基于改進遺傳算法的農村冷鏈物流中心選址方法

摘要：為了實現農村冷鏈物流中心的高效、準確選址，優化農村冷鏈物流整體運輸效果，提出基于改進遺傳算法的農村冷鏈物流中心選址方法。通過分析農村冷鏈物流中心運作流程，獲取實際物流各實體要素的關聯；基于實體要素相互關系對應設計中心選址假設內容，構建以總成本最低為目標的農村冷鏈物流中心選址模型；創新性地應用禁忌搜索算法改進遺傳算法變異操作，并基于改進遺傳算法的農村冷鏈物流中心選址模型求解，實現農村冷鏈物流中心選址。實驗結果表明：利用設計方法可以有效確定最佳的備選中心位置，在完成選址后，對應花卉、果蔬、水產產品冷鏈物流運輸所產生的成本費用分別11103元、9775元、12514元，達到了運輸總成本最小目標，表明設計方法能夠有效實現農村冷鏈物流中心的高效率、準確選址。

關鍵詞：遺傳算法；農產品生產；冷鏈物流中心；選址問題

中圖分類號：F253.4" " " "文獻標識碼：" A" " " 文章編號：2095-7734（2024）06-0054-08

1引言

" 在“互聯網+”技術廣泛滲透與普及應用的背景下，農產品流通領域的優化升級方向主要聚焦于以電子商務平臺為紐帶的農產品多區協同流通模式構建中，旨在打通主產區、特殊產品優勢區、產品加工區、產品集散區、冷鏈物流區等農村產品銷售流通核心區域間的交互壁壘，進一步打造產品產地溯源直發與本地冷藏存儲協同運營的現代化農村冷鏈產品流通模式，實現農產品高效能、高質量流通。[1][2]而農村地區冷鏈物流中心作為該模式探索實踐的關鍵節點，其選址的合理性與有效性直接影響到農產品“生產－消費”全鏈條的產出質量。

" 文獻基于改進混合粒子群算法，設計冷鏈物流中心選址方法，對應進行中心選址問題求解與多目標并行優化，實現冷鏈物流中心的有效選址。[3]文獻還提出一種考慮多階段復雜目標的物流中心選址方法，基于三角模糊數構建選址模型，[4]在精準刻畫不確定參數的基礎上進行單目標選址求解，實現物流中心的有效選址。同時文獻提出一種基于改進蟻群算法的物流配送中心選址方法，在生成選址模型的基礎上，利用Lingo軟件并行優化選址與配送路徑方案，有效降低物流配送成本。[5]

" 基于此，本文提出基于改進遺傳算法的農村冷鏈物流中心選址方法。

2農村冷鏈物流中心選址

2.1農村冷鏈物流中心運作流程分析

" 為了實現農村冷鏈物流中心選址，首先需要基于農村地區農產品全鏈條實體要素之間的相互關系以及農村產品冷鏈運輸全過程，獲取農村冷鏈物流中心選址的關聯要素。

由圖1可知，農村冷鏈物流運作過程主要涉及多個實體要素，各實體要素間的相互關系概括了農村冷鏈物流運作的整體流程（包括產品溯源與訂單跟蹤），而整體流程中各要素之間的相互關系主要分為實物流與信息流。

" 基于實物流各實體要素的關聯分析可知，農村冷鏈物流中心的運作過程涵蓋了從農產品的采購接收、流通加工、分揀儲存（產品包裝）、冷鏈運輸的全過程，[6]這些環節相互銜接，共同構成了冷鏈物流的核心流程。

2.2農村冷鏈物流中心選址模型構建

" 基于圖1內容，將中心選址的理論假設問題描述為：

" 假設1：所有用于農村冷鏈運輸的車輛均不存在超載、過載現象，且車輛在生產基地與冷鏈倉儲中心之間的運輸狀態為勻速進行，[7]運行速度為已知常量。

" 假設2：每個冷鏈物流配送中心具有多向服務能力，能夠對多個需求網點提供配送服務，但每個需求網點只能由一個配送中心提供服務，因此冷鏈物流配送不存在潛在配送沖突。

假設3：每個生產基地的產品供貨量能夠精準匹配并適應其對應冷鏈配送中心的倉儲最大容量，同時農村冷鏈物流網絡中所有配送中心的倉儲容量總和，[8]可以覆蓋并滿足所有需求網點的農產品總需求量，因此不存在由倉儲空間不足導致的產品堆積、變質問題。

" 基于上述假設，將運輸成本、運營成本、變質損失成本、固定成本作為總成本最低的重要影響要素，則可構建數學模型為：

S1=n′△（hi，j+di，j）+n\"△-" n？蓯（hj，l+dj，l）S2=S2+hjdi，j（m′×sh）+hjdj，l（m″×sh）S3=Ph-？菰（hj-？譗j）×S4=dj，l？滋1（C′j-）+？滋2？墜1+？墜2（1）

" 式中：S1表示冷鏈產品運輸成本；n′表示生產基地總數；n\"表示冷鏈物流中心總數；i表示生產基地；j表示農村冷鏈物流中心；△表示單位貨物量、單位距離的運輸費率；hi，j表示從產地到冷鏈物流中心的貨物量（供貨）；di，j表示從產地到冷鏈物流中心的多式聯運運輸距離；n？蓯表示冷鏈物流需求網點總數；l表示農村冷鏈物流需求網點；" 表示需求網點的冷鏈運輸產品需求量；di，l表示從冷鏈物流中心到需求網點的運輸距離；S2表示農村冷鏈物流中心運營成本；S2表示物流中心固定運營成本，含場地租金、人員工資；m′、m\"表示需搬運、需包裝貨物量；hj表示農村冷鏈物流中心需處理貨物總量，即流通量；Sh表示單位貨物量的處理成本，包括存儲、分揀、包裝等費用；S3表示變質損失成本；ph表示冷鏈物流中心貨物的價值系數；？菰表示冷鏈物流中心運輸過程中貨物變質速率；？譗j表示冷鏈物流中心變質貨物量（包括可能存在變質的情況）； ｊ，ｌ表示農村冷鏈物流中心到需求網點的運輸時間；S4表示固定成本；" 表示物流中心運營周期；？滋1、？滋2表示冷鏈設備成本系數與土地建設成本系數；C′j表示物流中心容量；？譎j表示候選農村地區冷鏈物流中心位置；？墜1、？墜2表示冷鏈設備（包括大型機械）的購置費用與維修費用。

2.3基于改進遺傳算法的農村冷鏈物流中心選址模型求解

" 將農村冷鏈物流總成本作為選址的決定因素，基于式（1），構建農村冷鏈物流中心選址的目標函數為：minS=S1+S2+S3+S4""" （2）

式中：S表示農村冷鏈物流總成本費用。

" 基于問題假設與式（1）模型，設置選址約束條件為：（1）農村地區交通可達性約束：A（？譎j）≥Amin，？坌j""" （3）

式中：A（j）表示在候選位置？譎j上建立冷鏈物流中心后，其服務范圍內所有需求點到該中心的平均交通可達性指標；Amin表示為了滿足農村地區冷鏈物流需求所必須達到的最小交通可達性閾值。（2）運輸時間約束： ｊ，ｌ≤ max，j，l""" （4）

式中： max表示允許的最大運輸時間。（3）農產品易腐性約束：0≤（ ｊ，ｌ+ i，j）lt;" max""" （5）

式中： i，j表示生產基地到農村冷鏈物流中心的運輸時間；" max表示農村地區冷鏈運輸產品從采摘（生成）到送達的最大可接受時間限制（該范圍內冷鏈產品可以保持新鮮度）。（4）冷鏈物流供需匹配約束：hi，jlt;C′j≥""""" （6）

式中：L′表示能夠服務需求網點j的冷鏈物流中心集合。

" 為了實現農村冷鏈物流中心的高效率精準選址，基于遺傳算法，結合算法在大規模、多變量的搜索空間中尋找最優解的全局搜索原理，并處理多個解（即種群中的個體），在農村冷鏈物流中心選址中，同時考慮多個候選地點，從而更高效地找到最佳位置。[9] [10]算法具體設計過程為：（1）染色體編碼設計與種群初始化

在模型求解過程中，本文基于二進制編碼方式，將農村冷鏈物流中心選址問題的候選解用染色體進行表示，以實現模型解空間的結構性映射。在編碼過程中，將十進制的決策變量S1、S2、S3、S4轉化為二進制，并結合整數字串（由1到？滓構成）模擬染色體X。其中，？滓=？譗jn\"，則X在編碼結構上體現為1到？滓間的自然數，但在選址問題求解過程中，表現為農村冷鏈物流中心與需求網點（即客戶側）之間的關系。為了區別冷鏈物流方案，在X的生成過程中針對不同物流方案添加隔離基因？椎，生成由 +？椎條染色體構成的第一代初始種群。（2）適應度函數設計

" 在遺傳算法中，適應度函數與選址問題求解的目標函數存在相互關聯性，在評價遺傳個體適應度基礎上計算得到的目標函數值，[11]可支撐算法進行下一步搜索。考慮到農村冷鏈物流中心選址目的是在滿足農村地區交通可達性、運輸時間合理性、農產品易腐性、冷鏈物流供需匹配等條件下使冷鏈物流中心總成本最低。因此，對應的適應度函數為：F（S）=""" （7）（3）遺傳操作：選擇、異變與交叉

" 在選擇策略選擇部分，本研究基于輪盤賭法，根據個體適應度大小進行淘汰。定義種群數量為 ，某個體適應度為fx（x表示多染色體構成的個體），則fx被選中的概率Px為：Px="""" （8）

" 基于式（8），引入交叉算子以自適應交叉概率進行基因重組，具體過程為：" x=x1-，f≥x（9）

式中：" x表示當前兩個父代個體的交叉概率；" x1、

x2表示預設的最大與最小交叉概率；f表示兩父代個體中適應度較高個體的適應度值；f、" x表示種群中所有個體的最大適應度值與平均適應度值。

" 為了確保能夠在變異操作后保留優良個體，實現全局最優搜索，本文在遺傳算法變異操作中引入禁忌搜索算法，[12]在避免反復迂回搜索的基礎上，輸出符合目標函數值的冷鏈配送中心選址方案。改進遺傳算法的應用過程如圖2所示：

3實驗分析

3.1實驗環境搭建

" 為了驗證設計方法的實際應用效果，本文以某縣的農產品冷鏈物流企業（多產品企業）為實驗對象，利用設計方法進行某縣物流企業冷鏈物流中心選址。已知該縣為電商銷售全省前10強縣，主要經營范圍為花卉產品生產運輸、果蔬產品生產運輸與水產品生產運輸。

" 在試驗設計中，擬建設包含花卉產品、果蔬產品、水產品的農產品生產基地3個（n′=3）、對應產品品類的冷鏈物流中心3個（n″=3），備選冷鏈物流中心共9個、對應產品品類的需求網點共12個（n？蓯=12），以農村冷鏈物流總成本費用最小為目標，進行考慮全物流過程的冷鏈物流中心選址。在實驗過程中，基于MATLAB R2023a仿真平臺，并在Ubuntu Server 20.04 LTS操作系統與Python3.9編程語言環境中對冷鏈物流涉及的生產基地、物流中心、需求網點的地理位置布局進行仿真分析。

3.2冷鏈物流中心選址仿真結果分析

" 基于相同仿真環境，測試設計方法的實際應用效果。具體試驗仿真參數設置如表1所示：

基于表1的仿真計算參數，在設計實驗環境中，應用仿真平臺繪制農村冷鏈物流中心分布圖（包括多個冷鏈物流中心備選點），具體結果如圖3所示：

圖3中標注的農村冷鏈物流運作過程（1A-3B-4C）為假定示例，基于圖3的農村冷鏈物流實體分布情況，利用設計方法進行冷鏈物流中心選址問題求解，具體結果如表2所示：

由表2可知，利用設計方法進行農村冷鏈物流中心選址，選定冷鏈物流中心備選點后，花卉、果蔬、水產產品冷鏈物流運輸所產生的成本費用分別11103元、9775元、12514元。針對花卉產品的物流中心選址結果為：由物流中心3B通過生產基地1A，向需求網點1C、2C、3C、4C提供冷鏈物流服務；果蔬產品的物流中心選址結果為：由物流中心5B通過生產基地2A，向需求網點5C、6C、7C、8C提供冷鏈物流服務；水產產品的物流中心選址結果為：由物流中心8B通過生產基地3A，向需求網點9C、10C、11C、12C提供冷鏈物流服務。同時，通過述選址結果均可獲得明確的運輸距離與農產品流通時間，由此可知，利用設計方法可以有效確定最佳的備選中心位置，實現農村冷鏈物流中心的高效率、準確選址。

3.3選址結果有效性對比分析

" 為了驗證設計方法的應用效果，判斷所獲取的選址結果是否具有有效性（即選定的備選中心能否滿足最小成本目標），引入文獻[3]方法、文獻[4]方法進行對比分析，通過分析各方法所產生的選址結果，進一步對比運輸距離、流通時間與總成本費用，分析選址結果有效性，具體結果如表3所示：

" 由表3可知，利用文獻[3]方法、文獻[4]方法同樣可以有效確定冷鏈物流中心位置，但冷鏈物流運輸距離、冷鏈農產品流通時間、農村冷鏈物流總成本費用均高于設計方法，所獲得的選址結果無法對應農村冷鏈物流總成本最小目標。由此可知，利用設計方法所獲取的選址結果在實際應用中呈現出顯著有效性。

3.4算法尋優效果對比分析

" 基于3.3小節的實驗環境，為了進一步分析不同方法的目標尋優效果，以花卉產品冷鏈物流中心選址過程為例，分析不同方法在總成本最小目標尋優過程中的應用性能，具體結果如圖4所示：

由圖4可知，利用設計方法在第162次迭代時，跳出局部最優，達到收斂值，獲取最優解（表2所示花卉產品物流成本11103元）。而利用文獻[3]方法與文獻[4]方法分別在迭代325次和315次時獲得最優結果（表3所示文獻[3]成本20553元、文獻[4]成本18732元）。由此可知，設計方法較好的目標尋優效果、收斂速度較快，并且能夠在跳出局部最優的同時，增加種群多樣性，能夠高效、有效地實現中心選址問題求解。

4結論

" 綜上所述，冷鏈物流中心選址的有效性對產品保鮮質量、運輸效率和物流中心運營成本具有重要影響。通過分析農村冷鏈物流中心運作流程，構建農村冷鏈物流中心選址模型并對應設立目標函數與約束條件，應用禁忌搜索算法改進遺傳算法變異操作，利用改進遺傳算法實現農村冷鏈物流中心選址問題求解。實驗結果表明：利用設計方法可以有效確定最佳的備選中心位置，實現農村冷鏈物流中心的高效率、準確選址。同時，設計方法的目標尋優效果較好，收斂速度較快，能夠有效實現中心選址問題求解。

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Location Method of Rural Cold Chain Logistics Center Based on

Improved Genetic Algorithm

LI Runqi，TIAN Xiaosi

（Department of Economics and Management， Chizhou Vocational and Technical College， Chizhou 247000 Anhui；School of Geography and Planning， Chizhou College， Chizhou 247000 Anhui，China）

Abstract：In order to realize efficient and accurate site selection of rural cold chain logistics center and optimize the overall transportation effect of rural cold chain logistics， the site selection method of rural cold chain logistics center based on improved genetic algorithm is proposed. In this paper， we analyze the operation process of rural cold chain logistics center to obtain the association of each entity element of physical flow; we design the assumption content of center location based on the mutual relationship of entity elements， and construct the rural cold chain logistics center location model with the goal of lowest total cost; we innovatively apply the taboo search algorithm to improve the genetic algorithm variant operation， and based on the improved genetic algorithm of the rural cold chain logistics center location model solution， we realize the efficient and accurate location selection of the rural cold chain logistics center. Realize the rural cold chain logistics center site selection. The experimental results show that the design method can effectively determine the best alternative center location， and after the completion of the site selection， the corresponding flowers， fruits and vegetables， aquatic products cold chain logistics transportation costs incurred by the cost of 11，103 yuan， 9，775 yuan， 12，514 yuan， respectively， to achieve the goal of the minimum total cost of transportation， indicating that the design method can effectively achieve the high efficiency of the rural cold chain logistics center， the accurate selection of the site.

Keywords： genetic algorithm; agricultural production; cold chain logistics center; site selection problem