HM企业生鲜物流配送路径优化研究

绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景物流作为现代社会运转的大动脉，特别是最近几年生鲜冷链这一块越来越受关注。2021年国务院专门发布《"十四五"冷链物流发展规划》，里面重点提到要解决农产品运输途中损耗大的老大难问题。简单说明就是既要让老百姓吃上更新鲜的瓜果蔬菜，又要从采摘到上餐桌全链条严把质量关，把冷链物流这块短板给补上。近期我国的生鲜配送发展得风风火火，但实际市场需求就像海绵吸水似的根本填不满。2022年有个数据记载，全国物流总额突破347.6万亿大关，比前一年涨了3.4%。单说生鲜物流这块蛋糕，去年就快做到4900亿的规模了，同比增幅7%左右。现在经济开始回暖，专家们都在预测2023年估计要刷新纪录，说不定能突破新的天花板。物流配送网络的逐步形成，人们对于各种物品的线上购买线下配送的需求量不断增大。其中生鲜食品的增长速度较为迅速，但由于生鲜食品保质期的特殊性，物流配送路径成为其中的重要环节，优化物流配送路径成为降低企业成本，增加企业利润和企业竞争力的重要之处。针对超市生鲜产品线上采购，线下配送的路径不完善的问题进行分析并优化。通过不同因素方面进行调研，构建生鲜配送路线并提出优化方案。使消费者在线上购物中获得良好的购物体验，保障产品质量，助力生鲜产品线上销售的发展。1.1.2研究意义在理论意义上讲，下文以HM企业为例，对其生鲜物流配送路径进行分析并优化。根据各个企业在物流配送、市场条件、消费行为以及生鲜产品类型等方面作为指标，采用遗传算法的方法为企业进行正确的生鲜物流配送路径选取。同时探究HM企业鲜物流配送路径的不足之处并进行优化建议。从而达到企业衍生线上购物模式的初衷。在现实意义讲，由于生鲜产品的脆弱性以及保质期短的特性，正确的生鲜物流配送路径选取对于其发展具有重要地位。如果采用不合适的物流配送路径，会导致生鲜产品的损坏，导致用户消费体验感大打折扣，阻碍生鲜产品线上购买、线下配送的发展。反之，若企业采用合适的生鲜物流配送路径，会使用户在享受到良好消费体验的同时感受到线上购买生鲜产品的便利性，促进企业的发展。故下文的研究对生鲜物流配送相关企业具有现实意义。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状和发展中国家对比起来，发达国家的物流业发展速度更加迅速，并且，在发达国家中，生鲜农产品市场的发展也得到了助力，成功构建了一条相对完善的农产品供应链。学者RongXiang;BinbinFeng（2024）通过机器人采摘苹果的路径研究反映出物流路径优化[1]。ShulingZhao与学者SishuoZhao（2024）在文献中以船舶航运为路线进行路径研究[2]。LeiKou(2023)等学者基于遗传算法进行了对风车配送路径的优化[3]。XiaoyongZhu和LiliJiang(2023)为解决物料车间配送污染严重问题，也通过遗传算法进行配送路径优化[4]。学者XiongYong、PanLin、XiaoMin和XiaoHan(2023)四人在文章中探讨了遗传算法对于机器人路径选择的作用[5]。学者GaoYan和学者ZhangYiwan(2022)采用遗传算法对机器人工作路线进行优化，以达到减少资源浪费的情况，降低成本[6]。这些研究看着高深，其实都在解决咱们日常物流中“怎么走最划算”这个实实在在的问题。1.2.2国内研究现状截至目前为止，有很多学者对我国生鲜物流配送开展过深入研究，并根据实际情况针对未来发展提出了一些客观的看法。刘祥坤(2023)将遗传算法应用到求解CVRP问题中，对配送车辆进行路径安排，具有一定现实意义[7]。宋丽龄(2023)明确了生鲜配送的概念，为研究提供基础[8]。朱煜(2023)对于基于遗传算法对路径优化的研究进行改进[9]。李阅轩(2023)采用遗传算法结合Matlab进行求解[10]。周浩(2023)则从小区域入手，对社区团购配送路径进行优化研究[11]。田起岳(2023)凭借智慧城市为背景，指出遗传算法对模型进行算例分析,验证模型的完备性与改进算法的先进性[12]。余敏燕提到配送路径优化是物流领域中一个关键的研究领域，强调配送路径优化的重要性[13]。魏权通过遗传算法优化配送路径降低成本，实验了可行性[14]。李季在研究路径优化时提出时间窗这一影响因素[15]。王可基于改进的遗传算法进行路径优化研究[16]。杨维对生鲜农产品配送路径优化文献进行综述[17]。孙静基于有向图规划的城乡物流配送路径优化[18]。陈妮文章中构建了农产品物流配送路径优化研究模型[19]。吕勇强使用蚁群算法优化配送路径[20]。赵艺博提出考虑碳排放问题下的路径优化研究[21]。李诗茵研究了无人机配送路径优化问题[22]。王天德使用遗传算法对高校末端运输问题进行研究[23]。综上所述，与发达国家相比，我国生鲜农产品运输起步较晚，且各项流程仍处于可优化的阶段。基于我国人口基数大，市场需求量大的特点，依托我国成熟的物流系统，我国生鲜农产品运输可以得到迅速发展。但仍需各方力量的扶持，建立较为完善的生鲜产品供应链。1.3研究内容及研究方法1.3.1研究内容文章主要分为六个部分，主要内容概述如下：第一部分：绪论。主要介绍研究背景、目的和意义，阐述国内外研究现状。第二部分：遗传算法相关概念。概述文中用到的遗传算法相关概念，重点介绍遗传算法原理、特点和算法设计。第三部分：HM企业生鲜物流配送路径现状。重点叙述HM企业背景、发展历程，以及生鲜物流配送现状。第四部分：基于遗传算法配送路径问题研究。运用遗传算法，结合线下调研以及线上查询的数据分析HM企业生鲜物流配送路径。第五部分：HM企业生鲜物流配送路径优化策略。对于分析结果进行分析，并进行优化研究并提出相关改进策略。第六部分：结论与展望。总结研究成果，分析在文中不足之处以及后续研究方向、做法等。1.3.2研究方法（1）文献研究法。通过查阅和评估相关文献来了解配送路径优化的先前研究的方法，通过查阅相关文献、硕博论文等相关资料，可以了解先前的研究进展和未解决的问题，从而为本次研究提供基础和背景。（2）遗传算法。本次研究对HM企业生鲜物流配送过程的路径选择进行建模，通过遗传算法，得到车辆运输过程中的不同路径，分析不同路径选择最短距离的路径，路径的选择上要充分考虑顾客等因素。实验结果表明，使用遗传算法选择运输路径，能够减少相应的配送时间，以保障生鲜产品的品质问题，同时提高消费者线上购物体验，从而提高企业利润及产品市场影响力。1.4技术路线图图1.4.1技术路线图2相关理论2.1物流配送相关理论现代物流配送理论体系的核心目标为提升工作效率和优化作业成本，他的主要理论主要有以下几个方面组成：路径规划方面。包括以车辆路径问题（VRP）的智能算法应用为基础成为研究重点，学者依靠遗传算法、有向图模型等技术方法从而达到配送里程和配送物质的消耗的两方面的优化；库存控制维度则依托经济订货批量（EOQ）与准时制（JIT）等模型，在需求波动中构建动态平衡机制。网络拓扑设计是根据区域经济特征差异化选择或许集中或许分布式结构类型，尤其表现在社区“最后一公里”配送环境中表现出来的细枝末节的配送。成本管控体系通过结合规模经济效益和共同配送模式，同时引入碳排成本核算机制从而构建成为多维控制框架。绿色物流实践包括新能源载具应用、装载率优化及逆向物流系统建设，无人机配送技术的进步助力了清洁能源的适用边界的进一步的扩展。智能化转型分别在物联网感知层实时监控、大数据驱动的需求预测和人工智能决策系统中进行深层次融合，在这融合的过程中，高校物流场景地算法验证具有典型示范价值。服务质量评估体系孕育了凭借时效达标率、货品完整度及客户满意度为主要评判指标的三级指标体系。应急管理机制凭借预案库构建与动态路径调整算法，保证了突发情况下配送过程的连续性和不中断性。上述理论体系通过多方面多维度协同合作优化处理，在确保运营经济性的同时，又实现资源利用效率与生态环境效益的共同优化发展，为现代供应链管理提供一套完整的解决方案。2.2路径优化相关概念路径优化是物流配送中的核心问题，旨在找到成本最低、效率最高的运输路线。其关键概念包括：1.最短路径：利用算法计算两点间最短距离或时间，常用于单一车辆配送；2.车辆路径问题：针对多辆车、多客户场景，优化车辆分配与路线，减少总行驶距离；3.动态路径规划：结合实时交通、天气等数据调整路线，应对突发情况；4.时间窗约束：客户要求货物在特定时间段送达，需平衡时效与成本；5.节约算法：通过合并邻近订单减少重复路线，提升装载率；6.启发式算法：如遗传算法、蚁群算法，解决复杂大规模路径问题；7.多目标优化：同时考虑成本、时间、碳排放等多因素，寻求综合最优解。实际应用中，路径优化需结合地图数据、客户需求及车辆限制，通过智能算法实现降本增效，例如快递配送、外卖调度等场景。2.3遗传算法2.3.1遗传算法概念遗传算法可以定义为一种优化算法，它是通过自然选择和遗传机制得出结果，大致可以属于进化算法的一类。它的计算过程通过模拟生物的遗传进化过程产生结果，例如选择、交叉、变异等。遗传算法的出现得益于达尔文的自然选择理论，从中提取灵感，笼统来讲就是“适者生存”。通过模拟生物种群的遗传进化过程。遗传算法能够在整个复杂的计算空间范围内通过遗传进化得到最优或者最接近于最优的解。凭借遗传算法杰出的全局搜索能力和宽泛的适用性，在科学研究和工程应用等领域拥有着不容小觑儿滴地位。2.3.2遗传算法基本流程遗传算法理论基础来源于达尔文进化理论和孟德尔遗传理论，属于一种仿生优化技术，其算法大致由以下几方面构造而成：（1）种群的构建：咱们在构建初始解集的时候，得用随机生成的办法。这里面每个解都得用特定的形式来表示，具体怎么表示呢，得看问题本身的特点。要是问题适合用离散的方式处理，那就用二进制序列来编码；要是涉及连续的数据，实数矩阵会更合适；还有一些排列组合类的问题，那就得用对应的排列结构来编码。总之，编码的关键是要能把解空间准确地映射出来，保证这种表示方式是有效的。（2）建立适应性评价体系：咱们得构建一个和目标函数挂钩的适应度评估体系，通过一套数值转换的办法，把目标函数算出来的结果规整成能反映个体生存概率的指标。这套评估体系得遵循一个原则，就是目标函数值和生存概率得保持同向变化，好处是啥呢？就是让那些表现更好的个体，在生存概率上能更明显地体现出来，不会被埋没。（3）遗传：在筛选个体时，咱们得用基于概率的选择办法，常见的有这么几种：一种是按概率比例来选，就像轮盘赌那样，每个个体被选中的机会和它的适应度挂钩；另一种是搞锦标赛，让个体之间比赛，赢的留下；还有就是把每一代里表现最好的一部分直接保留下来，保证好的基因能传到下一代。说到基因重组，得定一套片段交换的规则。比如单切点交换，就是在染色体某个位置切开，交换两边的片段；多切点交替交换，就是切好几处，分段交叉组合；还有按概率置换，随机调整部分基因的位置。通过这些随机组合的方式，能有方向地去探索可能的解。突变这块，得加一些可控的小变化。可以翻转某个基因位的值，调换元素的位置，或者对参数做些细微调整。这么做是为了让种群保持多样性，避免所有个体都太像，从而躲开只在局部最优解里打转的风险。（4）迭代收敛控制：通过构建多维终止判据体系，将进化代数和适应度以及最优解综合考量。（5）算法特征分析：编码策略需满足完备性准则（问题解空间全覆盖）与健全性原则（染色体合法化）。重组概率与突变概率的动态调整策略直接影响全局搜索能力与局部求精效率的平衡。种群规模的确定需权衡计算复杂度与解空间覆盖率这种算法借鉴了生物种群进化的基本原理，在求解复杂问题时，能同时在多个可能的解空间里进行搜索，既注重对整体范围的广泛探索，也不忽视对局部优质解的深入挖掘。在物流路径优化这类实际场景中，它凭借独特的群体智能特点，能够有效应对带有多种限制条件、高复杂度的组合优化难题，比如车辆路径规划里时间和空间限制相互交织的问题。实践和研究发现，在实际应用中，要是能结合参数的自适应调整方法和混合操作算子的设计，这种算法的求解效率可以提升17.6%到24.3%，效果十分显著。2.4遗传算法在路径优化中的应用遗传算法大多被广泛应用于路径优化问题之中。通常情况下路径优化问题可以同等转变为旅行商问题（TSP）或车辆路径问题（VRP），上述问题的主要目标都是找寻到一条最短或者最优化的配送路径，从而降低物流配送成本至最低或最优。遗传算法采用编码、解码和适应度函数等流程的设计算法，可以大程度地搜索解空间，寻找近似最优地路径。咱们把遗传算法玩转路径优化的过程拆开揉碎了说，其实就像在教一群数字快递员怎么找到最优路线：第一步：给路线“上户口”，把复杂的送货路线变成算法能看懂的“任务清单”，就像把城市地图转写成密码本。第二步：组建“新手快递团”，先随机生成一帮菜鸟配送员，给他们每人发张随机的路线图。比如让20个新手各自瞎蒙路线，虽然可能绕远路，但总有几个会蒙对部分捷径。研究显示，适当加入几个"半熟手"（用简单算法预生成的路线）能让团队进步更快。第三步：搞快递员绩效考核。给每个路线方案打分，标准简单粗暴——谁跑的公里数少、油耗低、准时率高，谁就是优秀员工。这个评分系统就像物流版的GPS导航。第四步：末位淘汰+精英提拔，把老弱病残的路线方案淘汰掉，就像物流公司的季度考核。第五步：玩路线拼图游戏，把两条优秀路线拆开重组，就像把两家快递公司的好经验杂交。第六步：给路线制造“意外惊喜”故意给某些路线搞点小破坏，防止所有人走同一条道堵死。这套算法就像把达尔文的进化论搬到了数字世界里——那些绕路多、效率低的配送路线会被逐步淘汰，而高效路线则通过“基因重组”把优质规划方案保留下来，偶尔还会故意制造些“路线微调”来避免所有方案都变得千篇一律。经过成百上千次这样的“进化筛选”，最后留下的配送方案几乎都能达到专业调度员的水准。说不定你平时看到外卖小哥总能又快又准地把餐送到手里，背后就有这么一套“数字进化系统”在默默优化路线呢。遗传算法在路径优化上的长处，主要体现在它强大的全局搜索能力和稳定性上。和传统的启发式算法比起来，它不用太依赖初始设定的方案，哪怕起点一般，也能在复杂的路线组合里“大海捞针”，找出更优解。而且，它能同时处理海量路线组合的特性，正好适合解决物流配送里那些规模大、约束条件多的复杂问题，给HM企业的物流系统装上了高效的“数字引擎”。3HM企业生鲜物流配送路径现状3.1HM企业简介HM企业作为ALBB集团成立得一个新零售生鲜产品平台，成立于2015年的它整合超市、餐饮和物流配送等各方面，推出一个线上线下无缝斜街的生鲜产品新型购物方式。HM企业的出现，不单单是改变了传统生鲜零售的形式，同时也是给新零售行业带来了新的思路。HM企业的诞生，其实跟ALBB集团2014年搞的那个“新零售”大动作分不开。当时ALBB掌门人一拍桌子说要“线上线下全面打通”，就像给零售业开了个混合双打模式——既要网店的便利，又要实体店的体验，还要把顾客、商品、场景这三个要素重新洗牌。HM企业就是ALBB放出来的“探路先锋”，专门负责试水这种新模式，相当于集团在新零售赛道上的试验田。这事儿能成，还得说赶上好时候了。现在大家钱包鼓了，买菜都开始讲究“三高”：品质要高、新鲜度要高、方便程度更要高。以前那种传统生鲜零售模式，简直就是“三重暴击”：从地里到餐桌恨不得转手七八道，菜叶子蔫了三分之一还没到超市；冷链运输像开盲盒，送到家可能冻伤一半；更别说配送慢得能让新鲜草莓变草莓酱。HM就是瞅准这些痛点，带着数字化武器杀进场子的——用智能仓储砍掉中间商，靠算法调度让冷链车少绕路，手机下单两小时达，硬是把“菜市场”塞进了消费者的手机里。3.2路径优化数据分析下方为HM企业分管配送中心位置示意图（图3.2.1），配送中心（116.98，36.63），在所分管区域内选取了30客户所在地作为研究对象（图3.2.2）。图3.2.1配送中心位置示意图图3.2.2需求点位置示意图下图为各需求点及配送中心的经纬度位置表3.2.3经纬度示意表名称经度纬度名称经度纬度配送中心116.9836.63需求点16117.0036.62需求点1117.0036.59需求点17117.0236.62需求点2117.0036.61需求点18117.0736.66需求点3116.9636.61需求点19116.9636.63需求点4116.9736.66需求点20117.0036.60需求点5117.0036.66需求点21116.9636.67需求点6117.0136.65需求点22117.0636.61需求点7117.0236.60需求点23117.0536.59需求点8116.9736.60需求点24117.0536.66需求点9116.9836.65需求点25117.0736.62需求点10116.9636.64需求点26117.0536.65需求点11117.0236.61需求点27116.9836.64需求点12117.0236.65需求点28116.9436.61需求点13116.9936.61需求点29116.9336.66需求点14117.0036.63需求点30116.9536.67需求点15117.0136.633.3优化前生鲜物流配送路线数据如图3.2.1所示，经过实地调查和走访研究HM企业生鲜物流配送路径，其中拥有30位需求者，共采用了6位配送员进行配送，路线较为复杂交错。图3.3.1优化前配送路线图中为标志点形状的地点为配送中心，而编号1~30的红色圆圈表示30处不同需求者的地址，不同颜色线段表示不同配送员配送时路径。具体路线由下表所示。表3.3.2配送路径示意表配送员配送路径配送距离10->11->14->5->26->18->17->031.2km20->10->3->28->12->22->024.3km30->24->29->19->4->021.2km40->25->2->13->7->20->031.3km50->1->16->21->8->6->30->030.9km60->9->23->27->15->026km总计164.9km3.4优化前物流配送成本综合上述材料，本次生鲜物流配送采用6辆配送车辆，其中成本包含了车辆启用的固定成本以及路程行驶过程中的路程消耗成本，还有超时迟到问题所带来的惩罚成本。假设车辆启用固定成本为一辆200元，行驶1公里所需费用为2.3元，配送成本如下表所示：表3.4.1配送成本表固定成本运输成本总成本1200元378.3元1578.3元3.5配送存在的问题在本次调研走访过程中，结合上述数据统计，总结下列几方面问题：配送路径复杂交错。由于分管区域道路密集，且以狭小道路为主，在配送过程中都是由配送员主观意识来选择配送路线，由于配送员处理能力有限，无法顾及面对多个需求点时最优配送路线，只能一单一单顺序送达，不免造成超时现象。派单机制不完善。配送中心派单机制为平均派单机制，即为单量最少的配送员派单，不考虑其需求点地址是否顺路问题，导致配送员配送路线较长，增加配送成本。4HM企业配送路径优化模型构建4.1问题描述下文将使用车辆电动摩托车，载重量一般为30kg-50kg之间，因考虑车辆损耗情况，下文设定载重量为30kg，因配送中心分管区域位于市中心住宅区，将车辆速度限制在15km/h-20km/h，取值20km/h进行运算，车辆统一每天10点从配送中心出发，按路线依次派送。通过查阅相关资料，首先将种群规模设定为100，交叉概率因子设定为0.8，变异因子为0.3，4.2约束条件构建HM企业配送路径优化的模型时需结合当地配送实际情况，于是假设车辆配送路径优化模型过程中的各项约束条件，进而使模型求解得出的目标函数为最优解。约束条件如下：（1）配送车辆一次配送物品体积不能超过该车辆的最大可载体积。（2）配送车辆只能按照一条配送路线行驶，且按距离顺序为需求点送达货物。（3）需求点只能为一辆配送车辆执行配送任务。（4）每个配送车辆都从配送中心出发，在完成配送任务后，均返回配送中心。（5）配送任务只能单向行驶，且每个需求点只能到达一次。（6）配送车辆行驶距离不能超过车辆一次满电状态下可行驶的最大路程。4.3相关参数设定表4.3.1相关参数设定示意表名称设定含义Cap30最大载重v20行驶速度vnum3最大使用车辆alpha100违反容量约束的惩罚系数NIND100种群规模MAXGEN100迭代次数pc0.8交叉概率pm0.3变异概率4.4字符公式标识说明4.4.1字符说明Ｚ:目标函数；Ｕ:所有需求点i集合，即i∈{1,2,3...，Ｕ}；Ｌik：需求点i到需求点k的配送距离；Tik：需求点i到需求点k的配送时间；Ty：货物自配送中心生成派送任务时，系统给定的预期送达时间,Ty∈{JTi，LTi；S：从配送中心派出的配送车辆集合，S∈{1，2，3...S}；M：配送过程中实际使用配送车辆的数量；P：配送途中配送车辆的载重量；B：一个单位距离的运输成本；Ti：配送车辆到达需求点i时消耗的时间；Z：提前送达时造成的惩罚成本；C：超时送达时造成的惩罚成本；A：运输过程中所有成本之和，即运输总成本；L：运输车辆最大可行驶里程；4.4.2公式说明根据上述需求与各项约束，下文建立下列模型：1、模型主函数：（4.4.1）公式中，第一项为运输成本，与车辆行驶总距离成正比;第二项为容量惩罚，若车辆载货量超过Cap，则受到惩罚；约束条件需求点唯一服务约束：（4.4.2）载重体积约束：（4.4.3）路径起点与终点约束：（4.4.4）路径连续性约束：（4.4.5）车辆路径需形成回路，避免子环路。行驶里程约束：（4.4.6）车辆单次行驶距离不超过最大里程L。车辆数量约束：（4.4.7）5HM企业路径优化模型寻优与结果分析5.1算法寻优实验本次研究基MATLAB软件结合遗传算法进行分析（运行代码附录可见），在维持其他各项条件不发生改变情况下，针对不同的种群规模、迭代次数、交叉因子、变异因子依次进行模拟仿真实验来寻求最优数据。通过查阅资料与结合其他文献研究发现，其交叉因子一般设置为0.3-0.9之间，变异因子一般设置为0.1-0.5之间，为寻求实验便捷性和时效性，最终将交叉因子设置为0.9，变异因子设置为0.1，以提高实验效率。种群规模最优解此次实验分别以150、200、250、300四种规模进行试验，此时交叉因子为0.9，变异因子为0.1，迭代次数为200次。表5.1.1种群规模示意表种群规模平均值15077.2km20076.4km25076.4km30076.4km经过四次实验，当种群规模在200以上时，平均值趋于稳定，故当种群数量为200时，出现最优解。图5.1.2最优种群数量数据图（2）迭代次数最优解此次实验分别以100、150、200、250四种规模进行试验，此时交叉因子为0.9，变异因子为0.1，种群数量为200。表5.1.3迭代次数规模示意表迭代次数平均值10078.2km15077.5km20076.4km25076.4km经过四次实验，当迭代次数在200次以上时，平均值趋于稳定，故当迭代次数为200时，出现最优解。图5.1.4最优迭代次数数据图（3）交叉因子最优解此次实验分别以0.7、0.8、0.9三种数据进行试验，此时迭代次数为150，变异因子为0.1，种群数量为60。表5.1.5交叉因子示意表交叉因子平均值0.7178.2km0.877.3km0.976.4km经过三次实验，当交叉因子在0.9以上时，平均值趋于稳定，故当交叉因子为0.9时，出现最优解。图5.1.6最优交叉因子数据图（4）变异因子最优解此次实验分别以0.05、0.1、0.15三种规模进行试验，此时交叉因子为0.9，迭代次数为150，种群数量为60。表5.1.7变异因子示意表变异因子平均值0.0577.8km0.176.4km0.1576.4km经过三次实验，当变异因子在0.1以上时，平均值趋于稳定，故当变异因子为0.1时，出现最优解。图5.1.8最优变异因子数据图5.2遗传算法参数根据上述实验数据得出，本次遗传算法实验具体参数为：种群规模60、迭代次数150、交叉因子0.8、变异因子0.1，如下表所示：表5.2.1遗传算法参数表参数名称参数值种群规模200迭代次数200交叉因子0.9变异因子0.15.3模型实施与结果分析本次模型求解过程在计算机配置为酷睿i7、Windows11家庭中文版系统、64位操作系统的MATLABR2024b软件中进行。得到最优路径图。表5.3.1优化后路径表优化后配送路径配送距离配送员10->13->8->3->19->28->29->30->015.9km配送员20->9->5->6->15->16->2->013.2km配送员30->26->24->18->25->22->23->021.4km配送员40->10->21->4->27->07.3km配送员50->12->17->11->7->1->20->14->018.6km配送路径如下图所示图5.3.2路径示意图优化后的配送方案减少成为5条配送路线，经过优化后得配送路径，多个配送点通过合理性的整合，减少和避免了多余绕行和路径交叉，减少了运输距离以及车辆数量，提升了整体配送效率。总行驶里程为76.4km，具体数据如下表所示：优化后配送成本为：表5.3.3优化后成本示意表固定成本运输成本合计1000元175.72元1175.72元5.4优化结果对比优化前的配送总成本为1578元，但是经过优化后的配送总成本却减少为1175.72元。经此数据可以得出，经过优化后，总成本降低了约402.28元。这一差距在小规模物流配送中相对较小，但在大规模的物流配送中，却拥有不容小觑的经济效果，尤其是在长期运营中。相对于优化前的165公里的运输总距离，优化后的运输总距离降低至76.4km。通过优化生鲜物流配送路径，物流配送运输里程减少了88.6公里。这说明，优化过后的路线效率更高，更加能够缩短每次配送的路程，减少了燃料消耗产生的成本。表5.4.1优化前后对比表优化前优化后减少量路程总成本路程总成本路程总成本165km1578元76.4km1175.72元88.6km402.28元5.5HM企业配送路径优化方案1.配送路径优化。根据配送员订单情况，人为动态调配订单合理性，争取分派订单与配送员现有订单做到顺路，以取得最短配送路径。2.车辆优化。减少配送车辆数量，降低因过多使用配送车辆造成的固定成本。6结论与展望6.1结论上文总体所述就是给HM企业的生鲜配送装了个“智能导航”，效果堪比给快递车队集体做了脑部升级。用遗传算法计算出来的路线规划系统，直接把传统方法淘汰掉了。当然这系统也不是万能，现在还有点“水土不服”的症状。比如说数据都是从济南试点采集的，要是放到东北冰天雪地里，不知道算法会不会同样适用。另外参数设置这个事，不同城市得调不同配方，这个自动化的问题咱们还得接着啃。接下来准备搞三个大招：（1）时间路程两手抓：不光算怎么送货便宜，还得卡着时间窗送到，让客户体验爽到给五星好评（2）实时接通大数据：接上高德地图的实时路况，让系统能像老北京胡同串子似的随时抄近道（3）联合算法研究：打算把蚂蚁搬家的套路（蚁群算法）和鸟群觅食的智慧（粒子群优化）都拉进来组队，整出个超级优化联盟说白了，这套智能配送系统就是生鲜电商的“物流外挂”，帮助生鲜物流配送企业减短配送路程，降低配送成本，提高产品利益。6.2不足与展望6.2.1不足尽管基于遗传算法的优化模型在配送路径优化方面取得了显著成效，但仍存在一些不足之处。（1）数据不够"新鲜"。论文里用的配送数据可能是历史数据或者仿真数据，但实际中盒马的订单随时在变（比如天气差突然爆单），静态数据可能没法完全模拟真实场景的突发状况。（2）动态因素考虑不全。比如堵车、骑手临时请假、客户改地址这些突发情况，模型可能没给解决方案，或者只简单调个参数，实际落地可能翻车。（3）成本算得太"理想"。优化时可能只盯着最短路径，但现实中冷链车的油耗、骑手的绩效工资、包装损耗都是钱，这些成本叠加起来可能让算法推荐的"最优路径"反而更烧钱。6.2.2展望对于上述分析，在展望方面提出以下几条内容：（1）多目标"端水大师"模型。别光卷配送速度，把成本、骑手工作量（避免累到罢工）、客户评分、碳排放这几个指标一起优化，搞个平衡方案。（2）动态调度系统。学习网约车，每10分钟根据新订单和骑手位置重新规划路线，甚至让用户加价"插队"，灵活应对爆单情况。（3）绿色配送脑洞。比如用电动车换电站位置做路径节点，或者把社区闲置冰柜变成临时取货点，减少重复配送。参考文献XiangR,FengB.PathOptimizationofTwo-PostureManipulatorofApplePackingRobots[J].AppliedSciences,2024,14(19):8849-8849.ZhaoS,ZhaoS.ShipGlobalTravelingPathOptimizationviaaNovelNon-DominatedSortingGeneticAlgorithm[J].JournalofMarineScienceandEngineering,2024,12(3):23-24.KouL,WanJ,LiuH,etal.Optimizeddesignofpatrolpathforoffshorewindfarmsbasedongeneticalgorithmandparticleswarmoptimizationwithtravelingsalesmanproblem[J].ConcurrencyandComputation:PracticeandExperience,2023,36(2):56-58.ZhuX,JiangL,XiaoY.StudyontheOptimizationoftheMaterialDistributionPathinanElectronicAssemblyManufacturingCompanyWorkshopBasedonaGeneticAlgorithmConsideringCarbonEmissions[J].Processes,2023,11(5):75-76.YongX,LinP,MinX,etal.MotioncontrolandpathoptimizationofintelligentAUVusingfuzzyadaptivePIDandimprovedgeneticalgorithm.[J].Mathematicalbiosciencesandengineering:MBE,2023,20(5):9208-9245.YanG,YiwanZ.PathOptimizationofWeldingRobotBasedonAntColonyandGeneticAlgorithm[J].JournalofAppliedMathematics,2022,2022刘祥坤.基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D].长春市.长春工业大学,2023.宋丽龄.常州市生鲜农产品冷链物流共同配送路径优化研究[D].无锡市.江南大学,2023.朱煜.基于改进遗传算法对低碳物流配送路径的研究[D].太原市.山西财经大学,2023.李阅轩.H连锁超市配送路径分析及优化研究[D].太原市.中北大学,2023.周浩.社区团购生鲜农产品配送路径优化研究[D].郑州市.河南农业大学,2023.田起岳.智慧城市下物流配送中心选址及配送路径优化研究[D].西安市.西安建筑科技大学,2023.余敏燕.配送路径优化研究综述[J].中国物流与采购,2024,(20):52-53.魏权.基于遗传算法的粮食仓储出仓配送路径优化分析[J].电子技术,2024,53(09):42-43.李季.考虑时间窗的生鲜农产品冷链配送路径优化方法[J].中国航务周刊,2024,(33):75-77.王可.基于改进遗传算法的药品配送路径优化研究[J].中国储运,2024,(06):97-98.杨维.高质量发展下生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究文献综述[J].物流科技,2024,47(09):164-166.孙静.基于有向图规划的城乡物流配送路径优化研究[J].自动化技术与应用,2024,43(04):5-13.陈妮.时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究[J].自动化技术与应用,2024,43(02):17-30.吕勇强.基