一、成果简介

本成果面向生鲜食品、医药冷链等对配送时效、品质保持和运输成本高度敏感的物流场景，提出一种车辆路径规划方法及系统。该方法以待配送客户地理位置、需求量、需求时间和配送中心地理位置为输入，根据每个配送中心车辆建立冷链物流路径模型，在传统车辆路径优化基础上进一步引入能源消耗变量、食物变质变量和混合时间窗约束，将固定车辆成本、运输成本、能源成本、变质成本及时间窗口成本统一纳入最小化总成本目标函数。成果采用预设单亲遗传混合算法求解路径规划问题，并设计基于基因块的交叉算子和变异算子，同时可结合蚁群算法提升搜索效率和解的质量。本成果能够更贴近多配送中心冷链物流的实际运行需求，在保障配送时效和服务满意度的同时降低综合配送成本，适用于冷链配送平台、城市即时配送、生鲜电商、中央厨房、医药配送及智慧物流调度系统的优化升级。

图1.车辆路径规划方法流程示意图

二、应用领域

可应用于生鲜食品配送、医药冷链运输、中央厨房及连锁餐饮配送、农产品城市配送、社区团购仓配、即时零售、冷链干支线协同调度、园区物流和城市共同配送等场景。潜在用户包括冷链物流企业、生鲜电商平台、医药流通企业、商超零售集团、第三方物流平台、智慧物流软件服务商和城市配送运营主体。合作对象可包括具备车辆调度系统、订单系统、仓配网络或冷链车队资源的企业。

三、市场前景

冷链物流与即时配送市场快速增长，生鲜电商、医药流通和城市配送对高时效、低损耗、低能耗调度能力的需求持续提升。传统路径规划系统多关注行驶距离或运输时间，对冷链场景中的温控能耗、货品变质、早到等待、迟到惩罚和多配送中心协同考虑不足。

本成果的核心竞争力在于将冷链品质损耗、能源成本和混合时间窗纳入统一优化模型，并通过智能算法提升路径求解质量。可帮助企业降低综合配送成本、减少货损、提升车辆利用率和履约稳定性，并可作为智慧物流平台、车队调度系统或供应链优化软件的核心算法模块形成技术服务、软件授权和项目实施收益。

图2.运输过程中成本示意图

四、知识产权

1、成果由北京理工大学单独持有；

2、本成果已授权专利。

五、合作方式

技术许可、合作开发、技术服务及咨询等。

六、对接方式

（1）合作意向方联系北理工技术转移中心；

（2）北理工技术转移中心沟通了解意向方情况；

（3）会同成果完成团队与意向方共同研讨合作方案。

北京理工大学技术转移中心

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