这篇论文属于类型a（单一原创性研究报告），以下是针对该研究的学术报告内容：

湖南工商大学智能工程与智能制造学院的周鲜成、蒋涛营、贺彩虹（通讯作者）等作者团队于2023年12月在《中国管理科学》（*Chinese Journal of Management Science*）发表了题为《冷链物流配送的绿色车辆路径模型及其求解算法》的研究。研究聚焦冷链物流领域，针对传统路径优化中碳排放和顾客满意度均衡不足的问题，提出了一种兼顾经济效益与环境效益的双目标优化模型及混合算法。

学术背景

冷链物流（Cold-Chain Logistics）因生鲜电商的快速发展需求激增，但交通运输是全球第二大碳排放部门（占25%）。中国冷链物流的碳排放增速超5%，其节能减排问题亟待解决。现有研究（如Brito等、王淑云等）虽探索了车辆路径问题（VRP），但存在三大缺口：
1. 碳排放测算简化：既往采用载重线性估计油耗，忽略速度、制冷等因素；
2. 多目标协同不足：成本、货损、碳排放、满意度等目标常被割裂处理；
3. 算法局限性：多用权重法转为单目标优化，缺乏多目标Pareto解集的直接求解能力。

本研究旨在构建一个整合冷链货损、动态油耗/碳排放函数、顾客满意度的双目标模型（总成本最小化+满意度最大化），并设计高效求解算法。

研究流程与方法

1. 模型构建

目标函数：
- 总成本（Z₁）：包括车辆使用成本（时间成本+固定费用）、货损成本（新鲜度衰减函数η(t)=η₀e^(-θt)）、油耗成本（CMEM模型）、碳排放成本（燃油排放系数ψ）、时间窗惩罚成本（软时间窗ωₑ/ωₗ）。
- 顾客满意度（Z₂）：基于硬/软时间窗的分段函数，满意度随配送时间偏离理想窗口而递减。

约束条件：
- 车辆容量限制、单次服务约束、路径连续性、时间窗可行性等（式15-23）。

技术创新点：
- 动态碳排放模型：结合载重、速度、制冷能耗的CMEM模型（式5-7），修正传统线性假设。
- 货损量化：引入指数衰减函数，更贴合生鲜产品的腐变特性。

2. 算法设计

提出VNSNSGA-II混合算法，结合NSGA-II（快速非支配排序+拥挤度比较）与变邻域搜索（VNS）的局部优化能力：
- 编码与解码：整数编码表示顾客点序列，按容量约束拆分路径（如染色体{5,1,3,2,4}解码为两条路线）。
- 混合优化流程：
1. NSGA-II生成初始种群；
2. 随机抽取40%个体进行VNS优化（交换、逆转、插入操作）；
3. 非支配排序保留前50%精英个体迭代。

3. 实验验证

• 数据集：选用Solomon标准库中的RC204算例（100个顾客点，总需求13,792kg），参数参照实际冷链车辆设置（如车速50km/h，制冷油耗率6L/h）。
  
• 对比实验：
  
  • 单目标对比：验证双目标模型的均衡性（如总成本最小方案较单目标模型仅增1.97%成本，满意度提升2.5%）；
    
  • 算法对比：VNSNSGA-II的Pareto解集优于传统NSGA-II和2optNSGA-II（解集数量42＞25，相同成本下满意度更高）。
    

核心结果

1. Pareto解集特性：42组解显示成本与满意度负相关。极端案例如：
   
   • 前沿点1：总成本6,748元（最低），满意度89.7%（最低）；
     
   • 前沿点42：满意度94.8%（最高），成本8,052元（+19.3%）。
     
2. 成本结构分析：车辆使用成本占比最高（如前沿点1占44.3%），油耗/碳排放成本波动最大（±21%），说明减排潜力显著。
   
3. 算法性能：VNSNSGA-II在RC204算例中收敛时间420秒，解集覆盖性和收敛性优于对比算法（图5-7）。
   

结论与价值

1. 科学价值：
   
   • 提出首个融合动态碳排放、货损衰减、软时间窗的双目标GVRPCLD模型，填补多目标协同优化的研究缺口；
     
   • 设计的VNSNSGA-II为多目标冷链路径问题提供了高效求解框架。
     
2. 应用价值：
   
   • 企业可依据成本-满意度偏好从Pareto解集中选择方案（如电商促销期倾向高满意度方案）；
     
   • 实测表明，算法可降低16%碳排放，同时维持满意度＞90%。
     

研究亮点

1. 多目标整合：首次将CMEM油耗模型、新鲜度衰减、时间窗惩罚纳入统一优化框架。
   
2. 算法创新：VNS局部搜索与NSGA-II全局优化的结合，提升解集多样性和收敛速度。
   
3. 实证可扩展性：在8类Solomon算例（R2/RC2型）中均生成40+解，验证算法鲁棒性。
   

其他发现

• 灵敏度分析：种群规模50、VNS优化比例40%、邻域操作10次时算法效率最优（图8-11）；
  
• 行业启示：窄时间窗顾客（如Solomon R202中27分钟窗口）会导致惩罚成本激增，建议配送中心优先聚类宽松时间窗订单。
  

（全文完）