1、引言

隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展和人口的不斷增長，冷鏈物流行業(yè)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的冷鏈物流模式往往伴隨著高能耗和高排放，這不僅增加了企業(yè)的運營成本，也對環(huán)境造成了嚴重影響。因此，如何實現(xiàn)低碳、高效的冷鏈物流成為了當前研究的熱點。而粒子群優(yōu)化（PSO）算法作為一種基于群體智能的優(yōu)化技術，為解決這一問題提供了新的思路。

2、低碳冷鏈物流研究現(xiàn)狀

當前低碳冷鏈物流的發(fā)展正在受到越來越多的重視。這不光是因為一些產(chǎn)品通過冷鏈物流運輸可以降低貨損率，更是因為它是滿足人們日益突出的美好生活需要的重要手段。對此，國內學者從不同角度入手對低碳冷鏈物流進行了研究，并通過選擇不同的算法來探究低碳冷鏈物流的路徑優(yōu)化問題。劉子豪、劉祥偉為實現(xiàn)考慮碳排放情況下最小運輸成本目標，引入貪婪算法構建初始化種群，并引入精英保留策略與移民策略，以此改善遺傳算法易陷入早熟缺陷的問題[1]。楊超、張惠珍等基于國家的低碳政策，構建了多目標低碳冷鏈物流車輛路徑問題模型，將爬山算法局部搜索思想應用到麻雀搜索算法中，形成改進麻雀搜索算法并驗證了其有效性，而且用其對上海市某區(qū)域內的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問題算例進行了求解[2]。王佳南運用混沌貓算法對J企業(yè)冷鏈物流配送問題進行求解，并且通過與其他兩類算法的對比得知了混沌貓算法更為高效[3]。

3、粒子群算法在路徑優(yōu)化問題中的研究現(xiàn)狀

在路徑優(yōu)化問題中，不少學者選擇了粒子群算法開展研究。楊瑋和李國棟等人以冷鏈物流配送特性為切入點開展研究，在探討了冷鏈物流配送路徑的優(yōu)化策略后，應用粒子群優(yōu)化算法對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型進行了求解[4]。王鐵君和鄔開俊就解決車輛路徑問題，設計了一套粒子編碼方法并將其運用于帶有時間窗的多車場車輛路徑優(yōu)化問題[5]。吳斌在對粒子群算法進行優(yōu)化后，對有能力約束的、基于客戶滿意度的及動態(tài)網(wǎng)絡的開放式VRP問題進行了求解[6]。為了降低生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送商的運輸成本，陳久梅、周楠等人構建了生鮮農(nóng)產(chǎn)品多隔室車輛路徑優(yōu)化模型并進行了仿真求解，并通過實證分析研究驗證了粒子群算法在生鮮農(nóng)產(chǎn)品多隔室車輛路徑問題中的卓越性和穩(wěn)定性[7]。王華東、李巍利用全局搜索速度快的粒子群算法對物流配送路徑模型進行求解，并找到了其最優(yōu)配送路線，最后通過具體實例證明了粒子群算法對于路徑規(guī)劃問題的優(yōu)異性，即其不僅能夠快速得到最優(yōu)路徑，還能夠有效降低物流配送的總成本[8]。

4、低碳冷鏈物流問題描述

低碳冷鏈物流涉及多個方面，包括運輸路徑規(guī)劃、車輛調度、能源管理等。其中，運輸路徑規(guī)劃是核心問題之一，它直接關系到能源消耗和碳排放。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法往往基于固定的規(guī)則或啟發(fā)式算法，難以適應復雜多變的實際情況。因而在當前的雙碳背景下，我國冷鏈物流的發(fā)展存在以下主要問題：首先相關政策法規(guī)仍需補充。主要體現(xiàn)在企業(yè)為保證低成本而忽略物流各個環(huán)節(jié)的碳排放量，并且具體降低碳排放量的技術手段沒有相關規(guī)定標準進行說明。其次是基礎設施建設不完善且分布不均。與部分發(fā)達國家相比，我國的冷鏈物流起步較晚，基礎設施的建設明顯不足，區(qū)域分布不均導致設施的布局規(guī)劃分散，間接浪費了大量資源。除此之外，我國冷鏈物流在運輸過程中實現(xiàn)低碳的技術水平較低，大多仍采用高碳排放的燃油車。因此，我國目前推出了一系列優(yōu)惠及補貼政策：對采用環(huán)保技術和設備的企業(yè)給予稅收優(yōu)惠；對綠色冷鏈物流企業(yè)給予貸款優(yōu)惠政策，鼓勵企業(yè)采取綠色環(huán)保的操作方式；對購置具有高效節(jié)能和低碳排放特性的設備和技術的冷鏈物流企業(yè)予以經(jīng)費補貼。同時為提高行業(yè)標準，還建立和完善了低碳冷鏈物流相關標準，包括冷鏈運輸管理辦法、冷鏈設備能源消耗評價導則等，以此提高冷鏈物流行業(yè)的整體水平。另外，政府還鼓勵冷鏈物流企業(yè)加大科技創(chuàng)新力度，提高技術水平和能源利用效率，并提供科研資金支持，推動科研機構和企業(yè)的合作，促進低碳冷鏈物流技術的創(chuàng)新和應用。此外，對于碳稅的征收，雖然我國目前尚未實施全國性的碳稅政策，但已經(jīng)采取了一系列措施來控制溫室氣體的排放。其中包括建立全國碳排放交易市場、推廣新能源汽車、提高能效標準等。這些舉措都體現(xiàn)了我國在應對氣候變化方面的積極態(tài)度和決心。與此同時，我國政府在《巴黎協(xié)定》框架下承諾到2030年碳排放達到峰值，并爭取在2060年實現(xiàn)碳中和。為達成這些環(huán)境保護目標，未來我國可能會考慮將碳稅納入其政策工具中，以進一步激勵碳減排行為，促進低碳技術的發(fā)展和應用，并通過稅收機制支持綠色經(jīng)濟轉型。

5、研究展望

目前在冷鏈物流及低碳冷鏈物流的研究方面，學者們主要集中于理論方面的建模研究等，缺少實踐案例。除此之外，大部分學者對于冷鏈物流路徑優(yōu)化的約束條件著重于顧客滿意度及成本方面，缺少對于碳排放的考慮，而鑒于當前國家政策的方向，應當更加重視在冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問題研究中對于碳排放量的考慮。

未來，筆者將進一步深入研究PSO算法在低碳冷鏈物流中的應用，以期提高其在實際問題中的解決能力。具體而言，將探索PSO算法與其他優(yōu)化算法相結合的可能性，以充分利用各自的優(yōu)勢，提高解決方案的質量和計算效率。同時，也將關注PSO算法在處理大規(guī)模問題時的表現(xiàn)，并研究如何優(yōu)化其參數(shù)設置，以提高算法的收斂速度和穩(wěn)定性。此外，還將關注PSO算法在處理不確定性和動態(tài)變化方面的潛力，使其能夠更好地適應實際物流環(huán)境中的不確定性和動態(tài)變化。并且在實際應用方面，致力于將PSO算法在低碳冷鏈物流中的研究成果轉化為實際應用。通過與物流企業(yè)合作，將PSO算法應用于實際物流場景中，幫助企業(yè)實現(xiàn)節(jié)能減排、提高運輸效率和降低運營成本。同時，仍將關注PSO算法的可擴展性和可維護性，以便在實際應用中進行靈活調整和優(yōu)化。

綜上所述，粒子群算法在低碳冷鏈物流中具有廣闊的應用前景。未來，筆者將繼續(xù)深入研究PSO算法的理論和應用，以期為低碳冷鏈物流的發(fā)展做出更大的貢獻。