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摘要
随着信息技术和经济的发展，人们的生活品质也在不断提升，人们对生鲜产品的需求不断增加，对冷链运输的需要也随之提高。生鲜产品不易储存的特点促使冷链物流迅速发展。冷链物流能耗高、碳排放高，还会对生态环境造成一定的破坏，这与国家倡导“绿色物流”、“低碳物流”的理念相悖。在双碳背景下，为了解决生鲜品在冷链配送过程中的高成本和高碳排放问题，从低碳视角和处于不同温层生鲜品的货损两个角度进行分析，在满足车辆载重及生鲜品的新鲜程度的约束条件下，综合考虑配送车辆产生的碳排放量及货损问题，以带软时间窗的车辆路径优化模型为基础，构建了一个配送成本及能耗最低的多车舱多温共配路径优化模型。为了进一步求解该模型，设计了一种知识型蚁群算法。首先，将知识模型融入到蚁群算法中。其次，采用动态概率进行选择。最后，将知识型精英战略下的禁忌搜索算子进行融合。利用该算法对上述模型求解并进行实证分析。结果表明：采用多车舱多温共配运输方式可极大程度地节约运输成本、降低碳排放、提高顾客满意度；采用知识型蚁群算法进行求解有效提高了算法的求解性能。
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