《時間窗約束下Z企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化的效益提升與策略優(yōu)化》18000字（論文）

II時間窗約束下Z企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化的效益提升與策略優(yōu)化摘要在新的消費(fèi)背景下，伴隨著整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活消費(fèi)水平的提高，消費(fèi)的群體、消費(fèi)的理念、消費(fèi)的方式、消費(fèi)的情形等都進(jìn)入到全新的階段。隨著消費(fèi)模式升級，推動了冷鏈物流行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。目前，冷鏈物流企業(yè)想要獲得高額利潤，就要降低物流配送成本，提高冷鏈物流配送的效率。然而，絕大多數(shù)的冷鏈物流公司在配送過程中的成本較高，配送也不及時，因此，冷鏈物流企業(yè)希望通過配送路徑優(yōu)化來降低物流配送成本、提高配送效率。本研究以Z企業(yè)冷鏈物流配送路徑為研究對象，在考慮時間窗約束條件下，研究以生鮮農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸成本最小為目標(biāo)的配送路徑優(yōu)化問題，本文對配送過程中各項(xiàng)成本進(jìn)行分析，還考慮了疲勞駕駛的情況，并通過求解方法的對比，選擇了適合本模型求解的C-W節(jié)約法。在進(jìn)行成本分析時，對配送過程中的固定成本、運(yùn)輸成本、貨損成本、能耗成本和懲罰成本各項(xiàng)成本進(jìn)行全面的分析。經(jīng)過數(shù)據(jù)結(jié)果對比，配送路徑優(yōu)化后的配送方案更優(yōu)，使得運(yùn)輸成本降低，車輛的裝載率更高，從而增加企業(yè)利潤。關(guān)鍵詞—冷鏈物流；配送路徑優(yōu)化；時間窗；C-W節(jié)約算法 目錄TOC\o"1-3"\h\u5795摘要 II4543第一章緒論 1310951.1研究背景 161671.2研究意義 178861.2.1理論意義 1304841.2.2現(xiàn)實(shí)意義 2113781.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 219081.3.1國外研究現(xiàn)狀 292291.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀 3103881.4研究內(nèi)容與研究方法 488231.4.1研究內(nèi)容 469351.4.2研究方法 4185061.5技術(shù)路線 523979第二章相關(guān)理論概述 6245932.1農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流理論 612662.1.1冷鏈物流的定義 6304672.1.2農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的定義 640722.1.3農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點(diǎn) 611182.2車輛路徑問題的理論概述 610812.2.1車輛路徑問題的定義及構(gòu)成要素 6237812.2.2車輛路徑問題的分類 7149352.2.3帯時間窗的車輛路徑問題的基本理論 8233142.2.4車輛路徑問題求解算法 816222第三章考慮帶時間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型 9107353.1配送車輛路徑問題描述 989713.2模型假設(shè)和約束條件 9204143.2.1模型假設(shè) 9312963.2.2約束條件 10160853.3冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的構(gòu)建 10253383.3.1相關(guān)參數(shù)描述 1098113.3.2配送成本分析 11319043.3.3配送車輛駕駛時間分析 12188503.3.4目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建 1382063.4冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的求解 1473943.4.1C-W節(jié)約法概述 14155723.4.2配送路徑優(yōu)化模型求解步驟 145538第四章Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化分析 15116404.1Z企業(yè)簡介 15232054.2Z企業(yè)配送現(xiàn)狀分析 1588954.3Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品車輛配送路徑優(yōu)化 1647354.2.1算例描述 1616084.2.2算例求解 17205474.4求解結(jié)果分析 2330464第五章結(jié)論與展望 2422186參考文獻(xiàn) 25第一章緒論1.1研究背景隨著近年來我國信息科技的不斷進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,在移動互聯(lián)網(wǎng)這個新興產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展背景下,冷鏈物流行業(yè)在社會和國民經(jīng)濟(jì)中的作用越來越重要,已經(jīng)發(fā)展成為社會和國家現(xiàn)代化建設(shè)與綜合國力的重要衡量指標(biāo)。冷鏈物流在食品制造、農(nóng)產(chǎn)品生鮮加工等多個領(lǐng)域中有效地應(yīng)用，國家更是針對冷鏈物流企業(yè)出臺相關(guān)的政策幫助行業(yè)的發(fā)展（陸天宇，孔雪兒，2022）。從這些現(xiàn)象中顯示消費(fèi)者人群收入的不斷提高,直接促進(jìn)了消費(fèi)水平的提高和升級,使得我國對于冷鏈倉儲商品的市場需求規(guī)模擴(kuò)大,使得冷凍倉儲商品的市場銷售規(guī)模也不斷擴(kuò)大,進(jìn)而促使我國企業(yè)對于冷鏈倉儲物流配送市場需求的增長。冷鏈物流行業(yè)具有很大經(jīng)濟(jì)效益價值，我國至2020年冷鏈物流市場規(guī)模達(dá)到4698億元，預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到5500億元，其中，生鮮電商在冷鏈物流中起著至關(guān)重要的作用，而且生鮮電商的持續(xù)發(fā)展將支撐冷鏈物流的擴(kuò)展。在許多因素的推動下，中國的冷鏈需求還將繼續(xù)增加。隨著科技的發(fā)展，人們消費(fèi)的產(chǎn)品的越來越多樣化，越來越多的產(chǎn)品需要進(jìn)行冷鏈運(yùn)輸，人們對冷鏈物流的關(guān)注度也在提高。而隨著消費(fèi)者對產(chǎn)品的品質(zhì)要求的提高，在此可以看出致使冷鏈物流配送的要求也隨之提高，這就使得它的服務(wù)質(zhì)量對企業(yè)有影響（祝宇鵬，汪元量，2023）。因此，在配送時配送路徑的選擇顯得尤為重要。然而，在冷鏈物流的過程中，配送路線選擇的不合理，導(dǎo)致配送成本過高、配送效率不高等問題是普遍存在的問題，因此，企業(yè)可以通過路徑優(yōu)化來解決這些問題。Z企業(yè)便是在冷鏈需求急劇增加的情況下建立的，企業(yè)從最初的建立5萬噸的冷庫到20萬噸的大冷庫，在此期間，越來越多的商家加入企業(yè)。企業(yè)的冷鏈物流配送也就成為一個重要的問題，這也是物流企業(yè)比較關(guān)心的問題。該企業(yè)在配送的過程也是存在一些物流企業(yè)配送普遍存在問題的，因此，本文取其一個配送區(qū)域，結(jié)合一些數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)，從這些行為可以發(fā)現(xiàn)通過配送路徑優(yōu)化來降低配送過程中的成本（姜浩宇，劉雅婷，2021）。1.2研究意義1.2.1理論意義目前，很多研究者對冷鏈物流配送的路徑優(yōu)化問題已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究，關(guān)于物流配送路徑優(yōu)化模型、算法及相關(guān)理論都已取得了一定的成果。同時，現(xiàn)有的研究大多是在已有模型的運(yùn)用，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義也有很多是結(jié)合現(xiàn)實(shí)生活中物流配送路徑的實(shí)際情況對模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化的研究。因此，本文以Z企業(yè)的冷鏈物流為例，在現(xiàn)有的配送車輛路徑優(yōu)化模型和算法基礎(chǔ)上，結(jié)合Z企業(yè)的冷鏈物流配送實(shí)際情況，利用C-W節(jié)約算法對模型求解，可以進(jìn)一步地豐富冷鏈物流配送路徑優(yōu)化的研究，同時可以對企業(yè)進(jìn)行路徑優(yōu)化時有輔助作用。1.2.2現(xiàn)實(shí)意義Z企業(yè)主要經(jīng)營肉、腸類、豬脯等各類熟食和水果、蔬菜類生鮮食品，產(chǎn)品銷售范圍非常廣，如果只是配送員根據(jù)自己的判斷來安排配送線路，可能會造成配送時的運(yùn)輸成本過高、配送不及時等問題。本文是在對某企業(yè)的在某一區(qū)域的配送情況進(jìn)行詳細(xì)了解后，發(fā)現(xiàn)配送過程中存在的問題，再利用C-W節(jié)約算法對配送路徑進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到降低配送成本的目的，提高企業(yè)車輛的裝載率，進(jìn)而提高公司的經(jīng)濟(jì)利潤，促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國外研究現(xiàn)狀對于冷鏈物流的研究，國外開始的比較早，而且研究的角度也是各不相同。2008年，LidijaZadnikSlim和AnaGsvald-A兩人在研究農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流時，在VRP問題基礎(chǔ)上，提出了一種針對冷鏈物流模型，在其中創(chuàng)新的加入了時間窗，這在一定程度上簡化了此類問題的求解，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出但是沒有將冷鏈物流配送中涉及到的貨損成本考慮在其中（余澤楷，洪雅萱，2021）[1]。2008年，Osvaldetal提出了一種以易腐爛性為關(guān)鍵因子的新鮮蔬菜配送算法，該問題是一個具有時間窗和時間行程相關(guān)的車輛路徑問題，采用基于禁忌搜索的啟發(fā)式方法對模型進(jìn)行求解，保證貨物損壞減少47%[2]。2013年，Kassem等人考慮到了時間窗約束，研究了閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中同時取送的車輛路徑問題[3]。2014年，Govindan等人為了使易腐食品的可持續(xù)供應(yīng)鏈的設(shè)計(jì)和經(jīng)濟(jì)環(huán)境目標(biāo)得到優(yōu)化，由于上文之探討針對易腐食品供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的配送問題，提出了一種帶時間窗的兩級選址-路徑問題，并采用多目標(biāo)粒子群算法和自適應(yīng)多目標(biāo)變量鄰域搜索算法結(jié)合來求解（陸建華，張麗珍，2022）[4]。2014年，Aungetal.提出溫度是影響易腐食品的重要因素，給出了變質(zhì)率、貨架期和新鮮度之間的關(guān)系[5]。2015年，MeryemBerghida、AbdelmadjidBoukra基于生物、地理改進(jìn)的優(yōu)化算法求解帶時間窗的同時取送貨的車輛路徑問題[6]。2016年，Berov,TeodorDimitrov提出了一種基于谷歌地圖網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和競爭式的元啟發(fā)式算法的優(yōu)化車輛路徑生成系統(tǒng)-帶時間窗的車輛路徑問題，并在保加利亞的某分銷系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用（吳天翊，鄭曉妍，2024）[7]。2016年，CilanZou，HongXiao和WeiZhang建立了以總成本最低為目標(biāo)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送模型，依照上述資料表明并用節(jié)約里程法求解[8]。2017年，HsiaoYH,ChenMC和ChinCL針對冷鏈?zhǔn)称放渌偷呐渌统杀締栴}，提出一種基于自適應(yīng)生物地理優(yōu)化的算法，并利用遺傳算法來求解（葉宇澤，劉家銘，2020）[9]。2017年，WangS等構(gòu)建了一個具有最小成本的綠色低碳冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型，研究不同碳排放量下不同碳排放量下配送路線的變化及其對總分配成本的影響，在此情形中并以循環(huán)進(jìn)化遺傳算法求解(林子昂,張雅麗,2022)[10]。2018年，XiaokunLi建立了具有時間窗和配送路徑的鮮活易腐品冷鏈物流文中結(jié)論的驗(yàn)證事宜，在此未作詳盡闡述，時間因素的考量亦占據(jù)重要地位?？茖W(xué)研究往往歷經(jīng)漫長周期，特別是針對復(fù)雜難題或新興領(lǐng)域的探索，需充裕時間去觀測現(xiàn)象、剖析數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取可信結(jié)論。此項(xiàng)研究雖已收獲初步成果，然欲對各項(xiàng)結(jié)論予以全面且精細(xì)的驗(yàn)證，尚需更長久的追蹤調(diào)研與反復(fù)實(shí)踐。此舉不僅利于剔除偶然因素的干擾，還能保障研究成果具備更高的可靠性與廣泛的適用性。此外，技術(shù)手段的發(fā)展程度也對結(jié)論驗(yàn)證進(jìn)程產(chǎn)生著影響。伴隨科技的持續(xù)進(jìn)步，新穎的研究工具與技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為科學(xué)研究開拓了更多可行路徑。配送路徑優(yōu)化的最短優(yōu)化模型，在此前提下進(jìn)行并用遺傳算法求解模型[11]。2018年，G.Poonthalir,R.Nadarajan討論了節(jié)能綠色車輛路徑問題，以降低燃料消耗和路線成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，采用貪婪變異算子和時變加速度系數(shù)的粒子群算法求解，在恒速度約束和變速度約束下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，發(fā)現(xiàn)在變速環(huán)境下，可以獲得較好的油耗最小的路徑方案（朱啟航，吳昊然，2020）[12]。2018年，ErbaoCaoa,RuotianGaoa,MingyongLai基于非線性區(qū)間規(guī)劃方法，建立了具有區(qū)間車輛路徑問題的模型，該模型以車輛數(shù)最少、計(jì)劃行駛距離最短、由協(xié)調(diào)運(yùn)輸策略引起的附加距離最短為優(yōu)化目標(biāo)(付奇遠(yuǎn)，成文靜，陳嘉瑞,2022)[13]。綜上所述，大多數(shù)的研究都是根據(jù)現(xiàn)有的路徑優(yōu)化模型，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)研究，不僅是在模型上的改進(jìn)還有在路徑優(yōu)化求解方法上的改進(jìn)和改善。但是，最終以冷鏈物流配送的綜合總成本最小為目標(biāo)，然后在模型中考慮多個約束條件，最終求解出最優(yōu)的路徑。從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)本文在研究生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送時綜合考慮各項(xiàng)成本，包括固定成本、運(yùn)輸成本、貨損成本、能耗成本和懲罰成本，還考慮了疲勞駕駛的情況(高敏倩,陳潤東,2022)。1.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)相較于國外，在冷鏈物流方面的研究相對要晚一些，但是也取得了一些研究成果。2011年，董立娟以傳統(tǒng)時間窗的車輛路徑問題為基礎(chǔ)，利用節(jié)約法求解車輛路徑問題，以此驗(yàn)證構(gòu)建的模型的合理性及可行性(梁雪倩,周欣妍,2022)[14]。2013年，陳健在考慮軟時間窗的情況下的冷鏈配送車輛路徑優(yōu)化問題，利用蟻群算法來求解[15]。2014年，陳飛,孫奇琪構(gòu)建在滿足時間窗條件下，從這些經(jīng)歷中明白配送成本最小，采用蟻群算法求解果蔬冷鏈配送路徑優(yōu)化模型[16]。2014年，黃麗萍,成政羽主要考慮帶有貨物權(quán)重與時間窗的車輛路徑問題，在滿足客戶（超市門店）需求量、時間窗、載重量的限制下，以使上述各部分碳排放的總和最小為目標(biāo)構(gòu)建農(nóng)超對接模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品車輛配送路徑優(yōu)化的基本模型，再利用遺傳算法求解模型[17]。2015年，劉蕓熙,王志浩建立具有模糊需求對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的車輛配送路徑進(jìn)行優(yōu)化的模型，并設(shè)計(jì)混合智能算法進(jìn)行求解模型[18]。2015年，李貴真采用遺傳算法求解冷鮮肉配送路徑優(yōu)化模型[19]。2015年，石建平，金秀蘭等考慮制冷成本和損耗成本最小，構(gòu)建帶時間窗的車輛路徑優(yōu)化模型，從這些行為可以發(fā)現(xiàn)以獲得更符合實(shí)際的結(jié)果[20]。2015年，韓印和師攀考慮道路狀況對冷鏈物流配送成本的影響,以包括制冷成本、運(yùn)輸成本、貨損成本、違反客戶時間窗的懲罰成本在內(nèi)的總成本為目標(biāo)函數(shù),建立了基于道路狀況的冷鏈物流配送模型[21]。2016年，焦志國，鄔曉蕓等人在考慮了隨機(jī)需求、溫層多樣性和時間窗約束下,構(gòu)建了隨機(jī)需求下的冷鏈物流品多溫共配運(yùn)輸路徑的優(yōu)化模型,并首次提出了配送時間與載重量等之間的相互關(guān)系[22]。2016年，劉俊逸，虞笑珍設(shè)計(jì)了一種基于人工蜂群算法的冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化方法,并應(yīng)用實(shí)例及軟件仿真對算法進(jìn)行了驗(yàn)證，且證明了該算法的有效性[23]。2016年，李樺構(gòu)建模型以成本為目標(biāo)，時間窗為約束條件。通過運(yùn)用C-W節(jié)約算法對模型求解，對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送路徑進(jìn)行優(yōu)化[24]。2017年，余卓然,施茜茜考慮了冷鏈車的能耗成本和貨損成本,并將運(yùn)輸過程和卸貨過程分開進(jìn)行考慮,以總成本最低為目標(biāo)建立了帶軟時間窗的優(yōu)化模型[25]。從這些現(xiàn)象中顯示2017年，婁丹等構(gòu)建了以總成本最小為目標(biāo)函數(shù)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化模型，并對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)來對模型求解[26]。2019年，梁嘉豪，孫浩翔考慮了實(shí)時路況信息分析農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本等,建立了總成本最小化的配送路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型[27]。綜上所述，國內(nèi)的研究同國外的研究差異不大，都是以配送的綜合成本最小為目標(biāo)，在構(gòu)建模型和求解模型方面都是大同小異。在研究過程中，大多數(shù)的研究都會涉及到時間窗（馬志軒，馮夢茹，2022）。而本文在研究的過程中，根據(jù)近年發(fā)生的交通事故分析，考慮了司機(jī)的安全問題導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行賠償?shù)目赡苄?，不僅考慮了時間窗還考慮了疲勞駕駛的情況，主要是因?yàn)槠髽I(yè)在冷鏈物流的配送過程中，在同城進(jìn)行配送時出發(fā)的時間較早的情況。1.4研究內(nèi)容與研究方法1.4.1研究內(nèi)容本文的具體研究內(nèi)容如下—第1章—緒論。簡述了這篇文章的主要研究發(fā)展背景與其研究的重要意義，并通過搜集和查閱了大量的國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，對國內(nèi)外關(guān)于冷鏈物流的研究現(xiàn)狀問題進(jìn)行了綜述。在此基礎(chǔ)上，給出了本文具體的研究內(nèi)容和相關(guān)技術(shù)發(fā)展路線。第2章—相關(guān)理論概述。概述了冷鏈物流的概念、農(nóng)產(chǎn)品物流的概念及特點(diǎn)；并陳述相關(guān)的車輛路徑優(yōu)化理論，為后面的研究做了一定的理論鋪墊。第3章—考慮時間窗的Z企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型。對配送一次的固定費(fèi)用、運(yùn)輸費(fèi)用、配送過程中消耗的能源費(fèi)用、貨損費(fèi)用、沒有在規(guī)定時間內(nèi)送達(dá)的懲罰費(fèi)用進(jìn)行了分析，在此可以看出設(shè)計(jì)了帶有時間窗的以綜合成本最小為目標(biāo)的配送路徑優(yōu)化模型。第4章—基于C-W節(jié)約算法的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究。經(jīng)過對Z企業(yè)的簡單介紹以及企業(yè)在配送過程中的問題分析，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出構(gòu)建以于Z企業(yè)帶時間窗約束的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送的路徑優(yōu)化模型，并求解模型，得出一個最優(yōu)的配送路徑方案。第5章—是結(jié)論和展望。總結(jié)本文研究得到的結(jié)論，分析論文的研究不足支處，考慮以后的研究方向。1.4.2研究方法本文主要是考慮企業(yè)冷鏈物流配送的路徑優(yōu)化問題，由于上文之探討在研究過程中，詳細(xì)了解企業(yè)的配送問題，經(jīng)過分析再利用科學(xué)合理的方法建立相應(yīng)的模型，根據(jù)本文的研究模型選擇其求解方法。經(jīng)過對路徑優(yōu)化的各個求解方法的對比研究，再結(jié)合構(gòu)建的模型進(jìn)行考慮，最終選擇C-W節(jié)約算法，利用此算法對模型進(jìn)行優(yōu)化求解。1.5技術(shù)路線本文的技術(shù)路線如圖1.1所示。圖1.1技術(shù)路線圖第二章相關(guān)理論概述2.1農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流理論2.1.1冷鏈物流的定義冷鏈物流一般是針對冷藏冷凍類食品，為了保證食品質(zhì)量，減少損耗，在生產(chǎn)、貯藏運(yùn)輸、銷售至消費(fèi)者手中的過程中始終處于低溫環(huán)境下。冷鏈物流配送的商品對溫度、濕度非常敏感，比常溫物流的要求更高，過程也更復(fù)雜，是一項(xiàng)龐大的系統(tǒng)工程。2.1.2農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的定義農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是指果蔬、肉、禽、魚等農(nóng)產(chǎn)品從采購、加工、貯藏運(yùn)輸?shù)戒N售的過程中一直保持在低溫環(huán)境下，以此保證產(chǎn)品質(zhì)量，減少農(nóng)產(chǎn)品損耗的一項(xiàng)系統(tǒng)工程。2.1.3農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點(diǎn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品對時間和溫度非常敏感，所以運(yùn)輸時和常溫物流的不同。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的主要特點(diǎn)如下—1、具有時效性影響生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的主要是時間，若是不能及時把農(nóng)產(chǎn)品送達(dá)客戶手中，產(chǎn)品極有可能在運(yùn)輸?shù)倪^程中出現(xiàn)腐爛、變質(zhì)等情況，在此情形中此時則會出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題甚至可能會出現(xiàn)食品安全問題，隨之而來的將是一系列的經(jīng)濟(jì)損失（宋靖宇，孫啟明，2019）。2、設(shè)施投資較大、成本高農(nóng)產(chǎn)品物流對設(shè)施設(shè)備的要求非常高，主要是因?yàn)槿藗儗r(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的要求很高。農(nóng)產(chǎn)品需要儲存在低溫環(huán)境下，在此前提下進(jìn)行所以需要建設(shè)冷庫和許多制冷設(shè)備等設(shè)施設(shè)備，這些都是需要投入大量資金的。況且對于設(shè)施設(shè)備的維護(hù)也需要大量的資金支持(楊雯婷,王靜怡,2022)。3、信息技術(shù)水平要求較高由于農(nóng)產(chǎn)品的特殊性，必須始終保持在低溫環(huán)境下，則須安裝相關(guān)的設(shè)備對儲存環(huán)境的溫度進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控。為了保證農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量不影響銷售，就需要提高物流運(yùn)作的效率，則需要先進(jìn)的信息系統(tǒng)等。從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)所以，在整個農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的過程中都需要信息技術(shù)的支撐。2.2車輛路徑問題的理論概述2.2.1車輛路徑問題的定義及構(gòu)成要素車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem)是指一定數(shù)量的客戶，各自對貨物的需求量不同，由配送中心進(jìn)行送貨，然后適當(dāng)?shù)募s束條件下，選擇合理的配送路線，并將所有的客戶都進(jìn)行了配送，并達(dá)到一定的目標(biāo)。車輛路徑優(yōu)化問題是由配送中心、客戶、貨物、車輛、配送網(wǎng)絡(luò)、約束條件和目標(biāo)函數(shù)多個元素組成的(陳云哲,陸小雪,2021)[28]。1、配送中心從這些經(jīng)歷中明白配送中心主要功能是提供裝卸、分類及\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"配送等服務(wù)，服務(wù)對象是向\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"經(jīng)銷商、\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"零售商、\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"客戶。配送中心不是只有一個，也可以是很多個。2、客戶客戶既可以是銷售商也可是單個消費(fèi)者。配送中心應(yīng)不同客戶的要求，進(jìn)行配送，但是都要滿足不同客戶的需求（林睿翔，羅智航，2022）。3、貨物貨物是物流配送的產(chǎn)品。配送產(chǎn)品各不相同，根據(jù)產(chǎn)品本身的特性和客戶的要求進(jìn)行配送。在冷鏈物流配送時，要求配送產(chǎn)品始終在低溫環(huán)境下。4、車輛冷鏈物流配送的車輛是冷藏車。對于配送中心來說，車輛數(shù)量很多，輛型號可能一致，也可能不一致。從這些行為可以發(fā)現(xiàn)一般情況下，當(dāng)配送車輛在配送服務(wù)結(jié)束后會回到配送中心，然后進(jìn)行后續(xù)配送貨(駱家輝,溫婉瑩,2020)。5、配送網(wǎng)絡(luò)配送網(wǎng)絡(luò)是由配送中心、客戶和配送路線組成的。這個網(wǎng)絡(luò)一般在研究總都是認(rèn)為是直線連接的，但是在現(xiàn)實(shí)中是由車輛具體的行駛路線連接的。而且在現(xiàn)實(shí)中有很多因素會影響配送路線的。本文所提出的框架模型，其顯著優(yōu)點(diǎn)就是高度的靈活性和可延伸性。由于不同研究領(lǐng)域和需求存在著廣泛差異，本文在設(shè)計(jì)該模型時，刻意讓各個組件保持模塊化狀態(tài)，以便在面對實(shí)際情況變化時，能夠輕松地對某些特定部分進(jìn)行調(diào)適或取代，同時確保整個架構(gòu)的性能穩(wěn)定且可靠。這樣的設(shè)計(jì)邏輯不僅強(qiáng)化了模型的實(shí)踐價值，更為后來的研究者打造了一個極具包容性的平臺，推動他們在原有基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新或完善。6、約束條件約束條件是求解車輛路徑問題時需滿足的條件，有一些是很明顯確定的，比如車輛的載重量、車輛需要回到配送中心、配送中心的貨物總量等，還有一些是變動的，比如客戶的時間要求，客戶需要貨物種類等。7、目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)就是路徑優(yōu)化的最終目標(biāo)，從這些現(xiàn)象中顯示而且這個目標(biāo)也是在滿足約束條件的情況下得到的。這個目標(biāo)可以是總成本最小，配送時間最短，配送車輛行駛距離最短等。2.2.2車輛路徑問題的分類車輛路徑問題的影響因素有很多。在不同的配送中心，根據(jù)客戶要求的不同，配送的情況也就不同。常見的車輛路徑問題分類如表2-1所示。表2-1常見的車輛路徑問題分類分類依據(jù)VRP類型配送車輛的類型單一車型VRP多種車型VRP配送中心的數(shù)量一個配送中心VRP多個配送中心VRP車輛載重情況車輛滿載VRP車輛非滿載VRP客戶對貨物送達(dá)的時間要求無時間窗VRP硬時間窗VRP軟時間窗VRP混合時間窗VRP優(yōu)化目標(biāo)數(shù)量單目標(biāo)VRP多目標(biāo)VRP車輛完成配送是否回配送中心開放式VRP封閉式VRP2.2.3帯時間窗的車輛路徑問題的基本理論按照客戶對時間的要求不同，可以分為三種。1、硬時間窗硬時間窗指配送員在客戶規(guī)定的時間把貨物送到客戶手中，如果沒有按時達(dá)到，則不再接受（畢天佐，肖浩淼，2024）。2、軟時間窗軟時間窗是指配送員沒有在要求的時間窗到達(dá)，客戶仍然接受，在此可以看出但是會有一定的懲罰。3、混合時間窗混合時間窗是硬時間窗和軟時間窗兩種時間相結(jié)合的。貨物在規(guī)定的時間內(nèi)到達(dá)，則不產(chǎn)生懲罰成本；若產(chǎn)品在客戶可接受的時間范圍內(nèi)送達(dá)，也會產(chǎn)生一定的懲罰成本；若不在這兩個時間范圍內(nèi)，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義客戶將拒絕收貨，懲罰成本將變得很大(鐘子凡,童文博,2020)。在現(xiàn)實(shí)生活中，客戶對時間的很高，而且有多種不確定因素會影響配送的時間。因此，在現(xiàn)實(shí)生活中配送車輛的路徑問題的時間窗大多都是混合時間窗，而本論文的約束條件也是混合時間窗。2.2.4車輛路徑問題求解算法自從車輛路徑問題得到廣泛的應(yīng)用后，研究者們并提出并改進(jìn)了很多求解方法，具體可將這些算法歸納為兩類—精確算法和啟發(fā)式算法。精確算法此類算法只適用于解決小規(guī)模的車輛路徑問題，主要是因?yàn)樗蠼獾臅r間比較長，最終得到的結(jié)果一般是最優(yōu)解（石宇翔，錢志宏，2019）。啟發(fā)式算法啟發(fā)式算法，此類算法有很多種。節(jié)約法適用于解決規(guī)模不大、節(jié)點(diǎn)數(shù)目不是很多的車輛路徑問題，它在計(jì)算時的速度比較快、比較靈活以及適用性強(qiáng)。遺傳算法適用于求解大規(guī)模的車輛路徑問題，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出就是編碼比較復(fù)雜，計(jì)算的時間有些長，但是使用起來比較靈活，適合大規(guī)模的搜索。蟻群算法適用于求解組合問題，但是計(jì)算時間比較長，在參數(shù)設(shè)置時參數(shù)較少（朱永新，黃玉芬，2019）。模擬退火算法適用于大規(guī)模的組合問題，使用起來比較方便，但是易受到實(shí)際情況的影響。在數(shù)據(jù)解析階段，前人研究的智慧指引本文應(yīng)更加重視新潮分析工具與技術(shù)的融入。隨著信息技術(shù)的迅猛進(jìn)步，大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等尖端手段已逐漸成為科研領(lǐng)域的核心利器。這些技術(shù)不僅能讓本文更迅速地駕馭龐大信息流，還能揭示傳統(tǒng)手段難以觸及的深層知識與規(guī)律。因此，未來研究需積極探索將這些前沿技術(shù)融入本文的分析體系，以增強(qiáng)研究結(jié)論的精準(zhǔn)性和深刻性。經(jīng)過上述的分析，再結(jié)合本文的情況，本文選擇C-W節(jié)約算法進(jìn)行求解。第三章考慮帶時間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型3.1配送車輛路徑問題描述本文在考慮時間窗的情況下，是一個配送中心給周邊的多個需求點(diǎn)送貨，配送車輛從配送中心出發(fā)送完貨后再回到配送中心，在整個配送過程中貨物都是在低溫環(huán)境下，使用同一型號的車輛進(jìn)行配送，依照上述資料表明而且車輛都沒有達(dá)到滿載，如果配送車輛沒有在客戶規(guī)定的時間范圍內(nèi)送達(dá)，則需要根據(jù)早到或遲到的時間進(jìn)行賠償。由于是在凌晨開始進(jìn)行配送任務(wù)，在此情形中考慮到司機(jī)的安全問題，所以司機(jī)送貨時駕駛車輛的時間不得超過2小時(馮凡,陳思琪,2021)。在滿足客戶的要求和約束條件的基礎(chǔ)上，來確定的最終運(yùn)輸總成本最小的配送路線。3.2模型假設(shè)和約束條件3.2.1模型假設(shè)在對冷鏈物流配送車輛路徑問題建模時，做出以下假設(shè)—（1）一個配送中心向多個需求點(diǎn)送貨；（2）同一種車型配送，最大的運(yùn)載量大于任何一個需求點(diǎn)的需求量；（3）從配送中心出發(fā)，配送完成后回到配送中心；（4）配送的貨物為一種生鮮農(nóng)產(chǎn)品，卸貨速率不變；（5）車輛在行駛的速度保持不變；（6）車輛配送的客戶確定，中途不會出現(xiàn)新的客戶；（7）貨物始終在低溫環(huán)境下；（8）不考慮道路狀況、天氣等問題。3.2.2約束條件本文在研究時所設(shè)的約束條件如下:（1）配送車輛滿足配送需求；（2）一個需求點(diǎn)由一輛車一次性解決；（3）配送中心的產(chǎn)品數(shù)量滿足全部需求；（4）每輛車的載重量小于最大裝載量；（5）冷鏈配送的貨物在客戶能接受的時間窗內(nèi)進(jìn)行；（6）配送車輛行駛的時間不得超過2小時；（7）卸貨時，車上的貨物貨損情況和卸下的貨損情況不同；（8）車輛在配送過程中不再接受其他訂單。3.3冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的構(gòu)建3.3.1相關(guān)參數(shù)描述本文模型中的參數(shù)變量如下所示—GC—車輛進(jìn)行一次運(yùn)輸?shù)墓潭ǔ杀荆籝C—隨著距離產(chǎn)生的運(yùn)輸成本；HC—配送過程中的貨損成本；NC—配送過程中的能源成本；FC—配送過程中的懲罰成本；m—進(jìn)行配送的車輛總數(shù)；n—需求點(diǎn)的總數(shù)；fk—第k輛車的固定成本；Q—配送車輛的最大裝載量；V—車輛行駛速度；qj—客戶j的需求量；P—貨物的單位價格；α—運(yùn)輸時每小時需要消耗的能源成本；β—卸貨時每小時需要消耗的能源成本；θ1—運(yùn)輸時貨物損失的系數(shù)；θ2—卸貨是貨物損耗的系數(shù)；ε1—早于規(guī)定時間的懲罰系數(shù)；ε2—晚于規(guī)定時間的懲罰系數(shù)；Tkj—為第k輛車由中心O出發(fā)到客戶j時的時刻；Tko—為第k輛車從配送中心O出發(fā)的時刻；tkj—第k輛車在需求點(diǎn)j的卸貨時間；Ckij—第k輛車一次從需求點(diǎn)i行駛到需求處j的運(yùn)輸費(fèi)用；sk是0、1變量，sk=1表示使用第k輛車，否則為0；Xkij是0、1變量，Xkij=1表示第k輛車從需求點(diǎn)i到需求點(diǎn)j，否則為0；Wkj為0、1變量，Wkj=1表示第k輛車配送需求點(diǎn)j，否則為0；C0—單位距離的運(yùn)輸成本；[cj,dj]—約定的時間窗；[bj,ej]—可接受的時間窗。3.3.2配送成本分析如果有m輛車給n個需求點(diǎn)送貨，從配送中心出發(fā)，送完貨后回到配送中心，在配送過程中的速率為V，其中m<n（周啟銘，曾明軒，2024）。1、配送過程中的固定運(yùn)輸成本配送車輛的固定運(yùn)輸成本是指配送車輛從配送中心出發(fā)到完成所有客戶點(diǎn)的配送任務(wù)時需要的固定成本。（3-1）2、配送過程中的運(yùn)輸成本配送車輛的運(yùn)輸成本主要是指配送車輛從配送中心出發(fā)，完成該條配送路線的配送任務(wù)并回到配送中心的運(yùn)輸成本(余啟航,高俊熙,2023)。從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)在這個過程中，運(yùn)輸成本一般與行駛的距離是成正比，將配送車輛的運(yùn)輸成本記為YC:（3-2）3、配送過程中的貨損成本在配送過程中，由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的特殊性，可能導(dǎo)致產(chǎn)品腐敗變質(zhì)。本論文將貨損成本分為兩部分—一部分是在運(yùn)輸過程中，從這些經(jīng)歷中明白生鮮產(chǎn)品因長時間放在一起引起的貨物成本（林澤洋，王雅婷，2023）；另一部分是由于在卸貨過程中打開車廂門致使車廂里面的溫度升高，導(dǎo)致產(chǎn)品的質(zhì)量下降引起的貨損成本。針對理論框架的查證與改進(jìn)，本文采擷了充裕且詳實(shí)的數(shù)據(jù)資源。此類數(shù)據(jù)涵蓋了廣泛的考察對象，還穿越了多元的時間維度與社會環(huán)境，故而為理論框架的全方位查證奠定了穩(wěn)固的基礎(chǔ)。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方式針對數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理，可有效檢驗(yàn)初始理論框架中的各類設(shè)想，并挖掘其中的缺陷環(huán)節(jié)。后續(xù)探究將思索增添更多樣的變量元素或啟用更龐大的樣本體量，進(jìn)一步提升理論框架的解讀深度與預(yù)測精度。貨損成本記為HC:（3-3）4、配送過程中車輛的能源消耗成本在運(yùn)輸過程中為了能讓生鮮農(nóng)產(chǎn)品始終處于低溫環(huán)境下，運(yùn)輸車輛需要消耗大量的能源成本(高婧怡,郭子瑜,2023)。本論文將能源消耗成本分為兩個部分，一部分是車輛配送行駛途中所需的能源消耗，從這些行為可以發(fā)現(xiàn)主要是為了保證產(chǎn)品處于低溫環(huán)境下。另一部分是在卸貨過程中，需要打開車廂門會使車廂內(nèi)的溫度升高，為了保證車廂內(nèi)的溫度保持不變，則需要加大能源的消耗(徐浩然,孫倩文,2020)。能源成本記為NC—（3-4）5、配送過程中的時間懲罰成本在現(xiàn)實(shí)生活中，很多因素會影響配送，從這些現(xiàn)象中顯示導(dǎo)致配送員可能早或晚于客戶規(guī)定的時間到達(dá)。在冷鏈配送過程中若沒有在規(guī)定的時間范圍內(nèi)送達(dá)，則會產(chǎn)生的時間懲罰成本(王雅馨,吳澤宇,2019)。本文的假設(shè)如下—（1）如果配送車輛早于或晚于規(guī)定的時間窗到達(dá)，在此可以看出客戶將不再接收貨物，如果客戶想要接收這批貨物，則需要進(jìn)行懲罰，此時將會產(chǎn)生很大的懲罰費(fèi)用。（2）如果配送車輛在客戶可以接受的時間范圍內(nèi)送到，無論是早于還是遲于客戶規(guī)定的時間窗，此時都接受貨物，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義但是需要根據(jù)早到或遲到的時間進(jìn)行一定的懲罰(孫天宇,馮學(xué)文,2022)。（3）如果配送車輛在客戶規(guī)定的時間范圍內(nèi)到達(dá)，此時不在產(chǎn)生懲罰費(fèi)用。綜上所述，配送車輛在需求點(diǎn)j可能產(chǎn)生的賠償費(fèi)用如下表示—（3-5）其中zj為到達(dá)需求點(diǎn)j的時刻，總的懲罰成本FC表達(dá)式為—（3-6）3.3.3配送車輛駕駛時間分析在進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送過程中，由于產(chǎn)品本身的特殊性，使得對大多是在凌晨左右進(jìn)行配送較多，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出然而這也是司機(jī)在開車時最容易犯困的時間。因?yàn)樵陂_車的過程中，司機(jī)長時間的單調(diào)駕駛特別容易疲勞，特別是凌晨那是人們最困的時候，人一犯困警惕性就會自然而然的放低(楊建華,趙小玲,2022)。由于上文之探討我國這些年來時常都會發(fā)生的一些交通事故，而在這些事故中有許多都是因?yàn)樗緳C(jī)長時間開車沒有休息引起的。這關(guān)系到大家的生命安全，因此我國對大型車輛的駕駛時間進(jìn)行了約束限制，如下表3-1所示(邱雅楠,鄒天駿,2018)。表3-1車輛駕駛時間規(guī)定時間要求白天駕駛連續(xù)開車3個小時后應(yīng)停止開車，不能連續(xù)開車超過4個小時；夜間駕駛1.不能連續(xù)開車超過2小時；2.一天開車開車?yán)塾?jì)達(dá)到6個小時必須進(jìn)行一次大休息，且在休息慢8小時候再開車。在生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送過程中，依照上述資料表明由于配送的時間基本上都是凌晨，此時正是人們最困的時間也是疲勞駕駛最危險(xiǎn)的時候。在此情形中駕駛員不僅要不停地開車，還要幫客戶卸貨，這使得配送人員更累(郭旭東，林婉婷,2022)。在這情況下，對安全問題應(yīng)該更加重視，考慮在凌晨配送的時間限制，在此前提下進(jìn)行加強(qiáng)了配送員的自身安全，也可以避免因配送司機(jī)發(fā)生交通事故而給企業(yè)帶來高額賠款。本文在創(chuàng)建模型時，就考慮了疲勞駕駛的情況，以此提高配送服務(wù)的安全性，并規(guī)定每輛車在配送過程中不能超過2個小時地連續(xù)配送。否則可能產(chǎn)生巨額賠償費(fèi)用Z的風(fēng)險(xiǎn)，約束條件如下所示(楊思潔,丁宇航,2020)。（3-7）其中，tij是從i處到j(luò)處的時間；Z無法確定，表示無窮大。3.3.4目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建綜上所述，冷鏈物流配送車輛路徑問題的目標(biāo)函數(shù)表示如下—（3-8）s.t（3-9）（3-10）（3-11）3.4冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的求解3.4.1C-W節(jié)約法概述節(jié)約算法，是解決最短路徑問題的方法之一。從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)該算法的主要思路是—計(jì)算出各客戶點(diǎn)之間節(jié)省的最大值，然后將其安置在配送路線中，利用節(jié)約值來制定總里程最小的配送方案。另還需滿足以下條件；（1）滿足客戶的要求；（2）任何一輛車的載重量不能超過車輛的最大載重量(徐思涵,陳子和,2020)。從這些經(jīng)歷中明白假設(shè)O是一個配送中心，A、B是兩個需求點(diǎn)并且需要的貨物都是從配送中心獲得，且他們的需求量小于配送中心總量。在數(shù)據(jù)解析策略的選擇上，本文不僅沿襲了經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)解析手段，如描述性統(tǒng)計(jì)和回歸分析，還引入了近年來迅速崛起的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與算法。例如，通過聚類分析挖掘數(shù)據(jù)中的隱藏模式，或利用決策樹算法預(yù)見未來趨勢。這些先進(jìn)方法為深入剖析復(fù)雜現(xiàn)象提供了堅(jiān)實(shí)支撐，有效揭示了海量數(shù)據(jù)背后的深層次關(guān)系。此外，本文特別強(qiáng)調(diào)了混合方法的重要性，即結(jié)合定量與定性研究，以獲得更廣闊的研究視角。(1)若從O分別使用兩輛車向A、B送貨如圖3.1，則總的運(yùn)輸長度為—S4=2(S1+S2)（3-10）(2)若從O用一輛車給A、B送貨，送完后再回O點(diǎn)如圖3.2，則總的配送距離為—S5=S1+S3+S2（3-11）比較上面的兩種配送方式的大小，以及節(jié)約值?S—?S=S4-S5=S1+S2-S3＞0（3-12）圖3.1分別向需求點(diǎn)送貨圖3.2用一輛車向需求點(diǎn)送貨3.4.2配送路徑優(yōu)化模型求解步驟從這些行為可以發(fā)現(xiàn)在本文使用的C-W節(jié)約算法中，是在C-W節(jié)約算法的基礎(chǔ)上，加入時間窗和夜間行駛的時間要求，求解步驟如下—（1）先把需求點(diǎn)的時間按從早到晚進(jìn)行排列(鄒文杰,陳瑾萱,2022)；（2）再算出各個需求點(diǎn)之間的節(jié)約值；（3）從配送中心O出發(fā)，第一個配送點(diǎn)是時間窗最早，然后依次找后面的配送點(diǎn)；（4）在確定第一個配送點(diǎn)后。剩余的需求點(diǎn)與第一個配送點(diǎn)之間的節(jié)約配送費(fèi)用最大的那個點(diǎn)就是第二個配送點(diǎn)；（5）同理，按照（3）（4）來確定在滿足約束條件下的所有配送路徑。第四章Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化分析4.1Z企業(yè)簡介Z企業(yè)注冊成立于2011年1月10日，企業(yè)針對貴陽市的冷庫儲藏量小、規(guī)模小、數(shù)量少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場需要的現(xiàn)狀。在2009年年底，選址在烏當(dāng)區(qū)東風(fēng)鎮(zhèn)新建立了貴州省最大的5萬噸大冷庫。目前，建有20萬噸大型冷庫和設(shè)施設(shè)備齊全的冷鏈?zhǔn)称肪C合交易市場，經(jīng)營產(chǎn)品有肉類、禽類、水產(chǎn)類、速凍食品類、農(nóng)副產(chǎn)品類、干貨等，從這些現(xiàn)象中顯示已有冷鏈?zhǔn)称飞a(chǎn)廠家和經(jīng)銷商達(dá)230余家入駐，市場輻射全省及相臨省市區(qū)縣。企業(yè)的收入很好，而其中生鮮農(nóng)產(chǎn)品的收入在總收入中的占比是很大的。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，地處內(nèi)陸地區(qū)的貴州，每年要從沿海地區(qū)調(diào)入大量冷凍海產(chǎn)品以及各類速凍食品。4.2Z企業(yè)配送現(xiàn)狀分析Z企業(yè)擁有許多不同類型的冷藏車輛，在配送過程中，每天有許多冷藏車在配送中心與客戶之間運(yùn)輸，從這些現(xiàn)象中顯示每天客戶對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求量很大，因此企業(yè)需要高效的冷鏈配送。目前，企業(yè)的配送網(wǎng)絡(luò)分布非常廣，網(wǎng)點(diǎn)很多，距離配送中心的距離遠(yuǎn)近不一，在配送過程中時間要求比較緊，這就造成配送的成本較高(許佳文,高振宇,2019)。（1）企業(yè)在配送過程中，配送員只是按照自己的判斷路線進(jìn)行配送或者選擇離配送中心比較近的先進(jìn)行配送，在此可以看出然后才會考慮需求點(diǎn)的時間要求。在這樣的情況下，使得配送過程中運(yùn)輸成本過大，還會因未在規(guī)定時間范圍內(nèi)送到而產(chǎn)生較高的懲罰成本，不僅降低了客戶的滿意度，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義也會造成較大的貨損成本，致使運(yùn)輸綜合成本較高(高麗娟,唐慧敏,2020)。（2）在配送過程中，對各個需求點(diǎn)的時間要求沒有安排合理。企業(yè)配送的客戶多是大型超市、直營店、大型商戶等，他們對時間的要求是不一樣的。大型超市對時間的要求比較嚴(yán)格，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出對于不在時間范圍內(nèi)時是拒絕收貨的，對于早到和遲到都是要產(chǎn)生懲罰成本的。直營店基本上沒有懲罰成本；大型商戶對時間的要求沒有超市那么嚴(yán)，但是也會產(chǎn)生懲罰成本。當(dāng)前的配送路線有些不合理，致使配送過程中的綜合成本較高(楊宏志,高思遠(yuǎn),2024)。（3）生鮮農(nóng)產(chǎn)品對于時間和溫度比較敏感，由于配送路線的不合理，在冷藏運(yùn)輸過程中易增加制冷的能源成本、貨損成本和懲罰成本，會使得綜合成本增加，這不利于企業(yè)發(fā)展。4.3Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品車輛配送路徑優(yōu)化4.2.1算例描述本文以Z企業(yè)在貴陽市的生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送作為研究對象，它在貴陽市有將近50家的商鋪需求點(diǎn)。論文以企業(yè)的冷庫為配送中心O，并以企業(yè)在貴陽市的肉類產(chǎn)品配送的有關(guān)數(shù)據(jù)來進(jìn)行的假設(shè)。從中心O向周邊的10個需求點(diǎn)送肉類產(chǎn)品，配送中心與各客戶之間是相通的。在數(shù)據(jù)審查環(huán)節(jié)，本文利用了多種統(tǒng)計(jì)方法來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性，并定位潛在的異常值。通過細(xì)致分析數(shù)據(jù)集的特性，本文有效地排除了那些超出正常范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)，同時保留了關(guān)鍵樣本信息。為了增強(qiáng)結(jié)論的穩(wěn)固性和廣泛適用性，本文還進(jìn)行了敏感性調(diào)查。依照上述資料表明配送中心O與10個客戶需求點(diǎn)的位置通過百度地圖來確定，根據(jù)地圖的導(dǎo)航功能，在此情形中得到配送中心O與10個客戶需求點(diǎn)之間的距離，如表4-1所示，各個需求點(diǎn)的需求量與時間窗如表4-2，參數(shù)設(shè)置如表4-3(王志鵬,劉雨澤,2021)。表4-1配送中心與各需求點(diǎn)之間的距離編號O12345678910O09.4204.47.7306.9404.02.210.6506.68.7601.070801.57.8907.9100數(shù)據(jù)來源—百度地圖表4-2各需求點(diǎn)的需求量和時間窗內(nèi)容12345需求量（噸）10.50.410.6時間窗7:00-7:407:10-7:507:20-8:005:10-5:405:30-6:00可接受的時間窗6:40-7:406:50-8:007:00-8:105;00-6:005:20-6:20續(xù)表4-2各需求點(diǎn)的需求量和時間窗內(nèi)容678910需求量（噸）1.20.7時間窗6:20-6:506:00-6:307:10-7:405:40-6:205:50-6:20可接受的時間窗6:00-7:005:50-6:507:00-8:205:20-7:005:20-6:50表4-3參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱參數(shù)值產(chǎn)品的單位價格P4000元/噸車輛固定的運(yùn)輸成本C250元車輛最大載運(yùn)量Q3噸運(yùn)載時的運(yùn)輸費(fèi)用c00.5元/噸.公里空載時的運(yùn)輸費(fèi)用c10.4元/公里運(yùn)輸時的貨損系數(shù)θ10.1%卸貨時的貨損系數(shù)θ20.2%運(yùn)輸時的能耗成本α10元/小時卸貨時的能耗成本β12元/小時每小時的早到等待成本系數(shù)ε10.1%每小時的晚到懲罰成本系數(shù)ε20.2%車輛運(yùn)輸速度V20km/小時4.2.2算例求解第一步—根據(jù)10個需求點(diǎn)的時間窗要求，將需求點(diǎn)以時間窗先后進(jìn)行排序，如表4-4，在此前提下進(jìn)行并計(jì)算各個需求點(diǎn)之間的節(jié)約值如表4-5，各個客戶到配送中心的間距、運(yùn)輸時間以及卸貨時間如表4-6所示(李晨曦,趙雅琳,2024)。表4-4時間窗先后順序下的需求點(diǎn)內(nèi)容459107需求量（噸）0.8時間窗5:10-5:405:30-6:005:40-6:205:50-6:206:00-6:30可接受的時間窗5:00-6:005:20-6:205:20-7:005:20-6:505:50-6:50續(xù)表4-4時間窗先后順序下的需求點(diǎn)內(nèi)容61823需求量（噸）0.5時間窗6:20-6:507:00-7:407:10-7:407:10-7:507:20-8:00可接受的時間窗6:00-7:006:40-7:407:00-8:206:50-8:007:00-8:10表4-5各個客戶距離之間的節(jié)省值編號1234567891010158.712.72.41.4304.2400.72.4-0.25006.36016.215.713.49.970801.50.6901.4100表4-6各個客戶到配送中心的間距、運(yùn)輸時間以及卸貨時間內(nèi)容12345需求量（噸）10.50.410.6卸貨時間（分）1054106距離配送中心的距離（千米）2.52.6到配送中心的時間（分）25301788續(xù)表4-6各個客戶到配送中心的間距、運(yùn)輸時間以及卸貨時間內(nèi)容678910需求量（噸）1.20.7卸貨時間（分）589127距離配送中心的距離（千米）4.89.4到配送中心的時間（分）2121201529從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)第二步—由表4-4可得需求點(diǎn)4將是第一個配送點(diǎn)，5:27從配送中心O出發(fā)，由表4-6可知5:35到需求點(diǎn)4，加上10分鐘的卸貨時間，則5:45從需求點(diǎn)4出發(fā)(陸曉燕，沈志鵬,2024)。資料收集過程中，本文采取了多種手段，包括問卷調(diào)查、現(xiàn)場調(diào)研及文獻(xiàn)研究等，以全面且深入地獲取數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的仔細(xì)分析，本文能夠有效地驗(yàn)證研究假設(shè)，并發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律與潛在關(guān)聯(lián)。盡管本研究已有所建樹，但本文清醒地認(rèn)識到，任何研究都有其固有的缺陷。未來的研究可在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步挖掘，尤其是在樣本的代表性提升、研究方法的優(yōu)化以及理論模型的精細(xì)化構(gòu)建等方面，仍有待加強(qiáng)。第三步—在確定第二個配送點(diǎn)時，從這些經(jīng)歷中明白需要選擇需求點(diǎn)4到該需求點(diǎn)節(jié)省的綜合總費(fèi)用最大。即選擇到剩余的9個需求點(diǎn)的綜合節(jié)約總成本最大的那個—C(4,j)=CO4+COj-C4j要最大（j=1,2,3,5,6,7,8,9,10）（4-1）第四步—各個節(jié)約成本的計(jì)算公式如下—（1）節(jié)約的固定成本—C1=C；（4-2）C為出車一次的固定成本，因?yàn)槊看纬鲕嚨墓潭ǔ杀臼遣蛔兊?。?）節(jié)約的運(yùn)輸成本—C2=c0*?Sij*qj（4-3）?Sij是客戶點(diǎn)i與j之間的節(jié)約里程值；（3）節(jié)約的貨損成本—C3=P*θ1*qj*?Sij/V（4-4）在運(yùn)輸過程中，卸貨貨損成本不計(jì)，則節(jié)約貨損成本為0。（4）節(jié)約的能源成本—C4=α*?Sij/V（4-5）（5）時間的懲罰成本—C5=ε1*P*qj*?t1或C5=ε2*P*qj*?t2（4-6）?t1為提前到達(dá)需求點(diǎn)的時間；?t2為晚到達(dá)需求點(diǎn)的時間。（6）綜合節(jié)約總成本—C6=C1+C2+C3+C4+C5（4-7）從這些行為可以發(fā)現(xiàn)第五步—由第一條配送路徑上的第一個需求點(diǎn)4可知，出發(fā)的時間為5:45。到各需求點(diǎn)的各項(xiàng)成本如表4-7配送路線選擇表1。表4-7配送路線選擇表1需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）113.72501.850.741.85∞∞20.52.52500.630.251.25∞∞30.48.62501.720.694.30∞∞50.66.62501.980.793.300256.0760.50.52500.130.050.250.53250.9670.80.32500.120.050.150250.3280.90.72500.320.130.35∞∞91.22.42501.440.581.200253.22100.7-0.2250-0.07-0.03-0.100249.80由上表知需求點(diǎn)5是該條配送路線上的第二個配送點(diǎn)，從這些現(xiàn)象中顯示在5點(diǎn)58分到達(dá)需求點(diǎn)5，在此處的卸貨時間為6分鐘，6點(diǎn)04分配送車輛從需求點(diǎn)5出發(fā)去下一個配送點(diǎn)。第六步—同理，進(jìn)行下一個配送點(diǎn)的確認(rèn)，從這些現(xiàn)象中顯示到各需求點(diǎn)的配送成本如表4-8配送路線選擇表2所示（周靖宇，徐嘉誠，2021）。表4-8配送路線選擇表2需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）110.82500.400.160.40∞∞20.51.62500.400.160.80∞∞30.48.52501.700.684.25∞∞60.50.22500.050.020.100250.1770.80.42500.160.060.200250.4280.90.12500.050.020.05∞∞91.2025000.000.000.64250.64100.76.32502.210.883.150.93257.17由表4-8所示需求點(diǎn)10是此條路線上的下一個配送點(diǎn)，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義而且到需求點(diǎn)10的時間為6點(diǎn)30分，在此處的卸貨時間為7分鐘，6點(diǎn)37分從需求點(diǎn)10出發(fā)去該路線的下一個配送點(diǎn)。第七步—同理，進(jìn)行下一個配送點(diǎn)的確認(rèn)。可得到表4-9配送路線選擇表3。表4-9配送路線選擇表3需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）1112.72506.352.546.350.53265.7720.51.42500.350.140.700.4251.5930.44.22500.840.342.10∞∞60.59.92502.480.994.950.6259.0270.80.82500.320.130.40∞∞80.90.62500.270.110.300250.6891.21.42500.840.340.70∞∞由上表得知，下一個配送點(diǎn)是需求點(diǎn)1，于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出又由于車載最大量為3噸。需求點(diǎn)4、5、10、1的需求量分別為1噸、0.6噸、0.7噸和1噸，總計(jì)1+0.6+0.7+1=3.3（噸）大于車載最大量，所以需要進(jìn)行下一條路線的規(guī)劃。所以第一條路線為O-4-5-10-O，總共用時1小時39分鐘完成配送任務(wù)，其中卸貨時間為23分鐘，車輛全程行駛25公里。配送完成司機(jī)駕駛不超過2小時，沒有疲勞駕駛的風(fēng)險(xiǎn)。第八步—繼續(xù)進(jìn)行下一個配送路線的確定，由于上文之探討在余下的7個需求點(diǎn)中，需求點(diǎn)9的時間最早，因此，由它作為此路線上第一個配送點(diǎn)，從配送中心5:40出發(fā)，5:55到達(dá)需求點(diǎn)9。在此情形中加上卸貨時間12分鐘，6:07從需求點(diǎn)9出發(fā)去往該配送路線的下一個配送的。同理，可得到表4-10配送路線選擇表4。表4-10配送路線選擇表4需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）118.72504.351.744.35∞∞20.52.42500.600.241.20∞∞30.48.42501.680.674.20∞∞60.513.42503.351.346.700261.3970.80.625000250.6480.91.52500.680.270.75∞∞在此前提下進(jìn)行由上表可知，需求點(diǎn)6是該配送路線的第二個配送點(diǎn)，配送車輛6:27到達(dá)需求點(diǎn)6，加上卸貨5分鐘，6:32從需求點(diǎn)6出發(fā)去往下一個配送點(diǎn)。第九步—從需求點(diǎn)6出發(fā)，確定下一個配送點(diǎn)，從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)同理，得出表4-11配送路線選擇表5。文中結(jié)論的驗(yàn)證事宜，在此未作詳盡闡述，時間因素的考量亦占據(jù)重要地位。科學(xué)研究往往歷經(jīng)漫長周期，特別是針對復(fù)雜難題或新興領(lǐng)域的探索，需充裕時間去觀測現(xiàn)象、剖析數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取可信結(jié)論。此項(xiàng)研究雖已收獲初步成果，然欲對各項(xiàng)結(jié)論予以全面且精細(xì)的驗(yàn)證，尚需更長久的追蹤調(diào)研與反復(fù)實(shí)踐。此舉不僅利于剔除偶然因素的干擾，還能保障研究成果具備更高的可靠性與廣泛的適用性。此外，技術(shù)手段的發(fā)展程度也對結(jié)論驗(yàn)證進(jìn)程產(chǎn)生著影響。伴隨科技的持續(xù)進(jìn)步，新穎的研究工具與技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為科學(xué)研究開拓了更多可行路徑。表4-11配送路線選擇表5需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）1111.22505.602.245.601.07264.5120.53.52500.880.351.75∞∞30.46.52501.300.523.25∞∞70.816.22506.482.598.100.53267.7080.915.72507.072.837.85∞∞由上表可知，第三個配送的需求點(diǎn)是需求點(diǎn)7，6:35到達(dá)需求點(diǎn)7，從這些經(jīng)歷中明白加上卸貨8分鐘，6:43從需求點(diǎn)7出發(fā)。第十步—從需求點(diǎn)7出發(fā)，計(jì)算第二條路徑上第四個配送點(diǎn)，同理，得出表4-12配送路線選擇表6。表4-12配送路線選擇表6需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）1111.22505.602.245.600.33263.7720.53.92500.980.391.950.57253.8930.46.12501.220.493.05∞∞80.91.22500.540.220.601.44252.80由上表得知，從這些行為可以發(fā)現(xiàn)需求點(diǎn)1是下一個配送點(diǎn)，又由于車載最大量為3噸。需求點(diǎn)9、6、7、1的需求量分別為1.2噸、0.5噸、0.8噸和1噸，總計(jì)1.2+0.5+0.8+1=3.5（噸）大于車載最大量，所以需要進(jìn)行下一條路線的規(guī)劃（陸天宇，孔雪兒，2022）。從這些現(xiàn)象中顯示所以第二條配送路線為O-9-6-7-O，完成配送任務(wù)共耗時1小時24分鐘，耗時25分鐘進(jìn)行卸貨，配送路線全程共15.5公里。車輛全行駛沒超過2小時，沒有疲勞駕駛的風(fēng)險(xiǎn)。由此，階段性研究成果的總結(jié)對后續(xù)研究有著一定引導(dǎo)意義。在研究途徑上，本文能夠察覺到諸多可優(yōu)化與完善的空間。前期的研究進(jìn)程為本文積累了珍貴的經(jīng)驗(yàn)，明晰了哪些方式行之有效，哪些尚需進(jìn)一步修正或舍棄。比方說，在信息搜集環(huán)節(jié)，本文應(yīng)更為重視樣本的多元性與典型性，保證所采納的樣本能精確呈現(xiàn)目標(biāo)群體的普遍特性。而且，針對不同的研究課題，巧妙運(yùn)用多種信息搜集手段能夠提升信息的完整性與可信度。第十一步—進(jìn)行下一個配送路線到的確定，在余下的4個需求點(diǎn)中，需求點(diǎn)1的時間最早，因此，由它作為此路線上第一個配送點(diǎn)，在此可以看出從配送中心7:00出發(fā)，配送車輛7:25到達(dá)需求點(diǎn)1（祝宇鵬，汪元量，2023）。加上10分鐘的卸貨時間，配送車輛7:35從需求點(diǎn)1出發(fā)。同理，可得到表4-13配送路線選擇表7。表4-13配送路線選擇表7需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）20.5152503.751.507.500262.7530.410.52502.100.845.250258.1980.910.42504.681.875.200.96262.71由上表可知，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義需求點(diǎn)2是該配送路線的第二個配送點(diǎn)，配送車輛7:45到達(dá)需求點(diǎn)2，加上5分鐘的卸貨，7:50從需求點(diǎn)2出發(fā)去下一個配送點(diǎn)。第十二步—從需求點(diǎn)2出發(fā)，確定下一個配送點(diǎn)，同理，得出表4-14配送路線選擇表8。表4-14配送路線選擇表8需求點(diǎn)客戶編號需求量(噸)節(jié)約里程（公里）節(jié)約的固定成本（元）節(jié)約的運(yùn)輸成本（元）節(jié)約的貨損成本（元）節(jié)約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節(jié)約總成本（元）30.42.12500.420.171.050.16251.8080.93.52501.480.631.752.64256.60于此特定狀態(tài)之下很容易推斷出由上表可知，需求點(diǎn)3是該配送路線的第三個配送點(diǎn)，配送車輛8:03到達(dá)需求點(diǎn)3，加上4分鐘的卸貨時間，8:07從需求點(diǎn)3出發(fā)去下一個配送點(diǎn)。從需求點(diǎn)3到需求點(diǎn)8為1.2公里，用時4分鐘，到達(dá)的時間剛好是可以接受的時間窗，但是會產(chǎn)生遲到懲罰成本=4000*0.2%*0.9*31/60=3.72（元）（姜浩宇，劉雅婷，2021）。此時的載重量為2.8噸，車輛可以正常運(yùn)行，由于上文之探討此條路徑為O-1-2-3-8-O。該條配送路徑全程22.4公里，用時1小時49分鐘。全程車輛行駛沒超過2小時，沒有疲勞駕駛的風(fēng)險(xiǎn)（余澤楷，洪雅萱，2021）。由上述分析得知，Z企業(yè)在該配送區(qū)域的配送任務(wù)在考慮載重量和時間窗的條件下，要使最終的運(yùn)輸成本最小，依照上述資料表明追求利潤最大化，需要三輛同一車型最大載重量為3噸的車輛，路徑的規(guī)劃如下—第一條路徑為—O-4-5-10-O，配送車輛5:27從配送中心出發(fā)，載重2.3噸，耗時1小時39分鐘，卸貨用時23分鐘，行駛25公里，車輛裝載率為77%。第二條路徑為—O-9-6-7-O，配送車輛5:40從配送中心出發(fā)，載重2.5噸，用時1小時24分鐘，卸貨用時25分鐘，在此情形中行駛15.5公里，車輛裝載率為83%。第三條路徑為—O-1-2-3-8-O，配送車輛7:00從配送中心出發(fā)，載重2.8噸，卸貨用時28分鐘，全程22.4公里，用時1小時49分鐘，車輛裝載率為93%。4.4求解結(jié)果分析Z企業(yè)在配送路徑規(guī)劃前依據(jù)最大載重量進(jìn)行配送規(guī)劃，配送路徑情況如下—第一條路徑—O-4-5-9-O，配送車輛5:00從配送中心出發(fā)，載重2.1噸，全程13.5公里，用時1小時24分，車輛裝載率為70%。第二條路徑—O-6-8-10-O，配送車輛6:00從配送中心出發(fā)，載重2.8噸，全程15.6公里，用時1小時34分，車輛裝載率為93%。第三條路徑—O-1-2-3-7-O，配送車輛6:50從配送中心出發(fā)，載重2.7噸，全程17.3公里，用時1小時42分，車輛裝載率為90%。Z企業(yè)在不考慮時間窗情況下的配送路線規(guī)劃，配送路徑的各項(xiàng)成本分析如表4-15所示（吳天翊，鄭曉妍，2024）。表4-15不考慮時間窗的配送路徑方案序號配送路徑固定成本（元）運(yùn)輸成本（元）貨損成本（元）能源成本（元）懲罰成本（元）綜合成本（元）1O-4-5-9-O2508.6714.9215.1415.96304.692O-6-8-10-O25011.568.4616.405.83292.253O-1-2-3-7-O25023.8713.1717.906.64311.58合計(jì)成本75044.1036.5549.4428.43908.52Z企業(yè)在考慮時間窗情況下的配送路徑方案，配送路徑的各項(xiàng)成本分析如表4-16所示。表4-16考慮時間窗的規(guī)劃前的配送路徑方案序號配送路徑固定成本（元）運(yùn)輸成本（元）貨損成本（元）能源成本（元）懲罰成本（元）綜合成本（元）1O-4-5-10-O25011.5610.9317.760.93291.192O-9-6-7-O2506.5110.1114.600.53281.763O-1-2-3-8-O25011.0613.9419.145.89300.03合計(jì)成本75029.1334.9951.507.36872.98根據(jù)配送的綜合成本最小為目標(biāo)的配送路徑優(yōu)化，得出最終的路徑優(yōu)化方案，配送的路徑優(yōu)化前后結(jié)果對比分析如下—在考慮時間窗的情況下，配送綜合總成本為872.98，比不考慮時間窗時綜總成本908.52，成本降低了35.54，達(dá)到配送運(yùn)輸成本降低的目的，同時在路徑優(yōu)化后，客戶的懲罰成本也大幅度下降，由原來的28.43元降到了7.36元。同時，運(yùn)輸成本大幅度下降，在此前提下進(jìn)行由原來的44.1元降到了29.133元,；能源成本有小幅度增加，主要是因?yàn)檐囕v行駛的路徑、時間和載重不一樣，在運(yùn)輸?shù)倪^程中消耗的能源也不一樣；貨損成本有了小幅下降，主要是路徑和載重的不一樣，所以貨損情況不一樣。因?yàn)檐囕v的載重量不一樣，希望每輛車的利用率盡可能的提高，所以在優(yōu)化后根據(jù)車輛的利用率，企業(yè)可以更加合理的安排車輛。第五章結(jié)論與展望論文根據(jù)生鮮農(nóng)產(chǎn)品易腐敗、保存難度大等特點(diǎn)結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況進(jìn)行研究分析，研究成果與結(jié)論如下—本文根據(jù)生鮮農(nóng)產(chǎn)品對時間和溫度的敏感性，考慮其易腐敗、保存難度大等特點(diǎn)，構(gòu)建了含時間窗的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型。模型考慮了配送過程中時間窗的不同以及不在時間窗內(nèi)送達(dá)的情況，對涉及的各項(xiàng)成本進(jìn)行分析，還對模型中車輛行駛的時間進(jìn)行約束，模型在求解的過程中并沒有要求車輛要達(dá)到滿載。從這一點(diǎn)不難發(fā)現(xiàn)并利用C-W節(jié)約算法求解模型。根據(jù)Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送的實(shí)際情況，以及相關(guān)參數(shù)做出合理性假設(shè)，再通過優(yōu)化前后的配送路徑對比分析可得知，優(yōu)化后的路徑優(yōu)于優(yōu)化前的路徑，可以降低運(yùn)輸總成本，還有企業(yè)在運(yùn)輸過程中要合理地安排運(yùn)輸車輛，提高企業(yè)競爭力。當(dāng)然，由于目前學(xué)習(xí)掌握的知識量有限，沒有辦法進(jìn)行進(jìn)一步研究。本文在研究農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送路徑優(yōu)化時，是以綜合成本最小為目標(biāo)，在以后的研究中，將會學(xué)習(xí)掌握更多的理論知識，豐富自身的知識儲備，在結(jié)合此類企業(yè)的實(shí)際情況分析在進(jìn)行更進(jìn)一步的研究，給企業(yè)路徑優(yōu)化方面做一個好的參考。參考文獻(xiàn)LidijaZadnikSlim,AnaGsvald.AVehicleroutingalgorithmforthedistributionoffreshvegetablesandsimilarperishablefood[J].JournalofFoodEngineering,2008(3):285-295.[2]OsvaldA,StirnLZ.Avehicleroutingalgorithmforthedistributionoffreshvegetablesandsimilarperishablefood[J].JournalofFoodEngineering,2008,85(2):285–295.[3]KassemS,ChenM.Solvingreverselogisticsvehicleroutingproblemswithtimewindows[J].TheInternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology,2013,68(1):57-68.[4]GovindanK,JafarianA,Khodaverdi,R.Two-echelonmultiple-vehiclelocation-routingproblemwit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