北京顺丰速运分公司冷链物流配送路径的分析与优化研究

图5.11配送路径图。绿色线表示电动车的出行轨迹，蓝色线表示燃油车的出行轨迹。图5.SEQ图5.\*ARABIC11配送路径图在这4条配送路径当中，路径1是新能源车的配送路线，这条路径比较短，这是由于新能源车辆非常适宜在城市环境里开展短途配送，可充分发挥电动车低能耗、低排放的优势，路径1所包含的节点距离相对而言较短，适合新能源车运行，这种短途配送策略可切实减少燃料消耗以及碳排放，同时还可以充分借助电动车在城市交通中的灵活性。相较而言，燃油车辆所行驶的路径，像是路径2、路径3以及路径4，一般会包含更多的需求节点，这也就意味着这些路径的配送距离会比较长，燃油车辆一般拥有更大的载重以及较长的续航能力，适合用于长途配送，在这样的情形下，虽说燃油车辆的碳排放相对较高，不过借助对配送路径给予优化并提高装载率，可切实减少每单位货物的配送成本以及碳排放。这种将新能源车与燃油车相结合的混合配送策略是一种高效物流模式，其中新能源车辆承担城市内部短途配送任务，可减少城市交通拥堵与污染，燃油车辆负责长途配送，保证货物能及时送达较远目的地，该双重策略兼顾了经济效益与环境影响，契合可持续发展目标。第六章结论本研究以北京顺丰速运分公司冷链物流配送路径为研究对象，通过对冷链物流配送路径优化的相关理论和方法进行研究，探讨了顺丰公司冷链物流配送的关键特性及其对优化过程的多种约束条件，结合顺丰公司的日常运营包含的车辆参数、配送中心和需求点数据，针对冷链配送过程中的不同场景进行求解。以燃油车和新能源车的双车型配送场景为切入点，分析了冷链物流配送过程中经济成本和碳排放成本的影响因素。经济成本分为车辆固定成本、运输成本、货损成本以及时间窗惩罚成本。碳排放成本分为燃油车碳排放和制冷碳排放。最后，本文以最小化物流配送成本和碳排放量为目标，建立了多目标优化模型，并使用NSGA-II（非支配排序遗传算法II）算法进行求解，并对生成的非支配前沿及特定解的路径和成本分布进行分析。通过分析发现，配送成本的微小增加能够显著减少碳排放，再选出最优综合效益解也就是成本增加百分比与碳排放减少百分比的比值最大的解，就能选出最优非支配解，也就能选出其PlatEMO程序对应的最佳配送路径。这一发现为顺丰公司在特定场景下的配送路径运营策略选择提供了有价值的参考。处理多种车辆类型的冷链物流配送优化问题，涉及国内碳排放交易市场以及新能源车辆利用的领域，现阶段尚处在实验与成长的起始阶段，这些领域持续演变给本文的研究增添了额外挑战，而且现有的研究成果存在一定欠缺，未来的研究将着力于深化并完善现有工作，具体会聚焦于新能源车辆的引入、冷链产品种类的多样化以及需求不确定性的管理，这是未来低碳冷链物流配送路径优化研究的三个关键方向。这些研究可提升冷链物流的效率与可靠性，还可以降低环境影响，为达成绿色物流和可持续发展目标贡献力量，随着技术的进步以及市场的发展，这些研究方向会不断拓展，给冷链物流领域带来新的理论与实践突破。参考文献杨超,张惠珍,钱陇骏.改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题[J].包装工程工程版,2024,45(3):251-261．唐琼,李翠,刘石洋.基于禁忌搜索算法的生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究[J].商业经济,2022,10:55-56.张潜,高立群,胡祥培,等.物流配送路径多目标优化的聚类-改进遗传算法[J].控制与决策,2003,18(4):418-422.胡大伟,朱志强,胡勇.车辆路径问题的模拟退火算法[J].中国公路学报,2006,19(4):123-126.袁群,左弈.基于改进混合遗传算法的冷链物流配送中心选址优化[J].上海交通大学学报,2016,50(11):1795-1800.张维泽,林剑波,吴洪森,等.基于改进蚁群算法的物流配送路径优化[D],2008.张炯,郎茂祥.有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法[D],2004.张立毅,王迎,费腾,等.混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化[J].计算机工程与应用,2017,53(1):63-68.白秦洋,尹小庆,林云.考虑路网中实时交通的冷链物流路径优化[J].工业工程与管理,2021,26(6):56-65.邓友均,李明,余千,等.基于实时信息感知的电动汽车物流配送路径优化与充电导航[J].南方电网技术,2017,11(2):41-49.吴欣.考虑实时拥堵指数和时间窗的多目标冷链物流配送路径优化[J].价值工程,2020,9:131-133.王安琪.基于云边协同的实时车货匹配与路径优化系统[D].江苏:南京邮电大学,2022.MiaoX,PanS,ChenL.OptimizationofperishableagriculturalproductslogisticsdistributionpathbasedonIACO-timewindowconstraint[J].IntelligentSystemswithApplications,2023,20:200282.ZengX,WangY.Multi-objectivelogisticsdistributionpathoptimizationbasedonannealingevolutionalgorithm[C]//Journalofphysics:Conferenceseries.IOPPublishing,2023,2555(1):012014.ZhuS,WangH,ZhangX,etal.Adecisionmodelonhuman-robotcollaborativeroutingforautomaticlogistics[J].AdvancedEngineeringInformatics,2022,53:101681.LespayH,SuchanK.Territorydesignforthemulti-periodvehicleroutingproblemwithtimewindows[J].Computers&OperationsResearch,2022,145:105866.BaiQ,YinX,LimMK,etal.Low-carbonVRPforcoldchainlogisticsconsideringreal-timetrafficconditionsintheroadnetwork[J].Industrialmanagement&datasystems,2022,122(2):521-543.杨建华,郭继东,马书刚.碳税约束的城市冷链物流配送网络设计[J].工业工程,2012,15(5):6.D.江素忠.基于碳税约束的农产品冷链物流配送网络设计研究[D].成都理工大学[2025-04-04].安璐,宁涛,宋旭东,等.碳税机制下的生鲜农产品冷链配送路径优化研究[J].大连交通大学学报,2022,43(1):105-110.陶志文,张智勇,石艳,等.碳税规制下多目标冷链物流配送路径优化[J].武汉理工大学学报：信息与管理工程版,2019,41(1):6.张天瑞,刘海波.碳税政策下基于BFA-ACO的冷链物流路径优化[D].沈阳大学学报:自然科学版,2022.LiaoW,LiuL,FuJ.Acomparativestudyontheroutingproblemofelectricandfuelvehiclesconsideringcarbontrading[J].InternationalJournalofEnvironmentalResearchandPublicHealth,2019,16(17):3120.XiaoY,ZhaoQ,KakuI,etal.Developmentofafuelconsumptionoptimizationmodelforthecapacitatedvehicleroutingproblem[J].Computers&operationsresearch,2012,39(7):1419-1431.周鲜成,蒋涛营,贺彩虹,等.冷链物流配送的绿色车辆路径模型及其求解算法[J].中国管理科学,2023,31(12):203-214.WangS,TaoF,ShiY,etal.Optimizationofvehicleroutingproblemwithtimewindowsforcoldchainlogisticsbasedoncarbontax[J].Sustainability,2017,9(5):694.DebK,PratapA,AgarwalS,etal.Afastandelitistmultiobjectivegeneticalgorithm:NSGA-II（非支配排序遗传算法II）[J].IEEEtransactionsonevolutionarycomp