文/楊萍 蔣洪偉

綠色車輛路徑問題研究綜述

文/楊萍 蔣洪偉

車輛路徑問題(VRP)是物流業(yè)發(fā)展的一個關鍵問題，設計一個高效的交通網(wǎng)絡成為當代研究VRP的一個重要的環(huán)節(jié)。但是在傳統(tǒng)VRP中，企業(yè)更多的是追求自身的效益，卻忽略了環(huán)境問題。為響應國家節(jié)能減排的號召，綠色VRP應當成為物流活動中的一大進步。本文簡單介紹傳統(tǒng)VRP和綠色VRP的幾種表現(xiàn)形式，了解基于低能耗、低碳的綠色車輛路徑問題，并對油耗計算模型中考慮到的因素進行簡單綜述，最后對綠色車輛路徑問題的研究方向進行展望。

低碳；低能耗；GVRP

引言

1959年，車輛路徑問題（VRP）被Dantzig和Ramser首次提出，他們描述的是一個關于卡車批量運輸汽油時車輛調度和服務站選址的問題，該問題的提出在交通領域引起了廣泛關注，之后研究學者也展開了不同方向的研究。隨著現(xiàn)代物流業(yè)的高速發(fā)展，以降低油耗、減少碳排放為目標的綠色車輛路徑問題（GVRP）是一個新的研究方向，降低環(huán)境成本也是物流企業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的新形勢，所以GVRP備受關注。

1.傳統(tǒng)VRP與綠色VRP

1.1 傳統(tǒng)VRP

根據(jù)傳統(tǒng)VRP研究的側重點不同，建立的模型會有很多分類，隨著研究的不斷深入，VRP模型從一些基本的分類模型中衍生出了很多其他模型。

（1）基本VRP：有較少能力約束的VRP、有時間窗約束的VRP、分散配送VRP等，這類問題中約束條件較少，研究成果相對較多；

（2）衍生VRP：模糊VRP、動態(tài)網(wǎng)絡VRP、動態(tài)網(wǎng)絡VRP等，這類問題中存在更多的不確定因素，但是更符合實際。

1.2 綠色VRP

GVRP最主要的目標是在確?？沙掷m(xù)發(fā)展的前提下實現(xiàn)企業(yè)效益最大化，達到環(huán)境效益、企業(yè)效益以及社會效益的高度統(tǒng)一。目前，對GVRP的研究主要集中在降低油耗、減少CO2的排放這個方面，通過建立車輛的油耗計算模型計算油耗量，分析與碳排放因子之間的關系，合理安排車輛的運輸路線，達到綠色運輸?shù)男Ч?。但是在現(xiàn)有的物流活動中，企業(yè)活動中多涉及到多配送中心、多車型、載重不同、時間窗等因素，要綜合這些因素進一步研究多目標的綠色車輛路徑問題。

（1）多車型低碳VRP：這類問題中考慮每種車型具有不同的能耗、碳排放和固定費用，在滿足車輛數(shù)和載重約束的前提下選擇合適車型，以盡可能減少總成本。

（2）基于準時送貨和最小油耗的VRP：這類問題是基于準時送貨與油耗最小兩個目標的研究，目前的研究是在兩個目標之間加了一個權重，單個進行分析計算，最終進行模型求解。

（3）多配送中心低碳VRP：這類問題的研究主要適用于大中型城市物流體系，同時結合環(huán)境因素，形成了多配送中心的低碳VRP。這類問題是對基本GVRP的進一步擴展，通過多個配送中心協(xié)同合作，降低物流總成本。

2.GVRP研究現(xiàn)狀

2.1 國外的研究現(xiàn)狀

從1985年開始，國外就有研究者提出城市運輸存在空氣污染的問題。2011年，Demir、Bektas[1]等人比較分析了運輸貨物時所用到的幾種碳排放模型。之后，又對污染路徑問題的自適應大鄰域搜索算法進行了研究。2013年，Kwon、Choi等人[2]在研究中考慮了基于碳排放的異構固定車隊的車輛路線問題，并建立模型，結果顯示可以減少碳排放量。2014年，LinC、ChoyK[3]兩個研究者系統(tǒng)地整理了關于碳排放問題的VRP，為今后的研究提供了方便。同年，Konur研究了碳排放約束條件下庫存控制和異型車輛的配送路徑問題，用啟發(fā)式算法進行優(yōu)化后明顯降低了車輛運行中的碳排放量。2015年，Mohammad、Jabbarpour等人[4]考慮了車輛在行駛過程中速度、距離以及道路是否堵塞等因素，建立燃料消耗模型，并用蟻群算法進行優(yōu)化，最終實現(xiàn)了降低碳排放的目的。2016年，YoshinoriSuzuki[5]在論文中提到解決實際污染路徑問題的雙目標元啟發(fā)式方法，建立以能耗最低和碳排放量最少為目標函數(shù)的車輛路徑模型，并取得一定的研究成果，為今后的研究奠定了基礎。

2.2 國內(nèi)的研究現(xiàn)狀

由于國內(nèi)研究相比于西方較晚，所以研究內(nèi)容和水平還有很大的差距，主要研究內(nèi)容體現(xiàn)在算法和模型建立這兩個方面。但是國內(nèi)研究者的研究也在不斷趨于成熟，目標函數(shù)更多的是多目標研究，考慮到的現(xiàn)實因素也更多地應用到了研究中。2011年，楊濤[6]結合低碳經(jīng)濟的研究背景，構建了一個三級的物流網(wǎng)絡數(shù)學模型，最后用遺傳算法求解并做了線路優(yōu)化。2013年，吳麗榮[7]等人從低碳的角度考慮帶容量限制的VRP，并建立了以最小化燃料消耗為優(yōu)化目標的車輛路徑模型，證明這種方式能有效降低油耗。2014年，饒衛(wèi)振[8]等人在已有研究成果的基礎上考慮了道路坡度，并結合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，提出了以配送車輛總能耗最小為目標的低碳車輛路徑問題模型（ECM～LCVRP）。2015年，張如云[9]等人在傳統(tǒng)帶時間窗VRP的基礎上，建立了考慮低碳、節(jié)能和成本節(jié)約的城市車輛配送問題模型，用改進的遺傳算法進行求解，最后通過算例驗證了模型和算法的有效性和可行性。2016年，李亞男[10]等人基于城市發(fā)展的理念，以碳排放為約束條件，構建冷鏈物流配送網(wǎng)絡優(yōu)化模型，用遺傳算法得到模型的最優(yōu)解，實現(xiàn)冷鏈物流企業(yè)減少碳排放和降低配送成本的雙目標。2017年，鐘聰兒[11]在論文中對比了國內(nèi)外相關文獻，分析了低碳視角下車輛路徑優(yōu)化存在的主要問題，并探討了其解決對策，為今后的研究提供了一定的參考。

3.油耗計算模型中考慮的因素

車輛能耗受很多因素的影響，其中有一些是可以測量的直接因素，如：距離、速度和載重等；還有一些是很難進行測量的間接因素，如：司機的開車技術、路面平整程度、不同時段的車輛擁擠程度等。

2012年，饒衛(wèi)振[12]等人在能耗計算中考慮了行駛距離、載重、車速、路面坡度，并結合城區(qū)物流配送時車速不高、城市中心車速慢、城鄉(xiāng)郊區(qū)車速相對快的特點，建立了以配送車輛總能耗最低為目標的城區(qū)物流配送模型（ECM～UVRP），并取得一定研究成果。2013年，呂品[13]在文獻中分兩階段建立考慮碳排放的配送中心選擇與需求匹配模型和碳排放成本最小的配送路徑優(yōu)化模型，其中考慮碳排放計算成本時，將車輛行駛距離和行駛途中車輛載貨量作為關鍵因素進行研究，并用Lingo軟件進行模型求解，由于該軟件本身存在不足，一些復雜因素并沒有被考慮進去。同年，李進、傅培華在研究以最小油耗為目標的帶時間窗車輛路徑問題的時候，將車輛運行距離、道路坡度、車速、裝載量及等待時間多個因素考慮其中，最終結果表明，這種路線安排可以減少燃油使用量。2014年，饒衛(wèi)振、金淳、王新華[14]等人在原有研究基礎上將車輛行駛距離、車輛載重、道路坡度、車輛速度和加速度這些因素作為能耗量計算的主要因素，并建立以總能耗最小為目標的低碳車輛路徑問題模型。2015年，李進[15]等人在研究低碳環(huán)境下的VRP時，同時考慮了距離、運載量、速度三者之間的非線性關系，并提出能耗計算方法，建立了非滿載運輸方式下的低碳路徑模型（LCRP）。2016年，張亞楠[16]在文獻中將車輛自身質量、車輛載重、車輛行駛距離這三個因素引入到模型中求解，從而找到車輛總成本最少的路線。

綜上所述，在低碳環(huán)境下，影響碳排放的因素很多，為了方便計算，國內(nèi)的研究者對碳排放量的計算主要考慮三個因素：行駛距離、車輛的載重、行駛速度，然后根據(jù)三者之間的線性關系計算碳排放量。但是在低碳、低能耗的約束下，需要考慮的因素還有很多，在今后的研究中，我們需要把更多難測的間接因素加入到模型中去。

4.研究展望

據(jù)相關數(shù)據(jù)表明，在現(xiàn)存的物流運輸方式中，公路運輸承擔著78.2%的物流量，而貨車占全部能耗的72%，在物流配送中能源消耗占據(jù)了很大的比重，相比于國外的研究，國內(nèi)的研究相對落后。所以考慮油耗和碳排放量的GVRP研究具有很大的研究價值。下面從模型建立、求解算法兩方面進行展望。

a）模型建立：針對油耗量的計算，考慮到的因素很多，但是實際應用到模型中的因素只有幾個，在滿足計算條件時把更多的實際因素考慮到模型中，從實際的角度來計算油耗量將更符合GVRP的要求，如何將那些間接難測的因素考慮到模型中是未來研究的重點。

b）求解算法：在研究領域應用到的算法很多，研究也比較成熟，從一種算法的研究到多種算法的融合以及算法的不斷改進，這些理論研究都取得了很大的成果。但是目前一些算法并不適合當前企業(yè)的一些項目，企業(yè)會根據(jù)相應的需求用不同的算法，所以研究者可以從企業(yè)入手，更多的研究算法的實用性和現(xiàn)實性，這樣便于實現(xiàn)理論和實際的相結合。

（作者單位：北京信息科技大學）

[1]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．

[2]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．

[3]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．

[4]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．

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

[6]楊濤． 低碳經(jīng)濟下的多運輸方式物流網(wǎng)絡規(guī)劃[D]． 上海：上海交通大學． 2011．

[7]吳麗榮，胡祥培，饒衛(wèi)振．考慮燃料消耗率的車輛路徑問題模型與求解[J]． 系統(tǒng)工程學報，2013，28（6）：804～811．

[8]饒衛(wèi)振，金淳，王新華．考慮道路坡度因素的低碳VRP問題模型與求解策略[J]．系統(tǒng)工程理論與實踐，2014，34（8）：2092～2105．

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[15]李進，傅培華，李修琳，張江華，朱道立． 低碳環(huán)境下的車輛路徑問題及禁忌搜索算法研究[J]． 中國管理科學，2015，23（10）：98～107．

[16]張亞楠． 低碳約束下的物流配送車輛路徑問題及智能算法研究[D]． 上海：上海工程技術大學，2016．