本文是一篇物流论文，本文在这样的背景下，融合了冷链物流配送、新能源汽车和两级选址-路径优化问题，构建了相关配送模型，并改进蚁群算法对其求解。
1 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
近些年，随着电子商务规模的扩大与现代运输能力的提升，作为电子商务重要组成部分的物流配送业也得到了蓬勃发展。受日益提升的食品安全和服务质量要求、生鲜电商快速发展等因素影响，人们对冷链物流的需求量不断提升，其在物流配送中的占比也越来越高，备受行业关注。冷链物流配送具有时效性要求严苛、电能消耗高等一系列特征，成为达成节能减排、碳中和、碳达峰目标的阻碍，而新能源汽车的出现和迅速普及为冷链物流的发展提供了新的选择。新能源汽车与冷链物流的结合是物流行业的大势所趋，但它们在提升服务能力和服务质量的同时也对物流体系中的选址-路径优化等问题提出了新的挑战，比如购买成本高、行驶距离短、充电时间长等问题，使得原本的物流配送策略可能不再完全适用。为此，本文结合冷链物流和新能源汽车特点展开研究，建立模型并改进算法进行求解。
冷链物流是一种特殊的物流方式，是社会经济发展到一定阶段的必然产物，是指物品在生产、仓储、运输、中转、分拣、配送、销售，直到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，从而达到确保产品质量、减少产品损耗等目的的一项系统工程[1]。近些年来，随着人们物质生活水平的不断提高以及电子商务的蓬勃发展，消费者对冷链物流的需求急剧上升，对冷链配送商品的要求逐步提高，冷链物流的发展规模也持续扩大。根据中物联冷链委发布的数据，2017-2022年我国冷链物流市场规模年均复合增长率为18.9%，2022年冷链物流行业的市场规模达到4856 亿元，同比增长16.53%[2]。2017-2022年中国冷链物流市场规模变化如图1-1 所示。这一增长速度的背后，是如何提高物流体系的效率、降低成本、实现绿色物流，以及如何更好地满足消费者的需求，并已成为当前行业和学术界的热点话题。
1.2 国内外研究状况
近年来，冷链物流行业的迅猛发展为物流选址-路径优化不断带来新的挑战，引发了诸多学者的关注和研究，迅速形成物流领域科学研究的热点，并取得了一系列的理论和实践成果。总体而言，在冷链物流选址-路径优化方面的研究，可以分为三个方面，即冷链物流的选址优化问题、路径优化问题和选址-路径总体优化问题。
1.2.1 冷链物流选址优化问题
目前，国内外学者在综合分析冷链物流运作特点下，结合物流配送中心的功能和不同的实际场景，在冷链物理配送的选址优化问题开展了大量的针对性研究，总结了多种选址方法，已形成了较为完善、系统的研究体系。王敏、毛超、杨葱葱(2009)基于T.T.T理论，推演出食品腐败率与时间变化之间的不确定性关联，并利用遗传算法建立了一个冷链物流选址模式[4]。此外，Zhu和Da(2012)还利用多目标优化算法，研究了生鲜农产品冷链配送成本和服务可靠性，并利用LINGO软件实现了这一目标[5]。Zhang和Li (2012)通过研究可拓决策法、聚类分析法等方法，综合考虑经纬度、交通网络条件等多种因素，建立了一个BP神经网络配送中心选址评价模型，以期解决食品冷链物流配送中心选址优化问题。通过实际应用，他们的模式得到了有效的验证[6]。通过对多种因素的研究，Armas(2015)建立了一个整数规划模型，用于综合分析多约束条件下的配送中心选址优化问题，并且能够有效地解决客户配送优先级、动态时间窗、需求动态变化等复杂问题[7]。袁群和左奕(2016)通过研究时间和空间限制对冷链物流配送中心选址的影响，提出了一个多约束组合优化模型，该模式结合了遗传算法和禁忌搜索算法[8]。王昊翔、蔡一鸣、谢宬(2018)构建一种医药冷链物流网络中的两层规划模型，并应用到医药冷链物流系统中物流节点和配送特点的研究中[9]。邹筱和张晓宁(2020)在研究冷链物流的配送范围和配送设施有一定限制时,借鉴CFLP模型,通过增加货损成本目标函数改进冷链物流配送中心的选址模型[10]。李桂娥(2022)构建了一种物流多层级配送中心连续选址模型。将连续选址问题转换为多源Weber问题,采用启发式算法对其进行求解,实现选址模型的最终构建与求解[11]。
2 相关理论基础
2.1 冷链物流问题相关理论
2.1.1 冷链物流的概念
冷链物流是一种以低温环境为基础的运输方式，旨在保证食品的新鲜度和品质，从生产到配送再到储存，以最大限度地减少商品腐坏变质的可能性[29-32]。随着科技进步和电商迅速发展，冷链物流行业逐渐壮大。相对普通物流，冷链物流对设施设备、顾客满意度要求更高，冷链物流中需要使用到的仓储地点和配送过程中的运输车都需要具有冷藏冷冻的功能，对客户响应以及配送过程中商品品质的保护都有很高要求。
冷链物流是一种重要的物流方式，它通常用于运输各种食品，如水果、蔬菜、肉类、禽类、蛋类和海鲜等。在这个过程中，从采摘到运输、仓储、加工、最终送达消费者手中，都需要确保食品处于适宜的温度环境。特别是在商品出库后，运输环节更为重要。
2.1.2 冷链物流的特点
（1）冷链物流中商品多具易腐易坏的特点
冷链物流是一项特殊的物流配送方法，它主要用于运送食物，如果蔬、肉类、禽蛋和奶制品，以及冷藏冷冻海鲜等。这些食物容易腐烂变质，因此需要冷链运输去保持它们的新鲜度。此外，冷链物流还可能运送一些特殊商品，如医药用品，这些商品需要低温或恒温储存，如果温度不适宜，会直接影响商品的质量，造成损失。
（2）冷链物流具有时效性的特点
因为冷链物流配送的生鲜产品等生命周期较短，一般随着时间增加，即使保存在要求的温度环境中，商品的新鲜程度也会有所下降，特别是在配送多家客户时，由于装卸所带来的温度变化，也会的配送商品品质造成影响。为此，冷链物流的管理者需要合理安排配送路径，减少配送时间，保证配送品质，同时冷链物流的客户也会考虑搬卸货物时的影响，并结合自身情况，提出配送时间窗的约束要求。
2.2 冷链物流新能源车辆配送相关理论
冷链物流运输过程中因制冷等需求对电力要求较高，而新能源车辆以电力作为能源来源，具有更强的电力供给能力，因此冷链物流运输中新能源车辆的占比越来越高。因此，介绍新能源车辆在物流中的应用，明确新能源车辆在物理应用中的特点，对于本文模型的构建和问题的求解有重要意义。
2.2.1 新能源车辆物流配送概念
新能源电动汽车物流配送问题指的是，在物流配送中考虑新能源电动汽车特性，如电池容量、里程约束、充电设施稀缺等的影响，在路径优化方面针对这些特性做出改进的相关研究[34]。由于具有响应国家政策节能环保的优势，享受政府税收优惠政策，同时，还能降低燃料成本，减少温室气体排放保护环境，新能源电动车辆正在逐步在物流行业发展壮大，相关的新能源电动车辆路径问题也被学者广泛研究。
2.2.2 新能源车辆物流配送特点
（1）有电池更换的特点
与传统燃油汽车不同，新能源电动汽车使用电池供能，存在着两种形式，一是使用充电桩充电，二是选择换电站更换电池[36]。充电模式费用较低但时间长，而换电模式时间短但成本较高。两种形式提供了一定的研究方向，如充电和换电的决策问题，充电桩、换电站的选址布局问题，以及根据两种形式下的路径优化问题等等。
（2）有里程约束的特点
因考虑安全问题，新能源汽车电池容量有限，相比燃油汽车而言，最长行驶距离较短。决策者需要根据里程限制，服务对象的分布和配送时间窗等综合考虑，进行路径优化方面的研究。
3 冷链物流两级选址-路径问题建模 ....................... 20
3.1 冷链物流两级选址-路径问题描述 ..................... 20
3.2 冷链物流两级选址-路径优化影响因素分析 ....................... 21
4 优化算法选择与设计 .................................. 32
4.1 算法选择 .................................. 32
4.1.1 算法分类 ............................ 32
4.1.2 算法特点比较及选择 ...................................... 33
5 算例分析 .............................. 47
5.1 数据说明 ............................... 47
5.1.1 背景描述 ............................ 47
5.1.2 基础数据 ........................... 48
5 算例分析
5.1 数据说明
5.1.1 背景描述
A公司是一家专注于冷链物流配送服务的公司，在河南省商丘市拥有多个配送中心，为当地大型超市供给优质的肉类、家禽、蛋类、蔬菜、水果、海产品、冷冻食品以及一些冷链产品的批发和物流配送业务，服务范围覆盖了当地1000多家商家。为了保证冷链产品的新鲜度、满足客户需求和提供优质服务，A公司的配送中心的储存冷库和冷链运输车辆配备了相关制冷设备，以确保整个物流过程的低温控制。然而，根据调查，尽管A公司的配送中心分布广泛，但实际利用率并不高，导致公司承担了较大的资金成本，影响了公司的利润。
由于冷链配送规模的不断发展壮大，A公司被省政府列为重点排放控制企业之一。为了响应国家减少碳排放的政策，同时考虑政府对新能源汽车的补贴实际帮助，A公司计划使用新能源冷藏车替代燃油冷藏车作为配送车辆，同时减少配送中心的投入数量，在满足市场顾客需求的前提下，以灵活合理地制定最优配送策略。
现在，A公司计划在市内某地进行新能源冷藏车的试投入运行，计划将原有的部分规模较大，地理位置更优越的的配送中心保留，其余选择性开放作为冷链配送的中转站，为该地区选取的50多个需求点的超市提供冷链配送服务。A公司客户超市将提前向A公司提交订单信息，A公司将根据订单信息，通过配送中心向各个开放的中转站发货，再由中转站向各个客户超市配送货物。
6 结论与展望
6.1 结论
随着人们需求和科技手段不断提高，冷链物流行业蓬勃发展，冷链需求持续创高，冷链物流行业未来市场仍然很大但发展遇到瓶颈，同时，国家不断推出节能减排政策、大力扶持新能源汽车等环保、低碳行业。因此，为响应国家政策号召，将新能源汽车与冷链物流配送优化问题结合，解决现实环境下的实际问题，具有很大的研究意义。本文在这样的背景下，融合了冷链物流配送、新能源汽车和两级选址-路径优化问题，构建了相关配送模型，并改进蚁群算法对其求解。现在对本文所做出的的主要工作内容和结果总结如下：
（1）理论研究
本文首先对冷链物流行业发展进行了分析，介绍了新能源汽车投运冷链物流配送行业的背景，论述了冷链物流配送、新能源汽车物流配送和两级选址-路径优化问题的相关理论，并提出了融合三者，以构建针对两级选址-路径优化问题的模型作为解决冷链物流配送场景中投运新能源运输车问题的新思路。
（2）构建了冷链物流两级选址-路径优化模型
本文在对冷链物流配送、新能源汽车配送和两级选址-路径优化问题等分析的基础上，考虑了新能源汽车的里程限制和容量限制、并结合冷链物流配送的特点，融入商品新鲜度、顾客满意度、配送制冷等，建立了考虑新能源汽车的冷链物流两级选址-路径优化模型。该模型除了综合考虑中转站选址问题和路径优化问题，还根据冷链配送实际情况，在传统固定成本和运输成本外，将制冷成本、货损成本和惩罚成本加入到求解的目标函数中。该模型通过选址和路径同步优化和对目标函数多组成部分的综合考量，兼顾了经济效益和社会效益。
（3）改进了一种求解两级选址-路径优化问题的蚁群算法
本文研究了求解选址和路径优化问题的相关算法，进行对比分析，选择以蚁群算法为主体，对蚁群算法做出适应性调整并融合其他算法进行求解。经过改进，K-means聚类算法可以有效地预处理数据，装箱算法可以改善初始解的生成，蚁群算法可以通过调整参数公式来增强自适应性，而变邻域搜索算法则可以实现局部搜索，从而大大提升了算法的求解效率和求解质量。
参考文献（略）