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碳约束下集装箱多式联运路径优化：模型、算法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在全球经济一体化的大背景下，国际贸易活动日益频繁，集装箱多式联运作为一种高效、便捷的货物运输方式，在国际物流中占据着举足轻重的地位。它通过将海运、铁路运输、公路运输、内河运输等多种运输方式有机结合，实现了货物的“门到门”运输，有效提高了运输效率，降低了物流成本。据统计，全球约90%的国际贸易货物通过集装箱运输完成，而多式联运在其中所占的比例也在不断上升。

然而，随着全球气候变化问题的日益严峻，碳排放成为了国际社会关注的焦点。交通运输业作为碳排放的主要来源之一，其碳排放量占全球总排放量的23%左右。集装箱多式联运在运输过程中，涉及多种运输工具的运行，不可避免地会产生大量的碳排放。传统的集装箱多式联运路径规划往往侧重于运输成本和运输时间的优化，忽视了碳排放因素。在当前全球积极应对气候变化，大力推行碳减排政策的形势下，这种传统的路径规划方式已难以满足可持续发展的要求。

为了应对气候变化挑战，国际社会达成了一系列协议和共识，如《巴黎协定》，旨在将全球平均气温较工业化前水平升高控制在2℃以内，并努力将温度上升幅度限制在1.5℃以内。各国纷纷制定了严格的碳排放政策和目标，我国也提出了“双碳”目标，即力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。在这样的政策背景下，集装箱多式联运企业面临着巨大的碳减排压力。

优化集装箱多式联运路径，对于降低碳排放、实现可持续发展以及提高运输效益都具有重要意义。从环境保护角度来看，合理的路径规划可以减少运输里程和能源消耗，从而降低碳排放量，减轻对环境的负面影响，为应对全球气候变化做出贡献。从运输企业自身利益出发，通过优化路径，不仅可以降低燃料成本，还能提高运输设备的利用率，减少运输时间，提高客户满意度，增强企业的市场竞争力。此外，随着碳交易市场的逐步完善，企业通过降低碳排放，还可以在碳交易市场中获得额外的经济收益。因此，研究碳约束政策下的集装箱多式联运路径优化问题，具有重要的现实意义和理论价值。

1.2国内外研究现状

集装箱多式联运路径优化的研究由来已久，早期的研究主要聚焦于运输成本和运输时间的优化。随着全球对环境保护的关注度不断提高，碳约束政策下的集装箱多式联运路径优化成为了研究的热点。

在国外，学者们在碳排放限制下的物流运输路径优化方面进行了大量研究，提出了许多有效的算法和模型。Bektas和Laporte（2011）运用混合整数规划方法，构建了考虑碳排放的车辆路径优化模型，旨在降低运输过程中的碳排放和成本。他们通过对不同运输场景的模拟分析，验证了模型的有效性，为物流企业在路径规划中考虑碳排放提供了理论基础。Genovese等（2017）采用生命周期评估法，综合考虑了运输过程中的能源消耗和碳排放，建立了多式联运路径优化模型。该模型不仅考虑了运输成本和时间，还将碳排放作为重要的优化目标，通过实例分析表明，优化后的路径在降低碳排放方面取得了显著成效。在算法研究方面，遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等智能算法被广泛应用于求解路径优化问题。例如，Kara和Büyükyaz?c?（2019）利用遗传算法对考虑碳排放的多式联运路径进行优化，通过对种群的选择、交叉和变异操作，寻找最优路径，实验结果显示该算法能够有效提高路径优化的效率和质量。

国内学者在集装箱多式联运路径优化方面也取得了一定成果。随着国内环保意识的提高和政策支持的加强，相关研究逐渐增多。一些学者开始关注碳排放和环保因素对路径优化的影响。刘南和李燕（2010）在传统路径优化模型的基础上，引入了碳排放成本，构建了考虑碳排放的集装箱多式联运路径优化模型。通过对实际案例的分析，他们发现优化后的路径在降低碳排放的同时，也能在一定程度上降低运输成本。近年来，随着大数据、人工智能等技术的不断发展，国内学者开始探索将这些新技术应用于集装箱多式联运路径优化。例如，王健等（2022）基于大数据分析，结合机器学习算法，提出了一种智能路径规划方法。该方法能够实时获取交通信息、天气状况等数据，动态调整路径规划，提高了路径规划的准确性和适应性。

然而，现有研究仍存在一些不足之处。一方面，大多数研究在考虑碳排放时，往往只关注运输环节的碳排放，忽略了装卸、仓储等其他环节的碳排放，导致对碳排放的评估不够全面。另一方面，虽然一些研究考虑了多目标优化，但在实际应用中，如何合理确定各目标的权重，以满足不同企业和客户的需求，仍然是一个有待解决的问题。此外，当前研究较少考虑碳约束政策的动态变化对路径优化的影响，以及不同地区碳政策差异对多式联运路径选择的影响。在未来的研究中，需要进一步完善碳排放评估体系，深入研究多目标权重确定方法，以及加强对碳约束政策动态变化的研究，以实现