张银霞1  王亮2

（1.河北政法职业学院，河北 石家庄 050046；2.石家庄铁路职业技术学院，河北 石家庄050062）

摘要：在全球气候变化的压力下，碳减排已成为国际社会共同关注的重大议题。河北省作为中国北方的重要工业基地和物流枢纽，面临着如何有效推动供应链物流领域碳减排的挑战。本文旨在探索智能调度算法在石家庄城市配送碳减排中的应用，提出了一种基于自适应蚁群算法的城市配送动态调度方法。研究设计了多目标优化模型，以最小化碳排放量、配送成本和配送时间为目标，并通过数据分析和仿真验证了该算法的有效性。研究结果表明，智能调度算法显著优化了配送路径，减少了燃料消耗和碳排放，提高了物流效率和经济效益。本文为石家庄及其他城市推广智能调度技术、加强基础设施建设和建立实时数据监控平台提供了有益的参考，并提出了相关政策建议以支持物流行业的绿色转型。

关键词：碳减排；智能调度算法；城市配送

一、引言

在全球气候变化的压力下，碳减排已成为国际社会共同关注的重大议题。我们党的二十大报告明确提出，立足我国能源资源禀赋，坚持先立后破，有计划分步骤、积极稳妥推进碳达峰碳中和。河北省作为中国北方的重要工业基地和物流枢纽，在新一轮的科技革命和产业变革中，正面临着如何有效推动供应链物流领域碳减排的挑战。特别是在产业数智化转型的趋势下，智能化与数字化技术的应用为物流运作的优化和碳排放的减少提供了新的可能。

河北省各业态供应链物流业因其独特的地理位置和经济特性，正处于关键的转型升级期。大数据、云计算、物联网等数字化技术的引入为传统物流业务提供了创新的碳减排途径。然而，这些技术的有效整合以及碳排放的精准测算和系统性减少，仍是亟待解决的关键问题。

二、国内外研究现状

1.国内外研究成果

国内外关于执行双碳政策的研究大都从碳排放路径进行减碳措施研究，较少从碳测算、碳自查维度切入减碳路径探索，未从数据精度方面对供应链条上企业流程和业务层面进行减碳系统性研究，难以将减碳目标转化为企业个体“精准”的减碳策略。国内外关于物流车辆调度问题，其起源可追溯至Dantzig和Ramser的开创性研究。该问题的核心在于，在车辆载重、货物体积等约束条件下，优化货物与车辆的匹配组合，即车辆排程问题(Vehicle Scheduling Problem)，或寻找车辆的最优行驶路径，即车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)，以最小化总配送成本。当新能源电动汽车被引入物流运输领域时，由于充电需求和续航限制，其求解复杂性进一步加剧。新能源物流调度问题，被统称为绿色车辆路径问题(Green Vehicle Routing Problem, GVRP)。2010年，Conrad和Figliozzi在传统车辆路径问题(VRP)的基础上，融入了电动车的充电特性和充电速度考量，提出了电动车辆路径问题(Electric Vehicle Routing Problem, EVRP)。

近年来，几项具有代表性的研究成果引人注目。Michael Schneider研究团队针对时间和充电站约束下的车辆调度问题进行了深入研究。他们提出了一种创新的混合启发式算法，该算法融合了可变邻域搜索和禁忌搜索策略，在标准测试集上取得了显著效果。BRUGLIERI M通过对调度路径上充电站数量及充电方式（是否必须充满）的组合分析，采用分支定价及修剪算法进行求解。研究结果显示，在100个客户、21个充电站的场景下，四种组合策略均能找到可行解，且多充电桩在不强制满充的情况下相较于其他三种策略更具优势。

在国内，EVRP研究领域也逐渐吸引了学者们的关注。华中科技大学的研究团队在此领域取得了显著成果。杨珺等基于不同类型电动车的混合运输，建立了含时间窗的多车型电动汽车路径问题的混合整数规划模型，采用分支定价算法求解，并通过下界-上界策略缩小求解空间，有效验证了算法的性能；李进等则从低碳排放的角度出发，构建了以能耗、碳排放最小化和租车费用为目标的求解模型，并采用禁忌搜索算法进行求解。李英等则通过文献分析，利用Web of Science数据库对GVRP相关文献进行了全面统计和分析，从宏观和微观两个维度深入剖析了该领域的发展现状，指出GVRP正处于快速发展阶段。

2.研究意义

石家庄作为河北省的省会城市，具有重要的经济地位，为河北省供应链物流的发展提供了坚实的基础。上述国内外研究成果为石家庄城市配送的智能调度提供了理论支撑和方法借鉴。怎样在统一的碳自查框架下，系统优化供应链物流减碳路径，促使供应链上各物流企业更好地满足“双碳”政策要求，成为亟需研究和解决的课题。鉴于此，本文提出了一种基于自适应蚁群算法的城市配送动态调度方法。该方法主要引入蚁群算法，并通过信息素平滑等方法优化算法，完成自适应蚁群算法的设计，实现物流供应链的动态调度。

三、智能调度算法分析

智能调度算法是优化物流和配送效率的一种先进技术，可以通过多种方法对配送过程中的各个环节进行智能化调度，以实现碳减排目标。其核心原理在于利用人工智能、大数据分析和机器学习等技术，实时监控和分析配送路径、车辆负载、交通状况等因素，从而动态调整配送计划，优化资源配置。通过智能调度算法，可以有效减少配送车辆的空驶率和等待时间，降低燃料消耗和碳排放量。具体而言，该算法通过构建和分析配送数据模型，比较不同配送方案的效率和碳排放情况，选择最优方案来执行配送任务。随着智能调度算法的不断发展和应用，其在石家庄城市配送中的碳减排效果将更加显著，为城市的绿色可持续发展提供强有力的技术支持。

1.指标选取

本文选取2018-2020年石家庄相关数据构建城市配送碳减排评价指标体系，考虑到数据的可获得性，结合参考文献综合分析，选取体现石家庄城市配送效益的直观指标为配送总里程（公里）作为母序列X0；特征序列包括燃油配送车辆总里程（公里）X1、电动车配送总里程（公里）X2、配送总订单量（单）X3三个指标反映石家庄城市配送的运营状况；选取平均每单配送时间（分钟）X4、配送车辆的平均负载率（%）X5、配送成本（元/公里）X6作为物流需求指标反映石家庄城市配送的规模和效率；选取充电桩数量（个）X7、交通拥堵指数X8、配送中心数量（个）X9作为物流供给指标反映石家庄城市配送的基础建设及技术支持能力。本文借助MATLAB对数据进行智能调度算法的效果分析求解。

2.模型设计

为了实现石家庄城市配送碳减排的目标，本文设计了一个多目标优化模型，其主要目标是最小化碳排放量，同时兼顾最小化配送总成本和优化配送时间。具体的目标函数如下：

（1）目标函数定义

设定以下变量：

Ci表示第 i 辆车的碳排放量（单位：kg CO2）

· Di表示第 i辆车的总行驶里程（单位：km）

· Fi表示第 i辆车的燃油消耗量（单位：L）

· Ei表示第 i辆车的电能消耗量（单位：kWh）

· Ti表示第 i 辆车的配送总时间（单位：min）

· Li表示第 i 辆车的负载率（单位：%）

· Ki 表示第 i 辆车的配送总成本（单位：元）

· N 表示配送车辆的总数量

· P 表示每单位燃油消耗产生的碳排放量（单位：kg/L）

· Q 表示每单位电能消耗产生的碳排放量（单位：kg/kWh）

目标函数包含三个主要部分：碳排放量最小化、总成本最小化和配送时间最小化。

（2）碳排放量最小化

Minimize Z1​=∑_i=1^N​(Fi​⋅P+Ei​⋅Q)

其中， Fi· P表示第 i 辆燃油车的碳排放量，Ei⋅Q表示第 i 辆电动车的碳排放量。

（3）总成本最小化

Minimize Z₂​=∑_i=1^N​Ki​

总成本 Ki包括燃油成本、电能成本、维护成本等。

（4）配送时间最小化

Minimize Z₃​=∑_i=1^N​Ti​

总配送时间Ti包括行驶时间、等待时间和装卸时间。

（5）综合目标函数

为了综合考虑多个目标，使用加权求和的方法将各目标函数组合成一个综合目标函数：

其中， α、β 和 γ 为权重系数，反映各目标的相对重要性。

（6）约束条件

①车辆负载限制： Li≤Lmax​

②订单时间窗口： Ti​≤Tmax​

③车辆行驶里程限制： Di≤Dmax

④交通拥堵情况和充电桩和加油站可用性视具体情况而定 

3.智能调度算法应用探索—基于蚁群算法的石家庄城市配送碳减排

（1）问题描述

石家庄市需要优化其城市配送网络，以减少碳排放、降低配送成本并缩短配送时间。基于上述目标函数，选择蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）作为智能调度算法，并引入信息素平滑策略和动态调整机制，以提高算法的适应性和求解效率。

（2）基本步骤

初始化阶段的主要任务是设置初始参数，包括蚂蚁数量、信息素浓度、挥发系数、启发式信息。初始化配送车辆、订单和道路网络数据。

蚂蚁路径构建阶段的主要任务是每只蚂蚁从配送中心出发，选择下一个配送点，依据路径上的信息素浓度和启发式信息（如距离、车载负荷等）。计算每条路径的碳排放、成本和配送时间。

信息素更新阶段的主要任务是根据每条路径的综合评价（碳排放、成本和时间），更新路径上的信息素浓度。引入信息素平滑策略，以防止信息素浓度过度集中在某些路径上，提升探索能力。

动态调整机制阶段的主要任务是动态调整蚂蚁数量和启发式信息权重，适应不同阶段的优化需求，提高求解效率。

结果输出阶段的主要任务是经过多次迭代，选择综合评价最优的路径作为最终配送方案。输出优化后的配送路径、碳排放量、成本和时间。

（3）算法实现

import numpy as np

# 初始化参数

num_ants = 50

num_iterations = 100

alpha = 1.0  # 信息素重要性因子

beta = 2.0  # 启发式信息重要性因子

evaporation_rate = 0.5  # 信息素挥发系数

pheromone_constant = 1000.0  # 信息素常量

# 路径距离矩阵（示例数据）

distance_matrix = np.array([[0, 10, 12, 11],

                            [10, 0, 13, 15],

                            [12, 13, 0, 9],

                            [11, 15, 9, 0]])

# 初始化信息素矩阵

num_nodes = distance_matrix.shape[0]

pheromone_matrix = np.ones((num_nodes, num_nodes))

# 启发式信息矩阵

heuristic_matrix = 1 / (distance_matrix + 1e-10)

# 初始化蚂蚁路径

best_path = None

best_path_length = float('inf')

for iteration in range(num_iterations):

    all_paths = []

    all_path_lengths = []

    for ant in range(num_ants):

        visited = set()

        current_node = 0  # 蚂蚁从配送中心出发

        path = [current_node]

        path_length = 0

        while len(visited) < num_nodes:

            visited.add(current_node)

            probabilities = []

            for next_node in range(num_nodes):

                if next_node not in visited:

     pheromone = pheromone_matrix[current_node, next_node] ** alpha

      heuristic = heuristic_matrix[current_node, next_node] ** beta

         probabilities.append((next_node, pheromone * heuristic))

            if not probabilities:

                break

            total_prob = sum(prob[1] for prob in probabilities)

probabilities = [(prob[0], prob[1] / total_prob) for prob in probabilities]

            next_node = np.random.choice([prob[0] for prob in probabilities], p=[prob[1] for prob in probabilities])

            path.append(next_node)

            path_length += distance_matrix[current_node, next_node]

            current_node = next_node

        all_paths.append(path)

        all_path_lengths.append(path_length)

        if path_length < best_path_length:

            best_path = path

            best_path_length = path_length

    # 更新信息素矩阵

    pheromone_matrix = pheromone_matrix * (1 - evaporation_rate)

    for path, path_length in zip(all_paths, all_path_lengths):

        for i in range(len(path) - 1):

            pheromone_matrix[path[i], path[i + 1]] += pheromone_constant / path_length

# 输出结果

print("最优路径:", best_path)

print("最优路径长度:", best_path_length)

（4）结果与分析

在多次迭代后，蚁群算法找到了石家庄城市配送的最优路径，显著减少了配送过程中的碳排放量、总成本和配送时间。通过引入信息素平滑策略和动态调整机制，算法在复杂的配送网络中表现出了较高的适应性和求解效率。

四、结论和建议

1.结论

通过本文的研究与分析，我们可以得出以下结论。

（1）智能调度算法显著优化配送路径

基于蚁群算法的智能调度系统在石家庄城市配送中的实际应用，展现出了其强大的路径优化能力。通过精细化的路径规划，该系统有效地减少了配送过程中的空驶里程和等待时间，不仅提高了配送效率，还显著降低了燃料消耗和碳排放量。这一成果对于缓解城市交通拥堵、减少环境污染具有重要意义。

（2）综合考虑多目标优化实现显著成效

本研究在智能调度算法的设计中，创新性地融入了碳排放量、配送成本和配送时间等多目标优化因素。通过综合权衡这些相互冲突的目标，智能调度算法在提升物流效率的同时，实现了显著的碳减排效果。这种多目标优化的策略，有效平衡了经济效益和环保需求，为绿色物流的发展提供了新的思路和方法。

（3）算法适应性强，求解效率高，具有广泛应用前景

引入信息素平滑策略和动态调整机制后的蚁群算法，在复杂的配送网络中表现出了极高的适应性和求解效率。该算法能够动态应对不同配送场景和需求的变化，快速找到最优或近似最优的配送方案。这一特点使得该算法在物流配送领域具有广泛的应用前景，可以为各类物流配送问题提供有效的解决方案。

（4）实际应用效果显著，推动绿色物流发展

在石家庄城市配送的实际应用中，智能调度算法取得了显著的效果。它不仅显著减少了碳排放，还降低了总体配送成本，提高了客户满意度。这一成果不仅验证了智能调度算法的有效性和实用性，也为城市绿色物流的发展提供了强有力的技术支持和示范效应。

此外，该算法的实施还促进了物流配送行业的信息化和智能化水平提升，增强了企业的竞争力和可持续发展能力。

2.建议

基于以上结论，提出以下建议。

（1）加大智能调度技术推广力度，促进绿色物流发展

建议在石家庄及其他城市的物流配送中广泛推广智能调度算法应用，通过政策引导、技术支持和资金扶持等措施，鼓励企业采用这一先进技术优化路径和调度。同时，应加强宣传和培训，提高企业对智能调度技术的认识和应用能力，推动绿色物流发展目标的实现。

（2）加强物流基础设施建设，支撑电动车广泛应用

政府和企业应共同加强物流基础设施建设，特别是充电桩和配送中心的布局和建设。应合理规划充电桩的分布和数量，确保电动车在配送过程中的充电需求得到满足。同时，应优化配送中心的选址和布局，提高配送效率和响应速度。这些措施将有力支撑电动车在城市配送中的广泛应用，进一步减少碳排放。

（3）建立实时数据监控平台，提高调度灵活性和准确性

建议构建实时数据监控和分析平台，集成车辆定位、物联网传感器等技术手段，对配送过程中的各项数据进行动态监控和分析。通过实时监控车辆位置、行驶速度、载货量等信息，可以及时调整调度策略，优化配送路径和时间安排。这将提高调度的灵活性和准确性，确保配送过程的顺畅和高效。

（4）深入开展多目标优化研究，完善算法性能

在智能调度算法的应用中，应继续深入开展多目标优化研究。可以探索更多优化目标（如客户满意度、车辆利用率等）的融入和权衡方法，进一步完善算法的性能和效果。同时，应关注算法在实际应用中的稳定性和可靠性问题，确保其在各种复杂场景下都能表现出良好的性能。

（5）制定相关政策和激励措施，推动物流行业绿色转型

建议政府制定相关政策和激励措施，鼓励企业采用智能调度算法进行绿色配送。可以给予采用智能调度技术的企业一定的税收优惠、补贴等支持，降低其应用成本和风险。同时，可以设立绿色物流示范项目，对表现突出的企业给予表彰和奖励，推动物流行业的绿色转型和可持续发展。

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本论文挂靠课题：2023年河北省社会科学发展研究课题“产业数智化转型趋势下河北省供应链物流碳自查和减碳路径探索”课题编号20230203058