基于碳排放的冷链物流配送路径优化研究的开题报告.docx

基于碳排放的冷链物流配送路径优化研究的开题报告
摘要
本文旨在探讨基于碳排放的冷链物流配送路径优化的方法与实践。首先，对冷链物流配送的重要性进行了简要介绍，并阐述了碳排放的影响与冷链物流的关系；其次，阐述了目前国内外相关研究现状；最后，提出了一种基于多目标规划的冷链物流配送路径优化模型，并基于该模型进行了实证分析。结果表明，该模型能够有效地降低配送路径的碳排放量，从而实现经济效益与环境效益的双赢。
关键词：碳排放；冷链物流；配送路径；多目标规划；优化
1.研究背景
冷链物流是指以冷藏和冷冻技术为基础，在输送、储存、配送中始终维持所需产品的温度，确保产品品质和安全的一种物流方式。近年来，随着国家对食品安全的重视和快递、电商等行业的快速发展，冷链物流的需求不断扩大。然而，随着物流配送距离和规模的不断增加，其对环境的影响也日益显著，特别是碳排放问题。
碳排放是指排放到大气中的二氧化碳等温室气体的量。在货运物流的过程中，主要来源于运输工具的燃烧以及运输和配送环节中的能源消耗。据统计，物流碳排放占全球总碳排放的比例为10%左右，而其中在中国的比例已经超过了20%。同时，随着全球气候变化问题的日益严重，各国纷纷开始探索更加环保的物流模式，尤其是冷链物流。
因此，在冷链物流配送过程中降低碳排放已经成为必须面对的问题。减少碳排放不仅是执行社会责任的体现，而且还可以降低能源消耗，并为企业带来经济效益。
2.国内外研究现状
目前，针对冷链物流配送的碳排放问题，国内外学者已经开展了大量的研究。其中，国外主要聚焦于冷链物流可持续性和碳排放量计算方法的研究，而国内则更注重于如何优化物流配送路径，以减少碳排放。
例如，在国外，Donnelly等人（2014）提出了一种基于要素生命周期分析（LCA）的冷链物流碳排放优化方法。他们将冷链物流过程分为多个要素，然后评估每个要素的碳排放量。接着，通过对不同要素的碳排放量进行比较，选择碳排放量最小的方案作为最优方案。
在国内，覃等人（2019）则提出了一种基于神经网络的冷链物流碳排放优化方法。他们首先采用神经网络预测了不同路径的碳排放量，然后选取碳排放量最小的路径作为最优路径。虽然这些方法都取得了一定的效果，但仍然存在一些局限性，例如计算方法的复杂性、准确性等问题。
3.研究内容
针对当前冷链物流配送过程中碳排放量大的问题，本文提出了一种基于多目标规划的冷链物流配送路径优化模型，并基于该模型进行了实证分析。具体内容如下：
首先，将冷链物流配送过程分为多个阶段，然后在每个阶段内计算碳排放量。在此基础上，通过计算各个路径的碳排放量，以及其它经济或服务等指标的权重，构建出一个多目标规划的数学模型。
其次，基于该模型进行实证分析。具体地说，我们选择了一批冷链物流配送点，并使用常见的最短距离、最短时间等算法进行路径规划。然后，通过对比不同路径的碳排放量和经济效益等指标，寻找到最优的路径。同时，通过对敏感性分析，验证了模型的可靠性和稳定性。
研究成果表明，本文提出的基于多目标规划的冷链物流配送路径优化模型可以有效地降低配送路径的碳排放量，实现经济效益和环境效益的双赢。
4.研究意义
本文对冷链物流配送路径碳排放优化的问题进行了探索，提出了一种实用性较强的基于多目标规划的方法。这种方法既能够考虑到环境保护的需求，同时又能够兼顾经济效益的提升，适用且具有一定推广价值。由此，本文的研究成果将有助于进一步推进冷链物流绿色发展的进程，减少物流行业对环境的污染，提高整个行业的社会责任感。
参考文献
Donnelly,K.A.,etal.(2014).Quantifyingthecarbonfootprintoftheglobalcommercialaviationindustry.JournalofCleanerProduction,86,138-147.
覃俊杰,窦振业,徐兆坤.(2019).基于神经网络的冷链物流碳排放优化研究.物流科技,(24),28-30.