王亚文

华北电力大学

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由于化石燃料等各种能源的大量消耗，产生大量的废气、废水等严重污染自然环境，加剧了温室效应，各国对此提出了各种低碳政策。我国2016年的《“十三五”控制温室气体方法工作方案》中提出：中国政府承诺2020 年碳排放强度降低18%，碳排放总量控制到稳定水平[1]。电力物流业作为我国经济发展的重要产业之一，产生的碳排放量占比达到了18．9%，因此发展低碳物流显得尤为重要。电网物流网络体系中存在物资存储地点多，配送路线迂回、交错及单程等运输问题[2]。及时准确地供应电网物资，才能确保电网企业安全可靠地运行、电网工程建设按期完成，电力行业才能稳定健康发展。在发展绿色物流的背景下，本文提出基于低碳约束的电网物流配送中心优化研究。

目前，考虑碳排放约束主要从碳税、碳限额、低碳经济方向研究。基于碳税建立双层需求不确定下的低碳配送中心选址模型[3]，为了降低物流网络的成本、碳排放和服务周期，提高客户对物流网络的满意度，研究了一种区域低碳的选址路径优化问题，并通过基于量子新的超启发式方法求解目标模型[4]。用改进动态惯性权重粒子群结合VNS 算法，解决以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标的车辆路径问题[5]。基于冷链物流车辆配送节能减排背景, 建立以碳排放量最低为目标的配送路径优化模型, 运用蚁群算法进行路径优化求解[6]。基于碳税和碳限两种碳规则，构建有容量限制且带时间窗的车辆路径规划模型，并用遗传算法求解[7]。……