发布时间 : 星期六 文章基于GIS的生鲜食品冷链物流配送路径优化研究更新完毕开始阅读
1 引言
1.1 论文研究背景及意义
随着经济的发展和人们生活水平的提高，人们的食品消费逐渐从传统单一的数量化观念，向现代多元的质量化观念转变。人们不单要求食品种类丰富、配送及时，更关注产品的新鲜度和品质。为了满足消费者的需求，保证食品的高度新鲜和品质营养安全，建立完整的生鲜食品冷链物流体系显得尤为重要。根据有关资料显示，配送过程(包含仓储、分拣、运输等)的成本构成中，运输成本占到52%之多。但据有关调查数据显示，由于流通过程不科学，目前的保鲜手段无法适应生鲜物资的鲜销形式，我国每年有30%的果品和40%～50%的蔬菜在到达消费终端之前白白损耗，果蔬损耗量高达上亿吨 [1]。
当前，这种效率低下的生鲜物流正成为我国生鲜商品产业化和生鲜商品流通产业化发展的瓶颈。为突破这一瓶颈，研究生鲜物资的物流配送问题已迫在眉睫。配送车辆路径问题是一个NP-hard问题 [2]。近20年来，许多学者把研究方法转移到使用启发式算法求解上来，尝试用现代启发式算法求得较满意解或最优解。用遗传算法解决车辆路径问题也是重要的研究热点。遗传算法 [3](Genetic algo.rthms)是一种基于自然界“适者生存”的自然法则，模拟生物进化过程的全局随机搜索方法，具有高度并行、随机、自适应机制等特点。遗传算法将问题的求解归结为“染色体”的适者生存过程，通过染色体的复制、交叉、变异操作，实现不断进化，最终收敛到满意解或最优解 [4]。针对自然遗传过程中多代并存竞争的特点，出现了一种基于多代并存竞争的遗传算法，改善了运算效率，取得了良好的效果
[5]
。
生鲜产品的物流配送的核心内容是在时间和空间上的运动，其关键环节都与
地理位置、时间密切相关，而地理信息系统(GIS)是研究时空关系的信息系统 [6]。将GIS合理地应用于物流配送中，必将带来物流配送决策的科学性、可视性及物流业的信息化 [7]。
1.2 国内外冷链物流配送发展及现状
1.2.1 国外冷链物流配送的发展及现状
1958年，美国的阿萨德 [8]等人提出的冷冻食品品质保证取决于食品的冷冻时间(Time)、温度(Temperature)、耐藏性(Tolerance)的容许限度，即“3T”概念；接着美国的左尔 [9]补充提出冷冻食品品质还取决于产品冻前质量(Produce)、加工方式(Processing)、包装(Package)等因素，即“3P”理论；后来有人提出冷却保鲜(Coo1)、清洁(Clean)、小心(Care)的“3C”原则；冷藏保鲜链中的设备数量
(Quantity)、质量(Quality)、冷却速度(Quick)需达到一定的要求，即“3Q”要求；冷藏保鲜的工具和手段(Means)、方法(Methods)以及管理措施(Management)需达到一定的要求，即“3M”条件。这些理论不仅成为低温食品加工流通与冷链设施遵循的理论技术依据，更重要的是它奠定了低温食品与冷藏链发展和完善的坚实的理论基础 [8]。
国外关于车辆路径问题的研究较早，最初由Dantzig和Ramser于1959年首先提出的，很快引起运筹学、应用数学、组合数学、网络分析、图论、计算机应用等学科的专家与运输计划制定者和管理者的极大重视，他们进行了大量的理论研究及试验分析，取得了很大进展。以Bodlin，Christofider，Golden，Assad，Ball为代表的学者对该问题进行了较为深入的研究，完善了该问题的模型和算法。目前国外着重研究各种车辆路径问题以及相关启发式算法的探索。如：Olatz Arbelaitz，Clemente Rodriguez [10]介绍了几种解决VRPTW的系统设计与分析，把搜索限制在小范围可行解之内，并把MEAT启发方法和路线规划启发方法结合起来。Jorg Homberger和Hermnan Gehring [11]运用了两种进化策略来解决车辆路径问题，并充分利用了MEAT启发技术。Hoong Chuin Lau 和Zhe Liang [12]提出了两阶段方法来解决车辆路径问题，在第一阶段中运用了新的路径规划启发式算法来获得初始解，第二阶段用禁忌算法来改进解。WEE-KTI [13]重点研究了禁忌算法和遗传算法混合的启发式算法。禁忌搜索优势在于局部搜索，遗传算法优势在于全局搜索，文章将两种优势结合起来寻求近最优解。 1.2.2 国内冷链物流配送的发展及现状
近年来，生鲜食品的大量增长使食品流通过程越来越复杂，人们对产品质量的认识逐步提高，食品冷链管理作为物流产业的一个特殊和重要组成部分，也越来越引起人们的关注。孙立军 [14]推广蓄冷的运输新模式，即：用普通车辆的模式来完成上述的统一配送，把特定的物品放在一个叫做保温箱的系统里面，然后在保温箱中加入相应的蓄冷剂。这样便可以减少因用冷藏车或冷冻车同时配送生鲜、熟鲜以及其它不需要指定温度的普通商品，带来的大消耗和成本，也保证货物品质安全。张平等 [15]提出数字化与智能化控制、环境友好型制冷工质和制氮方法，多种温度和气调使用形式等保鲜科技支持与新技术开发。结果表明：该方法为研究果蔬物流保鲜全程控制体系、完善果蔬冷链流通体系和冷藏库建设提供了理论基础。叶海燕等 [16-17]强调生鲜食品冷链物流优化的3大目标：一是物流总成本最小化目标；二是物流速度最大化目标；三是客户服务水平最优化目标。实现冷链物流优化要必须保证3者之间的有效均衡。刘勇等 [18]通过建立带有时间窗的物流配送路径优化问题数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传模拟退火
混合算法。结果表明：该混合算法利用了遗传算法较强的全局搜索能力和模拟退火算法较好的局部搜索能力，克服了２种算法各自在寻优方面的不足，使其在全局最优搜索和计算速度方面都有了很大的提高。龚树生等 [19]认为生鲜食品的冷链物流网络可分为3种模式：单个经济体的冷链物流网络、区域内的冷链网络和跨区域的冷链物流网络，这3种冷链物流网络各有其特色和使用范围。陆旭群 [20]针对中国生鲜食品冷链物流管理中的主要症结，结合RFID的技术优势探讨了其在冷链物流管理各环节的应用，分析了RFID在生鲜食品冷链物流的应用。结果表明：RFID标签读写的便捷性，可以提高工作效率，减小人力成本；通过RFID冷链温度管理系统进行实时监控和预警机制，可以减少货物在流通及储存中的变质损耗，方便信息追溯，并有助于质量事故的责任认定；RFID冷链温度管理系统可对温度实现端到端的实时监控和记录，可提高冷链食品的安全性，增强消费者信心，进而增加企业经济效益。李芳等 [21]针对食品冷链物流配送的特点，分析了JIT方式在冷链物流配送中的应用，结果表明：在应用过程中可以做到基于定单拉动式管理的信息共享、供应链流程全过程的时间管理和无缝对接，并且通过该方法能够选用合适的运输策略。文晓巍等 [22]通过分析共同配送对食品安全、易腐商品生产企业、第三方物流企业和社会的影响，结果表明：在当前我国冷链物流基础薄弱，在较长一段时期内还很难缩小与发达国家差距的情况下，推行共同配送是我国冷链物流配送模式的优化选择。兰洪杰等 [23]针对2008年北京奥运会冷冻冷藏食品配送模式选择问题，阐述评价指标体系的构建原则和使用步骤，并建立评价指标体系，为2008年奥运会所需冷冻冷藏食品进行配送模式的选择。 目前，国内对于复杂的车辆路径问题的研究仍处于起步状态。通过中国期刊数据库检索，国内在车辆路径问题上的研究基本上着重于车辆路径问题的启发式算法研究。宾松、符卓 [24]通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制，构造一个改进的遗传算法来求解带软时间窗的车辆路径问题。李仁安，袁际军 [25]分析车辆路径问题(VRP)现有启发式算法的基础上，建立了考虑路线安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种改进遗传算法。邓连波等人
[26]
针对遗传算法在解决车辆路径问题时效率较低的缺点，将寿命和年龄的概念引
入遗传算法，提出了多代竞争遗传算法。通过这种方式，增加了较优秀个体在种群中的存活时间，加大了其繁殖机率和优秀基因被子代个体继承的概率。并应用算法对实际算例进行了测算，取得较满意结果。何信 [27]建立基于无时限单向物流配送车辆调度问题的直观描述数学模型，将聚类分析和遗传算法进行有效的结合提出了聚类——遗传混合算法。弓晋丽，程志敏 [28]基于Matlab进行了物流配送路径优化问题遗传算法的编码。利用Maltab强大的数值计算能力较好地解决了
这个难题并进行了实例验证。对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径的优化有实际意义。甘天圣等人 [29]提出了一种先分类再确定路线的二阶段法优化算法，该算法首先采用“容重比平衡法”确定车辆配装，然后设计一种改进遗传算法对配送路线进行优化。
1.2.3 国内外冷链配送研究存在的问题
就目前的现实情况来看，有关冷链物流配送车辆路径问题的研究比较少，一般都是参考已有的常温物流配送车辆路径问题的求解方法来简化处理冷链物流配送车辆路径问题 [30]。使得冷链物流配送商面对日益增加的配送成本难以用更科学的方法来加以综合考虑和进行处理。因为，对不同条件和要求下的生鲜易腐商品的配送与常温物流配送在成本的构成和发生上有很大的差异，因此，沿用常温物流配送车辆路径问题的求解方法来处理冷链物流配送车辆路径问题，存在以下一些问题：
1.2.3.1 惩罚成本考虑不周
产品易腐的特性，使得冷链物流配送对时间窗及商品生鲜度的质量要求比常温物流配送所要求的更加严格；配送商因此而发生的惩罚性成本的机率会大大增加。而常温物流配送车辆路径问题的模型没有考虑此可能发生的成本。 1.2.3.2 额外成本考虑不全
在冷链物流配送过程中，由于所配送的商品一定要保持在低温环境中的特殊性，因此就需要消耗额外的能源成本，这也是常温物流配送并没有加以考虑的。 1.2.3.3 能耗成本考虑不佳
一天当中气温会随着时间的变化而变化，在不同气温下为维持产品在适宜的低温，冷藏运输车的油耗也会随着温度的上升而增加，这就使得冷链物流配送商在配送时必须额外考虑气温变化而增加的能源成本。 1.2.3.4 环境因素随机不定
城市地区道路路段上的运行速度受到天气、交通事故，及许多其它因素影响，使得配送车辆在城市道路上的运行时间具有随机性。相比常温物流配送，因旅行时间的随机性对冷链物流配送的影响更大。 1.2.3.5 模型目标研究不足
着重启发式算法研究，模型研究成果比较多，但多目标模型研究还不够完善；在多目标模型研究中，现有模型中除路径和车辆数目外，并没有考虑到其方面对物流效率的影响。
因此，本文综合考虑生鲜产品易腐的特性、城市道路中车辆旅行时间和一天之中温度变化的依时变化的特性，在常规的物流配送车辆路径问题的基础上采用