綠色車輛路徑問題綜述

史冊

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

【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】U463.6? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）03-0112-02

1 綠色車輛路徑問題

綠色車輛路徑問提出最主要的目標是貫徹國家的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，在保護環(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)濟效益、環(huán)境效益以及社會效益都能夠全面提高。如今對綠色車輛路徑優(yōu)化問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算模型計算車輛的耗油量，然后安排合理的運輸路線，從而達到綠色運輸?shù)男Ч?/p>

2 綠色車輛路徑問題的研究現(xiàn)狀

2.1 國外的研究現(xiàn)狀

國外從很早開始就有研究者提出城市運輸存在空氣污染的問題。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于環(huán)境的危害性。2011年，Demir等[2]對運輸貨物時所用到的幾種碳排放模型進行了比較和分析。之后，又對污染路徑問題的自適應(yīng)大鄰域搜索算法進行了研究。2013年，Kwon等[3]將基于碳排放的異構(gòu)固定車隊的路線問題列入了其研究中，并建立了相對應(yīng)的模型，取得了比較好的結(jié)果。2014年，Katarzyna Nowick[4]提出低碳物流活動是可持續(xù)的物流活動，并且其包含環(huán)境、社會和經(jīng)濟三個維度。2015年，Mohammad等[5]對車輛在行駛過程中的有關(guān)速度、距離以及道路是否堵塞等因素進行分析，建立了燃料消耗模型，并用蟻群算法進行優(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際污染路徑問題的雙目標元啟發(fā)式方法，建立以能耗最低和碳排放量最少為目標函數(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]建立了在買家收到物品后在不同的時間支付情況下，又包含多種成本的兩級協(xié)同供應(yīng)鏈模型，模型優(yōu)化了供應(yīng)鏈環(huán)境和經(jīng)濟績效。

2.2 國內(nèi)的研究現(xiàn)狀

因為國內(nèi)對于物流的有關(guān)車輛路徑問題研究相對于國外起步比較晚，主要研究內(nèi)容體現(xiàn)在算法和模型建立這兩個方面，國內(nèi)對于車輛路徑研究方面不斷成熟，目標函數(shù)增加使得多目標研究數(shù)量增加，更多現(xiàn)實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題中，建立了運輸成本與碳排放相結(jié)合的多目標車輛路徑問題模型，討論了基于改進遺傳算法的車輛路徑問題的設(shè)計和實現(xiàn)，進而通過實例分析對模型作了進一步驗證。2013年，朱長征等[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)計模型求解算法時，對傳統(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行了改進。結(jié)合算例對模型和算法進行了計算和仿真，取得了較好的結(jié)果。2015年，張琳[11]針對單配送中心、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)化問題：一是未考慮能耗的二維裝箱車輛路徑優(yōu)化問題，其目標是行駛距離最小化;二是考慮能耗的二維裝箱車輛路徑優(yōu)化問題，目標是使能耗最小化。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題的相關(guān)特點，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，最后針對該模型和求解算法進行數(shù)值算例仿真。2016年，黃曉波等[13]根據(jù)裝卸過程中所產(chǎn)生的移動碳排放、裝卸碳排放和準備碳排放三種排放源，建立了輪胎式龍門吊調(diào)度的混合整數(shù)規(guī)劃模型，使輪胎式龍門吊的碳排放量達到最小。2016年，李英等[14]將Web of Science數(shù)據(jù)庫中2005～2015年間的綠色車輛路徑問題的360篇文獻進行總結(jié)整理，并利用文獻計量學(xué)和信息可視化的方法對蘊含在GVRP主題文獻中的知識機構(gòu)進行深入挖掘和分析。2016年，張岐山等[15]建立了帶有軟時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]針對車輛行駛速度隨時間變化這一特征，研究考慮燃油消耗的車輛路徑問題的模型及其優(yōu)化方法。2017年，董杰[17]針對采用多溫共配方式的冷鏈物流，研究在配送中的車輛和庫存路徑問題，構(gòu)建了對應(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題模型，目標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)度作為研究對象，建立有關(guān)模型來合理安排路徑。2018年，何東東等[20]在節(jié)能角度上，在建立的帶時間窗車輛路徑問題模型中加入了耗和碳排放量的近似計算方法，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，提出了解決該問題的一種結(jié)合2-opt局部搜索機制的改進蟻群算法，并用實例對模型及算法的有效性進行驗證，同時，對算法參數(shù)進行了敏感性分析。

3 結(jié)語

對于今后的研究，可以從建模和求解算法兩個方面進行拓展研究。在建模方面，在以后的研究中在計算能力允許的條件下，應(yīng)該把更多的實際影響因素考慮到模型中，從更加真實的視角來計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，為了解決各種問題而使不同算法的相互融合和不斷突破改進。但對于有些企業(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值，使算法將理論與現(xiàn)實需求相結(jié)合。

【參考文獻】

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【20】何東東，李引珍.多車型綠色車輛路徑問題優(yōu)化模型[J].計算機應(yīng)用，2018，38（12）：3618-3624+3637.

【21】康凱，韓杰，普瑋，等.生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流低碳配送路徑優(yōu)化研究[J].計算機工程與應(yīng)用，2019，55（2）：259-265.