绿色车辆路径问题（Green Vehicle Routing Problem, GVRP）研究综述

作者及机构
本文由李萌、朱荣（陕西工业职业技术大学，西安）合作完成，发表于《auto time》期刊的”前沿探讨”栏目。文章以综述形式系统梳理了绿色车辆路径问题的研究进展，对该领域的理论框架、模型分类、求解算法及未来方向进行了全面探讨。

一、核心背景与研究动机

随着中国”双碳”目标的推进，物流业碳排放占全社会总量比重超10%（2023年数据），绿色物流成为国家战略。传统车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）聚焦成本优化，而绿色VRP（GVRP）将环境外部性纳入目标函数，其核心矛盾在于：如何在满足配送效率的同时实现油耗与排放最小化。作者指出，目前针对GVRP的系统性综述文献匮乏，且现有研究多局限于理想化场景，亟需对模型构建、算法设计、现实适配性进行整合分析。

二、GVRP理论框架与发展脉络

1. 经典VRP与GVRP的范式转变

Dantzig和Ramser于1959年首次提出VRP，早期研究以成本最小化为单一目标。Chang和Morlok（2005）开创性将燃油效率引入目标函数，标志着GVRP正式成为独立研究方向。二者的本质差异在于：
scope:
- 经典VRP：受限于载重、时间窗、多仓库等约束条件（如CVRP、VRPTW模型）
- GVRP：新增碳排放测算函数（如Bektas和Laporte（2011）提出的污染路径问题模型PRP）

2. GVRP三大研究方向分类

作者根据技术演进将GVRP划分为三类：
(1) 油耗最小化问题
- 代表研究：Ericsson等（2006）首次建立燃油消耗-速度-载荷的量化关系模型
- 中国案例：刘浩（2017）开发基于蚁群算法的低油耗路径优化系统，实验显示可降耗12.7%
(2) 污染路径问题（Pollution-Routing Problem, PRP）
- 关键突破：Bektas和Laporte（2011）构建碳成本内生化模型，引入交通拥堵因子动态权重
- 本土化改进：周鲜成等（2025）提出时空依赖型多目标模型，结合实时导航数据优化路径
(3) 新能源车辆路径问题
- 电动车辆（EVRP）：李萌（2023）比较充电/换电策略成本差异，发现快充站密度≥5个/平方公里时总成本可降23%
- 混合动力车辆（HEVRP）：范利阳（2020）设计非线性能量函数，解决多能源协同调度难题

三、算法体系与求解技术

1. 算法演进路线图

| 算法类型 | 代表方法 | 适用场景 | 局限性 |
|—————-|————————-|————————-|————————–|
| 精确算法 | 分支定价（李得成，2021） | 小规模确定性问题 | 计算复杂度呈指数增长 |
| 启发式算法 | 节约算法+两阶段法 | 中等规模静态问题 | 易陷入局部最优解 |
| 智能优化算法 | 蚁群-遗传混合（郭元元，2024） | 大规模动态路网 | 参数敏感度高 |

2. 创新算法案例

• 狼群算法（朱颢，2025）：在碳交易机制下求解模糊需求路径，Pareto解集收敛速度提升40%
  
• 时变路网建模（冯蓓蕾，2024）：结合离散事件仿真与禁忌搜索，充电站选址成本降低18%
  

四、现存挑战与未来方向

1. 理论瓶颈

• 模型局限性：现有碳排放计算多采用CMEM标准模型，未考虑中国路况特殊性（如频繁启停导致的额外能耗）
  
• 数据壁垒：交通流实时数据获取困难，企业运营数据开放度不足
  

2. 技术突破点

• 车-站-网协同优化：需开发充电需求预测模型（文献指出充电等待时间占配送总时长35%以上）
  
• 数字孪生技术融合：构建虚拟仿真环境测试算法鲁棒性
  

3. 政策驱动机遇

• 国家发改委《绿色物流发展规划（2026-2030）》要求重点城市新能源配送车辆占比≥50%
  
• 碳交易体系扩大至物流行业，为GVRP研究提供经济激励场景
  

五、学术价值与实践意义

1. 理论贡献：首次系统梳理GVRP从油耗优化到多能源协同的演进路径，提出”环境-经济-社会”三维评价框架
   

2. 行业应用：

   • 顺丰速运应用文中EVRP模型后，单城日均减排量达1.2吨CO₂
     
   • 京东物流采用混合算法优化调度，车辆空驶率下降至9.3%（行业平均15.7%）
     

3. 方法论启示：强调多学科交叉（运筹学×环境科学×交通工程）将成为未来主流研究方向。