Carbon Research | 面向低碳排放的冷链物流系统模拟与优化：最新研究进展

摘要

作为现代物流体系的重要组成部分，冷链物流因其显著的能源消耗特性逐渐成为不可忽视的碳排放源。本文系统梳理了冷链物流系统仿真与优化领域的最新研究成果，通过多维度定量分析揭示其发展规律与技术瓶颈。研究表明：（1）在优化目标设定方面，碳排放指标在单目标优化框架中通常作为成本函数的约束项，而在多目标优化体系中则呈现独立目标函数的演进趋势；（2）就模型构建而言，路径优化模型已形成较为成熟的研究范式，而选址优化模型受经济敏感性制约尚处于探索阶段；（3）算法应用层面，遗传算法凭借其鲁棒性占据主导地位，而蚁群算法在路径优化场景中展现出独特优势。研究进一步指出，当前领域面临四大核心挑战：模型参数校准的精确性难题、能源供给系统的技术革新需求、多目标优化的Pareto解集收敛效率问题，以及理论成果向实际应用转化的障碍。本文最后从技术革新与行业需求双重视角提出未来研究方向，强调智能算法融合、新能源技术整合以及全生命周期评价体系构建的重要性。

图文摘要

亮点

• 碳排放在单目标和多目标优化中都得到了广泛的考量，其中前者通常包含在总成本中。
• 选址模型开发相对路径规划更加重要，因为它对总成本更敏感。
• 遗传算法在冷链物流系统优化中占主导地位，但多目标优化算法展现出了良好的前景。

要点图例