基于綠色評(píng)價(jià)的冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化

李 鑫，郭紅月*，王利東

(1.大連海事大學(xué) 綜合交通運(yùn)輸協(xié)同創(chuàng)新中心，大連 116026) (2.大連海事大學(xué) 理學(xué)院，大連 116026)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和生活水平的提高，人們對(duì)生鮮產(chǎn)品的需求量越來(lái)越大，巨大的需求量推動(dòng)了我國(guó)生鮮產(chǎn)品的快速增長(zhǎng)[1].生鮮產(chǎn)品具有易腐易損性，為了保證產(chǎn)品的品質(zhì)對(duì)運(yùn)輸提出了更高的要求.冷鏈物流通過(guò)對(duì)溫度進(jìn)行有效控制，在保證產(chǎn)品品質(zhì)和減少產(chǎn)品損耗方面具有著明顯的優(yōu)勢(shì).冷鏈物流得到了更多的重視與發(fā)展，同時(shí)對(duì)冷鏈物流企業(yè)也提出了新的要求.

生鮮產(chǎn)品的配送作為冷鏈物流中重要的一環(huán)，其配送車輛的路徑規(guī)劃起著至關(guān)重要的作用，因此，對(duì)其進(jìn)行了廣泛研究.現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是以單一配送中心、同一種冷藏車輛、單一產(chǎn)品并且每位客戶僅由一輛車進(jìn)行服務(wù)為模型的基礎(chǔ)設(shè)定，并帶有時(shí)間窗約束[2-8].文獻(xiàn)[9-10]在模型中采用異質(zhì)車隊(duì)，其中文獻(xiàn)[9]采用門檻值算法進(jìn)行求解，但此模型未考慮時(shí)間窗約束；文獻(xiàn)[10]驗(yàn)證了異質(zhì)車隊(duì)能夠有效減少配送成本、提升配送車輛的容量利用率.文獻(xiàn)[11]建立了一個(gè)聯(lián)合配送綠色車輛路徑問(wèn)題模型，模型中冷鏈物流企業(yè)通過(guò)考慮碳稅政策和相互協(xié)作完成配送任務(wù)，研究發(fā)現(xiàn)，與單一配送相比，聯(lián)合配送能夠有效降低總成本與碳排放量.文獻(xiàn)[12]考慮多配送中心下的車輛路徑問(wèn)題，提出一種半開(kāi)放式的多配送中心聯(lián)合配送模式，并設(shè)計(jì)蟻群算法進(jìn)行求解，結(jié)論證明此模式下的配送過(guò)程較單配送中心獨(dú)立配送更優(yōu).文獻(xiàn)[13]將碳排放轉(zhuǎn)化為成本考慮到冷鏈物流多配送中心的路徑優(yōu)化模型中，并通過(guò)引入虛擬車場(chǎng)將多配送中心模型轉(zhuǎn)化為單配送中心模型，使用改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行求解.

節(jié)能減排成為全球共識(shí)，低碳技術(shù)、低碳經(jīng)濟(jì)在世界范圍內(nèi)引起廣泛關(guān)注[14].物流行業(yè)作為燃料消耗與碳排放大戶，特別是冷鏈物流，相比于常溫物流需要消耗更多的能源以保證產(chǎn)品的質(zhì)量.冷鏈物流的高能耗、高碳排放特性，對(duì)環(huán)境的影響更加突出，所以如何降低冷鏈物流能耗，實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)性發(fā)展至關(guān)重要.近年來(lái)，隨著汽車行業(yè)的發(fā)展和對(duì)低碳政策的響應(yīng)，除了使用傳統(tǒng)的柴油燃料冷藏車外，純電動(dòng)冷藏車、使用混合燃料、生物柴油和天然氣的冷藏車也迅速發(fā)展起來(lái)，并廣泛應(yīng)用于生鮮產(chǎn)品的冷鏈運(yùn)輸中.

在冷鏈運(yùn)輸中，不同類型車輛的使用需要物流公司進(jìn)行決策，車輛評(píng)價(jià)主要為車輛選擇提供有價(jià)值的信息.車輛評(píng)價(jià)主要是指建立相關(guān)評(píng)價(jià)體系，使用某種評(píng)價(jià)方法對(duì)車輛的性能、車輛運(yùn)輸過(guò)程的指標(biāo)進(jìn)行量化的排序計(jì)算.文獻(xiàn)[15]基于綠色設(shè)計(jì)的基本特征，為工程車輛的綠色設(shè)計(jì)建立了綜合評(píng)價(jià)體系，為工程車輛的綠色評(píng)價(jià)提供了思路.文獻(xiàn)[16]考慮駕駛員在駕駛過(guò)程中的心理和生理負(fù)荷，利用心率變異性的方法對(duì)車輛的舒適性與安全性進(jìn)行評(píng)價(jià).文獻(xiàn)[17]使用模糊層次分析法對(duì)裝甲車輛性能進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).文獻(xiàn)[18]建立通過(guò)性、動(dòng)力性、易操作性、安全性、經(jīng)濟(jì)性5方面構(gòu)成的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用TOPSIS的方法對(duì)方案評(píng)價(jià)并進(jìn)行模糊運(yùn)算，得到大件運(yùn)輸車輛選擇的評(píng)價(jià)結(jié)果.

通過(guò)近年來(lái)對(duì)冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化和車輛評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)對(duì)車輛系統(tǒng)評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)較少，冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化主要以單配送中心和單一車型為主.文中綜合考慮車輛的經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)性，以冷鏈物流為背景，建立綠色的多車型、多中心、多商品種類的車輛路徑問(wèn)題模型，首先利用基于α-水平截集的模糊TOPSIS方法進(jìn)行車輛評(píng)價(jià)，從社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)性和質(zhì)量3個(gè)維度構(gòu)建了車輛的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，考慮人們對(duì)復(fù)雜事物判斷的模糊性，采用三角模糊數(shù)將定性評(píng)價(jià)結(jié)果量化，結(jié)合α-水平截集和TOPSIS法建立車輛的綜合評(píng)價(jià)模型，得到車輛評(píng)價(jià)值與配送總成本共同構(gòu)成目標(biāo)建立模型，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的遺傳算法求解該問(wèn)題.通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證文中模型和算法的可行性和有效性，為配送過(guò)程及管理提供決策支持和方法指導(dǎo).

1 問(wèn)題描述與模型建立

1.1 冷鏈物流多配送中心車輛路徑優(yōu)化模型

文中研究帶有容量和軟時(shí)間窗限制的冷鏈物流多配送中心車輛路徑問(wèn)題，模型中有不同車型的冷藏車輛完成配送工作，配送多種商品種類并采用分批到貨的配送策略，圖1為多配送中心下分批到貨的車輛可能存在的配送路徑.

圖1 配送網(wǎng)絡(luò)模型

1.1.1 假設(shè)條件

多配送中心車輛路徑優(yōu)化模型的假設(shè)條件為：

(1) 模型中有一定數(shù)量的配送中心、配送點(diǎn)和冷藏車輛.

(2) 每個(gè)配送中心都有不同車型、不同數(shù)量的車輛，且每輛車都有一定的容量限制.

(3) 車輛在運(yùn)輸途中勻速行駛，僅在配送點(diǎn)處停留.

(4) 所有車輛的配送過(guò)程必須從配送中心開(kāi)始，到同一配送中心結(jié)束.

(5) 配送點(diǎn)和配送中心的地理位置已知，配送點(diǎn)的需求量已知并且固定，配送中心沒(méi)有需求.

(6) 商品分為多商品種類，且每種商品的儲(chǔ)存和運(yùn)輸?shù)臏囟葪l件相同，并采用分批到貨的配送方式.

(7) 每個(gè)配送點(diǎn)都有各自的規(guī)定時(shí)間窗和可接受時(shí)間窗.

(8) 每個(gè)配送點(diǎn)至少由一輛車服務(wù).

1.1.2 參數(shù)說(shuō)明

1.1.3 模型建立

(1) 成本分析

配送總成本包括固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本.

表1 符號(hào)表

固定成本指的是參與配送工作車輛所產(chǎn)生的固定費(fèi)用，包括冷藏車輛的固定損耗、維護(hù)費(fèi)用以及員工工資等費(fèi)用，記作C1，計(jì)算如下：

(1)

運(yùn)輸成本指的是車輛在行駛過(guò)程中的油耗或能耗費(fèi)用以及過(guò)路費(fèi)用等成本，運(yùn)輸成本與配送車輛種類和運(yùn)輸距離有關(guān)，通常與運(yùn)輸距離成正比，記作C2，計(jì)算如下：

(2)

由于冷藏車輛運(yùn)輸貨物具有易腐性，車輛在行駛和裝卸的過(guò)程中要保證貨物處在低溫條件下，所以配送車輛要使用一定的費(fèi)用保證車廂內(nèi)的溫度恒定，這就是制冷成本，記作C3，計(jì)算如下：

(3)

在配送的過(guò)程中，隨著時(shí)間的累積和環(huán)境溫度的變化，貨物的質(zhì)量會(huì)隨著時(shí)間的變化而下降，因此會(huì)產(chǎn)生貨損成本，記作C4.貨損成本主要包括運(yùn)輸途中和卸貨時(shí)的貨損成本，在卸貨時(shí)開(kāi)啟車門會(huì)產(chǎn)生熱交換導(dǎo)致溫度升高，所以運(yùn)輸時(shí)和卸貨時(shí)的貨損率不同.計(jì)算如下：

(4)

懲罰成本是指配送車輛未能在客戶的規(guī)定時(shí)間窗內(nèi)到達(dá)而產(chǎn)生的懲罰費(fèi)用，記作C5，若配送車輛未在客戶的可接受時(shí)間窗內(nèi)到達(dá)，懲罰成本為無(wú)窮大的數(shù)Z，若配送車輛在客戶的規(guī)定時(shí)間窗內(nèi)到達(dá)，則懲罰成本為0，若配送車輛在客戶的規(guī)定時(shí)間窗和可接受時(shí)間窗之間到達(dá)，則會(huì)產(chǎn)生一定的懲罰成本，計(jì)算如下：

(5)

(2) 模型構(gòu)建

多配送中心車輛路徑問(wèn)題模型為：

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

i=1,2,…,N;j=1,2,…,c;r=1,2,…,R;

(13)

式(6)為目標(biāo)函數(shù)：前半部分為車輛配送的總成本，后半部分是車輛評(píng)價(jià)的總權(quán)值，其中M為正常數(shù)，使用正常數(shù)能夠使目標(biāo)函數(shù)的值發(fā)生顯著改變，確保評(píng)價(jià)更優(yōu)的車輛被優(yōu)先選擇.車輛的評(píng)價(jià)值越高，車輛應(yīng)該被優(yōu)先選擇，所以后半部分之前要用負(fù)號(hào).式(7)保證每一個(gè)配送點(diǎn)的需求被滿足；式(8)保證每輛車運(yùn)輸?shù)纳唐分亓坎荒艹^(guò)車輛的最大容量；式(9)保證每一個(gè)配送點(diǎn)至少由一輛車服務(wù)；式(10、11)確保流量守恒；式(12)表示車隊(duì)中車輛的數(shù)量限制；式(13)表示消除子環(huán)路.

1.2 基于α-水平截集的車輛評(píng)價(jià)模糊TOPSIS綜合評(píng)價(jià)模型

模糊TOPSIS法在TOPSIS法的基礎(chǔ)上，充分考慮評(píng)價(jià)者的主觀思維與被評(píng)價(jià)事物的模糊性與不確定性.基于α-水平截集的模糊TOPSIS方法得到的評(píng)價(jià)值是一個(gè)區(qū)間，再去模糊化，其評(píng)價(jià)結(jié)果較模糊TOPSIS直接得到的評(píng)價(jià)值更加準(zhǔn)確與客觀.文中基于α-水平截集的模糊TOPSIS法對(duì)冷藏車輛進(jìn)行評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)結(jié)果納入冷鏈物流多中心車輛路徑優(yōu)化模型中.

1.2.1 建立車輛評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

對(duì)配送中心常用電動(dòng)冷藏車、混合燃料冷藏車、柴油冷藏車、生物柴油冷藏車和天然氣冷藏車5種藏車輛進(jìn)行研究.在對(duì)冷藏車輛進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，綜合考慮車輛的綠色、可持續(xù)性與經(jīng)濟(jì)性，構(gòu)建車輛評(píng)價(jià)指標(biāo)體系圖2.

圖 2 車輛評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

該體系由社會(huì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)性和質(zhì)量3個(gè)維度構(gòu)成.在車輛的評(píng)價(jià)過(guò)程中，首先考慮車輛的綠色與可持續(xù)性，車輛的綠色主要體現(xiàn)在車輛的燃料排放與燃料能效上，燃料排放主要指車輛在行駛過(guò)程中排放的二氧化碳等氣體對(duì)環(huán)境的影響，燃料能效越高則此燃料車輛更綠色；與車輛的可持續(xù)性相關(guān)的指標(biāo)有車輛壽命和燃料可用性，其中燃料的可用性為使用燃料的易取性；同時(shí)考慮車輛在運(yùn)行過(guò)程中的噪音污染.其次考慮車輛的經(jīng)濟(jì)性，即車輛的運(yùn)營(yíng)成本，主要包括燃料成本、車輛成本和維護(hù)成本.最后，車輛的質(zhì)量主要包括車輛在行駛過(guò)程中的安全性和舒適性，安全性主要以車輛的事故率為標(biāo)準(zhǔn)，車輛的事故率越低，安全性越高；舒適性主要以是否有助于提高駕駛性能與操作性能為標(biāo)準(zhǔn).

1.2.2 構(gòu)建車輛評(píng)價(jià)的決策矩陣并標(biāo)準(zhǔn)化

(14)

j=1,2,…,m；s=1,2,…,p

(15)

(16)

1.2.3 計(jì)算α-水平截集及車輛評(píng)價(jià)的模糊相對(duì)貼近度

(17)

第i種車輛的評(píng)價(jià)值與正理想解的模糊相對(duì)貼近度為：

(18)

1.2.4 車輛評(píng)價(jià)值排序

(21)

利用平均水平截集方法，對(duì)模糊貼近度去模糊化[19]：

(22)

式中：(Ti)*為第i種車輛評(píng)價(jià)值模糊貼近度的去模糊值，即第i種車輛的評(píng)價(jià)值；αj為不同的截集水平，j=1,2,…,N，且0<α1<α2<…<αN≤1.

2 實(shí)驗(yàn)研究

2.1 基于α-水平截集的模糊TOPSIS方法進(jìn)行車輛評(píng)價(jià)

基于α-水平截集的模糊TOPSIS評(píng)價(jià)模型對(duì)冷藏車輛進(jìn)行評(píng)價(jià)，邀請(qǐng)4位專家組成評(píng)價(jià)小組，他們來(lái)自交通運(yùn)輸和物流領(lǐng)域，具體步驟為：

表2 評(píng)價(jià)小組對(duì)指標(biāo)權(quán)重的評(píng)價(jià)

表3 指標(biāo)權(quán)重語(yǔ)言集與對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)[20]

表4 車輛評(píng)價(jià)語(yǔ)言集與對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)[20]

表5 評(píng)價(jià)小組對(duì)車輛的模糊評(píng)價(jià)

表6 標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣

(3) 根據(jù)式(19～21)確定每種車輛基于α-水平截集的相對(duì)模糊貼近度，去模糊化后得到評(píng)價(jià)值，并對(duì)各種車輛的評(píng)價(jià)值進(jìn)行排序，如表7，所得到的順序即為車輛的優(yōu)先選擇順序.

表7 基于α-水平截集的相對(duì)模糊貼近度及車輛優(yōu)先選擇排序

通過(guò)基于α-水平截集的模糊TOPSIS方法得到的結(jié)果，得到車輛的評(píng)價(jià)值大小排序：電動(dòng)冷藏車>混合燃料冷藏車>柴油冷藏車>生物柴油冷藏車>天然氣冷藏車.將車輛的評(píng)價(jià)結(jié)果考慮到冷鏈物流多中心車輛路徑優(yōu)化模型中，保證評(píng)價(jià)值較高的車輛被優(yōu)先選擇與配送車隊(duì)的優(yōu)質(zhì)性.

2.2 遺傳算法求解冷鏈物流多配送中心車輛路徑優(yōu)化模型

將評(píng)價(jià)結(jié)果與正常數(shù)相乘組成車輛評(píng)價(jià)的權(quán)重，并將其考慮至優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)中，通過(guò)改變車輛評(píng)價(jià)的權(quán)重使目標(biāo)函數(shù)值發(fā)生顯著變化，車輛評(píng)價(jià)的權(quán)值越大，配送車隊(duì)的綠色與可持續(xù)性越好.

采用遺傳算法求解冷鏈物流的多配送中心車輛路徑優(yōu)化模型，遺傳算法的運(yùn)行參數(shù)為：初始種群規(guī)模為200，交叉概率為0.9，變異概率為0.05，迭代次數(shù)為500次，代碼運(yùn)行的終止準(zhǔn)則為迭代500次.

文中以大連市地利生鮮連鎖超市的生鮮產(chǎn)品配送為算例對(duì)象，選取大連市內(nèi)地利生鮮的13個(gè)店面為配送點(diǎn)與2個(gè)配送中心對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，配送點(diǎn)與配送中心的具體位置如圖3.各配送中心和配送點(diǎn)的經(jīng)緯度、各種商品的需求量以及時(shí)間窗約束等數(shù)據(jù)見(jiàn)表8(經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來(lái)自百度地圖)，完成配送工作的冷藏車輛的相關(guān)信息見(jiàn)表9.

圖3 配送中心及配送點(diǎn)位置分圖

表8 配送中心與配送點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)

表9 各類型車輛容量及成本

在不考慮道路擁堵的情況下，假設(shè)車輛以50 km/h的速度勻速行駛，兩種商品的平均價(jià)格分別為6 000元/t、8 000元/t，單位產(chǎn)品單位時(shí)間的制冷成本為0.5元/(h·kg)，運(yùn)輸過(guò)程中的腐敗率為0.002，在裝卸過(guò)程中的腐敗率為0.003，車輛在提前到達(dá)時(shí)的懲罰系數(shù)為20元/h，車輛在延遲到達(dá)的懲罰系數(shù)為30元/h，每個(gè)客戶的服務(wù)時(shí)間為15 min，配送車隊(duì)的車輛數(shù)量限制為13輛.

3 算例分析

分析不同M值對(duì)配送車輛選擇、配送成本和配送過(guò)程的綠色和可持續(xù)性的影響.由于M為正常數(shù)，M值的改變能夠有效改變目標(biāo)函數(shù)的值，M的值越大，考慮車輛評(píng)價(jià)的因素就越多.

表10對(duì)比了在不同M值下的配送車輛選擇情況，M值越大說(shuō)明對(duì)于配送車輛評(píng)價(jià)的要求越高，即對(duì)于綠色與可持續(xù)性水平要求越高.這樣，評(píng)價(jià)值越高的車輛會(huì)越被優(yōu)先選擇進(jìn)行配送工作，配送過(guò)程越綠色且更具有可持續(xù)性.

表10 不同M值下的配送車輛選擇情況

不同M值下的配送成本與車輛行駛距離見(jiàn)表11，由表可知，當(dāng)M等于0時(shí)，即不考慮車輛評(píng)價(jià)因素時(shí)，配送成本為2 563.7元，其中固定成本為1 780.0元，運(yùn)輸成本為291.0元，制冷成本為129.0元，貨損成本為10.0元，懲罰成本為353.7元，車輛行駛距離為123.2 km，其車輛的配送路徑如表12，其中括號(hào)內(nèi)的數(shù)字分別表示坐標(biāo)點(diǎn)編號(hào)和商品類型.

表11 不同M值下的配送成本與行駛距離

表12 不考慮車輛評(píng)價(jià)時(shí)車輛的配送路徑

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出，考慮車輛評(píng)價(jià)因素的配送成本高于未考慮車輛評(píng)價(jià)因素的配送成本，隨著M值的增加，車輛評(píng)價(jià)因素的影響增大，配送成本會(huì)隨之增加.由于車輛的綠色與可持續(xù)性性能越高，車輛的固定成本和運(yùn)輸成本都會(huì)有一定的增加，說(shuō)明了配送過(guò)程的經(jīng)濟(jì)性與綠色是相悖的.尋找經(jīng)濟(jì)與綠色平衡的配送方案是物流企業(yè)在降本與環(huán)保要求下的主要課題，同時(shí)物流企業(yè)也可以根據(jù)長(zhǎng)期配送方案整合企業(yè)資源，重新構(gòu)建經(jīng)濟(jì)與綠色的配送車隊(duì).

文中采用的是分批到貨的配送模式，而此前大部分車輛路徑模型是一輛配送車輛只能服務(wù)一個(gè)客戶，即未采用分批到貨模式.為對(duì)比兩種配送模式，在相同算例和算法下運(yùn)行未分批到貨的優(yōu)化模型，得到在未分批到貨下的車輛選擇情況與配送成本(表13、14)，其中車隊(duì)車輛數(shù)量為13輛.

表13 未分批到貨下不同M值時(shí)的配送車輛選擇情況

表14 未分批到貨下不同M值時(shí)的配送成本與行駛距離

通過(guò)表13可以發(fā)現(xiàn)，隨著M值的增大，評(píng)價(jià)值越高的車輛越被優(yōu)先選擇進(jìn)行配送工作，其配送過(guò)程也更加綠色且具有可持續(xù)性.

由表14可知，隨著M值的增大，配送成本較未考慮車輛評(píng)價(jià)因素時(shí)也有所增長(zhǎng).分批到貨與未分批到貨的配送成本對(duì)比見(jiàn)圖4，在M值相同的情況下，分批到貨相比于未分批到貨配送模式具有更低的配送成本.分批到貨的配送模式可以到達(dá)每一個(gè)配送點(diǎn)，而未分批到貨的配送模式只能服務(wù)一個(gè)配送點(diǎn)，分批到貨使用的配送車輛少于未分批到貨，配送成本更低，因此分批到貨優(yōu)于未分批到貨的配送模式.但相關(guān)物流企業(yè)要注意實(shí)現(xiàn)分批配送，商品要處于相同的貯藏環(huán)境，商品之間不能相互影響質(zhì)量.

圖4 不同M值下分批到貨與未分批到貨配送成本的對(duì)比

4 結(jié)論

針對(duì)多車型多配送中心的冷鏈物流車輛路徑問(wèn)題，首先考慮到冷藏車輛的綠色與可持續(xù)性、經(jīng)濟(jì)性等需求，以及客觀事物的模糊性和復(fù)雜不確定性，運(yùn)用基于α-水平截集的模糊TOPSIS法對(duì)各類冷藏車輛進(jìn)行評(píng)價(jià).然后，基于車輛的評(píng)價(jià)值和配送過(guò)程中產(chǎn)生的固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，建立相應(yīng)的冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化模型，通過(guò)設(shè)計(jì)的遺傳算法進(jìn)行求解，得到分批到貨的車輛路徑.該模型可以改變車輛評(píng)價(jià)的權(quán)重，權(quán)重值越大，代表配送過(guò)程更加綠色且更具有可持續(xù)性，物流公司可以根據(jù)企業(yè)自身需求選擇合適的配送方案.

電動(dòng)、混合燃料、柴油、生物柴油和天然氣5種車型冷藏車輛在考慮成本、綠色等指標(biāo)情況下的評(píng)價(jià)結(jié)果，為冷鏈物流公司進(jìn)行配送車輛的選擇和整合提供了參考；通過(guò)對(duì)大連市地利生鮮物資配送實(shí)例的驗(yàn)證說(shuō)明.文中模型和算法的可行性，且證明了在一定程度上考慮車輛評(píng)價(jià)因素會(huì)增加配送成本，但能夠有效提升配送過(guò)程的綠色和可持續(xù)性.通過(guò)與未分批到貨的模型進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)分批到貨較未分批到貨的配送模式產(chǎn)生更低的配送成本.研究為解決多車型多配送中心的冷鏈物流車輛路徑問(wèn)題提供了新的思路，為物流公司的配送決策提供了一定的參考.