【《D公司生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究》25000字（论文）】

图4.1为配送中心0向客户点1和客户点2送货的初始配送方案，即配送中心0需要安排两辆车分别向客户点1和客户点2送货，完成配送任务后返回配送中心0。此时，为完成客户点1和客户点2的配送任务，配送车辆总行驶里程为：（4.16）图4.2为使用节约里程算法优化后配送中心0向客户点1和客户点2送货的方案，即将客户点1和客户点2的货物装至一辆车上，车辆从配送中心0出发行驶至客户点1，接着从客户点1行驶至客户点2，最终从客户点2返回配送中心0。此时，配送车辆总行驶里程为：（4.17）将初始配送方案和优化配送方案相比，配送车辆节约的里程为：（4.18）将图4.2视作一个三角形，根据其几何性质，可得出：（4.19）采用节约里程算法优化车辆配送路径，不仅可以安排车辆顺利完成配送任务，还可以节约的车辆行驶里程。配送车辆从配送中心出发，为N个客户点配货，任务完成后返回配送中心。根据上述原理，计算N个客户点间的节约里程值并排序，依次将节约里程值最大的客户点并入该车配送路径，直至该辆车配送路径上客户需求总量大于车辆最大承载量，一条配送路径完成，循环上述步骤，直至所有客户点并入配送路径。4.4.3带模糊时间窗的节约里程算法基本思想及步骤传统节约里程算法适用于求解不带时间窗的车辆路径问题，如果使用其求解带时间窗的车辆路径问题，会使得符合传统节约里程法的车辆配送路径变为不可行解，即配送车辆在客户非约定时间送货，客户拒绝接收货物。为此，本文提出带模糊时间窗的节约里程算法来解决本文研究问题，求解关键在于客户期望时间窗排序以及总节约配送成本计算。带模糊时间窗的节约里程算法确定车辆配送路径的基本步骤如下：步骤1：根据客户点对配送时间的要求，将客户期望时间窗按从早到晚顺序依次排列；步骤2：建立配送中心、客户点和客户点间的距离矩阵；步骤3：根据距离矩阵，以及公式计算出客户点间节约里程值。如果节约里程值为负数，在现实生活中不具备现实意义，故将其设定为0；步骤4：安排车辆1的客户配送顺序（1）确定车辆1的首个配送对象。将客户期望时间窗最早的客户点暂定为车辆1的首个配送对象，判断车辆到达时间是否满足客户时间窗和车辆最大承载量等约束条件。如果满足约束条件，将该客户点归入车辆1配送路径中，然后寻找车辆1的下一个配送对象；如果不满足，则在剩余客户点中寻找最早时间要求的客户点，将其暂定为首个配送对象，判断其是否满足约束条件，重复此步骤，直至确定车辆1的首个配送对象；（2）确定车辆1的第二个配送对象。在满足约束条件前提下，计算首个配送对象与剩余客户点间总节约配送成本，选择总节约成本最大的客户点作为车辆1第二个配送对象；（3）确定车辆1的下一个配送对象。重复步骤4（2），直到约束条件无法满足。此时，车辆1配送顺序确定；步骤5：安排车辆2的配送顺序。根据步骤4，依次确定车辆2的配送对象，直到剩余客户点无法满足本文路径优化模型相关约束条件。此时，车辆2的配送路径确定。步骤6：重复步骤4，直至所有客户点均安排车辆配送，此时车辆最优配送路径确定；步骤7：根据各车辆配送路径，计算总配送成本。上述求解车辆最优配送路径的算法流程图如图4.3所示：图4.3带模糊时间窗的节约里程算法流程图Figure4.3Flowchartofmileagesavingalgorithmwithfuzzytimewindow

5D公司生鲜农产品冷链物流路径优化分析本章以D公司某日为配送中心周边10个客户点配送生鲜蔬菜为例，对第四章构建的路径优化模型求解。首先，收集整理了配送中心某日为客户点配送生鲜蔬菜的相关数据。其次，使用改进的节约里程算法对本文模型求解，对优化后车辆配送路径以及求解不带模糊时间窗的车辆路径结果进行分析。最后，为D公司发展提供相应建议。5.1基础数据整理及参数确定5.1.1基础数据整理为了能够同时满足D公司降低配送成本及客户对产品数量和配送时间等方面的要求，本文以配送中心某日为客户点配送生鲜蔬菜为例，整理和收集了客户点的相关需求信息，配送中心与各客户点间互通。同时，为了方便研究，将配送中心编号为0，各客户点的编号依次设为。依据配送中心和客户点的经纬度，使用网页版兰图绘在高德地图上标注了配送中心和客户点的地理位置，见图5.1。图5.1配送中心和各客户点的地理分布图Figure5.1Geographicaldistributionmapofdistributioncentersandcustomersites使用网页版高德地图获取配送中心和各个客户点间距离，在高德地图中输入客户点名称，搜索出的路线信息中包含多条车辆行驶路线，选取两个客户点间车辆行驶距离最短的路线作为冷藏车辆的一条行驶路线。根据上述原则，整理得到客户点间的实际可行距离，如表5.1所示。表5.1配送中心及客户点间距离Table5.1Distancebetweendistributioncenterandcustomerpoint编号01234567891000130.6026.132.20313.925.911.2046.636.511.319.00530.19.428.923.134.80630.111.130.224.535.51.70710.332.110.55.515.531.930.2088.531.24.39.513.431.029.28.9099.236.04.813.313.034.234.111.16.50101.032.15.713.16.631.930.210.47.68.60冷藏车常在清晨从配送中心出发，避开了道路拥堵，不需要额外考虑早高峰对车辆行驶的影响。此外，为了不影响正常的生产经营，客户希望车辆配送生鲜农产品抵达的时间段为[5:00-7:00]，最大容忍的服务时间段为[4:50-7:30]，各客户点对蔬菜的配送时间要求以及需求量见表5.2。表5.2客户点需求信息Table5.2Customerdemandinformation客户编号客户要求时间窗客户最大容忍时间窗服务时间/min需求量/t16:10-6:555:50-7:30160.825:35-6:005:05-6:30120.635:30-6:105:10-6:40180.946:00-6:405:40-7:00100.555:10-5:404:50-6:10160.865:50-6:305:45-7:20201.075:45-6:305:25-6:5040.286:05-6:405:40-7:1580.495:15-5:505:00-6:20140.7105:40-6:105:20-6:20241.25.1.2参数确定配送中心为周边的10个客户点配送生鲜蔬菜，配送时间从凌晨开始，车辆出行避开了早高峰，无需考虑交通拥堵情况。生鲜农产品冷链配送过程中，配送中心安排同一类型的冷藏车辆为客户提供配送服务。其中，每辆冷藏车的固定成本为180元，车辆的最大承载量为2t，车辆行驶速度维持在40km/h，参数设置如表5.3所示。表5.3参数名称以及参数值Table5.3Parameternamesandparametervalues参数名称参数符号参数单位参数值车辆单次运输固定成本元180车辆单位距离运费元/公里1.5单位产品价格元/吨3500运输时生鲜农产品新鲜度损耗系数%1服务时生鲜农产品新鲜度损耗系数%3单位小时早到惩罚成本元/小时120单位小时迟到惩罚成本元/小时140车辆平均行驶速度km/h40车辆最大承载量t2终端客户惩罚成本元/小时400热导率0.35车厢恶化程度-0.30车厢内表面积33.6车厢外表面积36.7车厢内环境温度4车厢外环境温度10单位制冷成本0.4车厢体积13.8其中，（1）通过查阅相关文献资料[73]，本文将冷藏车辆的热导率设为；（2）配送中心使用购买3年的冷藏车配送生鲜蔬菜，车厢只有轻微恶化，故取0.30。将上述参数代入本文路径优化模型中，各成本分别为：（5.1）（5.2）（5.3）（5.4）（5.5）（5.6）（5.7）（5.8）（5.9）5.2模型求解与优化结果分析5.2.1模型求解结果使用改进的节约里程算法安排冷藏车行驶路线，关键在于优先安排节省总成本最多的客户点，从而获得最佳配送路径。节约总成本具体计算方式如下：（1）节约固定成本：（5.10）（2）节约行驶成本：（5.11）（3）节约货损成本：（5.12）（4）节约制冷成本：（5.13）（5）惩罚成本：（5.14）（6）节约总成本：（5.15）基于上述分析，冷藏车行驶路线的确定过程如下：第一步，选取车辆1的第一个配送对象。根据表5.4以及表5.5，将客户点5作为车辆1的首个配送对象。车辆1从配送中心出发时间为4:30，行驶46min到达客户点5，服务时间为16min，则车辆从客户点5离开时间为5:32。表5.4按时间窗排序的客户需求量Table5.4Customerdemandsortedbytimewindow客户编号客户要求时间窗客户最大容忍时间窗服务时间/min需求量/t55:10-5:404:50-6:10160.895:15-5:505:00-6:20140.735:30-6:105:10-6:40180.925:35-6:005:05-6:30120.6105:40-6:105:20-6:20241.275:45-6:305:25-6:5040.265:50-6:305:45-7:20201.046:00-6:405:40-7:00100.586:05-6:405:40-7:1580.416:10-6:555:50-7:30160.8表5.5客户点间节约值Table5.5Savingsbetweencustomerpoints编号123456789101024.50318.68.8040.71.41.50551.37.320.91.90649.66.019.51.258.5078.85.918.71.48.510.2087.910.312.91.77.69.49.9093.810.59.82.85.15.28.411.201001.41.8100.90.91.91.60第二步，满足约束条件前提下，选取节约总成本最大的客户点作为车辆1的第二个服务对象。由表5.6，配送车辆从客户点5行驶到客户点3节约总成本最大，计算过程如下：节约固定成本节约行驶成本节约货损成本节约制冷成本惩罚成本节约总成本表5.6车辆1配送客户点选择（1）Table5.6Deliverycustomerpointselectionforvehicle1(1)客户编号需求量/t节约里程/km节约固定成本/元节约行驶成本/元节约货损成本/元节约制冷成本/元惩罚成本/元总节约成本/元是否选择10.851.30180.0076.9535.6849.16400.00-58.21否20.67.30180.0010.953.837.0037.33164.44否30.920.90180.0031.3516.4220.030.00247.79是40.51.90180.002.850.831.820.00185.50否61.058.50180.0087.7550.8256.06400.00-25.38否70.28.50180.0012.751.498.150.00202.38否80.47.60180.0011.402.667.280.00201.34否90.75.10180.007.653.124.89400.00-204.34否101.20.00180.000.000.000.0023.33156.67否此时，车辆1的货物装载量为1.7t，未服务客户点中可能存在满足限制条件的客户点。第三步，重复第二步，确定车辆1的第三个服务对象。配送车辆从客户点3行驶到客户点1的总节约成本最大，如果选择客户点作为下一个服务对象，车辆1将过载运输，故选择客户点7作为下一个配送对象。车辆1到达客户7时间为6:34，服务时间为4min，见表5.7。此时，车辆1的运载量为0.8+0.9+0.2≤2t，如果继续安排车辆1为客户点送货，将超载配送，无法满足约束条件。因此，车辆1的配送顺序为0-5-3-7-0，行驶时间为106min，装卸服务时间为38min。表5.7车辆1配送客户点选择（2）Table5.7Deliverycustomerpointselectionforvehicle1(2)客户编号需求量/t节约里程/km节约固定成本/元节约行驶成本/元节约货损成本/元节约制冷成本/元惩罚成本/元总节约成本/元是否选择10.818.60180.0027.908.1217.8212.00221.84否20.68.80180.0013.204.618.43400.00-193.75否40.51.50180.002.250.661.4432.67151.68否61.019.50180.0029.2517.0218.6974.67170.29否70.218.70180.0028.053.2617.929.33219.90是80.412.90180.0019.354.5112.360.00216.22否90.79.80180.0014.706.009.39400.00-189.91否101.21.80180.002.701.891.72400.00-213.69否第四步，安排车辆2的配送路径。选择剩余客户点中时间窗最早的客户点9作为车辆2的首个服务对象。车辆2在5:00从配送中心驶出，5:14到达客户点9。重复第二步，依次选择选择客户点2和客户点8作为车辆2的下一个服务对象，见表5.8，表5.9。其中，客户点2与客户点1的总节约成本最大，但是客户1需求量超过车辆2的剩余运载量，故未将客户点1作为车辆2的下一个配送对象，客户点6同理。此时，车辆2的运载量为0.7+0.6+0.4=1.7t，车辆2为非满载配送，且不存在满足限制条件的未被服务客户点。车辆2的配送线路为0-9-2-8-0，车辆行驶时间为42min，服务时间为34min。表5.8车辆2配送客户点选择（1）Table5.8Deliverycustomerpointselectionforvehicle2(1)客户编号需求量/t节约里程/km节约固定成本/元节约行驶成本/元节约货损成本/元节约制冷成本/元惩罚成本/元总节约成本/元是否选择10.83.80180.005.702.663.640.00192.00否20.610.50180.0015.755.5110.060.00211.32是40.52.80180.004.201.222.6824.00164.11否61.05.20180.007.804.554.980.00197.33否80.411.20180.0016.803.9110.73400-188.56否101.21.60180.002.401.681.530.00185.61否表5.9车辆2配送客户点选择（2）Table5.9Deliverycustomerpointselectionforvehicle2(2)客户编号需求量/t节约里程/km节约固定成本/元节约行驶成本/元节约货损成本/元节约制冷成本/元惩罚成本/元总节约成本/元是否选择10.84.50180.006.751.974.310.00193.03否40.51.40180.002.100.611.340.00184.05否61.06.00180.009.005.255.759.33190.66否80.410.30180.0015.453.609.8720.00188.92是101.21.40180.002.101.471.340.00184.91否第五步，安排车辆3的配送路径。根据第一步选取客户10作为车辆3的第一个配送对象，5:30从配送中心出发。根据步骤二的计算过程，选择客户4作为车辆3的第二个配送对象，见表5.10。此时，车辆运载量为1.7t，且剩余客户点中均不符合车辆承载量要求。车辆3行驶路线为0-10-4-0，全程用时56min，服务时间为34min。表5.10车辆3配送客户点选择Table5.10Deliverycustomerpointselectionforvehicle3客户编号需求量/t节约里程/km节约固定成本/元节约行驶成本/元节约货损成本/元节约制冷成本/元惩罚成本/元总节约成本/元是否选择10.80.00180.000.001.970.000.00181.97否40.51.00180.001.500.610.960.00183.07是61.00.90180.001.355.250.8628.00159.46否第六步，安排车辆4的配送路径。重复第一步和第二步，选取客户点6作为车辆4的第一个服务对象，客户点6作为车辆4的第二个服务对象，见表5.11。从配送中心出发后，车辆4行驶46min到达客户点6，卸货完成后驶向客户点1。客户点6与客户点1距离11.1km，7:23车辆4到达客户点1，客户点1对于生鲜蔬菜的需求量和配送时间要求均得到满足。此时，车辆运载量为1.8t，车辆4的配送顺序为0-6-1-0，全程用时145min。表5.11车辆4配送客户点选择Table5.11Deliverycustomerpointselectionforvehicle4客户编号需求量/t节约里程/km节约固定成本/元节约行驶成本/元节约货损成本/元节约制冷成本/元惩罚成本/元总节约成本/元是否选择10.849.60180.0074.4034.5147.5365.33271.10是第七步，计算车辆配送成本。通过计算客户点间各项节约成本，以冷藏车配送成本最小化为目标，采用改进节约里程算法进行求解分析，结果表明配送中心需要4辆运力2t的冷藏车来为客户配送生鲜蔬菜，具体车辆配送路径见表5.12。表5.12带模糊时间窗的车辆路径结果Table5.12Vehicleroutingresultwithfuzzytimewindow行驶路线运载量/t配送时间/min车辆10-5-3-7-01.9144车辆20-9-2-8-01.776车辆30-10-4-01.754车辆40-6-1-01.8145以车辆1为例，计算配送总成本：（1）车辆1固定成本：每辆冷藏车固定成本为180元，因此：（2）车辆1行驶成本：车辆1完成配送任务返回配送中心时，一共行驶69.0km，车辆1行驶成本为：（3）车辆1货损成本：车辆1在4:30从配送中心出发，行驶46min抵达客户点5，服务时间为16min；抵达客户点3时，车辆已出发97min，服务时间为18min；抵达客户点7时，车辆已出发124min，服务时间为4min，则车辆1货损成本为：（4）车辆1制冷成本：车辆1完成配送任务回到配送中心共用时144min，服务时间为38min，则车辆1制冷成本为：（5）车辆1惩罚成本：车辆1在客户点5和客户点3期望时间内抵达，企业无需支付惩罚成本；车辆1在客户点7期望时间外抵达，产生9.33元惩罚成本。因此，企业需要支付因延迟抵达而产生的惩罚成本为：（6）车辆1完成配送任务的成本为：由上述可得，优化后总配送成本为1728.23元，见表5.13。表5.13带模糊时间窗的车辆配送成本Table5.13Vehicledeliverycostwithfuzzytimewindows固定成本/元行驶成本/元货损成本/元制冷成本/元惩罚成本/元配送成本/元车辆1180.00103.50123.1793.349.33509.34车辆2180.0040.2063.8449.7622.00355.80车辆3180.0021.3032.7435.7116.00285.75车辆4180.00107.7093.0693.91102.67577.34成本合计720.00272.70312.81272.72150.001728.235.2.2优化结果分析（1）优化结果分析为对比路径优化的效果，需要调研D公司的原始配送路径。采访配送中心相关负责人后，得知此次配送服务车辆的实际行驶路线，见表5.14。表5.14优化前车辆行驶路线Table5.14Vehicledrivingroutebeforeoptimization车辆1234配送线路0-5-3-00-8-9-4-00-7-2-10-00-1-6-0运载量/t1.701.602.001.80配送时间/min1368583145通过计算得到原始车辆配送路径的相关信息，见表5.15至表5.18。表5.15优化前车辆1相关信息Table5.15Informationaboutvehicle1beforeoptimization客户点需求量/t行驶距离/km行驶时间/min服务时间/min抵达时刻客户要求时间窗客户最大容忍时间窗50.830.146165:165:10-5:404:50-6:1030.923.135186:075:30-6:105:10-6:40表5.16优化前车辆2相关信息Table5.16Informationaboutvehicle2beforeoptimization客户点需求量/t行驶距离/km行驶时间/min服务时间/min抵达时刻客户要求时间窗客户最大容忍时间窗80.48.51385:136:05-6:405:40-7:1590.76.510145:315:15-5:505:00-6:2040.51320106:056:00-6:405:40-7:00表5.17优化前车辆3相关信息Table5.17Informationaboutvehicle3beforeoptimization客户点需求量/t行驶距离/km行驶时间/min服务时间/min抵达时刻客户要求时间窗客户最大容忍时间窗70.210.31645:465:45-6:305:25-6:5020.610.516126:065:35-6:005:05-6:30101.25.79246:275:40-6:105:20-6:20表5.18优化前车辆4相关信息Table5.18Informationaboutvehicle4beforeoptimization客户点需求量/t行驶距离/km行驶时间/min服务时间/min抵达时刻客户要求时间窗客户最大容忍时间窗10.830.645.9166:466:05-6:405:40-7:156111.116.65207:196:00-6:405:40-7:00优化后的配送路径方案明显优于原始配送路径方案，具体体现在以下两方面：①从车辆行驶里程和配送时间看，优化后车辆行驶里程和配送时间比优化前明显减少。优化后配送车辆的总行驶里程和配送时间分别降低了9.6%和6.7%，主要原因是：优化前车辆的送货顺序由配送中心负责人主观决定，配送车辆经常绕远送货，车辆行驶距离和配送时间较长。②从配送成本来看，优化后配送总成本比优化前配送总成本显著降低，见表5.19。优化后配送总成本和优化前车辆配送总成本降低16.8%，主要原因是：优化前车辆2未在客户点8期望时间内抵达，也未在客户最大容忍时间内到达，优化前车辆3没在客户10期望时间和最大容忍时间内到达，配送中心需要支付高额惩罚成本。此外，优化前和优化后车辆固定成本不变，但是优化后车辆行驶成本、货损成本和制冷成本分别比优化前节约9.6%、14.1%和6.6%，优化前有两辆车行驶路线不符合客户要求，优化后四辆车行驶路线均符合客户要求。表5.19优化前、优化后车辆配送成本对比分析Table5.19Comparisonandanalysisofvehicledistributioncostsbeforeandafteroptimization分类固定成本/元行驶成本/元货损成本/元制冷成本/元惩罚成本/元总配送成本/元优化后配送车辆720.00272.70312.81272.72150.001728.23优化前配送车辆720.00301.50364.14291.89400.002077.53（2）模糊时间窗影响分析客户期望时间窗和客户最大容忍时间窗影响D公司生鲜农产品冷链物流的车辆路径优化结果，不考虑模糊时间窗情况下本文模型会发生改变，车辆配送路径结果随之改变。结合前文内容，本文将客户期望时间窗调整为，则模型中模糊时间窗约束不存在，惩罚成本亦不存在，此时变成了探究不带模糊时间窗的D公司生鲜农产品冷链物流车辆路径问题。其它条件不变的情况下，使用该次配送服务相关数据，采用改进的节约里程算法对该模型求解，车辆配送路径结果如表5.20所示。表5.20不带模糊时间窗的车辆配送路径Table5.20Vehicledeliveryroutewithoutfuzzytimewindow行驶路线固定成本/元行驶成本/元货损成本/元制冷成本/元单辆车总成本/元0-6-5-7-0180.00111.00114.5099.16504.660-3-1-0180.00105.6072.2690.65448.500-8-9-2-0180.0038.8575.2949.12343.260-4-10-0180.0064.0544.8136.98325.84车辆总成本720.00319.50306.85275.921622.27由表5.20可知，如果没有模糊时间窗约束，配送中心就无需考虑客户对配送时间的要求，也就不存在惩罚成本，需要4辆冷藏车为客户配送货物，总配送成本为1622.27元。表5.21带/不带模糊时间窗的车辆路径结果Table5.21Vehicleroutingresultwith/withoutfuzzytimewindow模型行驶路线总行驶成本/元总货损成本/元总制冷成本/元带模糊时间窗0-5-3-7-0272.70312.81272.720-9-2-8-00-10-4-00-6-1-0不带模糊时间窗0-6-5-7-0319.50306.85275.920-3-1-00-8-9-2-00-4-10-0不同客户对于期望时间窗和最大容忍时间窗的要求不同，对于期望时间窗较早的客户需要优先配送。本次配送服务中，客户点5、客户点9和客户点6等对于生鲜蔬菜配送时间要求较早，规划配送路径时必须优先考虑客户对配送时间的要求。如果车辆抵达时间超出客户可容忍时间，公司需要支付高额的时间惩罚成本，客户将拒绝收货。由表5.21，使用改进的节约里程法求解带模糊时间窗的车辆路径问题和不带模糊时间窗的车辆路径问题时，车辆行驶路线存在较大差异。将带模糊时间窗的生鲜农产品冷链物流车辆路径结果和不带模糊时间窗的生鲜农产品车辆路径结果对比发现，带模糊时间窗的车辆总行驶成本和总制冷成本相对较少，而货损成本相对较高。这是由于模糊时间窗的存在，促使配送中心在客户期望时间内选择总节约成本最大的客户点送货，车辆行驶距离和不考虑模糊时间窗的车辆行驶距离相比较短，配送时间减少。但是，生鲜农产品新鲜度对于配送时间变化较为敏感，使得带模糊时间窗的总配送成本比不带模糊时间窗的总配送成本高。因此，同不带模糊时间窗的车辆路径结果相比，带模糊时间窗的车辆行驶路线发生较大变化，车辆行驶成本和制冷成本相对较低，而货损成本却相对较高。综合上述分析，采用改进节约里程算法对D公司配送路径优化后发现：（1）探究带模糊时间窗的生鲜农产品冷链物流路径优化问题有利于降低D公司配送成本，且验证了改进后节约里程算法的可行性和有效性。使用改进的节约里程算法合理规划了D公司的车辆配送路径，降低了配送成本，减少了生鲜农产品送货时间，确保了生鲜农产品的准时配送。（2）模糊时间窗对D公司路径优化存在影响。当配送过程中不考虑模糊时间窗时，意味着配送时无需关注客户对配送时间的需求，服务顺序会发生变化。虽然带模糊时间窗的车辆货损成本相对较高，但是从整体来看，带模糊时间窗的车辆配送总成本和不带模糊时间窗的车辆总配送成本相差不大。在总配送成本可接受情况下，带模糊时间窗的配送方案可准时完成客户配送需求，有利于公司与客户长期合作。因此，模糊时间窗对于解决D公司生鲜农产品冷链配送问题具有重要意义。5.3D公司发展建议（1）系统规划车辆配送路径完善公司关于安排配送路径和调度配送车辆的规章制度，聘请专业的物流从业人员，从库存、车辆、人员和客户等方面系统的规划车辆配送路径，从而合理配置物流资源，减少车辆行驶里程，缩短配送时间以及减少产品新鲜度的损失。同时，通过组织业务讲座和进修等方法提升员工综合素质，定期对员工宣传教育，树立以客户为中心的配送服务意识，使得生鲜农产品配送流程可以更加系统化和专业化。（2）加强配送成本管理由于生鲜农产品和冷链物流的特殊性，导致生鲜农产品配送过程中比常温货物配送产生更多成本，所以安排生鲜农产品冷链物流配送路径时要加强成本管理。满足客户需求前提下合理安排车辆提供配送服务，减少车