《Expert Systems with Applications》：The cold chain vehicle routing problem in omni-channel retailing
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冷链物流与全渠道零售融合的车辆路径优化研究，提出Cold Chain Vehicle Routing Problem in Omni-channel Retailing（CCVRPOC）模型，整合库存分配、在线订单配送与冷链质量约束，建立混合整数非线性规划模型并开发自适应大型邻域搜索算法，通过实验验证算法有效性和稳定性，为生鲜电商配送提供优化策略。
作者：Vincent F. Yu、Le Nguyen Hoang Vinh、Pei-Hung Hsu、Shih-Wei Lin
台湾国立科技大学工业管理系，台北，台湾
摘要
由于技术进步和COVID-19大流行，传统的购物方式正在向线上转移，这加速了消费者对电子商务的依赖。虽然线上购物方便，但这一趋势也给生鲜食品物流带来了挑战，包括存储、配送和品质维护等方面。如果没有适当的策略，企业可能会面临损失、成本增加和声誉受损的风险。为了解决这些问题，本文提出了全渠道零售中的冷链车辆路径问题（CCVRPOC）。该问题旨在优化从中央配送中心到零售商和客户的配送过程，平衡运输成本和产品品质维护的成本。本文提出了一个混合整数非线性规划（MINLP）模型和自适应大邻域搜索（ALNS）算法，以生成满足客户时间窗口和品质标准的高效配送计划。计算实验验证了ALNS方法的有效性和稳定性。此外，参数分析为改进全渠道零售中的冷链物流提供了有益的见解，为整合线上和线下配送系统提供了实用指导。
引言
由于互联网和信息技术的普及，零售业近年来竞争日益激烈（Shankar等人，2021年）。因此，电子商务作为消费者的首选销售渠道获得了显著的发展。与传统实体店相比，这种数字零售模式具有更广泛的市场覆盖范围，使消费者能够方便地浏览和购买产品。这种转变对传统零售模式提出了重大挑战。电子商务经济的增长以及对环保消费需求的增加，促使越来越多的消费者通过电子商务平台寻找环保产品（Yang，2023年）。此外，全球市场研究公司eMarketer预测，到2026年，全球电子商务销售额将快速增长至6.88万亿美元，比上一年增长7.2％。预计到2028年这一数字将上升至8.09万亿美元（Lin，2025年）。随着电子商务的兴起和消费者对快速、高质量配送期望的提高，生鲜食品零售变得更加复杂且不可或缺。
数字技术的迅速普及通过允许消费者在多个相互连接的渠道中搜索、下单、接收和退货，改变了零售竞争格局。因此，全渠道零售已经从一个营销概念演变为一个需要密集运营的系统，零售商必须协调实体店、配送中心、在线平台和最后一公里配送资源，以提供无缝的客户体验，同时保持运营效率（Hübner等人，2019年）。在这种环境下，实体店不再仅仅是销售点；它们越来越多地充当库存缓冲区、取货点、本地履行节点和退货处理地点。因此，最近的操作研究不再仅仅将全渠道零售视为渠道整合，而是开始分析如何共同设计履行决策、库存定位和物流执行。最近的例子包括针对线上线下集成系统的动态库存控制、内生式店铺与仓库分配、跨渠道履行以及在不确定性下的稳健补货策略（Hassanzadeh和Martínez-de-Albéniz，2025年；Lowery等人，2026年；Qiu等人，2025年）。同时，全渠道履行文献已经超越了早期的集成路径公式，明确考虑了在线需求与实体店运营之间的互动。基础研究表明，在共享路径系统中结合店铺补货和在线订单分配的价值（Abdulkader等人，2018年；Paul等人，2019年）。更近期的研究通过建模同日配送与集成订单拣选和路径规划、多产品和多时间窗口的全渠道配送、直接运输选项、服务水平意识补货以及跨渠道退货和转运等方式，进一步扩展了这一视角（Guo和Bayram，2026年；Li和Wang，2025年；Liu等人，2022年；Qiu等人，2025年；Schubert等人，2021年；Xia等人，2025年）。这些研究表明，现代全渠道运营不仅依赖于路径效率，还依赖于零售商如何协调店铺库存、在线需求、履行来源选择以及跨渠道的执行决策。这一逻辑与最近关于全渠道杂货和从店铺发货系统的操作研究一致，这些研究明确模拟了店铺和配送中心之间的订单分配（Bayram和Cesaret，2021年；Dethlefs等人，2022年）。同时，行业实践表明，这种履行逻辑已经在大规模上可行：Tesco采用了本地店铺快速履行服务，Walmart展示了针对温度敏感商品的同日配送能力，Kroger则因其响应性和邻近优势进一步加强了基于店铺的履行服务（Durbin，2025年；Tesco，Walmart，2025年）。在这种背景下，提出的CCVRPOC在现代全渠道冷链配送中具有明显的实际应用价值。具体来说，现有的仓库和店铺配送系统可以通过引入仓库和店铺之间的订单内部分配（在库存可行的情况下）、在统一路径计划中同步补货和客户配送决策，以及将冷链性能因素（如新鲜度衰减和温度控制成本）纳入决策过程来扩展到CCVRPOC框架。这样的扩展使模型能够更好地反映易腐品全渠道零售的运营现实，并为实际实施提供更坚实的基础。在生鲜食品零售中，这些挑战尤为突出。与一般商品相比，新鲜产品在处理、运输和卸货过程中对时间和温度条件非常敏感。因此，冷链物流要求零售商不仅要管理运输成本和配送响应性，还要管理产品变质、新鲜度保持和减少浪费。先前的冷链研究表明，产品质量受到运输时间、环境条件和服务操作（如卸货和开门）的强烈影响（Stellingwerf等人，2021年；Taher等人，2021年）。现有模型已经考虑了新鲜度衰减、制冷成本、碳排放和路线-温度协调在易腐品配送中的影响（Amorim和Almada-Lobo，2014年；Li等人，2019年；Liang等人，2020年；Wang等人，2017年）。然而，这些贡献大多是在非全渠道履行背景下发展的，在那里库存可以从多个节点获取，线上订单与店铺需求竞争有限的库存。
尽管全渠道运营和冷链物流都取得了快速进展，但它们的整合仍然有限。首先，大多数全渠道车辆路径研究仍然假设产品是非易腐的，因此在履行和路径决策中未考虑温度依赖的质量损失。其次，即使全渠道模型允许多个服务渠道，线上订单的履行来源通常被视为外生的、简化的或仅限于基于店铺的服务，而不是在库存可行的情况下在仓库和店铺之间进行内生优化。第三，尽管最近的研究越来越多地考虑库存、补货、转运和路径互动，但在冷链全渠道路径中仍然没有充分整合多产品的综合库存约束，特别是当必须同时考虑产品质量变质和卸货引起的热冲击时。这些遗漏很重要，因为生鲜食品全渠道系统要求零售商共同确定订单应在何处履行、该节点是否有足够的库存，以及路径和服务决策如何影响成本和产品质量。
为了解决这些限制，本文提出了全渠道零售中的冷链车辆路径问题（CCVRPOC）。在所提出的问题中，中央仓库将冷链产品分配给零售店铺和客户位置，而线上订单可以直接从仓库履行，或者通过受店铺库存可用性限制的店铺间接履行。该问题在一系列冷藏车辆中整合了零售商的补货和客户配送决策，并明确考虑了由运输时间和卸货相关热暴露引起的质量损失成本。目标是在全渠道零售系统中联合确定履行来源分配和配送路径，以最小化运输成本和质量退化，同时保持服务可行性。
本文的主要贡献如下：我们通过结合冷链物流考虑和直接从中央仓库配送来扩展现有的OCVRP，将其构建为全渠道零售中的冷链车辆路径问题（CCVRPOC）。该问题被建模为一个混合整数非线性规划（MINLP）模型，并使用自适应大邻域搜索（ALNS）算法进行求解。这一扩展具有重要意义，因为它解决了在全渠道零售背景下保持产品品质和减少食品浪费的独特挑战。我们通过解决文献综述中发现的实例来评估所提出方法的有效性，改进了许多文献中的解决方案。我们还研究了各种参数和库存水平对最优路径解决方案的影响，为数字时代的全渠道零售物流提供了宝贵的见解。这项工作通过将冷链物流整合到OCVRP中，为行业提供了新的见解和实用解决方案。
本研究的结构如下：第2节回顾了全渠道中的车辆路径问题和冷链物流中的车辆路径问题；第3节介绍了问题定义、目标函数定义和数学模型；第4节解释了所提出的ALNS的详细信息；第5节讨论了测试问题、参数设置、计算结果和敏感性分析；第6节提供了结论和未来研究方向。
全渠道零售模型中的车辆路径问题
多渠道零售模式——以提供类似产品的多种销售渠道为特点——目前非常受欢迎。值得注意的是，在公共生活中，线上和线下消费模式的共存已经变得普遍。也就是说，个人现在可以选择在线下单或访问实体店（Basak等人，2017年）。全渠道零售与传统多渠道零售的不同之处在于，线上和线下渠道不是
问题定义
本研究探讨的全渠道零售中的冷链车辆路径问题涉及一个配送系统，该系统由一个中央仓库负责将各种冷链产品分配给零售店铺和客户目的地。在这个模型中，车辆路径被分为两个不同的部分。第一阶段涉及将商品从中央仓库运输到零售店铺或客户位置，而第二阶段则涉及
解决方案表示
所选择的解决方案表示方式是影响算法效率和在解决方案空间中导航效果的关键因素。本节探讨了我们选择表示方式背后的理由，阐明了它如何影响决策制定，并有助于算法收敛到最优解。
CCVRPOC解决方案使用二维矩阵进行编码，该矩阵记录了车辆的行驶路径等几个关键方面。
C计算结果
第5节描述了使用BARON解决的数学模型结果以及本研究提出的问题实例的测试。本研究使用C++编写，并在配备Intel i7 10,700 CPU、64 GB内存和Microsoft Windows 10 64位操作系统的计算机系统上进行了测试。
结论和未来研究
本研究解决了全渠道零售中的冷链车辆路径问题，这是车辆路径问题的一个新变体。实验最初集中在OCVRP上，作为扩展到CCVRPOC的基础。我们提出的ALNS算法在解决方案质量方面相比Abdulkader等人（2018年）和Bayliss等人（2020年）的方法显示出显著优势。此外，ALNS还应用于CCVRPOC实例，并使用了BARON
CRediT作者贡献声明
Vincent F. Yu：概念化、资金获取、方法论、监督、资源、写作——审阅和编辑。Le Nguyen Hoang Vinh：概念化、方法论、形式分析、软件、调查、写作——原始草稿。Pei-Hung Hsu：概念化、方法论、软件、验证、形式分析、调查、写作——原始草稿。Shih-Wei Lin：概念化、方法论、形式分析、资金获取、可视化、写作——审阅和编辑。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。
