基于时间窗视角下的生鲜食品冷链物流配送车辆路径规划分析

  本文的的创新点在于，不同于常温食物的配送方案，本文将生鲜配送现实存在的问题结合路径优化问题，提出一个带有时间窗约束的生鲜食品冷链物流配送车辆路径规划模型，然后采取遗传算法计算模型，将疲劳驾驶、车载量、配送时间段同时考虑在内，为后续研究提供一定的思路。受限于建模水平及对公司数据掌握情况，本文存在一定的不足之处，日后将通过提高模型构建及遗传算法的理论知识水平进行深入研究
第 1 章 绪 论

1.1 研究背景及研究意义

1.1.1 研究背景

  随着社会的发展、经济的进步，高铁、飞机等交通工具的快速发展极大地缩进了世界的距离，不同区域范围的食品物品对人们来说似乎变得触手可得，人类饮食结构也发生了巨大的改变。生鲜食品由于其丰富的营养价值及出口价值，已经成为了现代社会中人们生活中不可或缺的一部分，人们的绿色，健康，新鲜，有机消费理念加深，对生鲜食品的品质要求也越来越高。据了解，我国生鲜食品的消费支出占比超过了我们食物消费总支出的 50%，可见我国对于生鲜食品的需求也是很大的。常见的生鲜品消费包括新鲜未加工的蔬菜、水果、未加工的生肉、奶制品及蛋制品等食品，这些产品由于保质期较短，从产地到消费终端需要尽可能减少运输时间，进行简单的处理或者包装进行零售端的销售。随着新零售的出现，我国的生鲜食品市场的格局发生了很大的变化。过去我国生鲜食品的销售主要是在线下生鲜超市或者生鲜市场进行销售，但是随着新零售的出现，越来越多的生鲜新零售超市出现在人们的视野中，这种线上线下一体化的销售模式，不仅减少了销售的环节，还优化了资源的配置，也给消费者带去了方便快捷的购物体验。新零售的出现无疑给了生鲜食品更广大发展空间和渠道，也是未来的新趋势。就目前生鲜食品市场的发展现状来看，我们可以知道虽然我国生鲜食品的产量很高，但是仍然不能满足我国民众日益增长的物质需求，我国有很多的生鲜食品都还得从美国，巴西，澳大利亚，欧洲一些国家进口。而且进口的产品种类也非常丰富，特别是进口水果，我国每年向外国进口的水果就有几百万吨，而且有很多进口水果在中国在中国都建立不错的口碑，比如说新西兰的佳沛奇异果。这对于我国的生鲜食品市场来说是一个不小的冲击，但是也更加激励了我国生鲜食品企业要更加注重自身的建设，产品的提高。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.1.1 冷链物流车辆路径优化研究

  James 和 Evants 等(2006)通过限制冷链产品温度及运输成本，以目标函数最优为目标建立了低温运输配送评价模型，求解得出最优值保证品质[5]。Li 等(2006)构建了冷链物流的车辆路径优化模型，并以货损成本作为决策目标，采用蚁群算法进行运算，求得最优解[6]。Hsu 和 Hung(2007)以配送总成本最小为目标函数，建立了带有时间窗约束的配送车辆路径优化模型，通过求解验证了配送成本的影响因素即对应关系[7]。Ana Osvald(2008)以易腐食品的车辆配送路径为研究对象进行建模，提出了客户需求时间窗及配送车辆行驶时间窗约束，通过禁忌搜索算法进行求解，降低了易腐食品的货损率[8]

第 2 章 相关基本理论

2.1 冷链物流

2.1.1 冷链物流的概念及特点

2.1.1.1 冷链物流的概念

  冷链物流概念最早由 Albert Barrier 等人在十九世纪九十年代提出，但是由于当时经济水平和技术水平不高，并没有被广泛应用和重视，随着经济快速发展，1940年之后制冷技术得到了提升和发展。我国修订国标版《物流术语》中解释了冷链的含义，指出冷链是根据产品的储存特性，防止其在运输过程中发生变质而采取的低温运输物流环境。冷链的目的是为了保存食品的原有风味，依靠制冷技术并结合新时代的信息技术，形成一项较为复杂的系统工程。采用冷链物流的主要有两种产品，分别为冷冻产品和冷藏产品。较为常见的冷冻产品有鲜肉、冷冻冷饮、速冻食品等，这类产品的存储要求对低温环境要求较高，一般需要在低于零下 30℃的环境下进行快速冻结，储藏或者运输过程中均需要放置在低于零下 18℃的环境中；常见的冷藏产品主要包括新鲜的瓜果蔬菜、奶制品、肉制品以及一些药物等，这些需要保鲜的产品具有不同的储藏温度，一般情况下需要在零下 3℃到零下 15℃的环境中进行储存、运输以及加工等。冷链服务的产品根据产品加工程度不同可以分成三类，分别为初级农产品、加工食品以及特殊产品。初级农产品主要是未加工的新鲜蔬菜、水果、肉蛋奶及鲜花等。加工食品主要包括速冻食品、加工过的肉类食品及熟食、冰淇淋等产品。特殊产品主要体现在医院所用到的药物、血液、化工用品等

2.2 配送车辆路径规划问题

2.2.1 配送车辆路径问题的定义

  物流配送车辆路径规划，是指通过合理安排车辆数量和配送车辆行驶路线，约定配送车辆按照规划好的路线，依次从配送中心出发，将客户需要的货物在约定的时间进行配送。在规划路径时，必须满足条件限制，如累计行驶时间、车辆载容量、客户配送时间等，选择某一种目标作为模型的决策目标，如成本最低、时间最短或者是车辆数量最少等[39]。

2.2.2 配送车辆路径问题的分类

  在构建路径优化模型时，需要考虑很多现实情况的限制因素和约束条件，比如配送车辆的载容量、配送时间、客户坐标及需求量等。根据模型中约束条件的差异，可以将物流配送车辆路径规划问题分为以下几种：

(1)一般路径规划问题。在一般路径规划中通常忽略时间因素这一限制条件，只考虑客户和配送中心的坐标、客户对货物的需求数量以及配送总费用等因素，决策目标通常是总配送费用的最小化。

(2)有到货时间限制的派送路径优化。实际生活中，配送问题不仅要考虑企业的利益，同时还要考虑客户的需求和损失，因此要求配送车辆在规定的时间段进行配送，不能提前或者延后。提前到达客户点进行配送会增加客户的存储成本，延误配送会影响客户的二次加工或者销售，因此要约束配送时间的最早时间和最晚时间，即配送时间窗。时间窗分为两种，一种是硬时间窗，另一种是软时间窗。硬时间窗是指配送车辆需要严格按照客户约束的配送时间段进行配送，如果提前配送或者延误配送，客户有权利拒收；软时间窗是指如果超出配送时间的一段合理时间，客户是允许的，但是会根据超出时间的长短，商家需要支付不同的违约成本。

第 3 章 生鲜食品冷链物流配送路径的一般模型........................................................... 20

3.1 生鲜食品冷链物流配送车辆路径问题的描述.................................................. 20

3.2 建模思路.............................................................................................................. 20

3.3 假设、约束条件及参数描述.............................................................................. 21

3.4 生鲜食品冷链物流配送成本分析...................................................................... 23

3.5 模型建立.............................................................................................................. 24

3.6 本章小结.............................................................................................................. 25

第 4 章 冷链物流配送路径模型优化............................................................................... 26

4.1 模型优化思路...................................................................................................... 26

4.2 模型约束条件...................................................................................................... 27

4.3 建立优化模型...................................................................................................... 29

4.4 本章小结.............................................................................................................. 29

第 5 章 T 公司冷链物流配送车辆路径算例分析............................................................30

5.1 T 公司冷链配送现状............................................................................................30

5.2 T 公司冷链物流车辆配送路径优化....................................................................31

5.3 企业算例优化结果分析...................................................................................... 37

5.4 生鲜食品企业冷链配送优化对策建议.............................................................. 39

第 5 章 T 公司冷链物流配送车辆路径算例分析

  第 4 章构建了冷链物流配送路径优化模型，本章将利用上文模型，通过实际案例，即对生鲜供应企业(以下简称 T 企业)的日常生鲜配送进行优化，检验模型的可行性。

5.1 T 公司冷链配送现状

5.1.1 T 公司及冷链配送路径现状

  T 公司为山东济南一鲜食品供应商，主要供应各类商超，货品包括生鲜食品、速冻调理品、蔬菜等。公司在济南市的冷链物流配送中心主要负责满足生鲜产品零售端和加工厂的客户需求，本文的算例分析只采用了公司零售端的连锁超市客户进行研究，配送中心配备 10 辆规格和型号相同的冷藏车辆，容量及所需派遣费用相同。不同之处在于配送时间的要求，因为客户早上营业时间存在一定的差异，但是大体集中在早上 5:00 到 7:00 之间。通过对相关人员进行访谈收集相关信息以及实地考察进行记录的方式对 T 公司进行充分了解，主要是了解公司冷藏设备是否完善、配送路径是否合理等问题。通过调研发现 T 公司基础设施比较完善，可以达到冷链配送的要求，但是不足之处在于 T 公司在按照不同客户进行配送时，没有形成一套完整有序比较合理的配送方案，即并未规划合理的配送路线。这一操作无疑提高了公司配送成本，但是由于企业员工平均水平不高，尚未意识到这一问题，且不够重视配送方案的规划，因此在配送时一直没有形成科学严谨的规划路线。

结 论

  生鲜食品具有保质期短，不易储存的特点，因此在配送过程中时常会发生食品变质的情况，为了在保证配送成本、企业利益不受损的情况下调整配送方案解决配送时间长、食品变质的问题，需要对储存、配送设备、配送路径等各方面全面进行规划，全方位保障生鲜食品质量，同时最大程度满足客户需求。因此，需要从这两方面出发构建生鲜食品的路径优化模型而不能用简单的常规食品配送模型代替。本文主要成果在于：

(1)根据生鲜产品特性、配送路径长短、车辆载重量以及客户配送时间段等约束条件，构建了生鲜食品冷链物流配送路径优化模型。

(2)运用遗传算法求解模型，主要包括算法参数设定、染色体编码、函数处理、遗传操作等内容。

(3)基于 T 公司实际案例，运用遗传算法求解模型，得出 6 条优化后的配送路径，该路径即满足配送时间要求既保障车载量，同时保证司机不产生疲劳驾驶，验证模型，保障模型的合理性和可行性。

  本文的的创新点在于，不同于常温食物的配送方案，本文将生鲜配送现实存在的问题结合路径优化问题，提出一个带有时间窗约束的生鲜食品冷链物流配送车辆路径规划模型，然后采取遗传算法计算模型，将疲劳驾驶、车载量、配送时间段同时考虑在内，为后续研究提供一定的思路。受限于建模水平及对公司数据掌握情况，本文存在一定的不足之处，日后将通过提高模型构建及遗传算法的理论知识水平进行深入研究。