低碳视角下京东物流网络优化

　　摘 要

在如今低碳经济越来越发展的社会中，物流活动需对碳排放控制进行重点关注，为了严格控制能耗，需要设计出可以支撑低碳理念的物流优化网络。本文将京东物流作为研究案例，就进一步降低物流企业的碳排放量进行探究，对全球范围内的物流运作和网络优化进行深度剖析，对快递行业物流网络的拓扑网络的基本特征进行阐述，建立起依托低碳经济的物流网络优化决策模型，优化模型对运输和包装成本、物流运送环节二氧化碳产生的外部成本进行综合分析，并且服务时间窗与物流运作能力等制约因素也是重点考虑的因素。为物流网络达到节能减排的目的做好铺垫，这样即便未来的环保政策更加严苛，京东物流企业也能在激烈的竞争中赢得一席之地，而且对低碳物流网络优化设计的研究也有积极的指导意义。

　【关键词】碳排放；京东物流；网络优化

1前言

1.1研究背景及意义

近年来人们的生活水平不断提高，电商发展迅速，网购成为了人们购物的常见方式之一。在国内经济进入新常态之后，加剧了各个快递公司面临的挑战。第一，逐步整合快递市场，国家放宽邮政业务之后，市场内出现了大量国际快递物流企业，从而持续加剧了快递行业竞争强度。第二，消费者对快递服务提出了更加个性化的要求，包裹数量持续增加，在一定程度上冲击了传统快递物流网络发展。第三，人们的环保意识不断增加，要求不断降低二氧化碳排放量，全球均将经济社会持续发展作为目标，在此之中快递物流属于不可或缺的经济活动之一，在低碳经济中扮演了重要角色。

2023年召开的两会上，将推动国内低碳经济发展列入到了一号文件，人们也开始积极讨论“低碳”一词。在国民经济当中，物流行业发挥了多样化作用，涉及储存、配送、运输等多个领域，也是节能减排的一个关键产业。所以，要实现低碳化目标，就必定需要发展低碳物流、实现智能信息化和发展绿色物流服务等，而这也是物流行业未来发展的必然趋势。

京东物流CEO余睿在2023年的全球智能物流峰会上宣布，在接下来的五年内，为了加强绿色低碳综合供应链生态建设，我们将投入10亿元的资金，碳效率将实现35%的增长。京东物流的价值不但体现在发挥新型实体企业价值，使客户的成本支出有所减少，减轻客户的经济压力，对供应链网络进行改进和优化，保证产销的高效性，而且为乡村振兴进行助力，提高绿色减排效率，为推动供应链综合物流健康稳定发展奠定基础。

1.2本文研究思路与结构

本文的研究思路是：对京东物流低碳发展、京东物流网络现状进行分析，构建基于低碳经济视角下的具有经济效益和环境效益的物流网络优化模型，为京东物流未来的低碳发展提供方向。在研究低碳物流网络优化设计的基础上，为物流网络达到节能减排的目的做好铺垫，这样即便未来的环保政策更加严苛，京东物流企业也能在激烈的竞争中赢得一席之地，而且对低碳物流网络优化设计的研究也有积极的指导意义，同时其他物流企业也能从中受到启发。

本文内容由四部分构成，第一部分对研究背景与原因进行阐述，第二部分旨在介绍京东物流低碳发展现状；第三部分旨在对京东低碳物流网络进行优化设计；第四部分对全文进行总结。

2 国内外研究现状

2.1国外研究现状

西方国家研究低碳经济时间比我国更长，比较熟悉低碳物流方面的理论知识。设计和优化低碳物流时，普遍将设计低碳供应链、低碳配送和运输等作为重点。

针对低碳供应链的研究包括：Andrew J. Wasson和Costas P.Pappis[1]认为有必要构建供应链环境绩效分析与决策模型，文献对供应链设计中环境因素与新供应链决策模型展开探究，就供应链设计过程中，与环境有关的供应链决策原则产生的影响进行总结。以Kumar为代表的学者[4]等依托大范围拉格朗日与欧拉运输模型完成分析模型搭建，对供应链的碳足迹进行探究，结果证明在供应链的不同阶段，碳排放造成的威胁较为严重，所以在设计供应链时需要高度重视。低碳供应链或可持续供应链的设计思路超前，然而针对物流网络设计而言，因为物流活动有其自身的特殊性，产品循环与回收理论很难适用。

在低碳货物运输与配送方面的研究有：Chen Changlun[3]以文献分析法对X一家酿酒企业销售业务模式与物流配送模式进行分析，引用碳足迹计算软件对该酿酒企业所采用的各种物流配送方式的碳排放量进行计算，计算结果对企业在进行低碳战略决策时具有积极的指导意义。通过文献学者He Peipei对二氧化碳排放量与物流总成本之间的内外联系进行分析总结，在对二氧化碳排量与成本影响因素进行分析的基础上，比如供应链结构、车间使用率、车型、道路状况等情况不同，总结出的结论是成本优化模型与二氧化碳排量优化模型之间不能划等号，在影响物流配送网络设计的众多因素中，敏感度较高的因素是车辆使用率。针对低碳物流运输的研究以实证研究的方式居多，采用网络优化设计理论的研究并不多。

针对低碳物流网络优化设计的研究包括：通过文献学者Veselov Fedo构建了一个能够保持持续发展的物流网络设计与评价框架[2]，框架对物流网络的盈利水平以及对环境产生的影响进行综合考虑。文献对影响环境的物流性能与成本效益的重点活动进行审查，并构建多目标规划模型的基础上，完成可持续发展物流网络设计。因为在设计可持续发展物流网络的过程中，使用多目标规划模型进行计算的难度较大，作者引进了建立在数据包络DEA分析与多目标规划模型之上的新技术，从而对目前的物流网络的效率做出客观准确地评估。

2.2国内研究现状

国内物流行业碳排放量正在不断上升，提高技术和规划能力是降低碳排放量最有效的方式，所以研发低碳物流，未来必定有极大的市场空间。在低碳经济概念研究越发深入之后，XX和企业等主体也就加大了对低碳物流的重视程度。研究低碳物流，目前绝大部分将重点放在政策方面，很少有从技术和规划角度出发，所以能够参考的研究成果较少。

针对碳排放控制与物流网络优化的研究包括：通过文献学者潘瑶[8]在认为可建立一个运输方式碳排量、服务时间与运输费用有一定差别的物流网络模型，该模型包含了三层内容，把服务水平与碳排量以函数的形式转化为经济成本，优化目标是将总成本降低至最低水平。结合现有客户的需求，在已有的候选地点中选出工厂与物流中心的建设地点与数量，而且明确物流网络中不同层级的设施之间的物流运输数量与方式，通过遗传算法计算出结果。

3 京东物流低碳发展现状

3.1京东物流简介

京东集团物流的使命是为客户提供最好的物流体验，以开放智能的战略为举措为前提，积极创新消费方式，保证社会供应链高效运转，实现物流、商流、资金流与信息等各种要素深度融合，在为客户提供优质服务的同时促进企业发展。在全国范围内建立物流网络，优化库存共享订单集成处理方式，京东物流为商户提供一体化物流物流解决方案，可提供仓配一体、快递、冷链、大件、物流云等多种服务。

京东于2007开始组建自己的物流集团，2017年4月正式成立，2023年5月在香港联交所主板上市。在国内京东物流属于提供供应链解决方案龙头企业，也是一家知名物流供应商，在发展过程中始终将物流行业可持续发展和以技术引领物流高效流通作为使命，将自身打造为全球最信赖的供应链基础设施服务商作为最终目标。京东物流拥有仓储网络、综合运输网络、配送网、大件网、冷链网、跨境网等六大协同网络，基本将国内所有城镇、地区和人口进行了全覆盖，在消费者与电商之间形成了牢固的信赖关系，借助211等限时时限产品极大的提高了物流服务标准。进入到2020年，京东在线零售订单的90%业务，实现了当日达或者是次日达，给予了行业内其它竞争对手无法给予的客户物流体验。截至2023年9月30日，京东物流运营约1300仓库，其中包括京东物流管理的云仓区，总物流仓储面积约2300万平方米。

京东物流始终将物流行业持续发展和通过科技来引领全球物流高效发展，作为自身发展使命，旨在将自身打造为全球供应链重要的基础设施。搭建短链供应链能够做到高效、灵活和精准。积极创新，逐步将物流系统转换为信息化和智能化，与行业、社会各界和合作伙伴等，共同搭建共生物流生态体系。京东物流建立了智能仓储配送物流网络，商户可以从京东获得集配送、运输、客户服务、售后等于一体的供应链解决方案，物流覆盖了物流云、客服、大件物品和冷链等各个领域，提供了全方位的物流服务和相关产品。京东是一家拥有小、中、大、冷链、B2B、跨境、众包六大物流网络的公司(达达)。

2019年9月16日，京东物流宣布推出其迷你仓库服务产品——京东小仓库。 021年10月18日，在2023全球智能物流峰会（GSSC）开幕会上，京东物流正式发布了第五代智能快递车。

3-1京东智能物流

3.2京东物流低碳发展现状

现阶段，京东物流已在全国各地7个区服、50好几个大城市，累计合理布局应用新能源汽车约20000辆，并很多应用绿色能源电池充电基础设施建设，每一年可减少约40万吨级二氧化碳排放，这等同于2一定棵树每一年消化吸收的二氧化碳量。

从主干线物流车到终端设备的厢货车，产业化的新能源汽车队遮盖了京东物流多种多样业务场景。现如今，京东物流已相继将北京市的直营城配车辆所有替换为新能源技术车辆。在服务项目2023年“相约北京”系列产品冬天体育比赛中，京东物流在分赛区城市配送、展览馆內部物流配送服务中所有应用新能源物流车，全部服务项目车辆100%合乎国六b环保标准，而且在河北张家口分赛区内试运转氢能源货运车。

实际上，绿色低碳环保已围绕京东物流一体化供应链管理全步骤。自2017年运行“青流方案”至今，京东物流充分运用新式实体企业在搭建绿色低碳环保商业运营模式上的特有优点，在“仓储物流、包装、运送、回收利用”等阶段释放出来极大的减碳效率。

在京东物流好几个智能化物流产业园内，太阳能发电、风光无限点能相辅相成、发电量电池充电一体化、电储能技术、水蓄冷、雨水收集系统等对策正逐步变成仓储物流阶段减少能耗的有效途径。2023年，江苏宿迁和陕西省西安市的京东物流“亚洲一号”智能化产业基地，将建设全领域第一批碳排放交易示范园，根据太阳能发电和存储设备基本建设，为开发区给予不断的绿色电力能源。而对焦绿色包装阶段，京东物流根据全链路智能化包装系统软件统筹协调包装原材料，并执行胶布“减肥”，电子化工作和电子面单应用，及其向国内推广可反复的青流箱、生鲜食品隔热保温塑料周转箱等措施，最大限度减少包装成本费，减少一次性包装废料。

3-2京东新建发电厂的能源占比

京东物流还携手并肩全产业链上中下游合作方，摆脱自主创新减碳方式的“荒岛”，根据进行创立我国电子商务物流领域包装规范同盟，促进包装规范的制订、运用和营销推广；还与好几家公司协力实行原发性包装、简洁包装，合理地节省了包装成本费，提高了包装的反复使用率，从而促进全部供应链管理系统内的绿色可持续发展观。

4京东低碳物流网络优化

4.1京东低碳物流网络现状

绿色包装。2017年，京东物流首发了名为“青流箱”的循环快递箱，累计共应用了约1.6亿次青流箱循环。提出并解释了原发包装概念，以原发包装和循环利用材料，共节约了纸箱20亿个，约有亿万消费者和20万家企业参与了这一活动。以减量包装、回收快递纸箱和仓库无纸化运作等回收形式，约节约了1百万吨纸张。京东物流在2018年，与供应链上的50多家企业共同建立了绿色包装联盟，在实践中以绿色包装形式，来降低二氧化碳排放量。京东物流在2019年与中国包装测试中心和宝洁等，共同搭建了电商物流行业包装标准联盟，同时在国内首次发布了电商包装测试标准。

4-1京东物流绿色包装

（2）新能源车辆。目前京东物流自营新能够物流车，已经在全国约50个城市投入使用，共计5千多台，累计行驶了8.1亿公里里程。在全国范围内，与合作伙伴共同建立了1600多个充电终端，旨在保证京东物流和合作伙伴新能源物流车辆，能够获得良好的充电服务。未来，京东物流还需要进一步整合资源，吸引更多合作伙伴使用新能源车进行物流运输，京东物流下数十万辆车日常运营已经实现了零污染。

（3）节能仓储。有关仓储建设方面，京东物流属于国内使用分布式光伏能源体系的首家企业，上海亚洲一号已经系统应用了仓储屋顶分布式光伏电发电。通过数据预测，将会在2030年建立起全球最大屋顶光伏发电产能体系，与合作伙伴共同建立了约2亿平米光伏发电。京东物流还在研发屋雨水收集系统，并在上海亚洲一号地下建设了一个无比巨大的蓄水池，将雨水收集后用于灌溉园区绿化。

（4）公益回收。京东物流与京东公益联手，在全球发起了回购旧物计划，目前京东小哥上门回收闲置衣物已经达到了160万件，同时闲置玩具和过期药品也分别回收了50万件和1万余件。回收后进行再循环或者是捐赠，约降低了2500吨碳排放量。

4.2京东低碳物流网络优化模型设计

有关低碳物流网络设计方面的研究成果，大部分侧重于分析供应链运营环境和碳排放范围。可将此方面研究成果大致划分为三个阶段，第一阶段为基于运输角度来对物流过程碳排放进行分析，第二阶段为基于物流运行角度来分析碳排放，第三阶段为基于电商运营角度，来分析如何设计物流网络。三个阶段实现了从点到面的延伸，不断接近了物流网络运营现状这一研究背景。基于单一运输角度来对碳排放进行研究的成果包括：Veselov Fedo,Pankrushina Tatiana和Khorshev Andrey。在研究中使用了收益管理法，专门为快递业务设计了定价机制，引导客户尽可能选取临近快递送货，在缩短送货时间的同时，还能降低快递公司运输距离，也就能够有效降低物流碳排放量。基于供应链物流运营，分析碳排放的研究成果包括：Matthews,Hendrickson和Weber认为，认为单一依靠企业内部运作来降低碳排放量存在较的难度，而是应该将供应链成员核心业务进行整合，唯有如此才可以达成目标。季建华等多位学者对物流网络规划受到低碳环保的影响进行了分析，应用模糊分析法将多目标规划模型转换成了单目标规划模型，在此基础上提出了求解遗传算法的方式，最后设计出了科学合理的低碳物流网络规划法。

从上述分析可知，部分研究成果已经涉及到了碳排放供应链物流网络优化模型，但是很少有学者针对电商企业来设计碳排放限制多层级物流网络设计优化，部分学者经过研究得出了对碳排放进行考虑设计了多层级物流网络设计优化模型，其中选用的目标函数为物流运营成本和碳排放量，对不同车辆运输进行了重点分析，筛选出了需要花费较高成本的运输车辆和碳排放量低的车辆等。所以，配送中心要选择出与客户需求项目的配送方式时，通常需要权衡碳排放和物流成本两个方面。对配送中心、需求节点和集散基地三个层级进行了研究，并形成了如图(图4-2)所示的三级物流网络。企业在郊区集散中心采集了需求的货物，并转送到配送中心，并在此处进行挑拣选配和加工等事务，而后在将货物运输到客户需求节点，也就是网络末端。整合整个过程各个环节，形成一个对碳排放进行考虑的多层级物流网络设计优化模型，要实现最小运营成本和最低碳排放量，就必须调整和优化三层级物流网络，而后使用经过调整的遗传算法来求解模型，分析参数灵敏度。从中找出对碳排放和物流成本产生影响的因素，助力企业做

假设条件和符号定义要与物流运营现状无限贴近，也为了方便建模，做出了下列几个假设。

假设1：大于1个或多个配送中心，同时为各个需求节点提供服务。

假设2：准确知晓各个集散基地位置和可供应能力，同时也知晓各个客户需求节点需求且相互独立。

假设3：配送中心到需求点配送，考虑使用同样的能源和运输方式。

假设4：运输数量，与成本和距离两个要素乘积，展现出线性正比例关系。

假设5：运输期间产生的碳排放量，与距离和运输两个要素乘积，展现出的是线性正比例关系。

假设6：各个配送中心只能提供有效的车辆种类和数量，并且车辆不同对应的碳排放量和运输成本存在差异。集散地通常在郊区，所以设计的模型中集散基地配置的车辆品类相同，且容量属于最大的一类，能够切实满足客户和配送中心需求。

从假设1能够看出问题存在多源性特征，4和5说明各个参数若存在复杂线性关系，但是已经完成了从线性模型到非线性模型的转化，并不会对模型结构和求解产生影响。同时，该模型与集散基地和仓库能力限制下设置的模型内在要求项目。首先需要将模型当中应用的决策变量和参数按照下列符号进行设定，而后才能够建立模型。M为集散基地的数量；

N为备选配送中心的数量；

K为客户需求节点的数量；

V为配送中车辆的数量；

I表示M个集散基地的下标好集合，|I|=M；

J表示N个备选配送中心的下标号集合，|L|=K；

E表示V个车辆的下标号集合，|E|=V；

i表示第i个集散基地，i∈I；

j表示第j个配送中心，j∈J；

l表示第l个客户需求节点，l∈L；

e表示第e个车辆，e∈E；

Pi是第i个集散基地可供应的货物总量，吨；

Cj是第j个备选配送中心的货物处理能力，吨；

Dl是第l个客户需求节点的需求量，吨；

dij表示第i个集散基地到第j个备选配送中心的距离，公里；

djl表示第j个备选配送中心到第l个客户需求节点的距离，公里；

Fj是第j个备选配送中心的租金，包括配送中心内部拣选、组配、再加工及装卸等变动费用，元；

Ti是第i个集散基地到备选配送中心的单位运输费用，元/吨·公里；

Tje是第j个备选配送中心到客户需求节点的单位距离车辆e的运输费用，元/吨·公里；

ue为车辆e的容量；

Qie为配送中心i可用的车辆e的最大数量；

ti表示第i个集散基地向备选配送中心的运输环节单位碳排放，千克CO2/吨·公里；

tje表示第j个备选配送中心向客户需求节点的运输环节车辆e的单位碳排放，千克CO2/吨·公里。

本模型的决策变量包括：Ujl为配送中心j指派到客户需求节点l的车辆e的数量；

模型构建根据假设和符号约定，建立如下考虑碳排放约束的多层级物流网络设计优化问题模型。

minf1=∑i∑jTidijZijYj+∑jFjYjXlj+∑j∑i∑TjedjlXljDlUjlYj （4-1）

Minf2=∑i∑jtidijZijYj+∑j∑i∑tjedjlXljDlUjlYj （4-2）

s.t.

Zij≤PiYj （4-3）

∑jZij≤Pi （4-4）

∑iXljDl≤CjYj （4-5）

∑i∑jZij≥∑iDl （4-6）

∑iZij=∑jXljDl （4-7）

∑jCjYj≥∑iDl （4-8）

∑j∑eueUjl≥Dl （4-9）

∑jUjl≤Qie （4-10）

∑jXlj=1 （4-11）

Xlj≤Yj （4-12）

Zij≥0 （4-13）

Ujl∈Z* （4-14）

从上述考虑碳排放限制建立的多层级网络设计优化模型能够看出，其中包含了2个目标函数，物流企业三级物流网络最低运营成本，通过公式4-1计算，其中包括了将采集物质从集散基地配送到配送中心费用，配送中心租赁和运营成本，以及从配送中心转运到客户需求节点运输费用。物流配送必须满足的要求在4-2公式中，也就是计算最低碳排放量。其中将仓库内部加工处理和运输等各个环节的碳排放量，均列入到了其中。计算集散基地配送到配送中心受到的供货能力约束，公式为4-3，而4-4公式中包含了4-3，4-3是为了有效约束碳排放量，也就是各个集散中心整体供应能力约束。配送中心受到的能力约束为公式4-5，集散中心整体发运量比超市总体需求更大部分受到的约束如公式4-6所示。平衡两个网络层次物流约束，如公式4-7所示。配送中心储蓄加工能力总和，超出客户需求点部分约束如公式4-8所示。客户需求节点j分配车辆大于或等于客户需求量约束，如如公式4-9所示。配送中心j共发送车辆e总数，应小于或等于配送中心最大可用数量e，公式为4-10。确保刚好满足客户需求节点，公式为4-11。只有在配送中心被选中时，才可以结合客户需求并建立有效供应，公式为4-12。集散基地将客户采集物资运输到配送中心，数据始终为正数，公式为4-13。Ujl为非负整数情况下，用公式4-14表示。

模型求解学者Hollan(1965)提出了遗传算法，是目前用于研究如何解决或优化运营组合的常用工具。以模拟以种群为单位的生物，在进化期间自然选择、重组基因和基因突变等环节过程方式，来演化出以种群整体演化到更高水平办法。以下为遗传算法流程：第一，选择一个随机产生的均匀分布种群作为案例，评估种群中个体的适应性，也可以是基因或者是染色体。以一个较大概率选择，或者是锦标赛原则，也就是以选择算子筛选出有较大适应性个体。采用交叉算子来进行基因重组，该步骤属于重组个体最关键环节，为迁移大规模种群做好准备。而后采用变异算子来对种群某个体重新排列基因位置，实现基因突变，旨在对种群多样性进行办法，也能够有效防止局部收敛过早结束。对种群进行上述操作，就能够让原本种群转化为新种群，多次循环后便能够达到进化种群目的，进入到最佳状态。遗传算法能够针对大规模NP问题找到最好解决方式，图4-2-3为标准遗传算法流程图：

遗传算法优势在于具有良好的全局最优解求解能力和较高的搜索效率，目前已经广泛应用于大规模资源调度和物流网络优化等领域。

此次研究仅选择配送中心，以自然数编码形式进行编码，各个自然数直接与配送中心序号一一对应，例如使用12/5/17/2/16来代表种群个体编码，也就说明这几个对应的配送中心，并列入到了解决方案中。当然，个体基因位仅仅表示配送中心序号被选中，不存在次序提示意思。然而，基因位自然数相互之间并不相同，并且此时假设的是各个配送中心有无限的配送能力，也就是能够切实满足各个超市需求，所以可理解为各个个体都具备对应的可行解。要增强一定的收敛速度，将预处理结果为依据，将个体基因位应用概率生产法进行重组。

各个个体代表着不同的解决办法，以成本矩阵来计算出最低成本时客户需求节点最优分配方案，直到分配完所有客户需求节点，才能结束这一行为。之后，结合配送中心到客户需求节点产生的相关成本，依据最低运输成本，来计算出配送中心到客户需求点发货数量，但是需要对配送中心能力限制进行考虑。结合上述两个费用来形成整体费用最低，也就是个体适应度值，在此基础上以个体适应度为依据来进行相应的排序。

遗传算法描述：第一步，随机设置初始种群，将进化代数K设置为1，同时设置变异概率(Pm)，交叉概率(Pc)和最大进化代数(maxgen)。第二步，若获得了maxgen后，直接跳到第八步，若没有获得就需要进行下一步。第三步，应用染色体过滤算法来进行计算。第四步，应用轮盘赌规则，来进行相应的选择。第五步，以设定的Pc和Pm，来开展相应的变异操作和交叉操作。第六步，应用邻域搜索算法来进行计算。第七步，将K与K+1相等，而后跳入到第二步。第八步，筛选出适应度最小个体，也就是得出的最优解，从而完成算法。

4.3网络优化效益分析

多层级物流网络模型中直接将多个数值设为固定值进行计算，包括客户需求量、固定成本、单位距离等。计算模型中各个参数变量发生一定幅度变化后，影响物流成本和碳排放量的变化，物流成本变化如4-3-2所示，碳排放量变化如4-3-1所示，在需求增加后这两个因素就会增加，相反则会减少，也就是说两个因素受到需求的影响是一致的，得出的结果与仅考虑客户需求节点和配送中心结果一直。需求变化并不会对配送中心选择结果产生较大的影响，各个配送中心具备的运输货物能力较高，且具备的车辆和运输能力，能够切实的满足客户需求。固定成本发生了改变，物流成本也会随之发生变化，但是并不会影响碳排放量，主要原因是在运输过程才会出现碳排放量，物流成本受到固定成本变化的影响，必定比碳排放受到固定成本变化影响更大。并且能够看出固定成本变化，并不会大幅度的改变配送中心选择方案的结果。若单位距离碳排放量发生变化，出现增加或者是较小，往往不会极大的影响物流成本，这是因为模型中主要设置为运输期间产生碳排放，那么也就会改变配送中心需求节点方案，所以就需要改变配送中心服务方案和需求节

5 结论

社会经济发展正在遭受着全球变暖和能源危机的威胁，未来必定会发展低碳经济模式，我国也必须走这条路。我国相关部门在2020年发布了二氧化碳排放目标，要达成目标就必须要求每个个体和企业都能参与其中，物流行业在污染排放和能耗方面均十分显著，所以应该积极参与节能减排工作。现有的研究成果普遍是从宏观角度出发，侧重于分析减排政策和宏观经济影响等等，只有少部分学者从微观层面出发进行分析，但是大多选择的是比较简单的案例，并未深入分析碳排放运营优化细节，也没有针对实际情况提出改善意见。

针对上述情况，笔者选择了京东物流电子商务企业作为研究案例，其涉及了客户需求节点、配送中心和集散基地三层级配送网络，针对如何优化电子商务低碳层级物流配送网络设计，制定出一个含有多个目标整数规划模型，从而对电子商务企业物流网络进行优化。模型中对各个配送中心服务于哪些客户需求点，需要配送哪些车辆和多少车辆都进行了分析。在此基础上应用组合权重法，使用单目标来替换了多目标问题，建设出求解资源配置优化模型遗传算法。为了在求解中能够充分体现遗传算法搜索功能，在交叉变异中应用染色体过滤和邻域搜索算法，旨在最大化发挥遗传算法效率和质量。对比分析算法后，结果证明此次研究改进的遗传算法，可以获得较快的求解速度和较优质的个体函数值。在此基础上权衡碳排放和物流成本关系，显示在一定程度上增加了物流成本，但是能够大幅度降低碳排放量。最后，分析了影响模型因素，得出的结果显示碳排放受到的影响与物流成本受到的影响基本相同，单位距离车辆碳排放量受到的影响，相较于物流成本受到的影响更大。得出的研究成果能够为企业和相关部门扶持低碳物流发展，给予一定的技术支持和理论指导。

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