双目标驱动的冷链配送路径优化研究文献综述

文献综述（或调研报告）：

冷链作为一种特殊的供应链，具有普货供应链所具有的一般要素。但由于易腐食品的时效性要求冷链各环节具有更高的组织协调性，所以，食品冷链的运作始终是和能耗成本相关联的，有效控制运作成本与食品冷链的发展密切相关。目前冷链领域相关研究主要集中在一下两个方面，一是关于冷链决策与协调，二是关于冷链成本与路径优化。

1.冷链决策与协调

国内外关于冷链决策与协调的研究成果丰富。Yantong LI 和 Feng CHU^[1][2]以总利润最大化为目标，通过建立整数规划面模型，明确跟踪整个供应链生产、库存、路径、计划等过程中的食品质量水平，基于此，研究了一个扩展的生产-库存-路径模型，同时确定生产、库存和路径决策的集成供应链规划。吴瑶和马祖军^[3]以统筹优化产品的生产和配送过程为目标，研究产品生产-配送集成调度（ISPDP）问题，针对带时间窗的易腐产品，考虑路网交通的时变特性，设计了一种混合遗传算法，证明了路网的时变特性，优化投入配送的车辆数可以有效降低系统的总成本与价值损耗。但斌和陈军^[4]构造了一个指数形式的新鲜度衰减函数，定量描述了价值损耗，在此基础上研究两级生鲜产品供应链协调问题，分别给出了分散式决策和集中式决策下，分销商和零售商的最优决策。Yingfeng Zhang 和 Lin Zhao^[5]建立了具有两级供应中心的物联网易腐食品供应链的模型，通过实证分析，证明了基于智能化管理的冷链园区作为供应中心能够响应冷链运作过程中的实时信息，从而提高物流服务质量，降低综合成本。唐润^[6]等学者针对单一的二级供应链网络，在构建了基于食品新鲜度和基于时变效用的市场需求函数，通过 Stackelberg 博弈和 Bertrand 博弈确定了集中决策下各方的最优决策。Huey-Kuo Chen, Che-Fu Hsueh 和 Mei-Shiang Chang^[7]假设易腐食品在运输时会变质，而供应商收入的不确定性关系到产品在生产过程中的价值和交易数量，并构建了一个可同时确定最优生产量、稳态生产量和车辆路径的模型，对带有时间窗的车辆路径用启发式算法进行求解。

综上，针对冷链决策与协调，多数研究都以供应链网络为基础，建立生产-库存-配送的一体化模式，通过多种需求函数确定供应链中各角色的决策变量，以减少生鲜产品质损为目的，达成供应链一体化调度，降低供应链总成本。

2.冷链运输与路径优化

对于冷链运输与路径优化方向的现有研究，主要是通过改进配送模型，优化运输效率，主要影响因素有：生鲜价值损耗、客户满意度、碳排放成本、时空距离等因素，主要计算方法有:混合蚁群算法、粒子群算法等启发式算法和学者们创新的算法。Osvald. A 和 Strin. LZ^[8]最先研究带时间窗的冷链配送路径问题。

在影响因素方面：Gaoyuan Qin, Fengming Tao 和 Lixia Li^[9]的研究中，考虑了顾客满意度和碳排放两个因素，基于成本效益的思想，提出了以单位满意顾客成本最小化为目标函数的冷链车辆路径综合优化模型。对于顾客满意度，采用准时交货率作为评价标准。对于碳排放，引入了碳交易机制来计算碳排放成本。并采用循环进化遗传算法对模型进行了计算实验。Yu-Hsiang Hsiao, Mu-Chen Chen,和 Cheng-Lin Chin^[10]根据预估保质期定义生鲜产品质量水平，建立保质期与时间的阶梯函数，在客户订单的发货中实施质量等级向上替代，提出了一种基于生物地理学的自适应优化算法以确保客户收到质量等级有序的产品。冉芸^[11]总结了针对冷链物流运输中的成本研究，对成本控制方法进行了综述。

在算法设计方面：方文婷^[12]等学者建立以总成本最小为研究目标的冷链物流路径优化模型，利用Ａ*算法的全局收敛性和蚁群算法的正反馈性构造了一种混合蚁群算法并通过模拟验证了该算法的有效性。王晶，刘昊天和赵然^[13]设计了基于温度控制的多产品分阶段生鲜食品冷链运营模式，以生产成本、运输成本、冷却成本、储存成本和废弃成本总和最小化为目标函数，引入惯性权重因子和收缩因子，改进粒子群算法。李妍峰^[14]等研究了包含重复性拥堵和非重复性拥堵两种因素的情形，提出在重复性拥堵条件下设置初始路径，在关键点采用遗传算法更新路线的实施路径规划机制。Hanane EL Raoui,Mustapha Oudani 和 Ahmed EL Hilali Alaoui^[15]针对具有时间窗的时变车辆路径问题，设计了一种地理信息系统集成模型（ABM-GIS）。该模型用于确定新鲜产品运输的最快路线、估计车辆行驶公里数（VKT）和车辆行驶小时数（VHT），针对短期规划问题，提出了一种时变调度算法。

3.总结与评价