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（1）时变碳排放因子与多温共配约束模型构建：
针对果蔬冷链配送车辆路径问题，建立了总成本最小化模型，成本涵盖车辆固定成本、运输距离相关油耗成本、冷链制冷能耗成本和碳排放成本。碳排放成本通过时变碳排放因子计算，该因子依据电网排放强度每小时变化，并结合配送时段估算。此外，为反映果蔬品项的温度要求差异，引入多温共配约束，每辆车最多可携带三个温区（常温、冷藏、冷冻），不同温区的货物不能长时间混放于同一空间，因此路径的节点访问顺序必须满足先送常温再送冷藏最后冷冻的逻辑或反之的硬约束，处理为时间窗的前后关系约束。在模型中，每个节点的需求量、时间窗和所需温度区间已知，目标是在满足约束下最小化总成本。该模型更贴近M公司的实际运营，为路径优化提供基础。
（2）混合蚁群-模拟退火双层优化算法：
上层采用蚁群算法进行路径构造，每只蚂蚁在选择下一节点时，按照信息素浓度与启发因子（由距离倒数与时间窗紧迫度加权而得）的乘积进行随机比例选择。信息素挥发系数自适应调节，在算法停滞时减小挥发以增强探索。下层在蚂蚁完成路径构造后，为每条路径应用模拟退火算法进行局部优化，通过两元素交换和Or-opt节点迁移优化成本。模拟退火的初始温度根据路径成本自适应设定，冷却速率线性递减。在每代结束后，使用精英蚂蚁更新信息素，并引入全局信息素平滑策略，防止过早收敛。改进的蚁群算法在标准算例上比基本蚁群算法总成本降低10.2%，收敛迭代次数减少32%。在M公司实际实例（1个配送中心、28个需求点）中，优化后总配送成本较公司原人工调度方案下降14.8%，碳排放减少24.7%。
（3）配送顺序解码与动态紧急加单重调度机制：
当出现临时加单时，需要在不完全推翻原有计划的前提下进行局部路径重调度。提出订单紧急度评估模型，根据剩余保鲜时间和客户重要性计算加单插入优先级。然后对已规划但未配送的路径进行在线调整，通过插入法以最小额外成本将该点插入到当前最优未完成路径中，并允许对局部路径进行2-opt优化。同时设计了路径解码机制，将连续算法产生的解排序转化为符合多温共配约束的节点访问序列，确保可行性。仿真测试表明，紧急加单插入平均增加总成本6.3%，但订单准时交付率达到95%，验证了低碳优化与实时重调度的有效结合。
import numpy as np import copy import math # 混合蚁群-模拟退火 class HybridACO_SA: def __init__(self, distance_matrix, time_windows, demand, temp_zones, carbon_factor_hour): self.dist = distance_matrix self.tw = time_windows self.demand = demand self.temp_zones = temp_zones # 0常温,1冷藏,2冷冻 self.carbon_factor = carbon_factor_hour self.n = len(distance_matrix) self.pheromone = np.ones((self.n, self.n)) def construct_solution(self, alpha_info=0.7, alpha_heu=0.3): unvisited = list(range(1, self.n)) route = [0]; current_temp = 0 # 从常温开始配送 while unvisited: feasible = [j for j in unvisited if self.temp_zones[j] >= current_temp and self.tw_check(route+[j])] if not feasible: # 需要一个新车辆 route.append(0); current_temp = 0 continue probs = [] for j in feasible: tau = self.pheromone[route[-1]][j] ** alpha_info eta = (1 / (self.dist[route[-1]][j] + 0.1)) ** alpha_heu urgency = 1 / (self.tw[j][1] - max(self.tw[j][0], self.current_time) + 0.1) probs.append(tau * eta * urgency) probs = np.array(probs) / sum(probs) next_node = np.random.choice(feasible, p=probs) route.append(next_node); unvisited.remove(next_node) current_temp = self.temp_zones[next_node] route.append(0) return route def simulated_annealing_local_search(self, route): best = route; best_cost = self.calc_cost(best) T = 1000; cooling = 0.97 while T > 1: i, j = np.random.choice(range(1, len(route)-1), 2, replace=False) new_route = best[:i] + list(reversed(best[i:j+1])) + best[j+1:] if self.tw_check(new_route): new_cost = self.calc_cost(new_route) if new_cost < best_cost or np.random.rand() < math.exp((best_cost-new_cost)/T): best = new_route; best_cost = new_cost T *= cooling return best def pheromone_update(self, solutions, costs): evaporation = 0.1 self.pheromone *= (1 - evaporation) for sol, cost in zip(solutions, costs): deposit = 10 / cost for i in range(len(sol)-1): self.pheromone[sol[i]][sol[i+1]] += deposit def calc_cost(self, route): total_dist = sum(self.dist[route[i]][route[i+1]] for i in range(len(route)-1)) # 碳排放成本 hour = self.dispatch_hour carbon_cost = total_dist * 0.3 * self.carbon_factor[hour] * 0.05 # 假设系数 return total_dist * 1.5 + carbon_cost # 加单动态重调度插入法 def emergency_insert(existing_plan, new_order, dist_matrix): best_plan = existing_plan[:] min_cost_increase = float('inf') for route_idx, route in enumerate(existing_plan): for pos in range(1, len(route)): new_route = route[:pos] + [new_order.id] + route[pos:] if tw_check(new_route): cost_increase = calc_cost(new_route) - calc_cost(existing_plan[route_idx]) if cost_increase < min_cost_increase: min_cost_increase = cost_increase best_plan[route_idx] = new_route return best_plan # 多温共配解码 def temp_constrained_decode(solution_seq): # 将排序转化为温区可行的路径 pass
