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生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化是物流領(lǐng)域的重要研究熱點(diǎn)。隨著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品新鮮度和品質(zhì)要求的提升，減少配送時(shí)間、降低成本、提升服務(wù)質(zhì)量成為行業(yè)挑戰(zhàn)。該問題涉及車輛、載重、時(shí)間窗、交通狀況等多種因素，使得優(yōu)化變得復(fù)雜。傳統(tǒng)方法難以兼顧多目標(biāo)，優(yōu)化效果有限。因此，尋找高效求解方法成為研究重點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)此進(jìn)行了深入研究，其中，江云倩等[1]提出基于考慮碳排放和時(shí)間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究方法，在冷鏈物流配送路徑優(yōu)化中，既考慮到時(shí)間窗和效率，又融入碳排放成本，有助于實(shí)現(xiàn)綠色物流。但引入碳稅機(jī)制后，模型復(fù)雜度上升，求解難度增加。李松柏[2]提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的物流車隊(duì)配送路徑規(guī)劃及庫(kù)內(nèi)分揀作業(yè)路徑優(yōu)化方法，根據(jù)不同的訂單和場(chǎng)景需求，提供個(gè)性化的路徑規(guī)劃方案，提高了配送的精準(zhǔn)度和可信度。但是，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的計(jì)算成本較高，須消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間。
針對(duì)以上問題，本文提出了一種基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法。鯨魚算法作為一種新興的群體智能優(yōu)化算法，具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。通過對(duì)鯨魚算法進(jìn)行改進(jìn)，可以進(jìn)一步提高其求解生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化問題的效率和質(zhì)量。本文旨在通過引入改進(jìn)鯨魚算法，為生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流行業(yè)配送路徑優(yōu)化問題提供一種新的求解思路和方法。綜上所述，本文對(duì)基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法具有重要的研究意義和實(shí)踐價(jià)值。通過深入研究該問題，可以為物流行業(yè)提供更為高效、優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)，推動(dòng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的可持續(xù)發(fā)展。
在實(shí)際物流配送過程中，物流運(yùn)作受到諸多因素的影響[3]。分銷路徑的總距離、貨物的時(shí)效性、運(yùn)輸過程中的質(zhì)量變化、客戶的時(shí)間窗口要求以及客戶的特定需求等，都會(huì)對(duì)分銷路徑的優(yōu)化產(chǎn)生重要影響。為了客觀、全面地反映物流配送路徑優(yōu)化問題，本文首先構(gòu)建了一套完善的物流配送指標(biāo)體系。這一體系不僅深入分析了現(xiàn)代物流配送的核心特點(diǎn)，還著重考量了配送路徑優(yōu)化所帶來的實(shí)際效益。具體而言，該體系涵蓋了以下關(guān)鍵指標(biāo)。
反映了配送過程中車輛的負(fù)載情況，對(duì)油耗和供應(yīng)時(shí)間具有重要影響。合理控制貨物質(zhì)量有助于降低運(yùn)輸成本，提高配送效率[4]。
體現(xiàn)了從發(fā)貨到送達(dá)的時(shí)間效率，直接關(guān)系到客戶滿意度和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。
反映了不同客戶對(duì)商品和服務(wù)的需求緊迫性以及維護(hù)重要客戶的戰(zhàn)略意義。
明確了客戶對(duì)供貨時(shí)間的具體要求，是優(yōu)化配送路徑時(shí)須要考慮的關(guān)鍵因素[5]。
綜合反映了完成所有供應(yīng)任務(wù)所需的運(yùn)輸距離，對(duì)運(yùn)輸時(shí)間和成本具有重要影響。
體現(xiàn)了配送過程中的燃料消耗情況，是評(píng)估配送效率和經(jīng)濟(jì)性的重要指標(biāo)。
通過綜合考慮這些指標(biāo)，本文旨在構(gòu)建一個(gè)更加全面、科學(xué)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化模型，為物流行業(yè)提供更為高效、優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)，推動(dòng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的持續(xù)發(fā)展。
在基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中，構(gòu)建全面、準(zhǔn)確的目標(biāo)函數(shù)是解決問題的核心。該函數(shù)須綜合考慮運(yùn)輸距離、時(shí)間、成本及生鮮特性等因素，確保優(yōu)化結(jié)果的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。基于生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送指標(biāo)體系，結(jié)合實(shí)際情況，設(shè)計(jì)考慮質(zhì)量、時(shí)間、道路等因素的配送路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
在基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中，貨物質(zhì)量是影響配送方案的關(guān)鍵因素。質(zhì)量指數(shù)可根據(jù)貨物實(shí)際質(zhì)量量化，并在目標(biāo)函數(shù)中體現(xiàn)，確保優(yōu)化過程中優(yōu)先考慮重型貨物，實(shí)現(xiàn)降低燃料消耗、提高配送效率的目標(biāo)。
SG=[∑(G-∑gj)]/(N·G) (1)
公式中，N為需要交付的地點(diǎn)總數(shù)；G代表需要交付貨物的總質(zhì)量；j則代表交付地點(diǎn)的順序編號(hào)；而gj為在特定交付地點(diǎn)j所需要交付的貨物質(zhì)量(其中，gj=0表示起始點(diǎn)沒有貨物交付)[6]。
電子商務(wù)快速發(fā)展，生鮮農(nóng)產(chǎn)品等“冷鮮”商品對(duì)物流配送要求提高。有效配送關(guān)乎商品新鮮度、品質(zhì)及消費(fèi)者滿意度、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。優(yōu)化生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑尤為重要。本文建立的時(shí)效指數(shù)表示為：
公式中，TEi用于衡量貨物的新鮮度以及到達(dá)交貨目的地所需的總時(shí)間(假設(shè)出發(fā)時(shí)間為0點(diǎn)基準(zhǔn));其中，ti為供應(yīng)相關(guān)貨物所需的具體時(shí)間(即從起始點(diǎn)出發(fā)到送達(dá)該交貨地點(diǎn)的時(shí)間，以出發(fā)時(shí)間為0進(jìn)行計(jì)算)。
為確保穩(wěn)定客戶基礎(chǔ)、滿足個(gè)性化交貨時(shí)間需求、提升準(zhǔn)時(shí)率和成功率，物流配送須考慮客戶時(shí)間窗口限制，引入時(shí)間窗口指數(shù)作為關(guān)鍵變量，根據(jù)客戶要求計(jì)算，優(yōu)化配送路徑滿足時(shí)間限制。其公式為：
公式中，TW±Δ為客戶接收貨物的時(shí)間窗口范圍，即允許交付的時(shí)間區(qū)間(以出發(fā)時(shí)刻為0點(diǎn)基準(zhǔn))。其中，TW為時(shí)間窗口的中心點(diǎn)，即客戶期望的交付時(shí)間；Δ為時(shí)間窗口的寬度或容差范圍，即在中心時(shí)間點(diǎn)前后可接受的交付時(shí)間偏差。
在基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中，為了確保穩(wěn)定的客戶基礎(chǔ)、滿足每個(gè)客戶的個(gè)性化交貨時(shí)間需求，并提升交貨的準(zhǔn)時(shí)率和成功率，應(yīng)充分考慮客戶的時(shí)間窗口限制。不同物流路線導(dǎo)致供應(yīng)路線長(zhǎng)度差異，從而優(yōu)化供應(yīng)路線長(zhǎng)度對(duì)提高物流效率和縮短運(yùn)輸過程有顯著意義。合理規(guī)劃窗口指數(shù)作為一個(gè)關(guān)鍵變量，可以根據(jù)客戶的具體時(shí)間窗口要求進(jìn)行計(jì)算，并在優(yōu)化過程中確保配送路徑能降低運(yùn)輸成本，滿足時(shí)間要求，提升客戶滿意度。道路總指數(shù)公式可表示如下：
公式中，Ri-1,i為從第i-1個(gè)交付點(diǎn)到第i個(gè)交付點(diǎn)之間的距離，反映了物流配送過程中各點(diǎn)之間的實(shí)際路程；ε為一個(gè)極小的正數(shù)，作用是調(diào)整總道路指數(shù)，確保其在合理的范圍內(nèi)。
路徑優(yōu)化問題涉及物流配送中心、需求地點(diǎn)、貨物、車輛、約束條件及目標(biāo)函數(shù)等。設(shè)K輛車服務(wù)N個(gè)需求地點(diǎn)，I代表貨物位置，Q為車輛最大裝載能力。dij為請(qǐng)求點(diǎn)間距離，ais為車輛以速度s行駛的平均耗時(shí)，bi為貨物到達(dá)請(qǐng)求點(diǎn)的最晚時(shí)間，nk表示車輛k服務(wù)的需求點(diǎn)數(shù)量。基于上述因素，可以構(gòu)建基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化建模：
Z=minSF∑dijxijk(5)
在基于改進(jìn)鯨魚算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法中，構(gòu)建物流配送路徑優(yōu)化模型是至關(guān)重要的一步。在模型中，設(shè)定了一些決策變量和約束條件來確保配送路徑的可行性和有效性。
首先，決策變量xijk用于表示車輛k是否從請(qǐng)求點(diǎn)i行駛到點(diǎn)j。如果第k輛車確實(shí)從請(qǐng)求點(diǎn)i行駛到點(diǎn)j,則xijk的值為1;否則，其值為0。
考慮目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建，設(shè)配送中心位置固定，產(chǎn)品、車輛充足。車輛從中心出發(fā)，完成任務(wù)后返回，便于規(guī)劃管理。
在構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)時(shí)，須要考慮一系列的限制條件。這些限制條件包括但不限于：
公式中，L為客戶的總數(shù)。在物流配送過程中，當(dāng)?shù)?span style="margin: 0px; padding: 0px; border: 0px; outline: 0px; background: transparent;">L輛車在點(diǎn)i完成交付服務(wù)請(qǐng)求時(shí)，設(shè)定yik的值為1,表示該車輛在該點(diǎn)進(jìn)行了交付；若未完成交付，則yik的值為0,可以清晰地追蹤每輛車的服務(wù)狀態(tài)。
接下來，考慮供應(yīng)過程的限制條件。首先，確保每個(gè)請(qǐng)求點(diǎn)都得到交付服務(wù)，以滿足所有客戶需求。其次，車輛的最大裝載能力須得到遵守，避免超載。再次，供應(yīng)車輛必須從配送中心出發(fā)，開始配送任務(wù)。最后，車輛完成配送后須返回配送中心，確保有效管理和后續(xù)任務(wù)順利進(jìn)行。通過求解模型，實(shí)現(xiàn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑的合理、有效優(yōu)化，降低配送成本，提高配送效率。
為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)方法的可行性和有效性，設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)與其他2種傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比，對(duì)基于3種方法的配送成本進(jìn)行對(duì)比。
為比較傳統(tǒng)鯨魚算法與改進(jìn)算法的效果，本文采用Solomon數(shù)據(jù)集的C101數(shù)據(jù)，設(shè)定10輛配送車和50 km/h速度條件。實(shí)驗(yàn)涉及傳統(tǒng)鯨魚算法、螞蟻群算法與本文方法。初始群體大小為50,重復(fù)運(yùn)行50次，選取最佳配送計(jì)劃。
圖1展示3種方法對(duì)比結(jié)果，縱軸為成本值，橫軸為迭代次數(shù)。
圖1顯示，本文設(shè)計(jì)方法在3種初始群體大小下均實(shí)現(xiàn)低成本，平均為171434.13元。相比傳統(tǒng)方法，本文方法成本更低。實(shí)驗(yàn)證明，本文方法在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中可以獲得更低的經(jīng)濟(jì)成本，顯示改進(jìn)算法在尋找更優(yōu)路徑、降低成本方面的優(yōu)勢(shì)。
本文研究生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化，提出基于改進(jìn)鯨魚算法的求解策略，應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)方法處理復(fù)雜配送路徑的挑戰(zhàn)。結(jié)合實(shí)際情況改進(jìn)算法，構(gòu)建高效實(shí)用優(yōu)化模型，為生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送提供新思路和方法。
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