低碳視角下車輛路徑優化問題的研究現狀與展望

■鐘聰兒

（廈門城市職業學院，廈門361008）

低碳視角下車輛路徑優化問題的研究現狀與展望

■鐘聰兒

（廈門城市職業學院，廈門361008）

在能源消耗和環境污染日益嚴峻的背景下，發展低碳經濟是我國實現可持續發展的必然趨勢。物流作為能源消耗和溫室氣體的排放大戶，其低碳運行模式備受關注，研究低碳視角下的車輛路徑問題以降低物流行業的碳排放變得至關重要。文中通過對比國內外相關文獻，分析了低碳視角下車輛路徑優化存在的主要問題，探討了其解決對策，并提出展望，為今后的研究提供參考。

低碳車輛路徑優化研究現狀展望

隨著各國經濟的快速增長，全球氣候環境逐漸惡劣，碳排放問題日趨受到關注。我國作為主要的能源消耗和碳排放大國，其經濟的快速增長與工業化進程的大規模化，使得碳排放總量依然位于世界前列。提倡節能減排，創建適應中國市場經濟發展特點的碳減排政策，不但能滿足政府節能減排的目標要求，還能促進低碳經濟下能源結構的優化和產業結構的調整，從而逐步實現節能減排與國民經濟同步平穩發展的戰略。物流行業作為國民經濟發展的基礎，近年來發展勢頭良好。但是根據《斯特恩報告》[1]中顯示:物流配送業產生的溫室氣體是全球溫室氣體排放的主要來源之一。因此，優化物流配送，減少溫室氣體的排放量既是應對環境壓力采取的節能減排措施，也是物流企業降低成本，提升自身競爭力的重要舉措。在目前國家大力提倡低碳物流的環境下，研究和分析物流運輸中的碳排放具有十分重要的現實意義，優化車輛路徑是實現運輸節能減排的一種有效途徑

車輛路徑問題（Vehicle Routing Problem，VRP）是物流配送中組合優化領域的熱點問題。自1959年Dantzig和Ramser[2]提出以來，得到學者們的廣泛關注，獲得大量的研究成果，主要是結合實際需求，圍繞VRP的不同分類，分別從模型、算法以及系統實現進行研究。但是，將碳排放因素考慮到車輛路徑問題研究中的文獻比較少，本文正是在我國節能減排的背景下，結合碳排放研究在車輛路徑問題中的應用價值，通過對比國內外研究現狀，在分析低碳視角下車輛路徑優化存在的主要問題的同時探討了其解決對策，并提出展望，為今后的研究提供參考。

1 國內外研究現狀

（1）國外研究現狀

早在1985年，Germak J E等[3]已開始研究在城市運輸中存在的空氣污染問題，此后大量的學者開始針對物流配送中的碳排放問題進行研究。Lin C等[4]概述了基于碳排放的車輛路徑問題的研究現狀。Demir E和Bektas K[5-6]等從多角度分析了車輛路徑問題中的碳排放并總結了常見的車輛能耗計算模型和求解算法，再通過數值仿真確定其準確性及使用范圍。Konur D[7]研究了碳排放約束下庫存控制和異型車輛的配送路徑問題，并通過啟發式算法進行了求解。結果顯示，通過優化可以明顯降低車輛運行中的碳排放量。Mohammad R等[8]提出了綠色車輛路徑系統，通過建立燃料消耗模型，結合蟻群算法進行求解，最終實現節能減排的目的。該系統充分考慮了車輛的行駛時間、速度、距離以及道路擁堵情況，并通過尋求最短路徑以減少車輛的擁堵和碳排放量。Kwon Y等[9]建立了考慮碳排放的異構車輛路徑模型并利用禁忌搜索算法優化車輛的運行成本和碳交易成本。結果表明，通過碳交易，可以在不增加總成本的情況下，減少碳排放。Yoshinori[10]從用戶的角度對綠色路徑問題進行分析，建立了以能耗和碳排放量最小為目標函數的帶時間窗、多站點的車輛路徑優化模型，并通過多目標啟發式算法進行求解。仿真結果表明，該方法具有一定的潛在應用價值。

（2）國內研究現狀

國內學者在低碳視角下進行車輛路徑優化問題的研究相較于西方學者，起步較晚。但是其研究的重點仍然是圍繞著模型和算法進行。李進等[11]研究了基于碳排放與速度的帶時間窗車輛路徑問題，將能耗、碳排放量和車輛運行時間最少作為目標函數建立混合整數規劃模型，并提出兩階段啟發式算法進行求解，為物流企業的低碳配送提供優化支持。代楚楚等[12]研究了考慮碳排放的快遞企業配送路徑問題，將車輛數、車輛運行時間和碳排放量最少作為目標函數構建帶時間窗的配送車輛路徑優化模型，并通過多種群遺傳算法進行求解，結果具有較好的收斂性和實用性。候躍等[13]提出了碳交易環境下固定車輛數的多車型配送路徑優化問題，在考慮碳交易機制對運輸企業收益成本影響的基礎上建立混合整數規劃模型，并設計禁忌搜索算法進行求解，結果表明，在碳交易環境下企業可以通過合理安排運輸車輛和配送路徑獲得經濟收益并減少碳排放。張如云等[14]構建了以低碳、節能和成本節約為優化目標的城市車輛配送問題模型，并通過改進基于客戶實數編碼方式的遺傳算法進行求解，結果具有一定的有效性和可行性。鐘聰兒等[15]在傳統的物流配送路徑優化過程中，進行碳排放量計算，并轉換成相應的經濟效益，形成一個綜合考慮碳排放和運輸費用的配送路徑優化模型并通過遺傳算法進行求解，有效實現綠色物流的同時降低運輸成本。楊進等[16]在考慮載重對碳排放量影響的基礎上建立了以碳排放量最小為目標函數的旅行商問題模型，并通過改進的蛙跳算法求解。求解結果雖然增加了運輸距離，但降低了油耗和碳排放總量，在一定程度上節約了配送成本。李亞男等[17]通過對配送車輛的運輸成本和碳排放量進行研究，構建了城市冷鏈物流配送網絡優化模型，并根據模型求解的復雜性，設計遺傳算法對目標函數進行分析和計算，為冷鏈物流企業減少碳排放、降低配送成本提供決策參考。

2 研究中存在的問題

國內外學者對低碳視角下的車輛路徑優化問題，通過模型和算法進行較多的量化研究。但隨著研究面日趨廣泛和深入，仍然存在一定的問題需要加以分析。

（1）碳排放成本的計算不符合市場化

當前，針對碳減排的市場化經濟手段較多，常見的兩種包括：以石化能源的含碳量為計稅依據征收的碳稅和以碳排放總量控制的排放權交易[18]。國內外學者在研究低碳視角下的車輛路徑優化問題時，大多也是通過這兩種手段將碳排放量轉換為相應的經濟效益。然而，碳稅稅率的確定因經濟主體的差異存在一定的難度，而碳排放權交易在碳排放總量固定的情況下，單位排放價格也隨著市場供求關系發生變化。學者們的研究往往只是簡單地將碳稅或者碳交易價格設置為一個固定值，缺乏結合配送企業實際情況和市場供需關系，綜合考慮碳稅稅率和碳排放總量的控制。

（2）模型的構建存在一定的局限性

國內外學者在研究低碳視角下的車輛路徑優化問題中，通常將配送車輛行駛距離最短、運行時間最少、配送總成本最低等作為目標函數建立路徑優化模型，并設計相應的啟發式算法進行求解。其中，配送總成本的組成往往同時考慮了距離成本、時間成本、車輛使用成本、碳排放成本，油耗成本等，雖然全面但缺乏合理性，容易造成重復計費；而對于碳排放量的核算，在研究過程中，往往由于界定標準及所使用的測度方法不同，至今仍無法形成一致、可比的體系[19]。此外，影響碳排放量的因素較多，包括車輛的燃油消耗量、道路狀況、載重狀況、車輛類型、行駛速度、運輸距離等。對于行駛速度，傳統的研究往往認為車速是固定的外生變量，在優化過程中沒有加以考慮或者只是通過區別擁堵和非擁堵時段的速度來反映速度的時間依賴性。而在實際的配送過程中，車輛的行駛速度依賴于每天的不同時段。因此，研究中對于速度的簡化不大符合城市配送的真實情況；對于車輛類型和載重狀況，大多數學者停留在對單一車型配送車輛的碳排放進行研究，而配送企業的車隊通常是由不同類型的車輛組成并且這些車輛具有不同的裝載能力、單位運輸費用及固定成本等，企業一般需要根據客戶需求等實際情況安排多車型車輛或者單一車型不同載重量的車輛進行配送作業。因此，研究中對于車型及車輛載重狀況的簡化與實際情況不相符。

（3）求解結果的實用性不足

在研究過程中，學者們通常采用啟發式算法對模型進行求解。常用的算法主要有遺傳算法、禁忌搜索算法、蟻群算法、蛙跳算法等。雖然隨著研究的深入，學者們紛紛對算法進行改進，甚至采用二階段算法、混合算法求解，但由于問題的復雜性導致算法的設計往往因為假設條件過多而影響其求解結果的收斂性和有效性，在一定程度上影響了其在配送企業實際運作過程中的實用性。此外，很少有學者在研究中，對不同的決策變量進行敏感度分析，進而對影響碳排放、配送成本等相關因素進行對比研究。

3 研究展望

低碳視角下的車輛路徑優化問題在國內外都屬于一個比較新的研究領域，具有一定的研究價值。然而，不管是傳統的車輛路徑優化問題，還是考慮了碳排放的車輛路徑優化，國內的研究水平相較于國外，仍存在一定差距，研究結果的實用性仍有待進一步提高。

（1）明確符合企業實際的碳減排策略

基于價格的碳稅策略和基于數量的碳排放權交易策略各具優點，而在考慮碳稅稅率和碳排放總量控制的情況下，應通過分析政府如何制定碳稅稅率、碳交易價格的動態變化以及配送企業如何確定碳計劃減排量，以設計符合企業實際的碳排放經濟效益轉換模型，并在此基礎上，進一步對政府征收碳稅稅率的影響進行敏感性分析，比較變化的碳稅稅率對配送企業碳計劃減排量、配送成本以及企業利潤等方面的影響。

（2）構建符合企業實際的模型

對于碳排放量的計算，首先，從宏觀層面上應加強碳排放核算的支撐能力建設，改變現有統計體系與碳排放核算體系不相適應的狀況[20]。其次，應綜合考慮影響碳排放量的多種因素，尤其是城市道路車速變化對運輸車輛油耗和碳排放量的影響，可考慮建立基于行駛工況的瞬時速度油耗模型，雖然難度較大，但是精確度也相應較高。而在不同車型運輸車輛的影響方面，可采用多車型的路徑安排以提高車輛的利用率、減少車輛的使用數，在降低能耗和碳排放量的同時，更能滿足實際配送的要求。還可從多角度研究不同環保性能的車輛組合運輸對碳排放量的影響。

針對目標函數模型的設計，當前大部分研究都是通過構建綜合考慮車輛配送過程中各種成本總和最低的目標函數模型，然而，在避免重復計算成本的同時，應在各個成本，如碳排放成本、運輸成本和時間成本之間進行權衡，找到使總成本最優的平衡點。當然，對于模型中的各種經驗假設需要做進一步的驗證，擴展模型的實用性，提高研究結論的普適性。

（3）提高求解結果的實用性

在今后的研究中，可根據模型的特殊應用性，對求解算法進行合理改進，也可通過設計不同的智能算法同時對所構建模型進行求解以對比不同求解結果的收斂性和有效性。由于低碳環境下配送車輛的各項性能指標及調度狀況對目標函數值有較大的影響，碳稅稅率、碳排放限額以及單位碳交易價格與配送車輛的調度、路徑選擇等也有直接關系，因此，應通過對不同的變量進行敏感度分析，盡可能提高計算結果對配送企業的實用性。

4 總結

在國家大力倡導低碳物流的政策背景下，研究和分析物流運輸中的碳排放具有較高的理論意義和應用價值，而優化車輛路徑則是實現運輸過程中節能減排的有效途徑之一。學者們對于低碳視角下配送路徑優化的研究成果不但有利于企業降低經營成本提高營運利潤，還能為企業制定碳減排政策下的配送策略提供決策支持，同時還可為政府的環保調控提供有價值的參考。然而，由于目前碳排放核算還無法達到完整性、精確性、可比性、一致性的要求，以至于基于不同方法得到的各項碳排放指標不具可比性，造成低碳視角下車輛路徑優化的研究過程及結果受到一定的限制。因此，我們需要更深入地解讀國家碳減排政策，加強與國內外學者交流，在科學地進行碳排放量核算的基礎上研究車輛路徑優化，努力實現運輸過程的節能減排，為低碳物流盡一份力。

[1]Stern N．Stern Review：The economics of climate review.[R]．HM Treasury，London，2006．

[2]DantzigG，RamserJ．The truck dispatching problem[J]．Management Science，1959，（6）：80-91．

[3]Germak J E，Takeda K．Physical modeling of urban air-pollutant transport[J]．Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，1985，21（1）：51-67．

[4]Lin C，Choy K L．Survey of Green Vehicle Routing Problem:Past and Future Trends[J]．Expert Systems with Applications，2014，41（4）：1118-1138．

[5]Demir E，Bektas T，Laporte G．An adaptive large neighborhood search heuristic for the pollution-routing problem[J]．European Journal of Operation Research，2012，223（2）：346-359．

[6]Demir E，Bektas T，Laporte G．A comparative analysis of several vehicle emission models for road freight transportation[J]．Transportation Research Part D：Transport and Environment，2011，16（5）：347-357．

[7]Konur D．Carbon constrained integrated inventory control and truckloadtransportation with heterogeneous freight trucks[J]．International Journal of Production Economics，2014．153（0）：268-279．

[8]Mohammad Reza，Jabbarpour，RafidahMd Noor．Green vehicle traffic routing system using ant-based algorism[J]．Journal of Network and Computer Applications，2015，12（58）：294-308．

[9]Kwon Y，Choi Y，Lee D．Heterogeneous fixed fleet vehicle routing problem considering carbon emission[J]．Transportation Research Part D：Transport and Environment，2013，16（5）：81-89．

[10]Yoshinori Suzuki．A dual-objective metaheuristic approach to solve practical pollution routing problem[J]．International Journal of Production Economics，2016，6（176）：143-153．

[11]李進，張江華．基于碳排放與速度優化的帶時間窗車輛路徑問題[J]．系統工程理論與實踐，2014，12（34）：3062-3065．

[12]代楚楚，徐菱．考慮碳排放的快遞企業配送路徑研究[J]．鐵道運輸與經濟，2014，7（36）：71-77．

[13]候躍，楊斌，許波桅，朱小林．考慮碳交易的多車型運輸車輛配送路徑優化[J]．遼寧工程技術大學學報（自然科學版），2015，34（5）：647-652．

[14]張如云，劉清，等．考慮低碳的城市配送路徑優化模型研究[J]．工業工程與管理，2015，20（4）：29-34．

[15]鐘聰兒，邱榮祖．綜合考慮碳排放和運輸費用的配送路徑優化[J]．數學的實踐與認識，2016，21（46）：89-94．

[16]楊進，馬濱亮，馬良．改進蛙跳算法求解低碳TSP問題的算法[J]．系統工程，2015，11（33）：135-139．

[17]李亞男，劉聯輝，李曉曼．低碳約束下城市冷鏈物流配送系統優化研究[J]．中國市場，2016，10（36）：36-37．

[18]孫亞男．碳交易市場中的碳稅策略研究[J]．中國人口．資源與環境，2014，3（24）：32-39．

[19]Ranganathan J，Corbier L，Bhatia P，et al．The Greenhouse Gas Protocol：A Corporate Accounting and Reporting Standard（Revised Edition）[R]．Washington，DC：World Resources Institute and World Business Council for Sustainable Development，2004．

[20]叢建輝，劉學敏，趙雪如．城市碳排放核算的邊界界定及其測度方法[J]．中國人口．資源與環境，2014，4（24）：19-25．

福建省中青年教師教育科研項目（JA15822）