【摘 要】
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为解决生鲜农产品配送成本和碳排放量的双高问题，提出了一种以最小化配送成本为目标的冷链物流路径优化模型。该模型将配送过程中的碳排放量转化为碳排放成本，并采用结合2-opt优化算子的改进遗传算法对模型进行求解。通过数值仿真实验证明：虽然引入碳排放量约束配送路径距离增加了3.205km，但是碳排放量和配送成本分别下降了1.99%和22.10%，此数据证明了该模型和算法的可行性。
【基金项目】
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国家社会科学研究基金资助项目（19BGL177）； 教育部人文社会科学研究规划基金资助项目（18YJA630001）； 湖南省教育厅科学研究基金资助重点项目（21A0348）； 湖南省研究生科研创新基金资助项目（CX20220846）； 湖南工业大学研究生科研创新
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为解决生鲜农产品配送成本和碳排放量的双高问题，提出了一种以最小化配送成本为目标的冷链物流路径优化模型。该模型将配送过程中的碳排放量转化为碳排放成本，并采用结合2-opt优化算子的改进遗传算法对模型进行求解。通过数值仿真实验证明：虽然引入碳排放量约束配送路径距离增加了3.205km，但是碳排放量和配送成本分别下降了1.99%和22.10%，此数据证明了该模型和算法的可行性。
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