考慮碳交易的果蔬品供應鏈網絡優化

嚴南南，朱麗珊

(上海海事大學 物流研究中心，上海 201306)

考慮碳交易的果蔬品供應鏈網絡優化

嚴南南，朱麗珊

(上海海事大學 物流研究中心，上海 201306)

基于供應鏈網絡，分析了碳交易政策對果蔬品供應鏈總成本的影響，構建包括生產成本、運輸成本、儲存成本、腐敗成本和碳交易成本在內的供應鏈成本函數。以最小化供應鏈成本和碳排放量為目標，建立多目標整數規劃模型;針對總成本最低的均衡優化模型，采用粒子群算法進行求解，并對碳交易價格、車容量、單位耗油量等參數進行敏感性分析;算例驗證了供應鏈網絡模型和求解算法的可行性。實驗結果顯示：增加較少的成本能大幅度降低碳排放量，實現經濟和環境的協調發展。

管理工程；碳交易；節能減排；果蔬品；多目標規劃；粒子群算法

0 引 言

果蔬品是鮮活農產品的一種，具有易腐、產量不穩定、品種繁多等特性，在交通運輸方面，果蔬品供應鏈的運輸成本高。與其他產品的供應鏈相比，果蔬品供應鏈的穩定性較差，配送公司配送過程中會發生腐敗從而產生損失，因此研究果蔬品供應鏈網絡對其配送具有重要意義。

目前，全球氣候變暖已經嚴重威脅到人類的生存和發展，二氧化碳等溫室氣體的排放成為全世界的關注重點。2005年《京都議定書》首次以法規的形式限制溫室氣體的排放，把解決二氧化碳為代表的溫室氣體減排問題作為一種新的市場機制，即碳交易。碳交易是將二氧化碳排放權作為商品進行交易，已經被美國、歐盟等國家和組織所采用，同時也是推動企業循環經濟、低碳經濟的生產方式轉型升級的必要手段。我國是《京都議定書》的簽約國，承諾在2020年實現單位GDP二氧化碳排放量在2005年的基礎上下降40%～45%，未來我國面臨較重的碳減排壓力[1]。基于節能減排的總趨勢，企業供應鏈中所產生的碳排放量也備受重視，降低供應鏈各環節的成本和碳排放量，對企業實現經濟和環境協調發展有著重要的意義。

已經有許多國內外學者對碳交易下的供應鏈進行了研究。C．F．JIRA等[2]研究了環保運作和可持續運作管理下，通過對企業的經濟分析實現供應鏈的減排；唐秋生等[3]研究了云物元評估模型的綠色供應鏈績效，通過企業綠色供應鏈績效評價中的應用，證明了模型的有效性；呂品[4]提出考慮碳排放成本的三級供應鏈網絡模型，并用算例驗證其可行性；S．BARARI等[5]通過協調供應鏈的縱向合作，減少碳排放的同時還改善了企業的收益；張平等[6]通過建立果蔬物流保鮮技術體系，實現我國果蔬物流產業的快速發展；馬秋卓等[7]研究了企業低碳產品的定價和碳排放策略問題，以碳交易體系為基礎，考慮顧客的低碳偏好程度，實現企業利潤最大化；S．PAN等[8]研究了拉式供應鏈中貨物運輸過程溫室氣體的減排問題；CHEN Xi等[9]研究了不同碳約束下的生產策略模型，結果表明合理的生產運作可以實現較少的成本獲得較大的碳減排量；王建偉等[10]研究了基于PSR模型的低碳交通運輸發展評價；劉秋平等[11]建立果蔬品管理信息平臺，降低運輸成本，證明菜窖工程具有見效快、低碳環保等可行性；A．RAMUDHIN等[12]提出了基于碳市場敏感的可持續供應鏈網絡設計模型；S．CHOLETTE等[13]計算了食品供應鏈在運輸環節的能源消耗和碳排放。

現有對果蔬品供應鏈的研究中，大多考慮成本最小的路徑優化問題，對考慮碳交易的果蔬品供應鏈網絡優化較少。筆者在碳交易政策下，考慮果蔬品配送過程的腐敗率，建立供應鏈成本和碳排放量優化模型，設計粒子群算法進行求解，最后通過算例分析驗證了模型的有效性和可行性。

1 模型建立

1.1 問題描述

筆者以一個由配送公司、生產商、分銷中心、零售商所構成的果蔬品4級供應鏈網絡結構為研究對象，如圖1。考慮果蔬品的碳排放量和品種種類，建立生產成本、配送成本、儲存成本、腐敗成本及碳交易成本的供應鏈結構。

圖1 果蔬品的4級供應鏈Fig.1 Four-echelon supply chain network of fruit and vegetable

1.2 模型假設

為便于模型的建立，筆者設定以下假設條件：

1)只考慮果蔬品供應鏈n種產品的配送，且配送車輛不能混裝；

2)只考慮配送車輛型號相同，產品的碳排放系數相同；

3)只考慮配送速度一定的情況下，果蔬品腐敗成本與配送里程有關，單位里程的腐敗率為θ，且θ>0；

4)只考慮供應鏈配送過程中產生的生產成本、配送成本、儲存成本、腐敗成本及碳交易成本。

1.3 模型建立

1.3.1 模型參數

集合：S表示配送公司集合，i∈{1, 2, …,I}；P表示生產商集合，j∈{1, 2, …,J}；D表示分銷中心集合，k∈{1, 2, …,K}；R表示零售商集合；m∈{1, 2, …,I}；N表示產品種類集合；n∈{1, 2, …,N}。

參數：dij表示配送公司i到生產商j的距離；djk表示生產商j到分銷商k的距離；dkm表示分銷商k到零售商m的距離；d表示生產商到零售商的距離；θ表示果蔬品單位里程的腐敗率；C′表示配送車的容量；E表示供應鏈網絡的碳排放量；NCjki表示配送公司i從生產商j到分銷中心k的單位配送成本；NCkmi表示配送公司i從分銷中心k到零售商m的單位配送成本；QPj表示生產商j的生產能力；QRmn表示零售商m對產品n的需求量；QDk表示分銷中心k的儲存能力；YCjn表示生產商j生產產品n的單位生產成本；RCk表示分銷中心k的單位儲存成本；FC表示單位耗油成本；Cmax表示碳排放限額；π表示碳交易價格；ZC表示供應鏈的成本；ZE表示供應鏈的碳排放總量；ZZ表示供應鏈的總成本。

決策變量：qjn表示生產商j生產產品n的生產量；QSin表示配送公司i配送產品n的車數量；Qn表示產品n的生產量；VQkn表示分銷中心k對產品n的存儲量。

1.3.2 腐敗成本的計算

果蔬品供應鏈配送過程中，隨著里程的增加果蔬品的腐敗速率會逐漸增加，為保證準確性，此處引入新鮮度函數[14]：φd=(1-θ)d。因此果蔬品新鮮度下降所造成的腐敗成本如式(1)：

Cd=Vn(1-φd)Qn

(1)

式中：Cd為果蔬品的腐敗成本；(1-φd) 為運輸的腐敗程度；Qn為產品n的生產量；Vn為單位產品n的腐敗成本。

1.3.3 碳排放量計算

果蔬品供應鏈網絡的碳排放量由車輛運輸和產品生產兩部分產生，計算方法如式(2)：

E=ε1qjn+ε2L

(2)

式中：E為供應鏈網絡的的碳排放量；ε1為單位產品的碳排放系數；qjn為生產商j生產產品n的生產量；ε2為耗油的碳排放系數；L為單位距離耗油量。

1.3.4 目標函數

1)供應鏈的成本函數MD1

minZZ=Z1+Z2+Z3+Z4

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式(3)為目標函數，MD1表示供應鏈的各成本之和最小值；式(4)表示生產商的生產成本；式(5)表示配送過程產生的物流成本；式(6)表示分銷中心的儲存成本；式(7)表示車輛延遲到達的懲罰成本。

2)供應鏈網絡的總碳排放量函數MD2

(8)

3)考慮碳交易成本的總成本函數MD3

minZZ=ZC+π(ZE-Cmax)

(9)

式(9)表示考慮碳交易成本與供應鏈成本的總成本最小函數。當碳排放量ZE>Cmax時，企業將以碳交易價格π向外購買碳排放額，產生碳交易成本；當碳排放量ZE

1.3.5 約束條件

(10)

(11)

(12)

(13)

QSin∈N+, ?i∈I

(14)

qjn;QPj;QDk;VQkn;QRmn≥0

(15)

式(10)表示配送公司i配送產品n的車數量；式(11)表示生產商的生產能力約束；式(12)表示分銷中心的庫存能力約束；式(13)表示分銷中心到零售商，產品n運輸量的約束；式(14)表示配送車數量的正整數約束；式(15)表示非負性約束。

2 粒子群算法設計

筆者對果蔬品的供應鏈成本和碳排放量進行雙目標優化，采用PSO算法進行求解。考慮4級供應鏈總成本的優化目標是實現供應鏈成本與碳交易成本的均衡優化，因此PSO算法的適應度函數為兩者的成本之和，即

ZFitness=minZZ

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

圖2為粒子更新過程的一個多目標優化。

圖2 一個粒子的更新過程Fig.2 A particle renewal process

粒子群算法具體流程如下：

Step1：初始化粒子，為每個粒子定義初始位置x和初始速度v，設置粒子的參數ω和加速因子φ1，φ2；

Step2：假設每個粒子的初始位置為個體極值pib，并且選擇最佳的pib作為全局極值pgb；

Step3：如iter=1 to max_iter，按式(17)更新速度v，按式(18)更新初始位置x；

Step4：按式(16)計算粒子適應度，若更新后的粒子優于個體極值pib，則取當前粒子位置為pib，更新個體極值pib；

Step5：尋找總粒子群內最優適應度，若優于全局極值pgb，則更新全局極值pgb；

Step6：若未達到結束條件，返回Step2；

Step7：得到最優解，結束。

3 數值模擬

3.1 算例設計

為驗證模型和算法的正確性和有效性，現采用算例分析考慮碳交易的果蔬品供應鏈網絡。假設果蔬品供應鏈網絡由2個配送公司，3個生產商，2個分銷中心，2個零售商構成。每個生產商生產2種果蔬產品，分別為產品1和產品2，單位碳排放權交易價格參考上海碳交易市場品種SHEA15的交易均價設定為25元/t[16]，供應鏈網絡模型所需各參數如表1和表2。

表1 供應鏈網絡參數設計

Table 1 Design of supply chain network parameters

參數參數值生產產品1、2單位成本/(元·kg-1)[2、3，2．5、2，1．5、3]生產商的生產能力/t[150，100，200]分銷中心的儲存成本/(元·kg-1)[0．2，0．2]分銷中心的儲存能力/t[100，100]零售商對產品1、2的需求量/t[150、100，110、60]產品1、2的銷售價格/(元·kg?1)[9、13]生產商到分銷中心單位配送成本/(元·km-1)22分銷中心到零售商的配送成本/(元·km-1)27配送車的容量/t4單位產品1、2的腐敗成本/(元·kg-1)[2、3]單位距離耗油量/(L·kg-1)0．30單位耗油價格/(元·L-1)6．5耗油的碳排系數0．65單位產品的碳排系數1單位里程的腐敗率0．05

表2 各節點之間的距離

3.2 算例求解

筆者根據設計的PSO算法，采用MATLAB軟件編程求解，設置該粒子群由50個粒子構成，最大迭代次數max_iter=1 000，權重系數ω=0.9，加速因子φ1=φ2=2，優化后取得供應鏈網絡優化結果如表3。

表3 供應鏈網絡求解結果

由表3可以得出,果蔬品供應鏈網絡中運輸成本所占比例為44.42%，占最大的成本支出。實行碳交易政策，增加了企業的供應鏈成本，這是由于政府出于節能減排的目的，給企業分配的碳排放配額小于企業實際上產生的碳排放量，企業為了減小供應鏈總成本，采取措施減少碳排放量。

PSO最佳粒子的適應度(全局最優解)在迭代前期收斂速度比較快，后期慢慢趨于穩定直至接近全局最優解，迭代次數結果的變化情況如圖3。

圖3 PSO最優解的收斂性Fig.3 Astringency of PSO’s optimal solution

3.3 敏感性分析

碳排放量主要由配送過程中的車輛產生，企業可以采用環保車輛進行配送，配送車輛降低不同比例的單位油耗L下的碳排放量與碳交易成本如表4。

表4 降低比例L下的碳排放量與碳交易成本

由表4可見，企業采用環保車輛配送時，隨著車輛耗油L比例的降低，供應鏈的碳排放量顯著減少，同時也減少了碳交易成本。

配送車的容量與車數量成線性關系，采用不同容量的配送車輛對碳排放量和供應鏈總成本的影響如圖4。由圖4可知,隨著車容量的增大供應鏈的碳排放量顯著減少，供應鏈的總成本也有明顯的下降趨勢，企業可以將輕型貨車換為重型貨車進行配送，在節能減排的同時還可以減低運營成本。

圖4 不同車容量對總成本、碳排放量的影響Fig.4 Influence of different vehicle capacity on carbon emissions and total supply chain cost

圖5反映了碳交易價格波動對企業碳排放量和總成本的影響。

圖5 碳交易價格波動下的總成本及碳減排量的變化比率Fig.5 Change ratio of total cost and carbon emission reduction with the price fluctuation of carbon trading

由圖5可見，當碳交易價格為0時，企業不需要考慮碳減排；隨著碳交易價格的增大，企業的總成本增加比率和碳減排比率隨之線性上升，當碳交易價格在80～120元時，企業總成本增加，需要大幅度減少碳排放量來保持供應鏈的平衡，實現增加較小的成本，大幅度的降低碳排放量。

4 結 語

筆者通過考慮碳交易成本，以總成本最小為目標，對果蔬品供應鏈網絡的成本和碳排放量進行雙目標規劃，建立優化模型，并設計粒子群算法進行求解。算例對碳交易價格、車容量、單位耗油量等參數進行敏感性分析，證明碳交易的實施增加了企業的碳交易成本，但對企業的總成本影響較小。在節能減排的趨勢下，企業可以提高車輛的排放標準，使用環保車輛配送貨物，較小地增加經濟成本能較大幅度減少碳排放量，實現經濟和環境協調發展。

筆者為探索碳交易的減排路徑提供了參考，算例分析對政府實施碳交易政策有著重要的意義。隨著碳交易價格的增長，企業的減排力度增大，政府可以通過鼓勵采用環保車輛配送及適當提高碳交易價格，有效地控制碳排放量。

筆者對碳交易下的果蔬品供應鏈網絡優化還存在不足。模型可進一步分析碳交易配額的波動及低排配送貨車對企業供應鏈成本和碳排放量的影響。基于果蔬品易爛、腐敗等特性，模型也可以拓展為對增加時間窗的時間懲罰成本進行研究。

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Network Optimization of Fruit and Vegetable Supply Chain Considering Carbon Trading

YAN Nannan, ZHU Lishan

(Logistics Research Center, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, P. R. China)

Based on the supply chain network, the impact of carbon trading policy on the total cost of fruit and vegetable supply chain was researched, and a supply chain cost function was established, which included product cost, transport cost, storage cost, rot cost and carbon trading cost. In order to minimize the total cost and carbon emissions, a multi-objective integer programming model was established. For the balanced and optimized model with the lowest total cost, the particle swam optimization was used to solve, and the sensitivities of parameters such as carbon trading price, vehicle capacity and unit fuel consumption were analyzed. The case study proves the feasibility of the supply chain network model and the algorithm. The experiment results show that fewer increase of the cost can greatly reduce the carbon emissions to realize the harmonious development of economy and environment.

management engineering; carbon trading; energy saving and emission reduction; fruit and vegetable; multi-objective programming; particle swarm optimization

2015-09-17；

2015-12-03

上海市科委科技創新項目(12595810200)

嚴南南(1968—)，女，湖北鄂州人，副教授，博士，主要從事智能信息處理、物流系統優化方面的研究。E-mail：nnyan68@163.com。

朱麗珊(1992—)，女，江西萍鄉人，碩士，主要從事物流與供應鏈管理方面的研究。E-mail：2994945536@qq.com。

10.3969/j.issn.1674-0696.2016.06.35

U691.3

A

1674-0696(2016)06-171-06