基于蟻群算法的果蔬產品冷鏈物流路徑優化研究

張曉娜 廖吉林

摘要：果蔬產品保存時間短、易腐爛變質的特點要求制定合理的冷鏈運輸路線以最大程度保持新鮮，文章在綜合闡述國內果蔬物流發展現狀基礎上，以果蔬冷鏈物流配送路徑優化為目標，通過合理假設，構建出車輛配送路徑優化模型，并通過蟻群算法進行優化求解。最后結合實例證明了該優化模型的可行性和有效性。

關鍵詞：果蔬農產品;冷鏈物流;路徑優化;蟻群算法

中圖分類號：F252.14文獻標識碼：A

0引言

隨著社會經濟發展和生活水平提升，人們不再滿足于基本的食品安全，更加追求食品品質，強調要新鮮又要營養。由于我國冷鏈物流設施不足，發展速度緩慢，冷鏈運輸過程不能形成“無斷鏈”操作，環節之間信息交流不通暢，導致冷鏈產品運輸成本高，產品因操作不當而損失嚴重，無法滿足市場對冷鏈產品的實際需求，供應不足，市場未達到飽和。由于我國冷鏈物流發展的緩慢造成了大量果蔬的腐爛損耗，平均有30%的水果和40%-50%的蔬菜在到達消費者之前就已經損耗完了，水果和蔬菜的年損失達數億噸。另有數據顯示，我國果蔬農產品的損失率在從采收到存儲這一系列環節后為25%-30%，發達國家的一般保持在5%以下，其中的差距不言而喻。果蔬農產品保鮮時間短、易腐性高的特點要求在運輸、貯存、配送等環節中始終需要依托于低溫配送的冷鏈物流網絡，這也導致了冷鏈配送的高物流成本。因此，需要從技術水平、運輸設施、配送路線等方面人手進行研究，解決果蔬產品物流配送問題，而冷鏈物流路徑優化正是解決這些問題的有效方法之一。

1果蔬冷鏈物流配送路徑優化問題模型的描述

果蔬農產品的冷鏈物流配送不僅要滿足消費者對產品需求量的信息準確，還要考慮時間窗的因素，嚴格遵守在規定的時間內送達，因此以下將主要研究具有時間窗限制下的果蔬農產品冷鏈物流配送路徑問題。

設定冷鏈物流配送路徑優化模型是在確定了一個固定的配送中心，有多輛配送冷藏車從該配送中心準時出發為顧客進行派送。其中，每個顧客的收貨地址和對果蔬的需求量以及約定的配送時間都是明確知道的，每輛配送冷藏車的規模大小、承載能力一致并且已知，最大行駛距離是固定的。配送車輛從配送中心出發前要制定最優路線，運輸途中要保證全程控溫，在滿足時間窗條件約束下實現配送成本最小。

2果蔬冷鏈物流配送路徑優化模型構建

2.1模型一般假設

（1）只有一個配送中心且地理位置已知，配送中心貨物充足，能夠給所有顧客提供配送;

（2）所有客戶點的地理位置和所需產品數量已知;

（3）每個顧客約定的接受配送的時間已知;

（4）所有運送車輛的規模、載重量相同;

（5）所有運送車輛勻速行駛，配送完成后返回配送中心;

（6）每輛運輸車的單次負載能力可滿足多個顧客需求，每個顧客的需求產品不會重復運送;

（7）假設配送道路暢通，不考慮道路的具體擁堵等狀況;

（8）水果和蔬菜農產品在交付過程中處于恒定和適宜的溫度;

（9）配送的產品是同一類型的產品，不考慮任何因素僅考慮運送過程;

（10）每兩個顧客點之間都是直線距離;

（11）配送途中，顧客不會增添其它產品，也不會退換貨。

3.2蟻群算法的實現步驟

（1）參數初始化，操作開始時另一個時間t=O，N_c=0;

（2）構造一個禁忌表，并記錄螞蟻找到的第一個客戶點的編號和路線;

（3）設置循環次數，令循環次數加1;

（4）根據公式（6）來計算螞蟻轉移的概率，并記錄選擇的下一個客戶點的編號;

（5）修改禁忌表，將螞蟻選擇的客戶點插入螞蟻個體的禁忌表;

（6）如果此時搜索的螞蟻不是最后一只，即k

（7）歸納螞蟻所尋找的既有路線，找出最短路線并計算出最小費用c₁（min），然后根據式（7）、式（8）進行信息素濃度的更新，并清空禁忌表記錄跳轉步驟（3）繼續迭代;

（8）此時如果滿足條件則循環結束，輸出結果，記錄并計算更新過后已知最短路線的費用C₂（min），即最佳路線。

3.3實證分析

以南京某家大型綜合超市同城配送路線為例，在VC環境中計算、驗證蟻群算法的可行性。該超市有10輛運輸冷藏車，最大負載量為3t，每輛車所需固定成本C₁=200元/輛，冷藏車行駛速度v=40km/h，運送成本c=2元/千米，果蔬單價p=5元/千克，運輸途中單位時間損耗率w₁=1%，裝卸單位時間損耗率w₂=1.5%，運送途中單位時間內制冷劑能耗量w₃=1.2元/小時，裝卸單位時間內的能耗量w₄=1.5元/小時，裝卸時間為10分鐘，一共有9個客戶點，每個客戶的需求量和送貨時間，各客戶點之間的距離分別見表1、表2。

公司在使用蟻群算法優化配送路徑前其路線如圖l所示。

路線一：0-5-2-3-9-1-0

S1=16+8+8+8+6+19=65km

q1=0.6+0.8+0.3+0.9+1=3.6t

路線二：0-7-8-6-4-0

S2=13+16+12+13+6=60km

q2=0.9+0.4+0.8+1.2=3.3t

由兩條路線各需要兩輛車運送，此時總成本：

C=200×4+2×（65+60）+5000×[（125/40）×1%+（10/60）×9×1.5%]+（3.6+3.3）×[（125/40）×1.2+（10/60）×9×1.5]=1360.15π

運用蟻群算法對路線進行重新規劃，對配送路線進行優化尋找最優路線，其中a=l，β=5，p=0.5，螞蟻m=20，Nc_max=100，使用MATLAB軟件編程進行求解，結果由表3所示：

從計算結果看，使用蟻群算法后的最小成本為1191.3元，比之前節省了168.85元，還減少了1輛車，只需要3輛冷藏車，此時的最優路線為：路線一：0-3-2-5-0;路線二：0-6-8-4-0;路線三：0-9-1-7-0，如圖2所不。

可看到，蟻群算法通過數次的迭代循環，從眾多路徑中找出最優解，算法穩定，可有效地處理冷鏈物流配送路徑優化問題，對成本優化方面是有效、可行的。

4結束語

果蔬產品保存時間短，容易腐爛變質，在運送途中十分依賴溫度和時間。因此，制定合理的冷鏈運輸路線可以最大程度的保持產品的新鮮。優化冷鏈物流車輛配送路徑不僅能夠縮短產品在途時間，保持果蔬新鮮，還能降低供應商的總成本，提高客戶滿意度。本文對車輛配送的成本進行了深入分析，總成本由車輛固定成本、運輸成本、貨損成本以及能耗成本4部分組成。其中貨損成本和能耗成本分為兩個方面考慮：運輸途中和卸貨時刻。本文通過蟻群算法來解帶有時間窗約束的多目標果蔬農產品冷鏈物流車輛路徑優化問題，通過具體的實現步驟得到全局最優解，有效解決了冷鏈物流車輛配送路徑優化問題。但研究基于一些條件較為苛刻的假設，在實際應用過程中還需要視運用環境進行進一步調整優化。