多城市冷链干线运输路径优化模型研究

李丹莲

身份证：510321199402030042

摘要：针对多城市冷链干线运输存在的路径冗余、能耗偏高、货损可控性差、时间窗匹配度低等行业痛点，结合冷链货物易变质、全程温控、时效严格的运输特性，本文构建以综合运营成本最小化为核心目标，兼顾运输成本、制冷能耗成本、货损成本、时间窗惩罚成本的多约束路径优化模型。模型充分贴合干线跨城运输场景，整合城市节点间距、货物运载量、温控时长、客户服务时间窗等核心约束条件，规避传统单一成本优化模型贴合度不足的问题。

关键词：多城市运输；冷链干线；路径优化；遗传算法；成本模型；时间窗约束

1 引言

随着生鲜电商、预制菜产业、生物医药行业的高速发展，我国冷链物流行业进入规模化、网络化、精细化发展新阶段。冷链干线运输作为连接区域仓储中心与各城市终端网点的核心环节，承担着跨区域货物中转、批量配送的核心职能，其运输路径的合理性直接决定物流企业的运营成本、货物完好率与客户服务质量。不同于普通货物运输，冷链运输需要全程维持低温温控环境，车辆制冷能耗持续消耗，且生鲜、医药等货物极易受运输时长、颠簸路况、时效延误影响产生损耗，对运输路径、行驶时长、配送时效有着极高的要求。

2 多城市冷链干线运输特征与问题分析

2.1 冷链干线运输核心特征

多城市冷链干线运输区别于城市末端配送，具备长距离、跨区域、多点位、大批次、高时效、全程温控的核心特征。运输起点为区域冷链仓储枢纽，终点为多个不同城市的配送网点，运输距离长、途经节点多、路况复杂。同时，冷链货物对运输环境敏感度极高，全程需要维持恒定低温，车辆制冷系统持续工作，能耗成本占比远高于普通物流运输。此外，生鲜、医药货物的变质损耗随运输时长累积，运输路径不合理、配送超时会直接造成货物报废，产生高额货损成本与信誉损失，对路径规划的时效性、合理性、精准性要求极高。

2.2 现存主要问题

首先，路径规划主观性强，智能化程度低。多数企业依靠调度人员经验规划多城市运输路线，缺乏量化模型支撑，易出现绕行、重复运输、运力浪费等问题，运输里程与能耗居高不下。其次，成本管控碎片化，忽视多元成本耦合关系，仅关注燃油运输成本，忽略制冷能耗、货物损耗、时效惩罚等隐性成本，综合收益难以最大化。最后，约束条件考虑不全，未严格匹配客户时间窗要求，跨城市配送时序混乱，时常出现提前送达或超时配送情况，客户满意度偏低，制约企业规模化发展。

3 多城市冷链干线运输路径优化模型构建

3.1 模型假设

为保证模型合理性与求解可行性，结合干线运输实际工况做出如下假设：所有冷链运输车辆型号一致，额定载重量、制冷功率、行驶速度统一；各城市配送节点的货物需求量已知且固定，无临时增减货情况；运输过程中车辆无故障、无交通事故，全程正常行驶；每个城市节点仅配送一次，不重复停靠、不遗漏配送点位；客户服务时间窗为固定刚性约束，超出时间范围需承担对应惩罚成本。

3.2 变量定义

设定运输网络包含1个仓储中心与n个城市配送节点，定义核心变量：为城市节点i到节点j的运输距离；为节点i的货物配送量；为单位里程运输成本；为单位时间制冷能耗成本；为货物单位时间货损成本；为节点i到j的运输时长；为节点i的有效服务时间窗；分别为提前、超时配送惩罚系数；决策变量为0-1变量，车辆从i驶向j时取值为1，否则为0。

3.3 目标函数构建

以多城市冷链干线运输综合总成本最小化为核心目标，总成本由四项核心成本构成，目标函数如下：

（1）运输成本：主要为车辆燃油、路桥通行费用，与运输里程正相关，公式为：

（2）制冷能耗成本：冷链车辆全程低温制冷，能耗与运输时长正相关，公式为：

（3）货损成本：货物损耗随运输时长累积，时长越长损耗越高，公式为：

（4）时间窗惩罚成本：未在客户指定时间窗内配送产生的惩罚费用，公式为：

3.4 约束条件设置

结合多城市干线运输实际工况，设置核心约束条件：一是载重约束，单车载货量不得超过车辆额定载重；二是节点遍历约束，每个城市配送节点有且仅有一次停靠配送；三是路径闭环约束，车辆从仓储中心出发，最终返回仓储中心；四是时间约束，运输时长、配送时长为正值，符合实际运输逻辑；五是0-1变量约束，保障路径决策变量取值规范。

4 模型算法设计

本文构建的多城市冷链路径优化模型属于多约束NP难问题，传统精确算法求解效率低、适配性差，无法应对多节点复杂场景。因此选用改进遗传算法完成模型求解，通过优化编码方式、选择算子、交叉变异机制，提升算法收敛速度与求解精度，适配多城市多点位干线运输场景。

一是编码设计，采用实数编码方式，以仓储中心为起点和终点，中间序列为各城市配送节点，直观对应运输路径，简化解码流程；二是初始种群生成，采用随机生成结合贪心算法的方式，保证初始种群多样性，同时规避无效路径；三是选择算子优化，结合轮盘赌选择与精英保留策略，保留最优个体，避免优质解丢失；四是交叉变异优化，采用单点交叉与自适应变异概率，平衡算法全局搜索与局部寻优能力，避免算法早熟收敛、陷入局部最优解。

算法求解流程为：初始化参数与种群→计算个体适应度值→选择、交叉、变异迭代更新→判断迭代终止条件→输出最优路径与最小综合成本。

5 算例分析

5.1 算例基础数据

选取某区域冷链物流企业多城市干线运输业务为研究算例，以某市冷链仓储中心为始发节点，覆盖周边8个地级市配送网点。已知各城市节点间距、货物需求量、客户服务时间窗，冷链车辆额定载重10t，平均行驶速度60km/h。结合行业市场均价，设定单位里程运输成本1.8元/km，单位小时制冷能耗成本45元/h，单位货损成本0.2元/(t·h），提前配送惩罚系数30元/h，超时配送惩罚系数80元/h。算法最大迭代次数100次，种群规模80。

5.2 求解结果与对比分析

通过改进遗传算法迭代求解，得到多城市最优冷链干线运输路径为：仓储中心→城市3→城市1→城市5→城市2→城市7→城市4→城市6→仓储中心。将优化模型结果与企业原有人工规划路径对比，优化后总运输里程缩短18.6%，总运输时长减少21.3%，制冷能耗成本、货损成本分别下降20.5%、23.1%，无超时配送惩罚成本，综合总成本降低19.2%。

结果表明，本文构建的优化模型可有效规避绕行、空载、超时配送等问题，大幅压缩综合运营成本，同时精准匹配客户时效要求，兼顾经济性与服务质量。相较于传统人工规划与单一成本优化模型，本模型适配多城市干线运输复杂工况，优化效果显著，落地实用性极强。

6 结论与展望

本文针对多城市冷链干线运输路径优化问题，结合冷链运输温控、易损耗、高时效的核心特性，构建了包含运输成本、制冷能耗成本、货损成本、时间窗惩罚成本的多约束综合优化模型，依托改进遗传算法实现模型高效求解，并通过实际算例验证模型优越性。研究得出以下结论：多城市冷链干线运输的综合成本受里程、能耗、货损、时效多重因素耦合影响，单一指标优化无法实现整体最优；本文构建的优化模型可精准适配跨城干线运输多节点、长距离、严时效的工况特点，有效优化运输路径、压缩综合成本、降低货物损耗、保障配送时效；改进遗传算法收敛速度快、求解精度高，可高效解决多城市复杂冷链路径优化NP难问题，具备良好的适用性。

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