生鮮食品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化

楊雯琳

通過實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前在我國冷鏈物流實(shí)施配送過程中，正因?yàn)槌杀就度胼^高，進(jìn)而嚴(yán)重影響了我國冷鏈物流行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展道路。為了能夠不斷優(yōu)化生鮮食品的冷鏈物流配送路徑，文章提出了幾點(diǎn)策略，希望能夠給相關(guān)人士提供重要的參考價(jià)值。

一、引言

當(dāng)前我國現(xiàn)有的冷鏈物流形式，不僅需要企業(yè)投入較高的成本，而且還存在較大損耗的問題，隨著時(shí)代的進(jìn)步發(fā)展，傳統(tǒng)的物流形式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)有冷鏈物流的實(shí)際需求。根據(jù)實(shí)際冷鏈物流配送數(shù)據(jù)中可以了解到，像一些水果以及蔬菜等產(chǎn)品的損耗較大，從損耗總量來看，不僅造成了較高的經(jīng)濟(jì)損失，而且損耗量完全能夠滿足兩億人口的基本所需。在冷鏈物流中，配送環(huán)節(jié)作為不可缺少的重要部分，為了促使冷鏈物流行業(yè)邁向可持續(xù)發(fā)展道路，就必須不斷優(yōu)化生鮮食品冷鏈物流配送路徑。

二、模型建立

（一）問題描述分析

在生鮮食品物流配送模型構(gòu)建過程中，實(shí)質(zhì)上就是指第三方配送企業(yè)當(dāng)中，一個(gè)細(xì)小的企業(yè)分支，進(jìn)隊(duì)不同食品零售企業(yè)的貨品進(jìn)行配送。在本次配送過程當(dāng)中，我們可以獲取到的信息就是客戶的數(shù)量、客戶所在的地區(qū)以及客戶需要配送貨品的數(shù)量等，其目的就是基于全部配送客戶需求量以及時(shí)間窗的背景上，確保貨品配送路徑實(shí)現(xiàn)不斷的優(yōu)化，一方面確保滿足冷鏈物流配送特征的同時(shí)，另一方面也能促使配送企業(yè)的經(jīng)濟(jì)投入達(dá)到最小化。此次車輛配送過程中，從實(shí)際的運(yùn)輸環(huán)節(jié)到最后貨品的卸載模擬流程見下圖1.

圖1.車輛配送流程：

（二）模型假設(shè)

在本次構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的過程中，相關(guān)工作人員還應(yīng)該事先確定好以下的假設(shè)范圍，主要包括以下幾方面。都可以，基于單一的配送中心視角下，必須確保所有零售商的手中，貨品總量要比配送中心貨品總量少。第二，配送車輛從中心出發(fā)后，完成指定的配送工作后，必須確保配送車輛原路返回。第三，配送中心必須事先清楚的了解到零售商的數(shù)量，食品需要配送的數(shù)量以及制定的食品到達(dá)位置與時(shí)間窗。第四，為了促使全部的零售商能夠得到高質(zhì)量的配送服務(wù)，身為配送中心，可以借助整車的配送促使，安排指定的一輛配送車輛對零售商進(jìn)行服務(wù)配送，進(jìn)而滿足所有零售商高質(zhì)量配送服務(wù)的需求。第五，配送車輛的職責(zé)就是對零售商的食品進(jìn)行單方的送貨服務(wù)，簡單來說，就是單向的物品流向。第六，針對全部的零售商需要的貨品，所有零售商之間不能出現(xiàn)或缺商品相互調(diào)劑的問題，統(tǒng)一由配送中心提供供給。第七，對于所有的配送車輛來說，企業(yè)必須保證所有安排的車輛型號等方面具備一致性，也就是說，不同線路上的配送車輛，車型必須保持相同。第八，運(yùn)輸路線上客戶的總需求量小于單車的容量。第九，各零售商的需求量確定，并在一定時(shí)期內(nèi)相對穩(wěn)定。

三、算法設(shè)計(jì)

根據(jù)上述文章所描述的配送模型問題，接下來借助模擬退火算法加以計(jì)算。在此，我們可以將該算法的初始溫度T0設(shè)置為1000，結(jié)束時(shí)的溫度設(shè)置為0.001，降溫的速率為δ，設(shè)置為0.9，不同溫度視角下，其迭代次數(shù)為設(shè)置為500，具體的算法可以按照以下幾步進(jìn)行操作：第一，先將所有的算法參數(shù)實(shí)施初始化，伴隨著此步驟的進(jìn)行，相關(guān)工作人員會獲取到一個(gè)隨機(jī)的初始解。第二，對迭代次數(shù)實(shí)施有效的計(jì)算，初始化目標(biāo)值矩陣及每代的最優(yōu)路線矩陣。第三，對迭代次數(shù)進(jìn)行更新，最終會獲取到一個(gè)新解。第四，圍繞梅特羅波利斯計(jì)算方式的原則，加以對新解的合理性進(jìn)行分析，若目標(biāo)函數(shù)增量Δt'<0，則接受當(dāng)前新解，反之以概率exp（-Δt'/T）接受新的當(dāng)前解。第五，在每次迭代計(jì)算過程中，相關(guān)工作人員必須對每次計(jì)算后得出的最優(yōu)路線進(jìn)行詳細(xì)的研究，然后幫助配送人員找到基于該溫度條件下，最合適的配送線路。基于相同的溫度條件下，當(dāng)工作人員得出每次的配送最佳線路之后，如果發(fā)現(xiàn)企業(yè)需要投入的成本比上一條線路的成本要高，那么則可以忽略此次配送線路，將上次的線路加以記錄，如果相反情況下，那么工作人員可以將本次計(jì)算出來的最優(yōu)線路加以記錄。第六，降溫操作。T0逐漸減少，返回第三環(huán)節(jié)。第七，如果滿足終止條件，則輸出當(dāng)前解作為最優(yōu)解，算法結(jié)束。

四、結(jié)語

簡而言之，基于新時(shí)代發(fā)展背景下，我國生鮮食品冷鏈物流配送企業(yè)迎來了飛速發(fā)展時(shí)期，為了減少企業(yè)配送經(jīng)濟(jì)投入的不斷增加，文章構(gòu)建了冷鮮食品物流配送模型，通過對該模型問題算法的合理設(shè)計(jì)，通過該套算法的實(shí)際運(yùn)用，進(jìn)而找到了企業(yè)配送的最優(yōu)路徑，為最終企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的顯著提高打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。從本質(zhì)上來講，該套算法就是一個(gè)特例，在所有配送企業(yè)應(yīng)用過程中，并不能保證成本會明顯的下降，但是基于原理視角下，該套算法還是具有較高的可行性。（作者單位：云南商務(wù)信息工程學(xué)校）