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立足于当前的碳税政策，对企业低碳城市配送的路径优化问题进行研究，以探寻碳税政策对路径规划的影响。首先从国内外研究现状和当前低碳政策出发，结合配送的时间窗约束，以配送总成本最小化为优化目标，分别构建了不考虑低碳因素的VRPTW模型和碳税政策下的VRPTW模型。然后采用遗传算法对所建模型进行算法设计，并运用MATLAB进行编程，以实现模型的求解。最后以A公司在B地区的实际订单和配送数据作为实验数据，分别对两个模型进行运算和对比分析。结果表明在进行城市配送路径规划时考虑碳税政策，可以有效降低碳排放，以较小的成本实现更大的社会效益，带来企业和社会的双赢。
排放量的变化，重点研究了速度对碳减排的作用。Kuo[8]认为除了速度，车辆载重量也是影响碳排放量的另一要素，在同时考虑车速和载重量的前提下建立了以油耗最小为目标的模型，并使用模拟退火算法分别求解最小车辆油耗、最小行驶距离和最小运行时间的车辆路径问题。 总体来说，在低碳城市配送方面，国内外学者的研究主要集中在减排对策、物流优化、配送策略方面，对于将碳排放量化为企业成本以及配送服务满意度控制方面的研究还比较少，因而本文以《环境保护税法》的碳税政策作为研究背景，建立碳税政策下有时间窗的城市配送路径优化模型，一方面通过时间窗约束来保证企业配送服务的及时性；另一方面将碳税加入到企业总成本中作为整体优化目标，采用遗传算法进行线路规划，保证既能降低配送中的碳排放，又能实现配送服务的客户满意度，保证企业的可持续发展。 3 问题与模型描述 为研究碳税政策对企业进行低碳城市配送路径规划的影响，本文将建立两个配送路径优化模型进行对比分析，一个是不考虑低碳因素的基于时间窗约束的VRP模型，另一个是在其基础上加入碳税政策因素的模型。 3.1 问题描述 本文建立的基于时间窗约束的城市配送路径优化问题描述为：一个配送中心接受多家客户的需求订单，各客户的地理位置、需求量和配送到达时间窗要求均已知，由配送中心安排配送车辆和合理的配送线路，以最低的成本完成所有客户的配送任务。在不考虑低碳因素的VRPTW模型中，总成本中包括了配送车辆的固定使用成本、运输成本及超出时间窗的惩罚成本。而在碳税政策下的VRPTW模型中，总成本包括了车辆固定使用成本、运输成本、超出时间窗的惩罚成本和碳排放成本。 3.2 基本假设 由于实际城市配送路径规划问题比较复杂，通常要考虑众多因素的影响，为使研究方便，本文在尽可能贴近现实的前提下对当前问题进行简化，作出了如下假设： ①配送中心有足够数量的配送车辆，且车辆车型相同，载重能力、容积能力、装运能力、燃油消耗等完全一样； ②只有一个配送中心，配送中心不会出现缺货的问题； ③所有客户所需的商品均由配送中心供给，客户之间不存在相互调剂的情况； ④配送车辆的起点和终点均为配送中心； ⑤一辆车可以配送多个客户，但一个客户的订单只能由一辆车进行配送； ⑥车辆在配送时段路况稳定，为匀速行驶； ⑦各客户的需求量确定并在一定时期内保持相对稳定； ⑧由于卸货时间很短，忽略配送过程中卸货带来的时间占用，不计入配送时间。 3.3 条件约束 在实际配送过程中，结合车辆自身的载重能力和体积、客户时间窗以及配送过程中的要求，有以下条件约束： ①载重量约束：每辆车装载的货物总重量不超过其承载能力；
