1. 研究目的与意义
食品连锁经营企业数目越来越多,极大促进我国物流行业的发展,并且基于人民生活水平和消费水平的陆续提高,人们对食品的质量要求也越来越严格,要求食品新鲜、种类多样、配送及时、绿色无污染。这对于物流的发展提供了广阔的空间。众所周知,物流业作为能源消耗极大的行业,高能耗和高碳排放的冷链物流与“低碳经济”主流格格不入，物流配送为经济快速发展提供了便捷的同时，也带来了一系列诸如交通污染环境、交通拥堵等问题。因此需要平衡经济发展和环境保护之间的关系。本文研究温州一鸣有限食品公司在南京地区的配送，利用算法优化配送路线，达到成本最小化和碳排放最小的双重目标。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本文将在众多国内外学者对冷链物流碳排放的基础上，以温州一鸣有限食品公司在南京地区的冷链食品配送为例展开研究，本文将从以下三个方面进行写作：
一、对冷链物流进行简要概述。通过数据，表明中冷链物流减少碳排放的的重要性。
3. 国内外研究现状
国内研究现状：
CNKI数据库中关于绿色和碳排放的冷链物流研究成果始于2012年,部分学者采用定量分析方法，多采用配送路径总成本优化的方式以达到碳优化目的,目标函数考虑的因素也从单方面考虑碳成本逐渐加入时间窗、车速、货损成本、载货量等因素的影响,力求在接近现实约東条件下对综合配送成本实现优化的目的,选择的模型求解方式也多为启发式算法,如遗传算法、蚁群算法、细菌觅食一蚁群算法等。如杨建华等人考虑了碳税政策的影响,基于冷链物流提出了包含碳税成本在内的运营成本优化配送网络模型;潘茜茜、干宏程将碳排放作为经济指标来对冷链物流的配送成本进行优化分析,并采用蚁群算法进行求解模型;肖超等通过考虑时间窗、载重量等因素的影响,建立了包含碳成本在内的综合成本最低的目标函数模型,并引人细菌觅食优化算法来改进蚁群算法的全局搜索能力,以更好地求解模型;王智忆、陆敬筠以变速、载重量、距离等因素为约束条件,建立以碳排放最低为目标函数的路径优化模型,并采用蚁群算法进行求解,最终提出保障低碳冷链物流的措施;王永琴等人对低碳视角下冷链物流网络中存在的均衡问题进行研究,并通过对三级冷链网络均衡模型构建、求解,得出影响低碳冷链物流均衡的因素主要是订货批次和碳排放成本;飽春玲、张世斌在考虑碳排放成本优化的基础上,加入了货损成本的因素,并提出冷链联合配送的配送方式相对于传统分区配送要节约了大量的配送成本和碳排放量;黄星星等人分别从碳税和碳限两种规则下讨论了冷链物流配送路径的优化,在目标函数中考虑加入了燃油消耗以及货损成本的影响,并采用遗传算法进行求解优化;康凯等人在目标函数中考虑了车辆成本、制冷成本、货损成本、碳排放成本以及惩罚成本,在综合考虑这些因素的基础上求解总成本最低的优化模型,并为解决蚁群算法已陷入局部最优陷阱的问题,对该算法的选择机制和更新机制进行了相应的改进。
4. 计划与进度安排
2022年11月20日(本学期第十周)一一完成选题工作
2020年12月11日前一一完成开题工作
2022年3月19日前一一完成初稿和中期检査工作
5. 参考文献
[1]张秋玲,关硕,谷涵琦.农产品冷链物流配送车辆调度优化研究[J].科技经济市场,2020(09):99-100.
[2]初贺,冯霆.黑龙江省农产品冷链物流发展模式问题与解决措施[J].黑龙江科学,2020,11(16):154-155.
[3]王长琼,孙艺嘉.基于碳配额交易的食品冷链物流配送路径优化模型[J].物流技术,2020,39(07):97-102.
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