冷链调度算法的实际降本幅度

关键词　冷链调度算法路径优化降本幅度动态需求碳排放成本智能调度

一、冷链调度要解决什么问题

冷链调度同时受时间窗、车辆温区与货物时效三重约束。车辆要在客户要求的时间窗内送达，不同温区的货要分开装运，生鲜的时效又以小时计，三项约束叠加，调度方案的可行区间比普通配送窄。

调度的目标是最小化总成本。总成本包括车辆固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本与碳排放成本几项，算法要在这些项之间取平衡，而不是单独压运输这一段，压一段往往会推高另一段。

图 1　冷链调度成本构成的六项

二、调度算法的几类方法

调度算法分三类。一类是精确算法，适合小规模问题，能求得最优解；一类是启发式与元启发式算法，含遗传算法、粒子群算法、蚁群算法，处理大规模问题；一类是深度强化学习，用历史数据训练策略，适合环境多变的场景。

实际项目多用混合算法。两种算法结合，兼顾收敛速度与解的质量，参数自适应调整，减少人工调参的工作量。算法给出的是可行解，最终执行还要靠调度员与司机的配合。

三、算法降本的两个对照口径

降本幅度要先看对照的是谁。一种对照是算法与人工经验调度比，另一种是改进算法与传统单算法比。两种口径的差距很大，混在一起比较就得不出可靠结论。

对照人工时，降本包含路线更优与调度更准两部分；对照传统算法时，降本主要是算法本身的改进。公开案例里的降本百分比，多数是后一种口径，即新算法对旧算法，企业披露的口径则常把管理改善一并算入。

四、公开研究里的降本区间

学术研究给出了几组对照数据。一项生鲜配送研究把前置仓选址与路径规划放在双层模型里求解，用粒子群与遗传算法的混合算法，总成本比单一粒子群算法降低 14.57%，比单一遗传算法降低 5.21%。

另一项带时间窗的绿色冷链研究，用混沌初始化的改进蚁群算法求解，路径成本比传统算法降低 24.8%。还有一项考虑动态需求的研究，用两阶段优化应对客户的临时需求，整体成本比加派车辆的做法降低约 17.13%，碳排放成本降低约 17.11%。

图 2　三项研究的算法降本幅度（%）

五、碳排与拥堵进入模型后的变化

近年的模型把碳排放与交通拥堵纳入目标。一项考虑碳排与拥堵的时间依赖研究，构建带时间窗的绿色车辆路径模型，成本含碳排成本、惩罚成本、油耗成本、固定成本、货损成本与制冷成本六项，用两阶段混合搜索算法求解。

把拥堵纳入模型的价值在避开高峰。算法按路况调整发车时间，车辆在城市高峰以外上路，运输时间与油耗随之下降，油耗在冷链干线成本里占比较高，这一项的下降能直接反映到总成本。

图 3　两阶段混合搜索算法的求解环节

六、企业端的调度降本案例

企业端的公开案例给出了自己的口径。新希望旗下的鲜生活冷链通过持续的科技投入，实现人、车、路、库、货的数字化管理与全流程可视，用 AI 智能调度提升运力采购效率，整体冷链物流成本下降近 20%。

规模支撑了算法的效果。鲜生活建成 1100 多万平方米的仓储运输体系，入网冷链车辆超过 27 万辆，为全国 90 多万家门店配送生鲜食材，日均订单超过 10 万单，运力池越大，调度的优化空间越明显。

图 4　企业端的调度降本与规模

七、运输可视化带来的时效变化

调度算法要与在途数据配合。G7 易流与象屿农业物产合作打造的平台，把 2000 个农户与 3000 个司机连接起来，农户线上预约收粮、实时结算，司机按码排队运粮，平台实现运输可视化，运输时长从一趟 3 天两晚缩短为 1 天两趟。

时效改善同样落在成本上。运输时长缩短意味着车辆周转加快，同一批车辆能完成的运量上升，单位运量的固定成本随之下降。算法在其中的作用，是把预约、排队与结算的时间提前安排好。

八、算法降本落地的约束

算法的效果受数据与执行两处约束。数据方面，车辆位置、温度与订单信息要实时回传，数据缺失时模型算出的路线与实际脱节；执行方面，司机按系统路线行驶需要配套的考核与结算规则，规则不配套，算法给出的方案难以落地。

冷链的约束还来自货物本身。不同温区的货要分开装运，车辆的装载组合受限制，算法给出的方案要满足温区要求，可行解的搜索空间比普通配送更大，求解时间也更长。

九、降本幅度的口径核对

比较降本幅度之前要先核三件事。一是对照对象，是人工调度还是旧算法；二是成本口径，含不含制冷、货损与碳排；三是统计范围，是单条线路还是整个网络。

三项不统一，数字就不可比。同一套算法，对照旧算法时降本 20%，对照人工经验时可能只剩 10%。企业披露的降本幅度多包含管理改善，不是算法单独贡献，核对时要把这几部分分开。

十、冷链调度算法降本幅度的判断

冷链调度算法的实际降本幅度由三处决定，算法相对已有方法的改进幅度、可调度变量的多少、以及真实路况能否进入模型。公开研究里，混合算法对传统单算法的降本幅度在 14% 到 25% 之间。

企业端的降本幅度更大，但口径包含管理改善。判断一套算法值不值得上，要先确认对照对象与成本口径，再看它能不能把在途数据接进来。算法给出的是可行解，执行环节的配合决定最终结果，光有算法不落地。

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