1、引言

跟着全球经济的快速成长和人丁的不竭增添，冷链物风行业面临着巨除夜的挑战。传统的冷链物流模式经常伴跟着高能耗和高排放，这不单增添了企业的运营成本，也对气象造成了严重影响。是以，若何实现低碳、高效的冷链物流成了当前研究的热点。而粒子群优化（PSO）算法作为一种基于群体智能的优化手艺，为解决这一问题供给了新的思绪。

2、低碳冷链物流研究现状

当前低碳冷链物流的成长正在遭到愈来愈多的正视。这不成是因为一些产物经由过程冷链物流运输可以下降货损率，更是因为它是知足人们日趋凸起的夸姣糊口需要的首要手段。对此，国内学者从不合角度入手对低碳冷链物流进行了研究，并经由过程选择不合的算法来切磋低碳冷链物流的路径优化问题。刘子豪、刘祥伟为实现考虑碳排放气象下最小运输成本方针，引入贪心算法构建初始化种群，并引入精英保留策略与移平易近策略，以此改良遗传算法易堕入早熟错误谬误的问题[1]。杨超、张惠珍等基于国家的低碳政策，构建了多方针低碳冷链物流车辆路径问题模子，将爬山算法局部搜索思惟操作到麻雀搜索算法中，组成改良麻雀搜索算法并验证了其有用性，而且用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行了求解[2]。王佳南应用浑沌猫算法对J企业冷链物流配送问题进行求解，而且经由过程与其他两类算法的对比得知了浑沌猫算法加倍高效[3]。

3、粒子群算法在路径优化问题中的研究现状

在路径优化问题中，良多学者选择了粒子群算法睁开研究。杨玮和李国栋等人以冷链物流配送特点为切入点睁开研究，在参议了冷链物流配送路径的优化策略后，操作粒子群优化算法对农产物冷链物流配送路径优化模子进行了求解[4]。王铁君和邬开俊就解决车辆路径问题，设计了一套粒子编码编制并将其应用于带有时刻窗的多车场车辆路径优化问题[5]。吴斌在对粒子群算法进行优化后，对有能力束厄狭隘的、基于客户知足度的及动态汇集的开放式VRP问题进行了求解[6]。为了下出生避世鲜农产物配送商的运输成本，陈久梅、周楠等人构建了生鲜农产物多隔室车辆路径优化模子并进行了仿真求解，并经由过程实证分化研究验证了粒子群算法在生鲜农产物多隔室车辆路径问题中的超卓性和不变性[7]。王华东、李巍操作全局搜索速度快的粒子群算法对物流配送路径模子进行求解，并找到了其最优配送线路，最后经由过程具体实例证实了粒子群算法对路径筹算问题的优良性，即其不单能够快速获得最优路径，还能够有用下降物流配送的总成本[8]。

4、低碳冷链物流问题描述

低碳冷链物流触及多个方面，搜罗运输路径筹算、车辆调剂、能源治理等。其中，运输路径筹算是焦点问题之一，它直接关系到能源破耗和碳排放。传统的路径筹算编制经常基于固定的轨则或启发式算法，难以顺应复杂多变的现实气象。是以在当前的双碳布景下，我国冷链物流的成长存在以下首要问题：起辅弼关政策律例仍需填补。首要表此刻企业为保证低成本而轻忽物流各个环节的碳排放量，而且具体下降碳排放量的手艺手段没有相关划定尺度进行声名。其次是根底步履法子培育汲引不完美且分布不均。与部门发家国家对比，我国的冷链物流起步较晚，根底步履法子的培育汲引较着不足，区域分布不均导致步履法子的结构筹算分手，间接华侈了除夜量成本。除此以外，我国冷链物流在运输过程中实现低碳的手艺水平较低，除夜多仍采纳高碳排放的燃油车。是以，我国今朝推出了一系列优惠及津贴政策：对采纳环保手艺和设备的企业给以税收优惠；对绿色冷链物流企业给以贷款优惠政策，鼓舞鼓舞激励企业采纳绿色环保的操作编制；对采办具有高效节能和低碳排放特点的设备和手艺的冷链物流企业予以经费津贴。同时为提高行业尺度，还成立和完美了低碳冷链物流相关尺度，搜罗冷链运输治理编制、冷链设备能源破耗评价导则等，以此提高冷链物风行业的整体水平。此外，政府还鼓舞鼓舞激励冷链物流企业加除夜科技立异力度，提高手艺水安然舒适能源操作效力，并供给科研资金撑持，催促科研机构和企业的合作，促进低碳冷链物流手艺的立异和操作。此外，对碳税的征收，当然我国今朝还没有实施全国性的碳税政策，但已采纳了一系列编制来节制温室气体的排放。其中搜罗成立全国碳排放生意市场、奉行新能源汽车、提高能效尺度等。这些步履都闪现了我国在应对天色改变方面的积极立场和决心。与此同时，我国政府在《巴黎和谈》框架下承诺到2030年碳排放达到峰值，并争夺在2060年实现碳中和。为告竣这些气象呵护方针，未来我国可能会考虑将碳税纳入其政策工具中，以进一步鼓舞激励碳减排步履，促进低碳手艺的成长和操作，并经由过程税收机制撑持绿色经济转型。

5、研究瞻望

今朝在冷链物流及低碳冷链物流的研究方面，学者们首要集中于理论方面的建模研究等，贫窭实践案例。除此以外，除夜部门学者对冷链物流路径优化的束厄狭隘前提着重于顾客知足度及成本方面，贫窭对碳排放的斟酌，而鉴于当前国家政策的标的方针，理当加倍正视在冷链物流配送路径优化问题研究中对碳排放量的斟酌。

未来，笔者将进一步深切研究PSO算法在低碳冷链物流中的操作，以期提高其在现实问题中的解决能力。具体而言，将试探PSO算法与其他优化算法相连络的可能性，以充实操作各自的优势，提高解决方案的质量和计较效力。同时，也将关注PSO算法在措置除夜规模问题时的默示，并研究若何优化其参数设置，以提高算法的收敛速度和不变性。此外，还将关注PSO算法在措置不必定性和动态改变方面的潜力，使其能够更好地顺应现什物流气象中的不必定性和动态改变。而且在现实操作方面，致力于将PSO算法在低碳冷链物流中的研究功能转化为现实操作。经由过程与物流企业合作，将PSO算法操作于现什物流场景中，辅佐企业实现节能减排、提高运输效力和下降运营成本。同时，仍将关注PSO算法的可扩年夜性和可呵护性，以便在现实操作中进行矫捷调剂和优化。

综上所述，粒子群算法在低碳冷链物流中具有宽广宽除夜奔放的操作前景。未来，笔者将继续深切研究PSO算法的理论和操作，以期为低碳冷链物流的成长做出更除夜的供献。