基于人工蜂群算法的鲜活农产品冷链物流配送路径优化

鲜活农产品易变质的特性决定了其配送过程的困难性,针对这一难题,拟构建鲜活农产品的变质函数和配送时间的惩罚函数,并依此建立带有时间窗的鲜活农产品冷链物流路径优化模型。通过人工蜂群算法(ABC)对模型进行求解,以自然数编码的方式生成食物源,并讨论食物源的更新公式和适应度函数,研究具体的求解步骤和判断标准。利用数值算例验证了所建模型的合理性,结果表明,人工蜂群算法对此类问题具有有效性和可行性。     

低碳条件下鲜活农产品冷链物流配送路径优化

近年来,低碳物流日益受到重视,低碳条件下鲜活农产品冷链物流配送路径优化分析也成为研究热点。通过综合分析配送车辆的运输成本、固定成本、制冷等相关成本,和在配送过程中的货损成本、碳排放成本,以及未能达到客户要求的服务时间窗而出现的惩罚成本作为具体的目标函数,建立低碳条件下鲜活农产品配送路径的优化模型,并为该问题的解决提出优化的改进建议,即采用2-opt局部搜索机制的蚁群算法进行改进。同时应用实例对模型和算法的有效性进行分析,包括对算法参数的敏感性分析。仿真试验及算法对比结果表明模型和结果都是有效的,能够为最终企业进行配送决策提供有力支持。     

基于鲜活农产品冷链物流配送的车辆路径优化研究

根据鲜活农产品易腐这个特殊性研究鲜活农产品在冷链物流中的配送管理问题,从鲜活农产品冷链物流配送商的角度出发,构建基于冷藏车能耗成本分析的冷链物流配送车辆路径优化模型,应用蚁群算法和MATLAB工具对算例进行求解和分析,结果表明构建基于冷藏车能耗成本分析的配送路径优化模型更适合冷链物流配送最优路径的选择.     

基于改进粒子群算法的生鲜农产品配送路径优化研究

以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标,构建了农产品配送路径优化问题的模型,采用基于局部精益搜索策略的改进粒子群算法求解该问题。通过仿真实验表明,改进粒子群算法是农产品配送路径优化问题的一种有效方法,对于提高农产品配送效率,降低配送成本有重要的现实意义。     

生鲜农产品车辆和无人机组合配送路径优化及效果测试

【目的】为提升生鲜农产品的配送效率,提出生鲜农产品车辆与无人机组合配送路径优化方案。【方法】按照生鲜农产品冷链配送体系要求,采用模糊K-means聚类方法确定生鲜农产品配送中心;定义配送中心位置为车辆和无人机组合配送的起点,以生鲜农产品配送总成本最小为目标函数,利用蚁群算法和无人机物流车协调配送算法求解上述构建的目标函数,获取最低配送总成本的配送路径规划结果;引入安全启发函数优化蚂蚁转移规则,获取安全最高的无人机最优配送路径。再按照该方法,将生鲜农产品按照质量划分为重件和轻件,并计算重件和轻件在配送过程中产生的成本,获取在不同的总配送生鲜农产品快件数量下,优化前与优化后的配送成本。【结果】效果测试表明,该方法具有良好的聚类效果,簇类凝聚度(Davies-Bouldin, DB)指数值均低于0.15,可合理选取配送中心,保证配送中心的覆盖程度。并且通过对比该方法应用前后的数据对比可知,应用前重件和轻件的配送成本明显更高于应用后的成本。【结论】该方法可以更高质量地完成车辆和无人机组合配送路径规划,能够显著降低生鲜农产品的配送总体成本,应用效果满足应用需求,提升配送效率。     

基于改进人工蜂群算法的生鲜农产品配送路径优化

为提高生鲜农产品的物流配送效率,降低配送过程中的综合成本,以配送总成本最小化为优化目标,通过引入时间价格成本,结合配送固定成本、运输成本和惩罚成本构建成本函数最小化模型。基于该数学模型,运用改进的人工蜂群算法对模型进行求解,算法中采取中位数选择策略来代替原有的轮盘赌选择策略,并在解的更新阶段引入禁忌表,有效解决了算法容易过早陷入局部最优的问题,并使得算法的收敛速度提高40%。通过算例验证了本文模型和算法的有效性,有一定实践指导意义。     

具有模糊需求的农产品冷链物流车辆配送路径优化研究

农产品易变质、易腐蚀的特性,对农产品的冷链物流配送提出了更高的要求.该研究对农产品冷链物流的车辆配送路径进行优化,选择成本最低的配送路径,建立各零售点具有模糊需求情况下的优化模型,设计混合智能算法进行求解,并通过实例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

利用城市轨道交通配送鲜活农产品的研究

通过研究国外将轨道交通用于货运的观点,分析了国内大城市鲜活农产品配送模式面临的问题,并以北京市为例,分析了城市轨道交通的特征,从理论角度出发,得出利用城市轨道交通配送鲜活农产品的配送模式可有效解决现有相关问题的结论.设计研究了利用城市轨道交通配送鲜活农产品这一配送模式的流程、配送线路规划原则及基础设施的建设与改造问题,为现有城市鲜活农产品配送问题提供一种解决方案.     

北京市鲜活农产品虚拟共同配送体系构建研究

根据北京市鲜活农产品的配送现状,分析了鲜活农产品在配送过程中存在的问题,并在此基础上设计了包括虚拟总中心和虚拟分中心的北京市鲜活农产品虚拟共同配送体系,以此解决鲜活农产品配送过程中的问题,最后分析了该体系的可行性.     

生鲜农产品物流中心选址的优化研究

基于生鲜农产品具有保鲜时间短、易变质等特点,对生鲜农产品物流中心的选址进行优化,可缩短其流通时间并提高农产品保鲜率。以最低的生鲜农产品配送成本为目标,构建了选址优化模型,提出了相应的求解算法,并通过仿真试验验证了模型的可行性。     

基于改进蚁群算法的农业运输车辆路径优化研究

针对农产品在运输过程中运输时间长易变质等问题,合理规划果蔬运输车辆的配送路径。在基本蚁群算法的基础上,提出适合求解路径规划的改进型算法,同时提出了自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。仿真试验结果验证了改进型算法的可行性和高效性,从而达到运输车辆路径优化的目的,为提高农产品的运输效率、降低成本、提高收益提供了理论依据。     

基于支持向量机的生鲜农产品风险损失预估

生鲜农产品的损失预测对我国的农业生产和应急处理具有重要的意义，本论文在考虑自然 灾害风险如:多旱、涝、风、雹、霜冻等农业气象灾害的条件下，构建了基于网格搜索的支持向量机 （Support vector machine，SVM ）生鲜农产品损失预测模型。对多项指标进行预测。选取1999 年- 2015 年的河南受灾数据作为研究样本，结果验证了基于网格搜索的支持向量机损失预测模型在生鲜 农产品损失预估上的合理性和有效性。     

博弈视角下生鲜农产品供应链运作效率比较

针对我国未来生鲜农产品供应链发展模式的争论,运用微分博弈的方法分析对比了"农村电商"及"农超对接"供应链模式下合作社、超市的最优生产努力投入水平、供应链系统的最优利润水平及农产品最优质量轨迹,进而比较了2种供应链模式的运作效率。结果表明,生鲜农产品供应链模式的运作效率与合作社及超市在2种模式下的收益及成本因素有关,最后通过算例对模型进行了验证,提出对我国生鲜农产品供应链未来发展模式的预测。     

乡村振兴背景下生鲜农产品的电商配送模式探析

【目的/意义】生鲜农产品的配送问题已成为制约生鲜电商发展的重要瓶颈,在乡村振兴背景下对该问题进行研究,以期探索出适应新时期生鲜农产品电商配送的新模式。【方法/过程】运用文献研究法和问题分析法,分析现阶段我国生鲜农产品电商配送模式及存在的问题,并提出乡村振兴背景下生鲜农产品的电商配送新模式。【结果/结论】基于乡村振兴视角,提出适应当前发展的生鲜电商配送新模式,并给出3点对策建议:整合城乡电商配送资源,推动城乡配送系统一体化;提升电商配送技术水平,实现数据监控与食品溯源;加快完善电商配送标准体系,培育电商配送专业人才。     

通货膨胀和延期支付下易腐农产品的库存模型

采用控制理论和系统优化的方法,研究了易腐农产品供应链在通货膨胀和延期支付条件下的库存控制问题,根据生鲜易腐农产品的特点,建立了市场需求确定的库存控制模型,提出了易腐农产品库存最优订货量和最小库存成本的算法,设计出了通货膨胀和延期支付条件下易腐农产品库存最优订货策略,并通过算例说明了库存控制模型的合理性与可行性.     

“农超对接”中越库配送模式

为解决我国农产品物流成本过高以及鲜活农产品流通环节中损失率过高等问题,提出了服务于"农超对接"的越库配送模式,并论述了越库配送模式在"农超对接"中的应用,为"农超对接"中的越库配送模式提供了流程设计、功能设计、技术设计以及效益分析。在"农超对接"中,配送企业以越库配送模式完成鲜活农产品的配送,不仅符合鲜活农产品及时配送的要求,降低了农产品流通成本,更节约了成本提高了配送效率。     

生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化

针对冷链物流配送系统中总成本较高以及车辆有效利用率低的问题,在考虑拥堵指数的基础上,构建以包含碳排放在内的配送总成本最小化和客户满意度最大化为总目标的多车型路径优化模型。采用自适应遗传模拟退火算法,对带有时间窗的冷链物流路径优化问题进行研究。结果表明:1)在配送总成本和客户满意度被视为同等重要的前提下,与采用配送总成本最低的单车型相比,多车型配送的满意度提高1.28%,总目标降低31.40%;与采用满意度最高的单车型相比,多车型的配送总成本降低20.01%,总目标降低38.80%。因此,在上述前提下,多车型相比单车型配送更具优越性。2)与采用传统遗传算法相比,自适应遗传模拟退火算法在配送总成本上降低3.52%,满意度提高29.54%,且能较快求得最优解,验证了该算法的有效性;3)根据模型参数对各目标函数值的影响分析可得,适当的定价可提高满意度,降低碳排放量和货损成本;保质期的增长虽然降低了货损成本,但是会增加制冷成本和时间窗惩罚成本;生鲜农产品对时间敏感度的增加,会增大货损成本,但时间敏感度与配送总成本不成正相关。