【摘 要】
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在低碳时代到来之际,世界各国都在关注着可持续发展战略背景下的交通运输问题以及碳排放问题。我国是人口大国,居民对于生鲜农产品的需求量居高不下,因此冷链物流在我国发展迅猛。但同时,基于高能耗和高碳排放量的冷链物流,使得我国也成为了能源消耗大国和碳排放大国,与如今提倡的低碳经济大相径庭。因此,研究如何在冷链物流中发展低碳经济成为热点话题,本文在这样的背景下,将碳排放成本加入到车辆路径优化模型中,使得配送
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在低碳时代到来之际,世界各国都在关注着可持续发展战略背景下的交通运输问题以及碳排放问题。我国是人口大国,居民对于生鲜农产品的需求量居高不下,因此冷链物流在我国发展迅猛。但同时,基于高能耗和高碳排放量的冷链物流,使得我国也成为了能源消耗大国和碳排放大国,与如今提倡的低碳经济大相径庭。因此,研究如何在冷链物流中发展低碳经济成为热点话题,本文在这样的背景下,将碳排放成本加入到车辆路径优化模型中,使得配送方案更加绿色环保。本文以生鲜农产品作为研究对象,主要内容分为四大模块。首先,通过查阅现有文献,对冷链物流、低碳物流、车辆路径优化问题及其求解算法等相关理论进行梳理;其次,在前面的理论基础上,结合低碳物流配送的特点,提出一种带软时间窗和多配送中心同时能达到低碳效果的冷链物流路径优化模型,其中,该模型以车辆运输综合成本、货损成本、制冷成本、碳排放成本以及惩罚成本最小为目标函数,以冷藏车载重量、客户要求等为约束条件;再次,通过对各类优化算法进行比较分析,选择遗传算法求解上述模型,在算法设计时,采用自然数编码方式进行编码,将目标函数动态变换成适应度函数来评价个体,加入精英保存策略以及自适应交叉变异策略,使得改进后的算法具有更好地寻优能力;最后,结合H冷冻食品公司在西安市的实际配送数据,对模型和算法进行实证分析,得到了配送成本最小、路线最优、碳排放量最少的配送方案。对优化前后的配送方案进行数值分析后,发现使用优化后的配送方案比优化前的配送方案更加节约成本。在本案例中,运用改进遗传算法求得的配送方案总成本减少1005.7元,总配送距离缩短16.7 km,总碳排放量减少9.6 kg,同时每个配送中心的网络布局也得到了优化,最终达到了经济效益和环境效益兼顾的效果,为该公司乃至同行其他企业的低碳、低成本运营具有一定的参考价值。
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