离、车速、载重量等因素，构建以最低碳排放量为目标的配送模型，包括配送车自身的排碳量以及制冷设备的排碳量，并将此模型与传统的配送总路程数最短模型进行比较，运用蚁群算法进行求解，得出最优的低碳化配送路径。

      2 问题描述与假设

      2.1 问题描述

      低碳化的冷链物流配送路径优化问题可以描述为：从某一配送中心派遣同车型的车辆给多个固定配送点送货，求碳排放量最小时的车辆配送路径安排。

      假设每一次配送车辆的起点都是配送中心，最后再回到配送中心，表示配送任务完成；需求量和配送点都是已知；配送的需求量以每辆车的最大装载量为限；保证每一条配送线上的配送点都被服务到，并且每个配送点只服务一次；配送过程中的速度随当时路况的变化而变化，车辆的总重量随每一次配送货物重量的变化而变化。

      2.2 符号和决策变量

      

      3 模型构建

      3.1 碳排放量计算方法

      本文计算的碳排放量包括车辆本身以及制冷设备的碳排放量，是冷链物流车辆的车速、行驶距离和货物重量的函数。

      3.1.1 车辆碳排放量的计算

      对冷链物流车辆来说，碳排放量和油耗有直接的关系，油耗的计算依据许多复杂的因素，本文参考Demira等[5]提出的碳排放模型，考虑车辆的功率、载重量、速度及行驶距离对油耗的影响。燃油消耗率FR的计算是：

      

      在冷链物流配送中，油耗转化为碳排放量为一固定的常数，假设1L燃料消耗排出的为2.32kg，即e=2.32 kg/L.因此，在i到j弧上车辆的碳排放量为。

      3.1.2 配送过程中制冷设备碳排放量的计算

      由于我国冷链物流技术的局限，制冷设备消耗的能源主要是柴油，因此制冷设备的碳排放量也是由燃油的消耗量决定的。对制冷设备而言，产生油耗的主要影响因素不仅包括配送距离和配送货物需求量，还有货物的存储温度、外界气温的影响等[6]。本文假定配送车辆车厢都是相同类型，且在配送过程中车厢外部的气温稳定，不因时间的变化而改变，所以，由于温度引起的碳排放量是个固定值，在这里不予考虑。由此得出制冷设备在i到j弧上的碳排放量为：。

      3.2 模型建立

      根据上述分析，建立冷链物流碳排放量的数学模型为：