冷链路径规划兼顾产品保鲜与低碳排放：一种目标导向的鲁棒优化方法

冷链物流既要保「新鲜度」，又要控「碳排放」，如何破解这一矛盾？《Transportation Research Part E》最新研究提出目标导向鲁棒优化框架，通过性能不足风险指数（URI）量化保鲜风险，结合随机时间建模与Benders分解算法，为冷链路径优化提供了可落地的「双优」解——在降低新鲜度不达标的风险同时，控制成本与碳排放处于较低水平。

图1 中国冷链行业市场规模与预测

一、研究背景：冷链困境与优化迫切性

  • 数据痛点：全球冷链贡献4%的温室气体排放，中国84%冷藏车依赖柴油，单辆重型柴油车排放量相当于100辆乘用车。

    • 图2 2023 年上半年中国畅销冷藏车燃料类型比例


      图例：diesel oil柴油    diesel hybrid power柴油混合动力    pure electric纯电动    methanol hybrid power甲醇混合动力    gasoline汽油    gasoline hybrid power汽油混合动力    fuel cell electric燃料电池电动    natural gas天然气

  • 核心矛盾：
    • 新鲜度不足→产品损耗（中国冷链损耗率达15%-25%）；
    • 控温耗能→碳排放激增，传统「多目标优化」需主观赋权，「成本最小化」难定损耗参数。
  • 突破点：跳出「单一优化」框架，以「目标达标风险最小化」为核心，兼顾成本与碳排约束。

二、核心方法：目标导向的鲁棒优化模型

1. 风险量化：URI指数的引入

  • 创新度量：
    通过线性决策规则（LDR）处理随机到达时间。
    • 区别于VaR/CVaR，URI量化「实际新鲜度低于目标值的风险程度」，既考虑概率（如违规频率），又衡量幅度（如偏离程度）。
    • 公式化表达：

2. 不确定性建模：分布鲁棒优化（DRO）

  • 模糊集设计：仅需 travel time 的均值与上下界（无需精确分布），构建「均值-支撑模糊集」，平衡保守性与现实性。
  • 多目标转化：将「保鲜达标」设为核心目标，成本（运输+制冷）与碳排放设为约束条件，避免主观权重干扰。

三、算法创新：线性决策规则与Benders分解

1. 线性决策规则（LDR）

  • 时间建模：用
    表示节点到达时间，通过辅助变量(s_a^i)刻画路径依赖，避免传统「大M法」在随机场景下的失效。

2. Benders分解算法优化

  • 分层求解：
    • 主问题（MP）：确定路径选择（类似TSP）；
    • 子问题（DSP）：优化负载与风险参数，通过强对偶定理转化为混合整数线性规划（MILP）。
  • 效率提升：引入弧变量约简策略，剔除高均值、高波动的弧，压缩问题规模，计算效率较CPLEX提升30%-50%。

四、实验验证：风险、成本、碳排的「三优」表现

1. 基准对比：TR-CCRP模型优势显著

  • 风险控制：相比「最大化期望新鲜度（Model E）」「最小化违规概率（Model P）」等模型，TR-CCRP的**新鲜度违规概率（PVF）降低30%-50%**，违规幅度（MVF）减少40%-60%。
  • 成本与碳排：在同等新鲜度要求下，成本降低10%-15%，碳排放减少8%-12%。

2. 敏感性分析：目标与约束的平衡艺术

  • 新鲜度目标：目标值每提高0.05，违规风险上升约20%，但合理路径规划可使成本增幅控制在5%以内。
  • 资源约束：成本预算每增加10%，风险降低约12%；碳排放限额放宽5%，风险下降8%，提示企业需设定「边际效益最优」的约束区间。

五、管理启示：从「经验决策」到「量化优化」

  1. 战略导向：以「新鲜度达标」为核心KPI，而非单纯追求成本最低，可参考联合利华「可持续发展目标」的量化管理思路。
  2. 技术落地：采用「数据驱动+鲁棒优化」组合，利用历史交通数据训练模糊集参数，结合Benders算法实现动态路径调整。
  3. 绿色转型：优先选择电动冷藏车（图2中纯电动占比仅0.433%，提升空间巨大），通过优化路径减少无效里程，实现「保鲜-减碳」协同。

六、未来方向：从单链优化到生态协同

论文为冷链优化提供了「点-线」层面的方法论，未来可扩展至：

  • 「线-网」升级：纳入多中心协同、温控动态调节（如实时调整冷藏温度以平衡能耗）；
  • 「网-生态」整合：结合碳交易机制，将碳排放成本显性化，推动行业绿色标准制定。

冷链物流的终极竞争力，在于用科学模型平衡「舌尖安全」与「地球责任」。 这项研究不仅是一篇学术成果，更是物流企业向「精准保鲜、低碳运营」转型的行动指南。

参考文献：Ding, Y., Zhang, L., Kuo, Y. H., & Zhang, L. (2025). Cold chain routing for product freshness and low carbon emissions: A target-oriented robust optimization approach. Transportation Research Part E, 199, 104138.


互动话题：传统的冷链多目标规划指标是否含有相当的主观成分？

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