随机环境下冷链配送车辆路径规划问题研究文献综述

随着电子商务和冷链物流的快速发展，冷链配送车辆路径规划问题日益受到关注。

如何在满足客户需求和时间窗等约束条件下，优化配送路径，降低物流成本并减少环境污染，成为亟需解决的关键问题。

尤其是在随机环境下，如客户需求波动、交通拥堵等不确定因素，对配送路径规划提出了更大的挑战。

本文针对随机环境下冷链配送车辆路径规划问题，首先回顾了冷链物流和车辆路径问题的基本概念，并分析了随机环境下冷链配送的特点；然后，对现有文献中关于确定性环境和随机环境下车辆路径规划问题的研究方法进行了综述，包括精确算法、启发式算法和机器学习等方法；接着，重点阐述了随机环境下冷链配送路径规划问题的建模方法，并对不同模型的特点和适用范围进行了比较分析；最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：冷链物流；车辆路径规划；随机环境；启发式算法；机器学习

近年来，随着人们生活水平的提高和消费观念的转变，对生鲜食品、医药等温度敏感型产品的需求日益增长，促进了冷链物流行业的快速发展。

冷链物流是指为保持温度敏感型产品品质，在产品加工、储存、运输、销售等环节始终处于规定的低温环境下的一项系统工程[1]。

冷链配送作为冷链物流的重要环节，直接影响着产品的质量和安全，其效率高低对整个冷链物流系统的成本和效益起着至关重要的作用。

车辆路径规划问题（VehicleRoutingProblem,VRP）是物流配送中的经典问题，旨在在满足一系列约束条件下，找到一条从配送中心出发，依次访问所有客户，最后返回配送中心的最佳路线，以实现配送成本最小化或客户满意度最大化[2]。

传统的VRP通常假设配送环境是确定的，但在实际冷链配送过程中，存在着各种不确定性因素，如客户需求波动、交通拥堵、天气变化等，这些随机因素的存在使得配送环境变得更加复杂，传统的确定性VRP模型已无法满足实际需求。