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绿色车辆路径问题综述
文/杨萍 蒋洪伟
摘 要：车辆路径问题()是物流业发展的一个关键问题,设计一个高效的交通网络成为当代研究的一个重要的环节.但是在传统中,企业更多的是追求自身的效益,却忽略了环境问题.为响应国家节能减排的号召,绿色应当成为物流活动中的一大进步.本文简单介绍传统和绿色的几种表现形式,了解基于低能耗、低碳的绿色车辆路径问题,并对油耗计算模型中考虑到的因素进行简单综述,最后对绿色车辆路径问题的研究方向进行展望.
关键词：低碳；低能耗；RP
引言
1959年,车辆路径问题（）被Dantzig和Ramser首次提出,他们描述的是一个关于卡车批量运输汽油时车辆调度和服务站选址的问题,该问题的提出在交通领域引起了广泛关注,之后研究学者也展开了不同方向的研究.随着现代物流业的高速发展,以降低油耗、减少碳排放为目标的绿色车辆路径问题（RP）是一个新的研究方向,降低环境成本也是物流企业发展创新的新形势,所以RP备受关注.
1.传统与绿色
1.1传统
根据传统研究的侧重点不同,建立的模型会有很多分类,随着研究的不断深入,模型从一些基本的分类模型中衍生出了很多其他模型.
（1）基本：有较少能力约束的、有时间窗约束的、分散配送等,这类问题中约束条件较少,研究成果相对较多；
（2）衍生：模糊、动态网络、动态网络等,这类问题中存在更多的不确定因素,但是更符合实际.
1.2绿色
RP最主要的目标是在确保可持续发展的前提下实现企业效益最大化,达到环境效益、企业效益以及社会效益的高度统一.目前,对RP的研究主要集中在降低油耗、减少CO2的排放这个方面,通过建立车辆的油耗计算模型计算油耗量,分析与碳排放因子之间的关系,合理安排车辆的运输路线,达到绿色运输的效果.但是在现有的物流活动中,企业活动中多涉及到多配送中心、多车型、载重不同、时间窗等因素,要综合这些因素进一步研究多目标的绿色车辆路径问题.
（1）多车型低碳：这类问题中考虑每种车型具有不同的能耗、碳排放和固定费用,在满足车辆数和载重约束的前提下选择合适车型,以尽可能减少总成本.
（2）基于准时送货和最小油耗的：这类问题是基于准时送货与油耗最小两个目标的研究,目前的研究是在两个目标之间加了一个权重,单个进行分析计算,最终进行模型求解.（3）多配送中心低碳：这类问题的研究主要适用于大中型城市物流体系,同时结合环境因素,形成了多配送中心的低碳.这类问题是对基本RP的进一步扩展,通过多个配送中心协同合作,降低物流总成本.
2.RP研究现状
2.1国外的研究现状
从1985年开始,国外就有研究者提出城市运输存在空气污染的问题.2011年,Demir、Bektas[1]等人比较分析了运输货物时所用到的几种碳排放模型.之后,又对污染路径问题的自适应大邻域搜索算法进行了研究.2013年,Kwon、Choi等人[2]在研究中考虑了基于碳排放的异构固定车队的车辆路线问题,并建立模型,结果显示可以减少碳排放量.2014年,LinC、ChoyK[3]两个研究者系统地整理了关于碳排放问题的,为今后的研究提供了方便.同年,Konur研究了碳排放约束条件下库存控制和异型车辆的配送路径问题,用启发式算法进行优化后明显降低了车辆运行中的碳排放量.2015年,Mohammad、Jabbarpour等人[4]考虑了车辆在行驶过程中速度、距离以及道路是否堵塞等因素,建立燃料消耗模型,并用蚁群算法进行优化,最终实现了降低碳排放的目的.2016年,YoshinoriSuzuki[5]在论文中提到解决实际污染路径问题的双目标元启发式方法,建立以能耗最低和碳排放量最少为目标函数的车辆路径模型,并取得一定的研究成果,为今后的研究奠定了基础.
2.2国内的研究现状
由于国内研究相比于西方较晚,所以研究内容和水平还有很大的差距,主要研究内容体现在算法和模型建立这两个方面.但是国内研究者的研究也在不断趋于成熟,目标函数更多的是多目标研究,考虑到的现实因素也更多地应用到了研究中.2011年,杨涛[6]结合低碳经济的研究背景,构建了一个的物流网络数学模型,最后用遗传算法求解并做了线路优化.2013年,吴丽荣[7]等人从低碳的角度考虑带容量限制的,并建立了以最小化燃料消耗为优化目标的车辆路径模型,证明这种方式能有效降低油耗.2014年,饶卫振[8]等人在已有研究成果的基础上考虑了道路坡度,并结合可持续发展战略,提出了以配送车辆总能耗最小为目标的低碳车辆路径问题模型（ECM~LC）.2015年,张如云[9]等人在传统带时间窗的基础上,建立了考虑低碳、节能和成本节约的城市车辆配送问题模型,用改进的遗传算法进行求解,最后通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.2016年,李亚男[10]等人基于城市发展的理念,以碳排放为约束条件,构建冷链物流配送网络优化模型,用遗传算法得到模型的最优解,实现冷链物流企业减少碳排放和降低配送成本的双目标.2017年,钟聪儿[11]在论文中对比了国内外相关文献,分析了低碳视角下车辆路径优化存在的主要问题,并探讨了其解决对策,为今后的研究提供了一定的参考.
3.油耗计算模型中考虑的因素
车辆能耗受很多因素的影响,其中有一些是可以测量的直接因素,如：距离、速度和载重等；还有一些是很难进行测量的间接因素,如：司机的开车技术、路面平整程度、不同时段的车辆拥挤程度等.
2012年,饶卫振[12]等人在能耗计算中考虑了行驶距离、载重、车速、路面坡度,并结合城区物流配送时车速不高、城市中心车速慢、城乡郊区车速相对快的特点,建立了以配送车辆总能耗最低为目标的城区物流配送模型（ECM~U）,并取得一定研究成果.2013年,吕品[13]在文献中分两阶段建立考虑碳排放的配送中心选择与需求匹配模型和碳排放成本最小的配送路径优化模型,其中考虑碳排放计算成本时,将车辆行驶距离和行驶途中车辆载货量作为关键因素进行研究,并用Lingo软件进行模型求解,由于该软件本身存在不足,一些复杂因素并没有被考虑进去.同年,李进、傅培华在研究以最小油耗为目标的带时间窗车辆路径问题的时候,将车辆运行距离、道路坡度、车速、装载量及等待时间多个因素考虑其中,最终结果表明,这种路线安排可以减少燃油使用量.2014年,饶卫振、金淳、王新华[14]等人在原有研究基础上将车辆行驶距离、车辆载重、道路坡度、车辆速度和加速度这些因素作为能耗量计算的主要因素,并建立以总能耗最小为目标的低碳车辆路径问题模型.2015年,李进[15]等人在研究低碳环境下的时,同时考虑了距离、运载量、速度三者之间的非线性关系,并提出能耗计算方法,建立了非满载运输方式下的低碳路径模型（LCRP）.2016年,张亚楠[16]在文献中将车辆自身质量、车辆载重、车辆行驶距离这三个因素引入到模型中求解,从而找到车辆总成本最少的路线.
综上所述,在低碳环境下,影响碳排放的因素很多,为了方便计算,国内的研究者对碳排放量的计算主要考虑三个因素：行驶距离、车辆的载重、行驶速度,然后根据三者之间的线性关系计算碳排放量.但是在低碳、低能耗的约束下,需要考虑的因素还有很多,在今后的研究中,我们需要把更多难测的间接因素加入到模型中去.
4.研究展望
据相关数据表明,在现存的物流运输方式中,公路运输承担着78.2%的物流量,而货车占全部能耗的72%,在物流配送中能源消耗占据了很大的比重,相比于国外的研究,国内的研究相对落后.所以考虑油耗和碳排放量的RP研究具有很大的研究价值.下面从模型建立、求解算法两方面进行展望.
a）模型建立：针对油耗量的计算,考虑到的因素很多,但是实际应用到模型中的因素只有几个,在满足计算条件时把更多的实际因素考虑到模型中,从实际的角度来计算油耗量将更符合RP的要求,如何将那些间接难测的因素考虑到模型中是未来研究的重点.
b）求解算法：在研究领域应用到的算法很多,研究也比较成熟,从一种算法的研究到多种算法的融合以及算法的不断改进,这些理论研究都取得了很大的成果.但是目前一些算法并不适合当前企业的一些项目,企业会根据相应的需求用不同的算法,所以研究者可以从企业入手,更多的研究算法的实用性和现实性,这样便于实现理论和实际的相结合.
（作者单位：北京信息科技大学）
参考文献
[1]Demir E,Bektas T,Laporte G．A comparative analysis ofseveral vehicle emission models for road freight transportation [J]．Transportation Research Part D：Transport and Environment,2011,16（5）：347~357．
[2]Kwon Y,Choi Y,Lee D．Heterogeneous fixed fleet vehiclerouting problem considering carbon emission[J]．TransportationResearch Part D：Transport and Environment,2013,16（5）：81~89．
[3]Lin C,Choy K L．Survey of Green Vehicle RoutingProblem：Past and Future Trends[J]．Expert Systems withApplications,2014,41（4）：1118~1138.
[4]Mohammad Reza,Jabbarpour,RafidahMd Noor．Green vehicle traffic routing system using ant ~based algori [J]．Journal of Network and Computer Applications,2015,12（58）：294~308．
[5]Yoshinori Suzuki．A dual~objective metaheuristic approachto solve practical pollution routing problem [J]．International Journalof Production Economics,2016,6（176）：143~153．
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[8]饶卫振,金淳,王新华.考虑道路坡度因素的低碳问题模型与求解策略[J].系统工程理论与实践,2014,34（8）：2092~2105.
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[12]饶卫振,金淳,蒙秋男. 城区低碳物流配送问题模型及求解策略[C]. 中国系统工程学会,上海：汪寿阳,2012：531~543.
[13]吕品. 考虑碳排放的物流网络优化模型研究[J]. 计算机应用研究,2013,10（30）：101~104.
[14]饶卫振,金淳,王新华,刘锋. 考虑道路坡度因素的低碳问题模型与求解策略[J]. 系统工程理论与实践,2014,34（8）：2092~2106.
[15]李进,傅培华,李修琳,张江华,朱道立. 低碳环境下的车辆路径问题及禁忌搜索算法研究[J]. 中国管理科学,2015,23（10）：98~107.
[16]张亚楠. 低碳约束下的物流配送车辆路径问题及智能算法研究[D]. 上海：上海工程技术大学,2016.
问题研究论文范文结:
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