【生鲜农产品配送路径的建模及优化研究13000字（论文）】

生鲜农产品配送路径的建模及优化研究目录TOC\o"1-3"\h\u一、绪论 1（一）研究背景及意义 1（二）国内外研究现状 1（三）研究内容及方法 2二、理论基础与研究综述 4（一）生鲜农产品物流配送的理论概述 4（二）车辆路径问题的理论概述 4三、饶阳生鲜农产品配送的影响因素分析 5（一）配送中心概况 5（二）配送中心生鲜农产品配送的现存问题及原因分析 6四、饶阳生鲜农产品配送中心配送路径的建模及优化 8（一）模型构建 8（二）优化设计与数据获取 10（三）配送路径优化研究成果及展望 161.初始配送路线 162.配送路线的优化分析 163.优化调整后的配送路线 174.配送路径优化调整的效果分析 18总结 20参考文献 21内容摘要：作为一家以生鲜农产品加工、储存以及配送为主要业务的农产品供应企业，河北新发地饶阳生鲜农产品配送中心（下文简称“配送中心”）所面临的经营环境主要以产品种类多样化、客户相对分散以及配送难度大为主。新形势下，城市居民对于生鲜农产品已经产生了一系列新需求，因此相关企业需要积极推进生鲜货品配送模式以及配送路径的优化调整。以此为起点，才能够为各个单位的客户提供高水准的农产品配送供应服务，进而以提高其配送服务满意度为起点在总体经营规模有限的情况下实现自身的转型发展。论文主要按照遗传算法以及蚁群算法相结合的思路针对配送中心的生鲜货品配送路径优化问题进行了讨论分析，主要从路程、成本、时间等因素着手建立起了配送路径优化模型。在此基础上，还依托遗传算法以及蚁群算法相结合针对具体的配送方案进行了优化调整，进而明确了相关改革实践的实际效果。在民众生鲜农产品需求日渐多样化的前提下，本论文所涉及到的研究实践能够进一步推动以配送中心为代表的生鲜农产品销售企业的转型发展，进而在帮助其节省货品配送成本的基础之上提高配送效率。相关研究结论证实，改善有关企业的生鲜农产品配送路径能够降低其运营管理成本，并且能够让其以提高货品的配送效率为前提提高服务质量。关键词：生鲜货品；配送路径；调整改进一、绪论（一）选题背景新形势下，以绿色食品和健康食品为主导的食品消费理念已经深入人心，而且相关地区的民众也对于农产品消费呈现出了一系列新需求。需要注意的是，生鲜农产品的生产周期以及储存和运输要求决定了想要做好这方面的配送供给工作其实并不容易。具体来说，需要在实际配送工作中控制好车辆的运行路径、配送时间并且需要根据实际情况调整配送路线。由此着手分析，如果可以做好生鲜农产品配送中心的配送路径研究问题，便能够推进相关企业的转型发展。自2017年开始，河北省衡水市在“三品”战略的引导之下，本地的蔬菜农产品规模化种植以及标准化生产等行业均已进入了转型发展的新阶段。随着时间的推移，设施蔬菜产业已经成为了衡水当地的特色优势产业。配送中心是河北衡水地区极具代表性的现代化农产品销售企业。公司现有员工132人、28辆配送车辆，经营业务主要以生鲜农产品的二次加工和配送为主。疫情冲击之下，配送中心也迎来了全新的发展机遇并且其产品的需求量也在不断提升。虽说这方面的变化给企业创造出了全新的经营利润，但却也使的企业日常运营管理工作中潜藏的问题正在逐渐显现出来。。虽说配送中心正在积极推进内部管理模式的创新改革，但生鲜农产品配送的特殊性却影响到了相关改革实践的整体效果。鉴于上述情况，本论文所涉及到的研究实践能够帮助配送中心解决好日常运营管理以及农产品配送过程中存在的问题。以此为起点，相关环节的改革实践还能够帮助以配送中心为代表的农业企业节省运营管理成本，进而推动其实现转型发展。（二）研究意义1.理论层面生鲜货品物流配送路径的调整革新一直都是相关学科领域内重点关注的热点问题。产品的特殊性决定了在优化及实际配送路径时必须要综合考虑各个方面的细节问题，而在建构模型时也必须要基于车辆配送时间样本完成整体配送路径的优化调整，应当使用遗传蚂蚁群混合算法完成这一环节的改革实践。本论文中笔者在分析汇总有关理论概念和文献资料的基础之上按照上述思路对相关问题进行了整合分析，研究实践以河北新发地饶阳生鲜农产品配送中心为研究对象，因此与同类型的研究实践相比要更具针对性。2.实践层面饶阳生鲜农产品配送中心面临着配送路线随意性过强、配送时间缺少管控以及车辆载荷过重等问题。本论文中，笔者以明确上述问题为前提对相关内容进行了整合分析并且通过构建模型的方式针对有关问题以及配送路径的优化调整提出了具体的工作方案，因此有助于实现饶阳生鲜农产品配送中心的转型发展并且能够帮助同类型企业解决好在这部分工作中暴露出的问题。（三）研究内容及方法1.研究内容论文主要按照理论与实践相结合的思路以河北新发地饶阳生鲜农产品配送中心为研究对象，对其生鲜货品物流配送中暴露出的问题进行了整合分析并且在解决相关问题的基础之上针对其配送路径的优化调整进行了研究论述，旨在为推进其配送路径的优化调整探寻一条可行之路。四个环节的内容具体如下：第一部分为绪论。主要阐述了本论文的研究背景、目的及意义等内容。为后续研究工作的有序推进奠定了了理论基础。第二，理论基础与研究综述。主要概述了生鲜农产品物流配送的理论和分析车辆路径问题。第三，饶阳生鲜农产品配送的影响因素分析。主要包括企业概况，企业生鲜货品配送的现存问题及原因分析。第四，饶阳生鲜农产品配送中心配送路径的建模及优化。重点从模型的构建以及数据的收集、分析获取等环节着手对研究对象生鲜货品配送路径的优化调整问题进行了分析阐释。2.研究方法首先，正式开展本论文所涉及到的研究实践之前，针对国内外学者对于论文主题的理论研究成果进行了整理汇总分析，进而由此着手对论文的基本概念以及研究范围进行了界定处理，最终制定出了具体的研究计划。由于本人针对相关理论知识的掌握情况相对有限，因此在不借鉴同类型文献资料的基础上完成本课题的研究工作并不现实，因此需要在分析整合文献资料的基础之上制定具体的研究计划。其次，利用遗传蚂蚁混合算法并且通过建立数据模型的研究思路提出了全新的生鲜货品配送方案。在提出配送方案之后，从配送时间、配送方法、配送成本以及配送里程等方面着手将之与先前的配送方案进行分析对比，借此来明确后续配送方案的优越性。遗传算法具有全局搜索的性能，之后还可以通过采集有代表性样本的方式来改善算法的搜索性能，因此能够避免出现个体适应值大于当前种群的平均个体适应值的问题。而蚁群算法则能够利用生物本能确定出最短路径，并且该算法的实际效果已经经过了实践检验。由此着手分析，本论文利用遗传算法对配送中心的配送区域进行了空间搜索，并且通过操作遗传算法形成了无数个路径组合。最后依托蚁群算法确定了具体的最优路径，进而完成了对于配送中心配送线路的优化调整。最后，借助于仿真软件对配送中心的车辆运行状态进行了模拟分析，并且记录下了车辆运行过程中的路程以及状态信息。根据先前涉及到的信息，计算出了车辆的运输距离矩阵、运输时间矩阵。经过模型分析之后，最终得出了研究对象生鲜货品配送的路径分布图。最后参照得到的分布图，对配送中心的生鲜农产品配送过程进行了更深层的分析研究。Matlab软件的优势在于能够对复杂问题进行简化处理，进而降低相关问题的计算量，因此为本论文最后一个环节的研究工作提供了极大的助力。3.拟解决关键的问题第一，立足于配送中心的生鲜农产品配送现状，针对其中存在的问题以及对应的优化改革措施进行讨论分析，力求在后疫情时代探寻一条切实可行的城市生鲜农产品供应保障路径并且帮助其提高生鲜农产品配送服务质量。第二，为同类型企业生鲜货品配送路径的优化调整探寻一条可行之路，进而促进相关企业的转型发展。后疫情时代，有关企业的经营发展也正面临着一系列新问题、新挑战，因此需要积极推进内部运营管理模式的优化调整，进而在全新的市场环境之下抢占先机，而物流配送的服务质量和服务效率则是这部分企业能否在新形势下实现转型发展的基本前提。二、理论基础与相关研究综述（一）生鲜货品物流配送理论。第一，生鲜货品基础理论。除了人们常规认识中的果蔬、肉制品以及水产品知网，生鲜货品还包括蛋奶制品以及花卉植物等产品。这一类产品大都属于直接种植或养殖而成。生鲜农产品普遍拥有易腐易烂和难以保存的特点。因此配送过程中的保障及运输措施都需要区别于其他工业制成品。进一步分析可知，其特点主要表现为以下三个方面：（1）物流配送要保障生鲜农产品的新鲜度。随着社会经济的快速发展，过去以小农经济为主导的自我供给式的生鲜果品供应模式已经被打破，并且有关生鲜货品的生产与供应也在向着规模化的方向发展。但由于这部分产品的生产周期较长，所以只有降低生产以及运输环节的损耗才能保证整体经济效益。单从运输配送的角度分析，货品的新鲜度是配送企业必须要关注的问题，这就要求企业方面合理规划好配送路径，尽力降低配送实践，并且在包装等环节做好保障，以达到降低配送损耗提高顾客满意度的效果。（2）物流配送要满足配送时间要求。实地了解发现，生鲜类货品的配送客户群体主要以连锁超市、生鲜便利店、学校食堂或是提供餐饮服务的酒店为主。由于属于生鲜类货品的大规模消耗单位，因此他们对于相关产品的配送时限拥有明确的要求，并且能否满足其配送时限要求也成为了赢得其支持与认可的基本前提。（3）生鲜农产品物流配送的配送网点较为分散，且分布在城市及周边的各个角落。因此想要在规定的时间内完成配送任务必须要规划好配送线路，并且要能够根据客户的需求情况对配送线路以及对应的配送方案进行优化调整。（二）配送路径优化理论车辆路径优化问题是物流配送体系中涉及到的非常重要的一部分工作。简单来说，可以将其概括为“已有若干客户，在某些约束条件下，让每辆配送车辆从一个或是多个配送地点出发，进而完成不同位置客户配送任务的过程。完成配送任务之后，要再次返回起点”。相关研究综述国外：Babbene（2008）等人在研究中指出，生鲜货品的配送必须要考虑产品的成熟度、储藏温度，并且需要由此着手做好其配送方案的优化调整[1]。Govindan（2014）等人将研究重点放在了时间窗视角下的两级多车型配送路径优化问题之上，并且在研究中通过建立多目标级优化网络模型的方式对特殊需求下的生鲜货品配送问题进行了优化调整[2]。Song（2016）等人通过模拟客户位置、生鲜货品订购数量、车辆容量以及配送时间要求的方式在研究中建立了非线性规划配送模型。以此为起点，还利用模型对改进之后的配送线路使用冷藏车的配送情况与使用普通车辆的配送情况进行了分析对比，最终提出了需要利用冷藏车来完成相关配送任务的主张[3]。Dimitrakos（2015）等人在研究中由连续随机需求视角切入通过动态规划算法对于生鲜农产品的配送时效性、车辆的线路选择优化问题开展了实证研究。重点针对动态规划算法在路径选择方面的应用实践进行了研究论述[4]。国内：杨亚（2016）等人重点研究了二级生鲜供应链在产品新鲜度信息不对称情况下的生鲜农产品配送问题。其中值得关注的细节在于通过回购契约的方式对整体供应链进行了优化协调，结论证实这一举措能够从根本上解决双方新鲜度信息不对称的问题[5]。何有世（2017）等人针对B2C环境下生鲜农产品客户的需求特点以及相关产品在流通过程中的损耗问题进行了研究论述。以此为起点，建立起了以物流配送总成本最小和客户满意度最高为评价指标的路径优化模型[6]。朱雪霏（2021）针对社区团购模式下生鲜农产品的配送优化问题进行了研究论述，并且针对实际存在的问题提出了相对完善的优化改革措施[7]。。参照上述内容，国内外学者都已经针对生鲜农产品的物流配送问题开展了一系列非常有代表性的研究实践。但两者的研究重心和研究方向却存在非常明显的差距，国外学者更倾向于通过构建数据模型的方式解决特定区域内生鲜农产品的配送问题。而国内学者则更擅长立足于实际配送工作中存在的问题并且通过提出优化改革措施的方式提升相关单位的生鲜农产品配送效率。进一步分析可知，国外学者研究实践的优势在于更具针对性，并且能够反映出相关问题的真实影响。而国内学者研究实践的优势则在于能够在短期内见到实际效果，因此更符合后疫情时代下相关企业的经营发展现状以及物流配送模式改革需求。今后其实应当在整合国内外学者研究成果的基础之上进一步推进相关环节的研究实践，进而为有关企业物流配送管理模式的创新改革探寻一条可行之路。

三、饶阳生鲜农产品配送问题分析（一）配送中心业务流程1993年，衡水同岳乡蔬菜协会的成立标志着本地区生鲜类产品的生产供应模式进行了全新的台阶。协会成立的初衷在于将蔬菜栽培技术以及销售运营经验传递给周边群众，进而带动其实现致富增收[8]。这一时期，在同岳乡蔬菜协会的引导之下当地的生鲜农产品种植业已经进入了转型发展的新阶段。2002年，同岳乡注册成立果蔬合作社。自此，当地的蔬菜种植行业也进入了全新的发展阶段，并且打通了生产以及销售中的各个环节。2010年，在蔬菜协会的推动之下同岳乡又建立起了特色生态农产品种植园。种植园的面积已经达到了3500余亩，在坚守原有生鲜农产品种植业务的基础之上还新增加了生态观光旅游等附属产业。经过不懈努力，如今配送中心的蔬菜种植规模不断扩大，果蔬农产品种植规模大、品类多，而伴随着种植规模和销售范围的不断扩张，农产品配送问题日渐突出。2014年，饶阳配送中心由饶阳现代农业科技种植园和河北绿饶农副产品投资有限公司共同投资建成落地，这也标志着饶阳果蔬农产品的由单一的种植、销售领域发展到配送运输和深加工服务领域[9]。配送中心坐落于河北省衡水市饶阳县，占地面积约18.3万m2。目前，配送中心已顺利度过了前期运营阶段，年深加工蔬菜量已经达到了5万吨、年销售蔬菜量也达到了20万吨。目前，配送中心正在向着现代化农业企业的发展目标迈进[10]。配送中心自成立之初便确立了以构建绿色生鲜货品市场为核心的经营发展目标，并且将业务重心放在了打通产销快速通道之上。力求以饶阳为大本营，链接北京、天津等地，着力打造规范化、现代化的生鲜农产品配送企业以及瓜果蔬菜深加工企业，不断提高生鲜农产品的附加值（管理架构如下图1）。图1配送中心管理架构图配送中心实际涉及到的业务主要包括采购、验收、拣货、补货、发货、配货等内容。具体业务流程情况如下图2:图2配送中心业务流程图（二）配送中心生鲜农产品配送问题分析结合相关环节的经营发展现状分析，配送中心实际存在的问题主要体现在以下方面：第一，尚未明确配送车辆的时间限制。实际调研发现，配送中心并没有针对配送车辆的行驶时间限制进行必要的监督约束，致使司机很少会按照固定的路线行驶，不仅难以保证配送效率，而且经常在配送途中遇到突发事件[11]。现行的运营管理制度之下，配送中心的首班配送车辆的发车时间为凌晨4∶10，返回配送中心的时间为9∶20。末班配送车辆的发车事件为噪声8∶45，返回配送中心的时间为14∶10。了解发现，司机跑完一圈线路的时间其实非常富裕，但他们却总会卡着点返回。这类问题不仅会影响到配送中心的配送效率，而且还会影响到相关车辆的使用效率[12]。第二，配送线路缺乏足够的规划性。实地了解发现，配送中心的客户大致上可以分成13个区域，具体包括数百个配送网点。在此基础上，可供司机选择的线路也高达上百条。面对如此庞大的生鲜农产品配送网络，配送中心一直没有重视线路的规划问题，最终造成了车辆运载负荷过重、配送任务形势严峻的局面[13]。此外，配送中心在选择配送线路时一直采用的是以经验为主导的选择判断模式，而这类选择判断模式则根本没有发挥出应有的作用。原因方面，造成上述问题的原因主要体现在以下方面：第一，缺乏对于配送线路的系统规划。分析配送中心的实际情况可知，面对配送网点多、产品配送品类复杂以及配送批量少的业务形势，配送中心并没有重视配送线路的系统规划。具体选择的配送线路虽说会根据配送信息以及客户的配送需求进行优化调整，但公司管理层领导却并没有认识到改革这部分工作的重要性。因此配送中心始终没有建立起一套相对完善、严谨的配送制度[14]。在上述问题的影响之下，配送中心的司机根本没有办法将预先制定的配送计划落实到位，所以始终没有办法保证人员以及车辆的利用效率。第二，以人工经验为主的线路选择判断方式难以满足实际配送需要。结合实际情况分析，饶阳培养中心始终在采用以人工经验为主导的配送线路调整模式，并且会让司机根据经验调整配送的先后顺序[15]。虽说这种方式能够在现有基础上降低运营管理成本，但其实根本无法适应日渐复杂化的配送形势，并且通过这种方式也很难控制好配送成本。上述配送线路选择模式之下，一旦遇到突发事件，司机或者跟车人员根本来不及反应，所以必然会延误正常的配送任务[16]。四、饶阳生鲜农产品配送中心配送路径的建模及优化（一）模型构建实地了解发现，配送中心的货品配送车辆均为同一车型。后续研究中，可以将单个车辆的最大载重设置为Q。正常工作状态之下，车辆需要以配送中心为起点，之后在走完路线上的各个网点之后还需要再次返回配送中心。至此代表完成一趟配送任务。基于上述内容，可以得出以下条件：（1）只要客户有货品需求，那么就会被配送车辆访问，单次配送过程中的访问次数为1次。（2）单次配送的货品重量不能超过车辆的最大载重Q[17]。可以明确的是，每辆配送车辆都会有一个时间窗[ek，lk]，代表的是客户方面对于配送服务时效性的要求。进一步分析可知，可以将ek理解为配送车辆K正常返回配送中心的最早开始时间，并且将lk理解为时间窗的下限值。虽说公司规定配送车辆可以违反预先规定的时间窗，但司机却需要接受一定的惩罚措施。如果配送车辆能够在早于ek的时间点返回配送中心，则代表提前完成了配送任务，即用[lbvk,ek]来表示，这时司机会受到一定的奖励。如果配送车辆返回配送中心的时间晚于下限值，则利用[lk,ubvk]来表示车辆没有按时完成配送任务。此时司机会需要接受一定的惩罚措施。[ek,lk]则表面配送车辆按时完成配送任务并且在规定的时间内返回了配送中心。图3配送车辆的时间窗约束分布设ck为车辆k的固定费用系数，而cij则为车辆从i点到j点的单位运行费用。在此基础上，将配送车辆正常返回的时间窗设置为了[ek,lk]，之后车辆可以拿到奖励的配送时间窗为[lbvk,ek]，而带惩罚配送时间窗则为[lk,ubvk]，之后Pk为奖励和惩罚函数。由此便可以得出配送中心以车辆配送时间为约束条件的生鲜农产品配送路径模型。配送中心车辆的奖励成本和惩罚成本之和为：（1）公式（1）代表的是配送中心车辆的奖励成本和处罚成本的总和。（2）（2）代表的是配送中心车辆的固定成本、运输成本、奖励成本以及惩罚成本之和的最小值。（3）（3）代表的是配送中心配送车辆的最短配送里程。（4）（4）代表的是配送中心配送车辆的重量承载限制，最大重量不可超过配送车辆的最大装载量。（5）（5）代表的是配送中心配送车辆所受的道路行驶约束条件。（6）（6）代表的是配送中心配送车辆针对每个目标客户只访问一次。（7）（7）表示配送车辆以配送中心为配送起点和终点。（8）（8）表示为了保障配送中心配送车辆形成的可行回路。（9）（9）表示为了保障配送中心配送车辆形成的可行回路。（10）（10）表示配送中间配送车辆在面临两个邻接任务点的时间要求。（11）（11）表示配送车辆运输时间限制。（12）（12）代表模型决策量的取值范围。（13）（13）代表模型决策量的取值范围。根据配送中心工作人员反馈的资料，车辆的配送总运输成本主要由车辆固定成本、运行成本、奖励成本和惩罚成本四部分内容构成，其中车辆固定成本主要涉及员工工资、福利费用、生活保障等方面的固定费用支出等；车辆的运行成本主要是跟随车辆行驶里程变化而产生相应的费用，主要是车辆所需的燃油费用[18]。对车辆运输成本进行合理划分，能够便于分析运输成本发生的变化，更有助于配送中心做出相应的调整和变化。配送中心对车辆配送时间设置了时间窗，对于那些延迟返回的配送车辆给予一定的惩罚，但综合考虑个方面因素，惩罚成本通常取最小值，即力求在惩罚成本最小时配送车辆能够顺利完成配送任务[19]。（二）优化设计与数据获取配送中心的生鲜农产品配送区域主要以桃城区、开发区、滨湖区、冀州区等13分区域为主，具体囊括了数百个配送网点[20]。目前，配送中心共有28辆配送车，车辆的最大载重量为1490kg，之后平均行驶速度为30km/h。根据预先了解到的配送中心配送区域范围，并且将其带入（5，﹣5）的中心点坐标之后便可以的配送中心的区域点分布汇总图。具体如下图4：图4配送中心配送区域点分布汇总配送中心及配送区域的位置编码情况如下表1：表1配送中心及配送区域的位置编码情况汇总项目名称地址编码配送中心饶阳县肃衡大街1网点1桃城区胜利西路2网点2冀州区湖滨东大道与兴华北大街交汇处3网点3桃城区中心北大街4网点4桃城区报社街5网点5桃城区胜利东路与平安街交叉路口6网点6武邑县旧城西路7网点7景安大街8网点8阜城县富强西路9网点9深州市长江路10网点10武强县迎宾街道11网点11深州市泰山西路与顺兴大街交汇处12网点12武强县新开东街13网点13安平县新盈街道14网点14安平县为民西街15网点15饶阳县繁荣北街与人民西路交汇处16网点16饶阳县平安西路17与配送中心销售人员沟通了解后得到了配送中心以及16个配送网点的坐标与需求信息。具体内容如下表2：表2配送网点的坐标以及需求信息汇总编号配送网点坐标生鲜农产品需求量（kg）服务时间（min）时间窗（h）横坐标（m）纵坐标（n）15﹣52-20-2943040~607:30~11:303﹣11-2955045~758:20~12:204-9-2126035~5510:45~13:455-7-3331030~507:50~11:556﹣5-4047045~659:25~14:30711-3870060~8010:20~13:20825-2048535~657:25~10:25920﹣537025~5510:10~13:101011421020~409:50~12:501115-1520025~358:05~10:0512-14﹣715015~359:50~11:5013-23-1724630~506:30~8:3014-19118025~456:40~9:4015-29341035~555:50~8:1016﹣6375065~955:20~7:20172622020~4011:10~13:10明确上述数据之后，可以根据欧几里德距离公式得出配送中心与16个配送网点之间的运输距离矩阵。具体内容如下表3：表3配送中心至16个配送网点之间的运输距离矩阵单位：千米dij12345678910111213141516171043403842563355352933263128341214243010131319324546433223133132344134010076132435373625211731363037438137011192634323019141324312330542125120121935383927262134403440656181319121636434533342943494248733322426191502234413039404858444785545353435372201527234147485837389354637333843341501215344339492524102943363039454127120112737293915121133322519273330231512019282535141712262222152534394134261901291814191331131713212940474337281201720243114283031243543494839292591701015191534333631414957584939351820100252816133431243442433725151413241425071714413730404847382412171931192870得出运输距离矩阵之后，可以进一步计算出配送中心至各个配送网点之间的运输时间矩阵。具体内容如下表4：表4配送中心至各个配送网点之间的运输时间矩阵单位：小时dij1234567891011121314151617101.521.21.52.51.522111111.50.50.521.5010.50.50.511.21.51.2110.6111.21.532100.50.50.50.51.51.51.2110.511.511.541.20.50.500.50.50.51.21.210.50.50.5110.5151.50.50.50.500.60.51.21.21.21.2111.21.51.21.562.50.50.50.50.5011.21.51.51.21.211.51.51.51.571.510.50.50.5100.51.21.511.21.21.521.51.5821.21.50.51.21.30.500.5111.51.51.521.21.2921.51.51.21.21.51.20.500.50.51.21.51.51.50.50.51011.21.21.21.21.61.510.500.60.51.211.50.51111110.511.2110.60.500.5111.30.50.5121110.511.21.21.51.20.50.500.50.50.50.511311.110.5111.21.51.51.210.500.5111.214111.111.21.51.51.51.5110.50.500.51.51151.51.111.21.51.5221.51.51.20.510.5011160.51.21.20.51.21.51.51.21.50.50.50.511.5100.5170.51.51.501.51.51.51.20.510.511.31.11.10.50假定配送中心使用同一型号的车辆完成特定批次的生鲜农产品配送业务，之后配送车辆核定载重量均为1940千克，并且车辆的平均行驶速度为每小时30公里。可以明确，配送车辆的固定成本为每辆150元，车辆运行成本为每公里2.6元。根据以上数据，可以完成整体路径优化模型的参数设置工作。详细内容如下表5和表6：表5模型参数汇总模型符号参数意义取值Ck配送车辆的固定运输成本150Cij配送车辆的单位运输成本26V配送车辆工作状态下的平均行驶速度30Qk配送车辆的最大载重量（单次最大配送货品重量）1490W1配送车辆提前返回的奖励系数值8W2配送车辆延时返回的惩罚系数值10表6算法算数汇总算法项目算法参数取值遗传算法种群规模（n）80交叉概率（Pc）0.8变异概率（Pm）0.001最大送迭次数100蚁群算法蚂蚁数量（m）80蚂蚁释放的信息素数量（Q）100信息素挥发系数（ρ）0.6信息启发式因子（α）1.0期望启发式因子（β）2.0时间差重要性（γ）1.0等待时间重要性（θ）2.0（三）配送路径优化研究成果及展望1.初始配送路线参照配送中心的运营发展现状可知，其初始生鲜农产品配送路线情况如下表7：表7配送中心生鲜农产品初始配送路线车辆编号配送区域内配送网点的途径顺序11→2→3→4→121→5→6→7→131→11→8→9→141→16→14→151→15→13→12→161→17→10→12.配送路线的优化分析借助于MATLAB编程语言根据预先设定的模型对各个环节的数据进行了算法编程处理。以此为起点，还借助于仿真软件对以配送时间为约束条件的生鲜农产品配送路径优化模型进行了数据分析计算[21]。具体步骤如下：第一，明确问题，选择编码策略。依据前文所叙述的配送中心生鲜农产品配送业务中存在的问题，将配送网点的配送服务顺序作为遗传算法的编码，并且将其中的“问题”表示为了染色体[22]。第二，定义目标函数和适应度函数。本研究中，目标函数为“车辆配送里程最短”，而适应度函数则为“路程长度的倒数”[23]。第三，初始化种群。具体需要利用rand函数随机生成一组实数编码，进而产生一定数量的蚁群。第四，对种群内的染色体进行分析评价，进而确定遗传策略及参数，并且完成遗传算法的执行操作。第五，判断是否进行蚁群算法操作。第六，优化解生成信息素的初始分布状态。根据蚂蚁个体适应症对蚁群算法产生的“解”进行分析判断，进而从中筛选出最优解生成信息素的初始分布状态。详情如下图5：图5初始蚂蚁信息素分布图第七，对各个参数进行初始化处理。第八，计算蚁群转移概率。第九，借助于2-opt算法完成路径优化。第十，m只蚂蚁在走完配送中心的16个配送点之后，会形成最优蚂蚁群。据此可以得到信息素的更新模型。详情如下图6：图6蚂蚁最终分布模型第十一，判断是否达到终止条件，如果可以终止，即输出最终配送方案。图7matlab软件运行终止界面完成上述过程之后，得到了下图8：图8目标值曲线图参照上图5可知，遗传蚁群混合算法在迭代次数10、18、25、35、40附近时目标值的曲线相对平衡。在此基础上，在区间[8,12]、[15,18]、[26,28]、[32,35]、[38,45]、[75,79]附近时平均目标值曲线波动相对平衡。进一步分析可知，最佳目标曲线值在[370,385]之间震荡。3.优化调整后的配送路线优化调整后，配送中心生鲜农产品的配送路线如下表8：表8优化调整后的配送路线汇总车辆编号配送区域内配送网点的途径顺序11→13→2→3→4→121→5→6→7→131→11→8→9→10→17→141→16→14→15→12→1具体配送路线分布情况如下图9：图9生鲜农产品配送路线分布图4.配送路径优化调整的效果分析表9初始配送路线的配送里程汇总单位：千米车辆编号配送路线里程汇总合计配送里程（标准化处理）11→2→3→4→144+10+7+39100.0021→5→6→7→142+12+16+33103.0031→11→8→9→133+23+15+35106.0041→16→14→112+14+2854.0051→15→13→12→134+20+12+2692.0061→17→10→114+12+2955.00合计509.00汇总研究数据可知，旧有配送方案之下车辆的配送路线的总里程长度为509千米，经过优化调整后，配送路线的长度变为了316.00千米。改革前后相比缩短了193.00千米。时间方面，初始路线的配送总时长为31.00小时，优化调整后配送时间变为了28.00小时。车辆使用数量方面，改革前为6辆车，改革后为4辆，因此减少了两辆。配送成本方面，改革前后相比车辆固定成本减少了300元。车辆运行总成本方面，改革前为1321.00元，改革后为823.00元，因此两者相比减少了498.00元。需要强调的是，由于配送路线优化调整后新增加了奖励环节的成本开支，所以虽说在一定程度上增加了配送成本，但还是进一步激发起了员工的工作积极性。从长远来看，这一环节的改革实践有助于实现配送中心的健康可持续发展，应当提高关注度。总成本方面，改革前配送线路的总配送成本为2221.00元，改革后总配送成本为1468.00元。改革前后相比总成本减少了753.00元。详情如下图10：图10配送路径改革前后效果对比虽说改革后奖励成本上涨，但在车辆固定成本、车辆运行成本等费用开支降低之后，总体配送成本也降低了33.91%。在此基础上，改革后车辆的行驶里程也实现了进一步降低，所以等于变相降低了配送中心的车辆维护成本、帮助其节省了运营管理成本开支[24]。总体来说，配送中心值得在全新的经营发展形势之下进行全新配送线路的推广应用，进而在瞬息万变的行业环境之下获得竞争优势[25]。

结论与展望新形势下，配送中心的业务范围已经实现了进一步增加，因此需要推进其配送线路的优化调整，力求在全新的市场形势之下占据主导地位。传统工作模式之下，配送中心一直采用的是以人工经验为主导的配送线路优化调整模式，因此很难在瞬息万变的市场形势之下占据主导地位。本论文借助于遗传算法和蚁群算法联合运用的思路立足于实际调研所收集到的数据资料针对相关问题进行了研究论述，并且针对其配送线路的优化调整问题进行了研究论述，旨在推进其运营管理模式的优化调整。前文的研究实践中主要提出了以下结论：第一，在研究生鲜农产品配送路径优化问题时可以考虑时间、成本、路程等影响因素的基础上建立配送路径优化模型。第二，在解决实际问题的过程中，可以不必过度依赖某一类单一算法，有时按照两种算法相互弥补不足的研究思路反而能取得意想不到的效果。第三，通过Matlab软件对配送路径问题进行研究论证，重点在于保证数据来源的准确性并且解决好算法问题。第四，研究配送路径优化问题时要对改革后的方案与旧方案进行对比分析，用以明确新方案的实际价值。本论文中新方案在配送总里程、配送成本以及使用的车辆数量等方面都拥有非常显著的优势。由于研究实践以及本人的专业水平所限，所以并未对新方案实施过程中可能会遇到的问题进行研究论述。这是后续研究中应当重点关注的细节。在此基础上，后期还可以尝试通过利用大数据以及物联网等新兴技术模式来实现对于货品配送状态的实时监管。必要时还应当为忠诚客户提供更具针对性的配送服务。

参考文献[1]DabbeneF，GayP,SaccoN.Optimisationoffresh-foodsupplychainsinuncertainenvironments,PartI:Backgroundandmethodology[J].BiosystemsEngineering,2008,99(03);348-359.[2]GovindanK,JafarianA,KhodaverdiR,etal.Two-echelonmultiple-vehiclelocation-routingproblemwithtimewindowsforoptimizationofsustainablesupplychainnetworkofperishab1efood[J].IntemationalJoumalofProductionEconomics,2014,152(02):