Research on Low-Carbon Site Selection Decision Model and Algorithm for Green Logistics
グリーン物流のための低炭素サイト選定決定モデルとアルゴリズムに関する研究 (AI 翻訳)
Hui Wang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、グリーン物流における低炭素サイト選定のための意思決定モデルとアルゴリズムを提案する。二酸化炭素排出量の最小化と物流ネットワークの最適化を目的とし、地理的・環境的・運用データを統合した多目的最適化を採用。遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを用いて、実データで検証し、従来手法と比較して炭素排出量と輸送コストの大幅な削減を示した。感度分析により、変動する輸送需要や地理的制約下でのロバスト性も確認された。
English
This study proposes a low-carbon site selection decision model and algorithm for green logistics, aiming to minimize carbon emissions while optimizing distribution networks. Integrating geographic, environmental, and operational data, the model uses multi-objective optimization and a hybrid GA-PSO algorithm. Tested on real-world logistics data, it achieves significant reductions in carbon emissions and transportation costs compared to conventional methods. Sensitivity analysis confirms robustness under varying demands and constraints, supporting corporate sustainability and carbon neutrality goals.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の物流業界では、2024年問題やカーボンニュートラル宣言に対応するため、配送網の再設計が急務となっている。本モデルは、SSBJ開示やScope 3排出量削減に資する具体的な物流拠点選定の手法を提供し、企業のサステナビリティ経営に貢献する。
In the global GX context
Globally, logistics networks face pressure to reduce emissions under TCFD/ISSB disclosure frameworks and net-zero commitments. This model offers a practical, data-driven approach to site selection that integrates carbon efficiency with cost, supporting companies in meeting Scope 3 reduction targets and enhancing supply chain sustainability.
👥 読者別の含意
🔬研究者:物流ネットワーク設計における多目的最適化と炭素排出削減の統合手法として参考になる。
🏢実務担当者:物流拠点の再編や新設時に、コストと炭素排出を同時に考慮した意思決定に活用できる。
🏛政策担当者:都市物流の低炭素化政策や補助金設計に示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
This work proposes a low-carbon site selection decision model and algorithm for green logistics. The focus is to minimize carbon emissions while optimizing the distribution network. With the development of smart shared logistics and increasing environmental awareness, there is an urgent need to tackle issues in urban logistics, including pollution, resource inefficiency, high carbon energy usage, and greenhouse gas emissions. By integrating geographic, environmental, and operational data, the proposed site selection model incorporates multi-objective optimization to balance carbon efficiency with cost-effectiveness in logistics site selection. We employ a hybrid algorithm combining Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) to solve the complex decision-making process. The model is tested using real-world logistics data, and the results demonstrate significant reductions in carbon emissions and transportation costs when compared to conventional logistics site selection methods. Further sensitivity analysis reveals that the model is robust under varying transportation demands and geographic constraints. Also, we highlight the role of green logistics in achieving corporate sustainability goals aligning with global carbon neutrality initiatives. We believe this model offers a practical approach to fostering environmentally responsible supply chains and will contribute to the advancement of sustainable logistics operations, helping organizations make informed, eco-friendly decisions in site selection.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1142/s0129156425401627first seen 2026-08-02 17:41:04
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。