文/范鐵橋

隨著冷鏈物流的快速發(fā)展，冷鏈物流車輛路徑問題成為當(dāng)下的一個研究熱點和車輛路徑問題研究中的重要內(nèi)容。本文綜述了帶時間窗、多車艙車輛路徑問題研究現(xiàn)狀，指出在計算碳排放時將更多的實際因素如天氣變化、突發(fā)故障等考慮在內(nèi)的冷鏈物流車輛路徑問題、多個時間窗的冷鏈物流車輛路徑問題、電動車冷鏈物流車輛路徑問題和外界溫度變化等對新鮮度的影響可能是未來的研究趨勢。隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展人們的生活水平不斷提高，人們更加看重生活的品質(zhì)，對生鮮產(chǎn)品的需求越來越大，而生鮮產(chǎn)品不同于一般的商品，它對溫度和濕度都有極高的要求，需要專業(yè)的冷藏、冷凍車輛和設(shè)備。對生鮮產(chǎn)品的巨大需求勢必極大地促進了冷鏈物流的發(fā)展，另外由于新冠疫情的影響以及全國各地加強防疫措施等因素的刺激，“冷鏈物流”獲得了人們空前的關(guān)注。再加上政府的扶持出臺了一系列政策如《關(guān)于實施“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)產(chǎn)品出村進城工程的指導(dǎo)意見》、《關(guān)于抓好“三農(nóng)”領(lǐng)域重點工作確保如期實現(xiàn)全面小康的意見》等。這讓冷鏈物流迎來了前所未有的“春天”。而配送是冷鏈物流中極其重要的一環(huán)，如果企業(yè)能夠提前制定合理的車輛配送路徑，那么既能減少碳排放減少對環(huán)境的破壞，又能降低企業(yè)成本，達到降本增效的目的，還能提高配送的準(zhǔn)時性，保證生鮮產(chǎn)品的質(zhì)量，進而能夠提高顧客的滿意度，提高企業(yè)的口碑。

1.車輛路徑問題

車輛路徑問題是由Dantzig和Ramser[1]首次提出，當(dāng)時是研究從煉油廠輸送汽油到各加油站的運輸路徑優(yōu)化問題，并進行了求解。隨著專家和學(xué)者的不斷研究，VRP問題出現(xiàn)了許多分支。冷鏈物流概念最早被國外學(xué)者提出，之后不斷有學(xué)者進行相關(guān)研究。

1.1 分類

專家和學(xué)者從不同角度對冷鏈物流車輛路徑問題進行了分類，例如：按時間窗類型分，分為軟時間窗、硬時間窗、模糊時間窗、混合時間窗；按車艙數(shù)量分，分為單車艙和多車艙等。

從現(xiàn)有研究文獻看，圍繞冷鏈車輛路徑問題的研究十分廣泛，我們從時間窗、多車艙方向?qū)ΜF(xiàn)有研究文獻進行綜述，對冷鏈物流車輛路徑問題研究展望提出看法。

1.1.1 帶時間窗的冷鏈物流車輛路徑問題綜述

帶時間窗的冷鏈物流車輛路徑問題是冷鏈物流車輛路徑問題的一種擴展。時間窗分為硬時間窗、軟時間窗、模糊時間窗和混合時間窗。硬時間窗就是不允許車輛進行配送時超出客戶配送時間，而實際生活中客戶是可以在一定時間限度內(nèi)接受的，但是要對其計算懲罰成本，這就是軟時間窗，但軟時間窗不能量化客戶滿意度，而模糊時間窗更加貼近實際，顧客有自己的偏好時間和可接受時間，通過模糊隸屬度函數(shù)可以量化顧客滿意度?；旌蠒r間窗是由軟時間窗和硬時間窗組成，它考慮了一部分客戶對配送時間要求比較嚴格，采用硬時間窗，而其他客戶對配送時間沒那么嚴格，采用軟時間窗。

專家學(xué)者針對帶時間窗的冷鏈物流車輛路徑問題的求解算法進行廣泛探索。J.Brito[2]等針對帶多個模糊時間窗約束下的冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化問題提出了混合算法以及模糊算法對其求解；Osvald[3]等在考慮時間窗和旅行時間下，針對易腐的新鮮果蔬運用禁忌搜索啟發(fā)式算法對模型求解，求解結(jié)果表明該模型和算法可以使貨損率降低一半左右。李軍濤[4]等提出了自適應(yīng)災(zāi)變遺傳算法求解多目標(biāo)冷鏈物流路徑優(yōu)化問題，結(jié)果表明該算法在尋優(yōu)效率和計算時間上的表現(xiàn)都要比標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法更優(yōu)。

1.1.2 多車艙冷鏈物流車輛路徑問題綜述

多車艙冷鏈物流車輛路徑問題指的是一輛冷鏈車輛可以同時運送多種對溫度有不同要求的冷鏈產(chǎn)品，不同的產(chǎn)品分別放在不同的車艙，這可以提高裝載率。國內(nèi)外學(xué)者注重對多車艙冷鏈物流車輛路徑問題的擴充，例如考慮城市交通擁堵、當(dāng)?shù)氐鸟{駛時間規(guī)則、干擾因素和外界環(huán)境溫度變化等因素，使研究更貼近現(xiàn)實。Kok等人[5]考慮了城市交通堵塞的影響因素和駕駛時間規(guī)則，并提出禁忌搜索算法來進行求解。丁艷[6]多溫共配冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化方法中考慮了配送各階段的配送時間和配送風(fēng)險等干擾因素，構(gòu)建一種新的多溫共配冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化方法。量子比特被用來表示冷鏈車輛配送路徑的信息，采用蟻群算法對模型進行求解，結(jié)果表明，該方法可以使單車裝載率與日均轉(zhuǎn)載率都提高20%以上。唐燕等[7]考慮外部環(huán)境溫度動態(tài)變化對制冷能耗的影響，提出了響應(yīng)動態(tài)環(huán)境溫度的大規(guī)模鄰域搜索調(diào)度模型，以天津市生鮮配送為例，將ALNS算法與LNS算法、TS算法做比較；結(jié)果表明LNS與TS算法的配送成本大大高于ALNS算法的配送成本，證實了ALNS算法在配送時間、配送能耗等方面均有較好的表現(xiàn)。

2.研究展望

近幾年冷鏈物流車輛路徑問題研究取得了不少進展，但是還可以將更多的實際因素考慮在內(nèi)。例如：第一，考慮碳排放的冷鏈物流車輛路徑問題研究比較少，且針對碳排放的計算，考慮到的因素很多，但是大部分實際應(yīng)用到模型中的因素只有速度和載重量等幾個，在滿足計算條件時把更多的實際因素如天氣情況，駕駛司機的習(xí)慣、坡度和車輛拋錨等突發(fā)情況考慮到模型中，從實際的角度來計算碳排放將使碳排放計算更加準(zhǔn)確；第二，帶時間窗的冷鏈物流車輛路徑問題是冷鏈物流車輛路徑問題的重要擴展，但目前研究主要針對單個時間窗約束，很少考慮多個時間窗的情況，比如多個模糊時間窗；第三，電動車冷鏈物流車輛路徑問題研究相對燃油車比較少，電動車比燃油車更加節(jié)能，沒有碳排放，而且我國政府工作報告提出承諾2030年前，二氧化碳的排放不再增長，達到峰值之后逐步降低即碳達峰，同時電動車技術(shù)越來越成熟，這以后將是研究的熱點;第四考慮生鮮產(chǎn)品的新鮮度的冷鏈物流車輛路徑問題研究比較少，現(xiàn)在基本上只考慮了時間這一因素，而沒有考慮比如外界環(huán)境變化對新鮮度的影響。C

引用出處

[1]G.B.DantzigandJ.H.Ramser.TheTruckDispatchingProblem[J].ManagementScience,1959,6(1)

[2]J.Britoetal.Fuzzyoptimizationfordistributionoffrozenfoodwith imprecisetimes[J].FuzzyOptimizationandDecisionMaking,2012,11(3):337-349.

[3]AnaOsvaldandLidijaZadnikStirn.Avehicleroutingalgorithmfor thedistributionoffreshvegetablesandsimilarperishablefood[J].Journalof FoodEngineering,2007,85(2):285-295.

[4]李軍濤,路夢夢,李都林,劉朋飛.模糊時間窗多目標(biāo)冷鏈物流路徑規(guī)劃[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2019,24(12):128-135.

[5]A.L.KokandE.W.HansandJ.M.J.Schutten.Optimizingdeparture timesinvehicleroutes[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2010,210(3):579-587.

[6]丁艷.多溫共配冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化仿真[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2021,43(03):311-316.

[7]唐燕,許睿,黃鍇迪,孟令清.基于溫區(qū)細化的多溫共配車輛路徑優(yōu)化[J].公路交通科技,2021,38(03):136-143.