多目标异质车队季节性产品配送的时窗约束多端点VRP优化研究：基于华山论剑算法的成本-排放-利用率协同平衡

本文创新性地提出融合季节性需求波动、异质车辆资源（燃油车/电动车）和多端点约束的车辆路径问题（VRP）优化模型，针对钢铁配件企业物流场景设计华山论剑算法（HSSA），实现配送成本、温室气体排放和车辆利用率的多目标协同优化。算法较现有方法提升收敛速度30%，为季节性产品物流提供兼顾经济效益与环境可持续的解决方案。

　　

Highlight

本研究针对钢铁配件企业季节性产品配送场景，首次系统探讨了同时考虑车辆来源（自有/租赁）、动力类型（燃油/电动）、载重、续航及终点站约束的异质车队路径优化问题。通过构建多目标时窗约束VRP模型，创新性地提出受古代武林竞技启发的华山论剑算法（HSSA），在成本、排放与环境质量三重目标间实现动态平衡。

Problem description

研究聚焦物流企业在季节性需求波动下面临的复杂配送挑战：需调度混合动力（ICEV/EV）、多归属（自有/租赁）、不同载量（2-8吨）的异质车队，在刚性时窗（TW）和多终点约束（租赁车不返回起点）条件下，优化总成本（含租赁费、充电/油费）、CO₂排放量（kg）和车辆使用率（%）。

Algorithm Prototype

受"华山论剑"比武层级机制启发，HSSA算法设计"区域选拔-全局角逐"的双层架构：

1. 1.

   招式学习：模拟各门派武功传承，采用自适应编码表征车辆类型-路径组合

2. 2.

   自我精进：通过动态邻域搜索（DNS）优化单车路径，如"独孤九式"局部优化

3. 3.

   盟主竞争：基于Pareto前沿的"五绝争霸"机制实现多目标权衡

Background

以宝武集团韶关钢铁的配件公司M为例，其季节性销售波动显著（非传统季节周期），客户分布呈现"散点聚集"特征。实测数据显示，混合使用4吨电动自有车与6吨柴油租赁车时，HSSA算法使峰值季配送成本降低22%，碳排放减少18%。

Conclusion

研究证实：

1. 1.

   在需求波动>40%的场景，采用"自有电动车+租赁燃油车"混合策略可实现成本-排放帕累托最优

2. 2.

   充电站密度>3个/百平方公里时，电动车使用率提升12%

3. 3.

   算法为政府基础设施布局（充电站补贴政策）提供量化决策支持

Shortcomings of this study

未充分验证加油站密度对碳排放的影响机制，未来需结合动态无人机-卡车协同路径规划（D-TVRP）进一步探索。