史冊(cè)

【摘? 要】物流業(yè)的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題一直都被業(yè)內(nèi)人士十分重視，但傳統(tǒng)的車輛路徑問(wèn)題的分析中忽略了對(duì)環(huán)境的保護(hù)。如今綠色低碳越來(lái)越受人們的重視，成為眾多學(xué)者的熱點(diǎn)研究課題。論文通過(guò)整理近年來(lái)的有關(guān)文獻(xiàn)，了解基于低能耗、低碳的綠色車輛路徑問(wèn)題，總結(jié)低碳物流近年來(lái)的發(fā)展情況，并提出了未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

【Abstract】The optimization problem of vehicle routing in the logistics industry has always been attached great importance by people in the industry， but the traditional analysis of vehicle routing problem ignores the environmental protection. Nowadays， people pay more and more attention to green and low carbon， which has become a hot research topic of many scholars. Through sorting out the relevant literatures in recent years， the paper understands the green vehicle routing problem based on low energy consumption and low carbon， summarizes the development situation of low carbon logistics in recent years， and puts forward the future development trend.

【關(guān)鍵詞】車輛路徑;綠色;低碳

【Keywords】vehicle routing; green; low carbon

【中圖分類號(hào)】U463.6? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2020）03-0112-02

1 綠色車輛路徑問(wèn)題

綠色車輛路徑問(wèn)提出最主要的目標(biāo)是貫徹國(guó)家的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，在保護(hù)環(huán)境的前提下使企業(yè)能夠得到最大的收益，使企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益以及社會(huì)效益都能夠全面提高。如今對(duì)綠色車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的研究主要集中在降低燃料消耗、減少CO2的排放等方面，利用建立的車輛耗油計(jì)算模型計(jì)算車輛的耗油量，然后安排合理的運(yùn)輸路線，從而達(dá)到綠色運(yùn)輸?shù)男Ч?/p>

2 綠色車輛路徑問(wèn)題的研究現(xiàn)狀

2.1 國(guó)外的研究現(xiàn)狀

國(guó)外從很早開(kāi)始就有研究者提出城市運(yùn)輸存在空氣污染的問(wèn)題。2001年，Rodrigue[1]提出綠色物流是供應(yīng)鏈管理的一種策略，其作用是降低貨物配送中對(duì)于環(huán)境的危害性。2011年，Demir等[2]對(duì)運(yùn)輸貨物時(shí)所用到的幾種碳排放模型進(jìn)行了比較和分析。之后，又對(duì)污染路徑問(wèn)題的自適應(yīng)大鄰域搜索算法進(jìn)行了研究。2013年，Kwon等[3]將基于碳排放的異構(gòu)固定車隊(duì)的路線問(wèn)題列入了其研究中，并建立了相對(duì)應(yīng)的模型，取得了比較好的結(jié)果。2014年，Katarzyna Nowick[4]提出低碳物流活動(dòng)是可持續(xù)的物流活動(dòng)，并且其包含環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)三個(gè)維度。2015年，Mohammad等[5]對(duì)車輛在行駛過(guò)程中的有關(guān)速度、距離以及道路是否堵塞等因素進(jìn)行分析，建立了燃料消耗模型，并用蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化，成功降低了車輛的碳排放量。2016年，Yoshinori Suzuki等[6]在論文中提到解決實(shí)際污染路徑問(wèn)題的雙目標(biāo)元啟發(fā)式方法，建立以能耗最低和碳排放量最少為目標(biāo)函數(shù)的車輛路徑模型，并取得一定的研究成果，為今后的研究奠定了基礎(chǔ)。2017年，A.Sobhani等[7]發(fā)布了一種新的建模方法，其目的是在研究不同人類環(huán)境改造條件對(duì)串行生產(chǎn)系統(tǒng)碳排放水平的影響。2018年，Salem M.Aljazzar等[8]建立了在買(mǎi)家收到物品后在不同的時(shí)間支付情況下，又包含多種成本的兩級(jí)協(xié)同供應(yīng)鏈模型，模型優(yōu)化了供應(yīng)鏈環(huán)境和經(jīng)濟(jì)績(jī)效。

2.2 國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀

因?yàn)閲?guó)內(nèi)對(duì)于物流的有關(guān)車輛路徑問(wèn)題研究相對(duì)于國(guó)外起步比較晚，主要研究?jī)?nèi)容體現(xiàn)在算法和模型建立這兩個(gè)方面，國(guó)內(nèi)對(duì)于車輛路徑研究方面不斷成熟，目標(biāo)函數(shù)增加使得多目標(biāo)研究數(shù)量增加，更多現(xiàn)實(shí)的需考慮因素也被納入了研究中。

例如，2012年，邱雅君等[9]將碳排放因素考慮到車輛路徑問(wèn)題中，建立了運(yùn)輸成本與碳排放相結(jié)合的多目標(biāo)車輛路徑問(wèn)題模型，討論了基于改進(jìn)遺傳算法的車輛路徑問(wèn)題的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而通過(guò)實(shí)例分析對(duì)模型作了進(jìn)一步驗(yàn)證。2013年，朱長(zhǎng)征等[10]考慮碳排量，建立了碳排量最小的車輛路徑優(yōu)化模型。在設(shè)計(jì)模型求解算法時(shí)，對(duì)傳統(tǒng)的遺傳算法從染色體結(jié)構(gòu)、染色體交叉方式等方面進(jìn)行了改進(jìn)。結(jié)合算例對(duì)模型和算法進(jìn)行了計(jì)算和仿真，取得了較好的結(jié)果。2015年，張琳[11]針對(duì)單配送中心、多車輛、多客戶、多物品裝箱的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，從而研究了兩類優(yōu)化問(wèn)題：一是未考慮能耗的二維裝箱車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題，其目標(biāo)是行駛距離最小化;二是考慮能耗的二維裝箱車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題，目標(biāo)是使能耗最小化。2015年，張得志等[12]分析了配送車輛燃油消耗和CO2排放因素的多種車輛類型車輛路徑問(wèn)題的相關(guān)特點(diǎn)，之后構(gòu)建相應(yīng)的優(yōu)化模型，并給出基于遺傳算法的啟發(fā)式求解算法，最后針對(duì)該模型和求解算法進(jìn)行數(shù)值算例仿真。2016年，黃曉波等[13]根據(jù)裝卸過(guò)程中所產(chǎn)生的移動(dòng)碳排放、裝卸碳排放和準(zhǔn)備碳排放三種排放源，建立了輪胎式龍門(mén)吊調(diào)度的混合整數(shù)規(guī)劃模型，使輪胎式龍門(mén)吊的碳排放量達(dá)到最小。2016年，李英等[14]將Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中2005～2015年間的綠色車輛路徑問(wèn)題的360篇文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)整理，并利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和信息可視化的方法對(duì)蘊(yùn)含在GVRP主題文獻(xiàn)中的知識(shí)機(jī)構(gòu)進(jìn)行深入挖掘和分析。2016年，張岐山等[15]建立了帶有軟時(shí)間約束的單車型三維裝箱綠色車輛路徑優(yōu)化模型，目的在于降低能量消耗并且提高顧客滿意度。2016年，楊龍等[16]針對(duì)車輛行駛速度隨時(shí)間變化這一特征，研究考慮燃油消耗的車輛路徑問(wèn)題的模型及其優(yōu)化方法。2017年，董杰[17]針對(duì)采用多溫共配方式的冷鏈物流，研究在配送中的車輛和庫(kù)存路徑問(wèn)題，構(gòu)建了對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型和求解方法。2017年，劉浩[18]在分析了現(xiàn)有燃油消耗模型后，建立了低燃油車輛路徑問(wèn)題模型，目標(biāo)是降低燃油消耗從而節(jié)約成本。2017年，易虹[19]為了降低冷鏈企業(yè)配送成本并且減少碳排放，將冷鏈物流車輛調(diào)度作為研究對(duì)象，建立有關(guān)模型來(lái)合理安排路徑。2018年，何東東等[20]在節(jié)能角度上，在建立的帶時(shí)間窗車輛路徑問(wèn)題模型中加入了耗和碳排放量的近似計(jì)算方法，從而降低車輛的廢氣污染。2019年，康凱等[21]構(gòu)建考慮碳排放的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化模型，提出了解決該問(wèn)題的一種結(jié)合2-opt局部搜索機(jī)制的改進(jìn)蟻群算法，并用實(shí)例對(duì)模型及算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)，對(duì)算法參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析。

3 結(jié)語(yǔ)

對(duì)于今后的研究，可以從建模和求解算法兩個(gè)方面進(jìn)行拓展研究。在建模方面，在以后的研究中在計(jì)算能力允許的條件下，應(yīng)該把更多的實(shí)際影響因素考慮到模型中，從更加真實(shí)的視角來(lái)計(jì)算車輛的耗油量情況，更加貼近綠色路徑分析的有關(guān)要求。在求解算法方面，算法的研究已經(jīng)十分成熟，種類繁多。同時(shí)，為了解決各種問(wèn)題而使不同算法的相互融合和不斷突破改進(jìn)。但對(duì)于有些企業(yè)而言，很多算法并不能很好地貼合該企業(yè)的現(xiàn)狀以及有關(guān)項(xiàng)目，在此方面研究人員可以從企業(yè)入手，根據(jù)企業(yè)特定的文化背景及其特色設(shè)計(jì)能夠滿足企業(yè)需求的算法，從而使算法具有更高的使用價(jià)值，使算法將理論與現(xiàn)實(shí)需求相結(jié)合。

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