以碳排放為基礎並考量到貨時間的綠色城市物流規劃方法之發展

近年來由於全球暖化對環境與經濟的影響日益加劇，永續發展的議題持續受到各國政府與企業的重視。城市物流 (City logistics) 為支持實體經濟以及平台經濟的後勤基礎，物流公司是否能在顧客所要求的配送時段 (Time-windows) 準確送達貨物，成為了影響顧客滿意及服務效能的關鍵能力。然而，受限於城市的道路面積及週期性的交通壅塞，貨車往往以低速行駛且需在無法熄火的狀態下完成配送，導致二氧化碳排放 (CO2 emissions) 的增加，產生之空氣及噪音汙染亦對城市生活品質帶來負面影響。承上問題所述，本研究將發展一個基於綠色車輛途程問題 (Green vehicle routing problem; GVRP) 的城市物流模型，以在滿足顧客對貨物及到貨時間的要求之下，規劃出一組碳排放量最低的物流配送路線。此模型以車輛途程問題為基礎，加入對城市一天中各時段交通變化的考量，並依據車速對貨車行駛中產生的碳排放量以及卸貨時產生之碳排放量進行計算，使建立之規劃模型更接近城市物流的真實情境。本研究擬發展求解上述物流規劃模型之演算法，以最近鄰居演算法 (Nearest-neighbor algorithm) 為基礎構想，透過不斷遞迴、建構、合併以優化配送路線。路線經優化後，演算法可調整貨車離開各顧客點的時間，使車輛於交通順暢的時段行駛，以更進一步降低碳排放量。發展出的演算法將以相關文獻中廣泛使用的基準問題 (Benchmark problems) 進行驗證，測試其在各種不同的城市規模及路網結構下的運算效率與規劃品質。研究結果將以啟發式演算法 (Heuristic algorithm) 呈現，可在一定的問題複雜度下有效求解，以期未來能應用於智慧城市的物流規劃系統中。