陈 静，刘玒玒

(西安财经大学 管理学院，陕西 西安 710000)

近年来，我国冷链物流发展迅速，规模逐渐增长，2017—2020年，国家一直在强调建设冷链物流体系的必要性。随着相关政策密集化、系列化的出台，表明生鲜农产品冷链物流产业作为保障食品和民生安全的重要手段，已深度融入到各产业链的核心环节，整个生鲜农产品冷链产业的价值和地位愈发凸显[1]。虽然物流规模一直在增大，但不得不承认中国的冷链物流市场与美国、日本等国家相比，差距仍较大。其中，美国、日本的冷链发展已趋于成熟，渗透率在95%～99%之间，而且冷藏运输率已超过90%(数据来源中物联冷链委)。冷链物流作为国民经济发展的支撑力量，其基础设施建设还需进一步研究规划。基于此，针对冷链配送环节，综合考虑运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本，运用蚁群算法建立路径最优模型，减少配送成本，保持生鲜产品的新鲜度，提高顾客体验感[2]。

车辆路径问题(Vehicle Routing Problem， VRP)最早由Dantzig和Ramser在1959年首次提出[3]，传统的车辆路径问题，可理解为多辆车从一个点出发，对多个地理位置的客户提供产品运输服务，完成顾客需求，并在业务完成之后返回原点，同时实现运输车辆行驶距离最短、运输时间短、耗油量小、碳排放小等目的。

近年来，随着冷链物流的高速发展[4]，各国学者对其研究也越来越多，提出诸多冷链物流配送方案。段风华等[5]通过使用最佳插入和交换领域的禁忌搜索算法，求解基于碳排放和不同类型车辆的路径优化问题，根据使用车辆的碳排放系数和小车优先策略，按照实际情况及算法的初始解，确定最终的最优路径方案，使得车辆行驶成本和碳排放成本均有较大幅度下降。……