【《冷链物流车辆路径问题研究的相关理论基础概述》6500字】

冷链物流车辆路径问题研究的相关理论基础概述目录TOC\o"1-3"\h\u4030冷链物流车辆路径问题研究的相关理论基础概述 1109341.1相关概念 1173181.1.1冷链物流的概念 169761.1.2冷链物流的适用范围 2198111.1.3冷链物流的特点 3275421.2车辆配送路径问题 453351.1.1车辆配送路径问题的定义 4267411.1.2车辆路径问题的分类 4119421.1.3车辆路径问题的构成要素 6193021.3常用的优化算法 61.1相关概念1.1.1冷链物流的概念冷链物流（ColdChainLogistics）通常是指需要低温储藏和恒温保存的食物在整个供应链中指定的低温环境中生产，储存，运输和销售，以确保食物质量并减少食物损耗的一个系统工程[3]。随着社会经济，特别是农产品经济的快速发展，各种冷冻，冷冻食品迅速进入消费者的视野，市场需求也在增加。由于农产品的冷链物流对供应链中的每个环节都有较高的要求，因此在供应链物流中是一种相对特殊的物流方式，主要是在水果，蔬菜等新鲜农产品的供应链中。冷链物流对其货物时间效应较为看重，其特殊性质从而增加了鲜活农产品的市场份额。根据新鲜农产品的某些特性，为了在运输过程中保持其质量，必须遵循一定的标准。从生产地点到销售端的整个链条必须处于规定的低温环境中。“3T”原则是冷链物流中必须遵循的基本原则，即新鲜农产品的存储和循环时间（Time），新鲜农产品的温度环境（温度）以及存储新鲜农产品的耐受性（公差）。从理论上讲，冷冻食品的质量会随着低温循环过程中所需时间的变化而发生相应的变化，两者之间存在一定的关系。因此，应根据物流产品的不同类型和特点来设置冷链的温度和时间。具体冷链流如图1.1所示。图1.1冷链物流示意图Figure1.1Schematicdiagramofcoldchainlogistics农产品冷链物流主要由以下四个环节组成：（1）冷冻加工：该环节主要是对农产品进行一些预冷工作。此过程中涉及的主要冷链设备是一些用于对新鲜农产品进行冷却，冷冻和快速冷冻的冷库设备。（2）冷冻储存：该过程中的瓜果蔬菜，都是通过可控的恒温系统进行冷链运输已达到其保鲜度。此过程涉及许多主要的冷链设备，包括用于某些冷冻或加工工作的各种类型的冷库，用于存储农产品的冷藏柜，家用冰箱以及其他适合在小型配送中心存储的设备。（3）冷藏运输配送：主要用于农产品的长途或短途运输物流活动。由于在此环节中农产品需要运输一定的时间，因此冷链设备主要是运输工具，但它们必须具有低温条件。包括用于铁路运输的铁路冷藏车，用于陆地运输的冷藏车，用于水运输的冷藏船以及一些冷藏集装箱。农产品的质量主要是由于温度变化引起的农产品环境变化所致。如果温度波动，农产品的质量将会损失。因此，所选的运输工具应具有良好的温度控制功能。在维持指定的低温环境时，必须确保温度不会波动。在长途运输中，时间更长，距离也更长。保持农产品的低温稳定环境更为重要。（4）冷冻销售：主要目的为保证货物质量，在其销售时进行冷冻储藏活动。在此链接中设计的主要冷链设备主要是各种冰箱，包括用于销售新鲜农产品的冷藏和冷冻展示柜以及用于存储新鲜农产品的储藏柜。1.1.2冷链物流的适用范围冷链物流的应用范围相当广泛。具体的适用范围如下：原始冷链产品，例如水果，蔬菜，肉类和家禽等直接从原始配送地开始冷链配送，不需要的加工的冷链产品。这些产品是从生产地通过恒温运输直接运输到目的地。加工食品，主要是通过某些加工技术制造的农产品，包括速冻食品，经加工的包装熟食以及各种快餐食材。具有特殊用途的商品，它主要用于特殊目的，但需要在低温条件下进行控制，包括药品和某些化学产品。（4）需要在低温环境下运行的其他产品。1.1.3冷链物流的特点冷链物流和室温物流之间的主要区别在于，它需要在低温环境中建立一系列的联系。冷链始终贯穿于整个物流过程，因此涉及更多学科和相关实践经验，从而使其管理更加复杂，并导致更高的成本。冷链物流对时间，产品质量，湿度，温度和操作环境有相对较高的要求，因此操作更加复杂且相对专业。冷链物流主要具有以下特点：时效性要求高：在物流的运输环节中由于消费者对其运输的生鲜农产品的新鲜度及质量要求颇高，故运输的时效性较高。作为特殊产业，冷链物流对时间的要求更高。因此，要求冷链物流必须迅速完成服务，以确保及时性并防止产品质量因时间的浪费而变质和其他现象。复杂性：常温物流不会随时间或温度等一系列变化而变化，但是冷链物流的复杂性在于农产品在流通过程中需要遵循3T原理，需要掌握各种技术。诸如确保产品在指定温度范围内运输的制冷技术，确保产品在运输过程中不受温度波动影响，导致质量下降，进行温度和湿度测试以确保农产品的运输环境等隔热技术，信息和运输系统中国农产品的信息收集与分析，以及研究产品变化机制以分析农产品质量变化趋势的技术等。在运输过程中，某些特殊产品（例如药品）可能会受到相关法律法规的监管，以监督此类产品的流通，并且运输中的每种产品都可能由于温度变化或在任何时间过长而变质。如果在此过程中没有对某个链接的冷链支持，则会浪费先前链接的精力。因此，整个过程需要进行监督和管理。可以看出冷链物流的复杂性可以从上面反映出来。（3）成本高昂：冷链物流往往会比室温物流产生更高的成本。由于这种物流对时间和温度因素具有较高的敏感性，并且在运输过程的各个方面都有很高的要求，因此大大增加了冷链物流的运输成本，并涉及到整个运输过程。设备，冷藏库和冷藏车都需要很高的维护成本，并且需要大量投资。因此，冷链物流运输具有成本高的特点。1.2车辆配送路径问题1.1.1车辆配送路径问题的定义车辆路径问题（VRP）是由G.Dantzig和J.Ramser在研究中提出的一个组合优化与整数规划向综合的交叉问题[4]。在这种类型的问题中，需要提供服务的客户的位置和需求是已知的。在满足既定条件的情况下，需要对冷链中的输送路径进行合理的规划和选择，以实现最短的路径和成本最小，最少的行驶时间等目的最终达到了使目标函数的收益最大化的目的。通常情况下，配送车辆的行驶路径如图1.2所示：图1.2车辆路径问题示意图Figure1.2Schematicdiagramofvehiclepathproblems通过大量文献搜索和分类，车辆路径问题可描述为：假设有一个配送中心装有K个具有相同特性且容量为C的汽车。需要提供分销服务的客户数量为n，每个客户的需求不同，用D表示。车辆的初始起点是分销中心，然后在每个客户点执行分销任务。任务完成后，车辆仍需要返回原始起点，即配送中心。同时，必须为需要提供分发服务的每个客户提供服务，并且为每个客户提供一个且只有一项分发服务，并且可以满足每个客户的需求。在分配过程中，冷藏卡车的负载能力不能超过。为了最小化总成本（即在路线上行驶的所有车辆的总距离），车辆本身的容量受到限制。1.1.2车辆路径问题的分类车辆路径问题已经引起人们的兴趣并进行了长期的研究。自提出以来，随着国内外专家学者对此类问题的深入研究，已经形成了较为成熟的分类体系，全文大量的文献阅读及调查的基础上，总结出具体分类如下表1.1所示：表1.1车辆路径问题分类表Table1.1VehiclepathProblemClassificationtable分类标准类型物流中心数量车辆装货情况运输问题类型货物取（送）时间效益研究车辆对车场的所属关系车辆类型数优化目标数单起点问题、多起点问题非满车问题和满车问题纯送货任务、纯取货任务、即送货又取货任务是否按照时间窗、软硬时间窗开放式问题、封闭式问题单一类型问题、复合类型问题单一约束问题、多约束问题单车场问题意味着所有送货车辆在送货过程中都有相同的起点，并且从同一个配送中心出发为客户服务。多配送中心问题是指路线优化模型中有多个配送中心，故各个消费者和其各个配送中心具有多样性。根据要研究的实例对象，选择符合实际情况要求的配送中心研究该类问题。满载问题意味着需要交付的单个用户的需求大于车辆的额定负载能力，因此，此时的交付任务将被分为几次，并使用不同的车辆来共同完成单个任务。客户的分配任务。非满载车辆路径问题是指运送车辆可以完成多个用户的运送任务，因为每个用户的需求小于车辆的额定负载，所以车辆可以承担多个运送任务。因为考虑到模型的复杂性和实际研究的重要性，所以本文研究了小于满载的车辆路径选择问题。纯粹的交付问题或纯粹的提货问题意味着，当客户订购商品时，车辆只是简单地取货而不交付商品，或者不取货就交付商品，并且两者不共存。混合取货和运送问题是指在整个分销网络中，运送车辆同时在客户点执行取货和运送任务。本文研究纯交货和纯提货问题。没有时间窗的问题意味着客户不调节时间，并且当送货车到达时可以接收送货车，并且可以成功地完成货物的运送任务。时间窗口问题意味着客户对交付车辆的交付有一定的时间范围要求，并且交付车辆必须在客户指定的时间范围内到达。可以根据时间窗口要求是否为硬约束来对时间窗口问题进行分类。一种是软时间窗口问题，这意味着送货车辆可以在客户指定的时间窗口之外交付，但不能超过最大公差范围，因为这会给客户带来不便，例如仓储和统计的不便如果货物是提早交货或延迟交货，这时将产生相应的罚款费用，以赔偿客户。另一个是困难的时间窗口问题，即送货车辆必须在客户指定的时间窗口内发货，否则客户可以选择拒绝收货。单车问题是指配送中心内的所有送货车辆均为单一类型，并且其载重量，最大行驶路径和其他特征均相同。多车问题是指配送中心内车辆种类繁多，其属性不一致。由于型号或负载能力不同，可能会出现分销成本不同的问题。车辆开放性的问题是指整个分配路径都不是一个闭环的事实。车辆从配送中心出发后，无需返回配送中心。车辆关闭的问题是这样的事实，即车辆离开分配中心后，仍必须返回分配中心，以使分配形成闭合回路。根据解决车辆问题的目标数量可划分为，基于单个目标函数和基于多个目标函数。1.1.3车辆路径问题的构成要素根据上述理论，可以发现车辆路径问题的定义包括以下主要部分：客户，配送中心收到任务后，将使用配送工具执行配送服务。常规属性包括诸如详细地址，需求数量和需求按照要求的时间等之类的信息。配送中心，它主要是一个大型仓库，所有货物都被收集，分配和存储，它是一个综合的货物分配基地。车辆，用于分配任务的冷链物流的载体是各种类型的冷藏卡车。一般属性主要包括运输车辆的种类，载货重量和额定单位时间最大行驶路径之类的信息。货物，即物流配送的对象。由于具有不同属性的商品需要不同的车辆来执行分配任务，因此本文的目标是保质期短且不易保存的物品，因此必须在低温环境下完成交付。运输网络，即由需求点和运输路线组成的网络运输结构用于指示每个运送车辆需要通过的路线。约束条件，在现实的物流运输活动中，在配送相关方面必须满足一些限制条件。例如：商品的交付必须在客户指定的时间范围内交付，如何设置车辆的行驶速度和最大车辆行驶距离等。优化目标，即在配送路线问题中要实现的目标功能包括：运输的路线距离最短，运输活动所用时间最短，运输所产生的成本最小1.3常用的优化算法在解决该类车辆路径问题时，通常应用启发式算法及精确式算法。精确式算法主要是通过构建数学模型解决实际问题，并在解决一些小规模路径规划问题中发挥重要作用。由于解决问题的复杂性，许多学者已经开发了启发式算法来解决大规模，多网络的不确定性多项式问题。基于相对优化算法，提出了一种启发式算法。通过最佳算法可以获得针对每个问题实例的最佳解决方案。启发式算法可以解释如下，在程序计算的时间或空间的可接受范围内，通过基于直觉或经验的算法为每种情况提供可行的解决方案，以优化组合问题。在解决日常的实际问题一般使用以下算法：遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是主要参照摩尔根生物遗传学中，根据果蝇交配、基因重组及考虑变异过程而受启示，而仿真得到启发式算法。属于进化算法（EA）的一大类。该算法是一种常用的基于仿生变异，通过对该基因的算子进行交叉和分配，提高优化搜索算法的质量。通常在一定程度上满足最大代数生成或总体适应性水平时，该算法会终止。蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种通过数学概率计算来解决问题的一种算法，可以把所求的问题模拟为路线式的可视化问题。蚁群算法是一种人工智能的可视化算法，他对之后的启发式算法提供了思路。该算法是通过观察蚂蚁日常生活中基本觅食，以找到蚁群和食物来源之间的路径为原理。从更广泛的角度来看，蚁群算法是通过模型搜索来执行的。模拟退火算法（SimulatedAnnealingAlgorithm,SA）是通过退火引入优化选择搜索全局最优过程时，它会引入随机变量。由于模拟退火算法是从物理退火过程演变而来的，因此自然会产生加热，等温和冷却三个过程。加热主要是由于颗粒之间的热运动偏离了平衡位置。通过减少颗粒的热运动直至它们对齐来进行冷却。模拟退火算法包括状态生成功能，状态接受功能和温度更新功能三个功能，并具有内环终止规则和外环终止规则两个部分。但是初始温度对模拟退火算法影响更大。禁忌搜索算法（TabuSearch,TS）是一种元启发式搜索方法，使用本地搜索来优化模型。本地搜索可以找到问题的潜在解决方案，并检查其邻居以找到改进的解决方案，在每个步骤中，如果没有可用的改进措施（例如当搜索保持在严格的本地最小值时），则可以接受较差的措施。另外，引入了禁止以防止搜索返回到先前访问的解决方案。禁忌搜索算法已广泛应用于各种不确定的多项式问题，通过计算机程序实现了人工智能算法的越来越多的应用和研究。由于计算机的计算效率很高，因此它们可用于执行大量计算和高精度的复杂计算。这样可以减少计算时间成本，并将其转换为更多的实际生产成本。以上四种算法在解决路径问题时都有各自的优点，也有各种算法的缺点。优缺点和适用性如表1.2所示。表1.2算法路径问题分类表Table1.2Classificationofvehicleroutingproblems算法名称基本原理优点缺点适用性遗传算法蚁群算法模拟退火算法禁忌搜索算法基于遗传学，可以通过遗传交叉和突变等步骤获得最佳解决方案。模拟真实蚁群的觅食过程，并使用信息素进行信息交换和传输，获取符合约束条件的最优解根据物质物理状态下的模拟退火状态来进行反复迭代，从而求得最优解。在所有可行解中，逐步迭代进行计算，并在本地邻域中扩展搜索范围。易于使用，具有稳定性及柔性，自我反馈能力，较强的获得最优解的能力，获得最优解的速度快，并且便于并行处理。处理问题的柔性较强，求解效率快，较强的稳定性，良好的正反馈机制，良好的可伸缩性，并行计算可以节省时间和启发式搜索功能。计算过程简单且被广泛使用。理论上采用随机松弛技术获得最优解。为了确保有效的搜索路径，有助于避免陷入局部最优状态，并且可以通过规则提高搜索效率。搜索强度不高，最优解的准确性不高。对于算法本身的影响因子要求高，编程复杂，主观性强，并且容易陷入过早收敛。计算的时间较长，结果运行缓慢，由于参数的复杂性，产生的结果不太全面。搜索能力较为复杂。计算耗时太久，