基于改進多目標遺傳算法的農村低碳物流配送路徑優化

賓 厚 張路行 王素杰 王歡芳

(湖南工業大學 商學院,湖南 株洲 412008)

隨著國家鄉村振興戰略的深入推進,農村物流日益成為推動農村經濟社會發展的關鍵要素?！?021年中國快遞發展指數報告》[1]調查數據顯示:2021年,我國農村地區收投物流快件量超過370億件,帶動農村經濟增長超過1.85萬億元,農村物流市場的發展日益繁榮?！渡虅詹俊亦]政局等八部門關于加快貫通縣鄉村電子商務體系和快遞物流配送體系有關工作的通知》[2]指出:要加快形成以縣級物流配送中心、具有集散功能的鄉鎮網點和村級寄遞物流綜合服務站為主體的農村快遞物流配送體系。然而,由于我國農村地區具有地形和地勢復雜,物流基礎設施不健全,交通跨度大,物流需求不確定且主體分布分散等一系列發展特征,農村物流配送尤其是鄉鎮到各村落的末端配送問題十分突出,“最后一公里”物流配送產生的成本占比整個物流環節的35%～60%[3]。與此同時,農村物流企業也面臨著物流網絡不健全、配送路徑規劃不合理、信息化水平低、服務質量較差、快件的時效性難以保證等一系列問題,這為我國農村物流企業的高質量發展提出了新挑戰[4]。此外,農村物流作為連接“農產品上行”和“工業品下行”的雙向流通渠道,也面臨著高污染、高能耗、配送效率低下等問題,如何實現農村物流的低碳發展和降本增效成為當前亟需解決的關鍵問題。在國家“碳達峰、碳中和”戰略背景下,農村物流配送路徑優化對于降低物流能耗、提升物流運作效率以及減少CO2排放量至關重要?；诖?深入研究需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化問題對于促進我國農村經濟向低碳化轉型、實現高質量發展具有重要現實意義。

近年來,國內外相關研究主要涉及以下3個方面:1)需求不確定的物流配送路徑優化問題。趙燕偉等[5-7]分別構建一系列物流配送路徑優化模型,并分別采用量子進化算法、遺傳算法、雜草優化算法等對模型進行求解。姚源果等[8]應用交通大數據,以總成本最小化為目標,采用蟻群算法對農產品冷鏈物流配送路徑優化問題進行深入探究。Yao[9]以降低物流配送成本、減少物流配送車輛數量為目標,構建了帶時間窗的農村物流路徑優化模型,并采用遺傳算法對模型進行求解。Teodorovic等[10-11]結合模糊集合理論,分別構建需求不確定和有追索權的隨機物流配送路徑優化模型,并采用模擬退火算法、遺傳算法和局部搜索算法對模型進行求解分析。Lorini等[12-15]針對具有動態需求和動態行駛時間的車輛路徑問題,提出對新客戶優先設計配送路徑的原則,分別構建了隨機需求和隨機服務時間的車輛路徑優化模型,并設計出禁忌搜索算法和蟻群算法進行求解。2)碳排放約束的物流配送路徑優化問題。Kim等[16]、?imen等[17]和Brandstatter等[18]結合碳排放約束與物流配送路徑優化之間的關系,構建相應的物流路徑優化模型,并分別采用蟻群算法、模擬退火算法以及粒子群算法對模型進行求解。Marcel[19]則是以車輛路徑問題(Vehicle routing problem,VRP)為原型,以降低物流配送油耗和碳排放規模為目標,建立生鮮農產品低碳物流路徑優化模型。方文婷等[20]構建綜合考慮低碳、時效和成本節約的帶時間窗動態需求物流路徑優化模型,并設計蟻群啟發式算法對模型進行優化求解。任騰等[21-22]分別構建包含碳排放成本、貨損成本、時間成本和客戶滿意度等要素的農產品冷鏈物流路徑優化模型,并分別采用蟻群算法和混合遺傳—禁忌搜索算法對模型進行求解分析。李軍濤等[23]針對冷鏈物流配送成本較高和車輛利用率低的問題,利用投入產出法計算出車輛運輸過程中的碳排放量,構建了帶時間窗的冷鏈物流路徑優化模型,并采用自適應遺傳模擬退火算法對模型進行求解。3)同時考慮需求不確定和碳排放問題。其中,裴利奇等[24-25]分別對不確定需求下的快遞中轉站和低碳物流配送中心選址問題進行研究,發現用戶的需求不確定對物流選址和碳排放量具有顯著影響。張倩等[26]綜合考慮配送成本、生鮮產品生鮮度、碳排放和客戶的隨機需求等因素之間的關系構建了生鮮電商配送路徑規劃模型,并應用主要目標法和果蠅算法對模型進行求解。張旭等[27]則是從需求和碳交易價格雙重不確定的多式聯運路徑優化問題出發,建立了混合魯棒隨機優化模型,研究發現需求不確定的最大遺憾值與成本之間的關系是提升雙重不確定下多式聯運運輸效率與環保效益的有效方式。鄧學平等[28]采用混合時間窗約束以成本和碳排放量最小化為目標構建了不確定需求下的多式聯運路徑優化模型,并采用基于模擬退火的粒子群算法對模型進行求解。

綜上,關于物流配送路徑優化問題的研究成果主要存在以下不足:第一,已有研究大都基于城市地區物流配送路徑優化問題展開,同時考慮需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化問題的研究成果相對匱乏。第二,相關研究大多集中于單一車型的配送路徑優化問題,與農村物流企業多車型配送的現實應用場景有偏差。第三,已有研究中對模型的求解大多采用傳統的遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法等算法,而這些算法由于全局搜索能力不足容易陷入局部最優解。針對以上問題,本研究旨在考慮需求不確定和碳排放雙重約束下構建包含需求覆蓋率、距離成本、時間懲罰成本、碳排放成本、固定成本等要素的農村物流配送路徑優化模型,設計適用于多車型的改進多目標遺傳算法,同時應用農村物流配送數據進行仿真試驗,將傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法的結果進行對比分析,最終得出農村物流的最優配送方案,以期實現需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化的目標。

1 問題描述與假設條件

1.1 問題描述

結合農村物流運作的實際情況,主要研究分布在縣城區域的農村物流配送中心給各個鄉鎮及村落的多個配送網點配送快遞包裹的農村物流配送路徑優化問題。設定農村物流配送中心擁有n輛多種型號的物流配送車輛,專門為多個物流配送網點提供生鮮農產品和物流快件的配送服務,配送車輛每天統一從配送中心出發,完成對各個配送網點配送作業的同時,并攬收需要上行的快件后再返回到配送中心。物流配送路徑優化的目標是按照現有的資源條件和客戶需求情況,構建滿足需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化模型,并設計出適用于多車型的多目標遺傳算法對模型進行求解,進而獲取需求不確定和碳排放約束的農村物流最優配送路徑,使得各配送車輛能夠以最少的配送成本和最低的碳排放量完成配送任務,實現需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化的目標。

1.2 假設條件

為進一步說明農村物流配送路徑優化問題,真實反映農村物流配送的現實情況,特設定以下假設條件:1)只有1個物流配送中心且具有多種車型的配送車輛。2)配送中心位置已知。3)各種車型的配送車輛核定載重量、配送成本不同。4)配送車輛從配送中心出發,在完成相關作業流程后返回到配送中心。5)已知各農村物流配送網點的位置、物流需求量、服務時間窗以及具體所需的服務時間。6)配送車輛的載重量不能超過其核定載重量。7)每輛配送車輛可服務多個配送網點但每個網點只能被1輛配送車輛服務1次。8)配送車輛超過配送網點的服務時間窗到達需支付一定的時間懲罰成本。9)所有配送車輛在配送過程中均勻速行駛。10)配送車輛的碳排放量和載重量、配送距離之間成正比。11)每條配送路徑上的路況保持一致,不影響配送時間。

2 農村物流配送路徑優化模型構建

本研究在考慮需求不確定和碳排放的雙重約束下,以需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化為目標構建了包含需求覆蓋率、碳排放成本、距離成本、時間懲罰成本等多要素的目標函數模型,同時設定滿足車輛載重量限制、配送車輛限制以及配送時間限制等約束條件,使得多種不同型號的配送車輛從配送中心出發,向各個物流配送網點提供配送服務,完成配送任務后返回配送中心。

2.1 參數設定

為將農村物流的現實配送過程轉化為具體的數理模型,需要對部分參數進行注釋說明,本研究在構建需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化模型所使用的參數符號及定義見表1。

表1 本研究的參數符號及定義Table 1 Parameter symbols and definitions in this study

2.2 變量分析

2.2.1碳排放成本

為追求碳排放最小化的配送路徑優化目標,本研究考慮將碳排放成本作為物流配送路徑優化模型的重要組成部分,其中,碳排放成本主要包含配送過程中產生的燃油成本和碳稅成本,由于碳排放成本和配送距離、載重量之間成正比,不同車型的碳排放量之間也有所差異,本研究配送車輛的碳排放量采用負載估計法計算得出。當m型配送車輛載重量為Q時,單位距離的碳排放量ρ(Q)為[20]:

(1)

式中:ρ0表示配送車輛的載重量為0時,單位距離的碳排放量;ρ*表示滿載時配送車輛的碳排放量;Cm表示m型配送車輛的最大承載量;c為燃油價格;δ為碳稅價格。

碳排放成本C1具體可用單位距離的燃油成本ps與單位距離的碳稅成本pn之和乘以配送網點i與j之間的配送距離di,j表示:

(2)

2.2.2時間懲罰成本

結合農村物流配送過程現實情況,由于配送時效性對于農村物流企業的服務質量和客戶滿意度均有所影響[5],因此本研究考慮將時間懲罰成本作為目標函數,以此來增強農村物流配送的時效性,提升農村物流企業的服務質量和客戶滿意度。假定配送網點i的服務時間窗為[ei,li],配送網點i的時間懲罰成本C2的表達式為:

(3)

式中:β為時間懲罰系數;wi為配送車輛在配送網點i的開始服務時刻;li為配送網點i的時間窗結束時刻。

2.2.3需求覆蓋率

需求覆蓋率可表示為每條配送路徑上的需求量和配送網點總需求量的比值,需求覆蓋率越大說明配送路徑的規劃越合理,對客戶需求的滿足程度也就越高,提高農村物流的需求覆蓋率可以有效提升農村物流運作效率,增強客戶滿意度。配送網點i的需求覆蓋率Z的表達式為:

(4)

式中:pi為配送網點i的配送量;qi為配送網點i的取貨量;yi,k為決策變量。

2.3 模型公式

2.3.1目標函數

由于農村物流具有“長配送鏈+低消費需求”的特征,本研究主要結合農村物流配送現實情況,以需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化為目標并考慮需求覆蓋率和碳排放成本、固定成本、時間懲罰成本、距離成本等要素對農村物流配送路徑優化的影響效應,構建了考慮需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化模型。其中,農村物流路徑優化模型目標函數的表達式為:

(5)

2.3.2約束條件

結合農村物流配送的實際運作情況,本研究分別從配送車輛限制、載重量限制、配送時間窗約束等多方面設計了農村物流配送路徑優化的約束條件。

1)保證配送中心每種類型配送車輛使用數量不超過此類型車輛可用數量的約束條件為:

(6)

2)所有配送車輛均從配送中心出發并且返回配送中心的約束條件為:

(7)

3)保證每個配送網點只被服務1次的約束條件為:

(8)

4)配送車輛在服務配送網點i后,到達下一個配送網點或回到配送中心的約束條件為:

(9)

5)每條配送路徑上的需求量不高于此路徑上配送車輛最大載重量的約束條件為:

(10)

6)配送車輛運作時間不超過服務時間最大值的約束條件為:

(11)

7)消除子路徑約束的約束條件為:

(12)

8)配送服務時間窗的約束條件為:

ei≤ti≤li,i∈D

(13)

3 改進多目標遺傳算法設計

由于農村物流配送路徑優化問題屬于NP-Hard難題,傳統遺傳算法對于求解單目標路徑優化問題具有較好的適用性,但在求解多目標路徑優化問題、尤其是要考慮到需求不確定和碳排放約束等多個約束條件時,求解效果會受到一定程度的影響。本研究主要參考李丹蓮等[29]、趙赫等[30]的研究成果,基于遺傳算法原理設計出適用于多車型的改進多目標遺傳算法以求解需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化模型,可以有效避免無效解和非法解的產生,進而使得算法具有更優的求解效果,改進多目標遺傳算法具體流程見圖1。

圖1 改進多目標遺傳算法流程Fig.1 Improved multi-objective genetic algorithm process

3.1 染色體編碼及初始化種群

本研究限制每輛配送車輛匹配1條配送路徑,每個配送網點僅有1輛配送車輛進行配送服務,因此需要將配送網點、配送車輛以及配送路徑進行編碼處理。配送車輛序列初始染色體編碼為:Sv={1,2,…,Kn},Kn表示可以使用的多車型物流配送車輛。配送路徑的染色體編碼為Sc={1,2,…,n},1表示農村物流配送中心,2,3,…,n表示各個配送網點。配送車輛染色體的序號表示可使用的配送車輛及其使用順序,配送路徑染色體序號表示需要提供配送服務的網點及其服務順序。隨后,將配送車輛染色體序列和配送路徑染色體序列進行隨機初始化,生成初始化種群,并以此為起點設置相關參數,進行遺傳迭代。本研究配送車輛染色體和配送路徑的染色體編碼見圖2。

圖2 配送車輛和配送路徑染色體編碼Fig.2 Chromosomal coding of distribution vehicles and distribution route

3.2 適應度函數設定

適應度可以反映出種群中染色體的生存能力,適應度越大,代表染色體的生存能力越強,在遺傳迭代過程中更容易被保留;當適應度越小時,代表染色體的生存能力較弱且容易在遺傳迭代過程中被剔除。由于在農村物流配送路徑優化模型中目標函數是求得需求覆蓋率最大值和物流配送成本最小值,因此,本研究在設定適應度函數時選取需求覆蓋率與配送成本的倒數之和作為適應度函數fi,適應度函數fi的具體公式為:

(14)

3.3 算法描述

3.3.1快速非支配排序

改進多目標遺傳算法求解的關鍵是求取Pareto最優解集,通過快速非支配排序可以引導搜索過程不斷向Pareto最優解集的方向靠近。對于種群P中的個體Pi,i=1,2,…,n,假設ni為種群中各支配個體Pi的個體數量,集合S代表被個體Pi支配的個體集合,φr為個體Pi的非支配序值,快速非支配排序的過程如下:

1)將種群中所有ni=0的個體放入到非支配集合F1中,并將其賦予相同的非支配序φr;

2)考察非支配集合F1中的每個個體Pi所支配的個體集合S,將集合S中每個個體Pj的nj都減去1,如果nj-1=0,j=1,2,…,n,說明個體Pj是S中的非支配個體,則將個體Pj放入另一個集合Q中,并對Q進行分層并賦予相應的非支配序;

3)對集合Q重復上述分層操作直到整個種群都被分層,并賦予不同分層相應的非支配序,同一分層內的個體非支配序φr相同。

3.3.2擁擠度

擁擠度代表種群中指定染色體周圍其他染色體的密度,具體表示為指定點前后2條染色體之間目標函數差值之和。擁擠度越大,則染色體周圍密度越小,染色體的多樣性越好,反之擁擠度越小,則染色體周圍密度越大,染色體的多樣性越差。假定種群P中有n個個體和λ個目標函數,其擁擠度的計算過程如下:

1)設每條染色體i的擁擠度id=0,i=1,2,…,n;

2)對于每個目標函數F(xk)(k=1,2,…,λ),將種群中的所有個體按照目標函數值的大小排序;

3)計算種群中位于中間的非邊界染色體擁擠度,擁擠度id的計算公式為:

(15)

式中:F(xk)max和F(xk)min分別表示第k個目標函數的最大值和最小值;F(xk)(i-1)和F(xk)(i+1)為染色體i前后兩條染色體的第k個目標函數值。

3.3.3精英策略

改進多目標遺傳算法的精英策略是為了保留父代種群中的優秀染色體,防止其在種群遺傳迭代的過程中流失,從而提升算法的收斂性能。精英策略的具體步驟為:

1)將產生的子代種群Qt與父代種群Pt進行混合,形成新的種群Ut,種群大小為2n;

2)對種群Ut進行快速非支配排序,求出所有的非支配集Fi并分別計算每個非支配解集的個體擁擠度;

3)將F1放到新的父代種群Pt+1中,若此時種群Pt+1中個體數小于n,那么將非支配集F2放入種群Pt+1中,如果添加到非支配集Fn時,種群Pt+1個體數量超出n,則利用擁擠度對Fn中的個體選擇,取前{num(Fn)-(num(Pt+1)-1)}個體,此時種群P的規模達到n;

4)采用遺傳算法操作,從而產生新種群Qt+1。

3.4 染色體選擇、交叉和變異

本研究染色體選擇操作主要依據非支配排序φr和擁擠度id進行錦標賽選擇,首先比較非支配排序φr,選擇較小者。若φr相同,則比較擁擠度id,取較大者進入到下一部分的操作。染色體交叉操作主要采用部分映射交叉方法,具體流程見圖3。

圖3 染色體交叉流程Fig.3 Chromosomal crossover process

根據染色體變異概率對染色體進行變異操作,本研究主要采用2-opt算法分別對配送車輛和配送路徑染色體進行變異操作,配送車輛染色體變異操作與配送路徑染色體的變異操作方式相同,配送路徑染色體的變異操作方式見圖4。

圖4 配送路徑染色體變異操作方式Fig.4 Distribution route chromosome mutation operation process

4 仿真試驗分析

4.1 數據來源

表2 配送網點的經緯度坐標、物流需求量、時間窗及服務時間Table 2 Latitude and longitude coordinates of distribution network,logistics demand,time windows and service times

(16)

(17)

4.2 仿真試驗結果分析

本研究仿真試驗中的配送車輛共分為A、B和C 3種車型,對應的車輛數分別為2、2和3,共7輛車。3種車型配送車輛的載重量分別為700、800和1 000 kg;固定成本分別為600、800和1 000元;單位距離成本分別為10、12和15元/km;單位距離的油耗分別為0.16、0.18和0.22 L/km;油價為8.52元/L;碳稅價格為2.36元/kg;配送車輛勻速行駛的速度為40 km/h;超出時間窗的懲罰成本為300元/h。采用MatlabR2014a軟件進行仿真,運用同樣的試驗條件和配送數據分別測試了20次。迭代輪數R取500,種群大小S取200,交叉概率Pc取0.75,變異概率Pm取0.2,測試后發現,與傳統遺傳算法相比,改進多目標遺傳算法能夠有效減少農村物流配送車輛使用數量,降低配送成本,提高需求覆蓋率。因此,滿足客戶需求和降低碳排放并不沖突,尋求需求覆蓋率和和碳排放規模的平衡有利于促進農村物流實現高質量發展,傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法對目標參數的仿真結果見表3。

表3 傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法對目標參數的仿真結果Table 3 Simulation results of traditional genetic algorithm and improved multi-objective genetic algorithm on target parameters

4.2.1單車型與多車型結果對比分析

為驗證多車型配送方案在農村物流配送過程中的有效性和適用性,本研究分別對A、B、C 3種車型單獨完成配送任務和3種車型同時完成配送任務進行了對比分析,研究發現采用多車型的配送方案比分別采用A、B車型的配送方案在配送成本分別降低了273.17元和585.88元,需求覆蓋率分別提升了7.25%和0.87%,雖然單獨采用C車型配送方案的需求覆蓋率比多車型聯合配送方案高1.62%,但是配送成本卻高了1 141.12元,無法有效降低農村物流配送成本,與本研究所追求的需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化的目標有所相悖。由此可見,采用多車型聯合配送方案在需求不確定和碳排放約束的農村物流配送中具有顯著優勢,單車型和多車型配送方案對目標函數值的影響見表4。

表4 單車型和多車型配送方案對目標函數值的影響Table 4 The impact of single and multi-vehicle distribution options on the objective function value

4.2.2需求覆蓋率分析

為進一步探究需求不確定和碳排放約束下的農村物流配送路徑優化問題,本研究分別采用傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法對農村物流的需求覆蓋率水平進行仿真試驗。研究發現,采用改進多目標遺傳算法與傳統遺傳算法相比,農村物流的需求覆蓋率實現較大幅度增長。因此,本研究設計的改進多目標遺傳算法對于求解需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化問題具有較強的適用性,能夠有效提升農村物流的需求覆蓋率水平。同時在仿真試驗過程中發現,采用改進多目標遺傳算法對模型進行求解比傳統遺傳算法提前120次左右目標函數達到收斂狀態,有效節省了運算時間,算法的求解效率得到提升。由此可知,相對于傳統遺傳算法,本研究設計的改進多目標遺傳算法對于求解需求不確定和碳排放約束下的農村物流配送路徑優化問題具有更好的收斂效果,傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法的需求覆蓋率迭代過程見圖5。

圖5 傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法的需求覆蓋率迭代過程Fig.5 Iterative process of demand coverage for traditional genetic algorithm and improved multi-objective genetic algorithm

4.2.3配送成本分析

本研究涉及的農村物流配送成本主要包括碳排放成本、固定成本、時間懲罰成本以及距離成本(其他成本計算在固定成本中)。與傳統遺傳算法相比,應用本研究設計的改進多目標遺傳算法進行仿真試驗時目標函數配送成本的仿真值大幅度減少。因此,改進多目標遺傳算法在求解農村物流配送路徑優化問題時,能夠有效降低農村物流配送成本,對解決農村物流配送問題具有較好的適用性和實際應用價值。同時在仿真試驗過程中發現,在以配送成本最小化為優化目標時,采用改進多目標遺傳算法比傳統遺傳算法目標函數達到收斂狀態的時間有所提前。相比于傳統遺傳算法,改進多目標遺傳算法對于求解考慮需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化模型具有更好的收斂效果,鄰域搜索能力、求解穩定性以及算法性能也更優,傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法的配送成本迭代過程見圖6。

圖6 傳統遺傳算法和改進多目標遺傳算法的配送成本迭代過程Fig.6 Iterative process of distribution cost for traditional genetic algorithm and improved multi-objective genetic algorithm

為了進一步驗證改進多目標遺傳算法對于求解需求不確定和碳排放約束下農村物流配送路徑優化問題的有效性和適用性,本研究經過20次仿真試驗最終得出了需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化的最優配送方案和配送路徑。改進多目標遺傳算法下最優配送方案及成本構成見表5,改進多目標遺傳算法下最優配送路徑見圖7。

圖7 改進多目標遺傳算法下的最優配送路徑Fig.7 Optimal distribution route under improved multi-objective genetic algorithm

表5 改進多目標遺傳算法下最優配送方案及成本構成

5 結論與對策建議

針對需求不確定和碳排放約束的農村物流配送路徑優化問題,本研究以需求覆蓋率最大化、碳排放和配送成本最小化為目標構建了包含碳排放成本、固定成本、距離成本以及時間懲罰成本的農村物流配送路徑優化模型,并設計了適用于多車型的改進多目標遺傳算法對模型進行求解。仿真試驗結果表明:1)與傳統遺傳算法相比,設計的改進多目標遺傳算法對于求解需求不確定和碳排放約束的農村低碳物流配送路徑優化問題具有更好的適用性和收斂性,其需求覆蓋率、碳排放量和配送成本也優于傳統遺傳算法。2)滿足客戶需求和降低碳排放并不沖突,基于改進多目標遺傳算法對農村物流配送路徑進行優化求解,所得路徑優化方案能有效提升農村物流需求覆蓋率和降低物流碳排放。3)相對于單車型的配送方案而言,多車型的配送方案對于同時考慮需求不確定和碳排放約束的農村物流配送具有明顯的優勢。

基于以上研究結論,本研究提出以下4個方面的對策建議:1)完善農村物流基礎設施,加快農村地區道路、倉儲設施、配送中心等物流基礎設施的建設步伐,打通農村物流末端配送“最后一公里”,進而提升農村物流的運作效率和需求覆蓋率。2)科學合理布局農村物流網點,物流網點的設置要充分考慮用戶需求量、配送距離、區域人流量等因素,積極尋求降低物流運作成本與提升物流需求覆蓋率以及降低物流碳排放之間的平衡。3)大力推進共同配送模式在農村物流的應用,積極引導農村物流企業之間加強資源共享、信息互通和人員交流等,提升農村物流發展質量。4)完善農村物流碳排放監督機制,加快多車型新能源配送車輛的推廣應用,從而降低農村物流的碳排放規模,促進農村物流的綠色健康發展。

另外,在未來的研究中將進一步研究地形和氣候因素對我國農村物流配送路徑優化的影響,針對不同地區的地形和氣候條件分別構建更加完善的農村物流配送路徑優化方案,為增強農村物流企業配送效率提供決策參考。