基于遺傳算法的農產品冷鏈物流網絡布局優化模型求解研究

謝燦

摘 要：隨著經濟全球化和農產品市場需求的增加，農產品冷鏈物流成為整個農產品供應鏈中的重要環節。完善的農產品冷鏈物流網絡可以提高物流運輸效率，保證農產品質量，加強整個供應鏈上企業之間的信息共享。然而，農產品冷鏈物流的復雜性和需求多變性成為了優化農產品冷鏈物流網絡布局時需要考慮的難點。在此背景下，遺傳算法的自適應性、全局性、并行性成為了優化農產品冷鏈物流網絡布局的有效工具。因此，文章構建了農產品冷鏈物流網絡布局優化模型，并基于遺傳算法對模型進行了求解，以期為相關人員提供參考。

關鍵詞：遺傳算法；農產品；冷鏈物流；物流網絡布局；模型

中圖分類號：F259.27文獻標志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.08.037

Abstract： With the globalization of the economy and the increasing demand in the agricultural product market， cold chain logistics of agricultural products has become an important link in the entire agricultural product supply chain. A sound cold chain logistics network for agricultural products can improve logistics transportation efficiency， ensure the quality of agricultural products， and strengthen information sharing among enterprises throughout the entire supply chain. However， the complexity and demand variability of agricultural cold chain logistics have become difficulties to consider when optimizing the layout of agricultural cold chain logistics networks. In this context， the adaptability， globality， and parallelism of genetic algorithms have become effective tools for optimizing the layout of agricultural cold chain logistics networks. Therefore， this paper constructs an optimization model for the layout of agricultural cold chain logistics network， and solves the model based on genetic algorithm， in order to provide reference for relevant personnel.

Key words： genetic algorithm; agricultural products; cold chain logistics; logistics network layout; model

0 ? ?引 ? ?言

隨著全球化和農業經濟的不斷發展，人們對食品安全及質量的關注度越來越高。農產品冷鏈物流作為整個產業鏈中的關鍵節點，可以有效保障食品安全和質量。中物聯冷鏈委公布的數據顯示，2022年冷鏈物流的市場規模為4 916億元（圖1），同比增長7.21%；2022年食品冷鏈物流需求總量為3.3億噸（圖2），同比增長9.17%。

冷鏈物流既包括農產品從田間到餐桌的過程，也包括對整個物流系統的溫度控制。因此，農產品冷鏈物流布局的優化設計成為了提高物流效率、保證產品安全、降低運輸成本的重要方法。然而，復雜的供應鏈結構、變化多樣的市場需求成為了農產品冷鏈物流優化設計中需要解決的問題。尋找一種既能最小化物流成本，又能滿足市場需求的農產品冷鏈物流布局，成為了農產品冷鏈物流行業發展的需求。在此背景下，遺傳算法作為一種高效的搜索和優化工具，可以用于農產品冷鏈物流網絡布局優化模型中，從而有效處理網絡設計中的多目標、多約束和非線性問題。因此，本文構建一個基于遺傳算法的農產品冷鏈物流網絡布局優化模型，并通過實際案例對其進行驗證，以期為冷鏈物流行業的相關工作人員提供理論支持。

趙連明（2021）[1]指出我國農產品冷鏈物流應借助互聯網，努力實現主客體協同、信息協同和監管協同；張瑜（2018）[2]分析了我國生鮮農產品冷鏈物流運輸的發展現狀以及生鮮農產品冷鏈運輸的特點，并對生鮮農產品冷鏈物流配送網絡的優化進行研究；劉濤（2017）[3]從強化農產品產業化建設、構建農產品標準化體系、建立農產品供應鏈信息平臺、構建協同運作的冷鏈物流網絡四個方面出發，為促進茂名農產品冷鏈物流的發展提出了優化途徑；張文峰等（2017）[4]針對冷鏈物流網絡的網點布局和運輸問題，提出了以冷鏈物流的網點建設成本和運營成本為優化目標的非線性混合整數規劃模型；舒旭麗（2014）[5]針對我國生鮮農產品冷鏈物流網絡的規劃布局展開研究和分析，以農產品產地、預冷站和生鮮農產品配送中心三個層次為重點，構建了生鮮農產品冷鏈物流網絡布局的數學模型并應用遺傳算法進行了求解分析。

1 ? ?農產品冷鏈物流

1.1 ? ?農產品冷鏈物流概念

農產品冷鏈物流是從農業生產到加工，最后到消費的全過程，包含了對整個過程溫度和物流的管理。農產品冷鏈物流在保證食品安全、品質和新鮮度的前提下，維持整個食品供應鏈的整體性與有效性。在整個冷鏈物流中，需要嚴格控制倉儲、運輸等環節的溫度，確保溫度適宜。溫度控制旨在減少食品中的微生物活動和化學變化，保證農產品的營養價值與產品質量。隨著信息技術的迅速發展，將物流信息管理系統、大數據技術、物聯網技術等運用到農產品冷鏈物流中，可以有效監控整個物流流轉過程的溫度，提高物流流轉效率。

1.2 ? ?農產品冷鏈物流網絡布局優化的重要性

農產品冷鏈物流網絡布局的優化可以有效縮短產品從田間到消費者的運輸時間，減少產品在運輸過程中的損耗，提高消費者滿意度，增強市場競爭力。在當前全球化和市場多元化的背景下，有效的物流網絡布局可以連接農民、市場和消費者，擴大農產品的市場覆蓋范圍，提高農產品的市場響應速度。此外，科學規劃物流路徑和合理配置物流中心，可以減少冗余運輸，優化倉儲管理，降低能耗和運輸成本。隨著技術的進步和市場需求的變化，持續優化升級農產品冷鏈物流網絡已成為提升農業競爭力和保障全球食品安全的迫切需求。

2 ? ?農產品冷鏈物流網絡布局優化分析

2.1 ? ?優化原則

第一，綜合性成本效益原則。農產品冷鏈物流網絡優化要在保證運營成本最小化的基礎上考慮整個物流網絡的長遠發展，實現經濟成本與社會責任的均衡發展。

第二，服務質量與響應速度原則。農產品冷鏈物流網絡優化需要維持高質量的服務和高效的響應速度。農產品冷鏈物流網絡中的采集、加工、儲存、運輸和分銷環節都要保證高水平的服務質量以及高效的工作效率。總之，服務質量與響應速度原則要求在保證農產品品質和消費者滿意度的基礎上，持續提升物流網絡的效率和有效性。

第三，靈活性和可適應性原則。農產品市場容易受季節因素和經濟環境的影響，這就要求冷鏈物流網絡具有高度靈活性和市場適應性。冷鏈物流網絡布局的優化模型能夠快速適應市場變化，迅速調整物流資源和能力面對市場需求的波動。

2.2 ? ?優化節點

農產品冷鏈物流網絡布局優化的節點包括生產節點、運輸節點和需求節點，如圖3所示。

第一，農產品生產節點主要包括產出地與倉儲倉庫。產出地包括作物的種植、管理和收獲，農產品產出地要求優質的產品及高效率的勞作。倉儲倉庫要求農產品的快速、有效倉儲。倉庫需要采用高效的冷藏技術和自動化的管理系統，減少人力成本，提高存儲效率。

第二，農產品運輸節點包括冷藏庫存中心、冷鏈物流車輛及其他配套設施。對供應鏈物流中心的選擇應兼顧農產品供需雙方的利益，以縮短配送距離，減少配送時間，降低配送費用。在冷鏈運輸中需要對運輸工具進行溫度監控和運輸監測。

第三，農產品需求節點包括超市、農產品市場和直接消費者。農產品市場是較為傳統的銷售點，需要保證農產品的多樣性和新鮮度；超市作為主要零售點，需要具備高效的庫存管理和產品陳列能力，保持產品新鮮，吸引消費者；直接消費者要求提供家庭配送服務，物流配送需要準確預測需求和提高配送效率。

2.3 ? ?優化內容

2.3.1 ? ?影響因素

農產品冷鏈物流網絡的影響因素較多。一要考慮變化的市場需求，在進行模型規劃時要考慮季節性變化、消費者偏好與市場經濟的波動情況；二要考慮快速發展的技術因素，隨著技術的不斷進步，可以將物流自動化、物流信息系統應用于整個農產品冷鏈物流網絡中；三要考慮成本因素，農產品冷鏈物流網絡需要綜合考慮運輸成本、倉儲成本、能耗成本、管理成本等，使得模型設計符合優化原則。

2.3.2 ? ?新建冷鏈物流中心選址

新建冷鏈物流中心選址直接影響著物流效率和物流成本。一要選擇合適的地理位置，考慮整個地區交通網絡的便捷程度；二要考慮地區基礎設施，包括地區道路狀況、電力供應和通信設施；三要考慮政策因素，包括當地的商業法規、稅收政策和環境保護要求。綜合分析新建冷鏈物流中心的選址因素，可以確保冷鏈物流中心的長期可持續發展。

3 ? ?農產品冷鏈物流網絡布局優化模型構建

3.1 ? ?模型的目標與假設

農產品冷鏈物流網絡布局優化模型的主要目標與優化原則相契合，能保證整體物流成本最小化、優化運輸時間、提高服務質量、提高模型的整體適應性，以實現整個供應鏈的高效運作。

構建模型時基于以下假設。

假設一：市場需求預測的準確性，以合理安排生產和物流資源；

假設二：物流資源的約束性、運輸工具的統一性，即冷鏈運輸車輛運輸量的固定性、速度的一致性，新建倉儲設施成本的一致性；

假設三：運輸成本的固定性，即在一定時間段內運輸成本保持不變；

假設四：供應鏈各環節的協同性，即生產、運輸、倉儲、配送環境可以協調工作、共享信息；

假設五：環境和政策因素的穩定性，即在預測期間不會影響物流網絡。

3.2 ? ?模型參數與變量定義

模型參數與變量定義如表1所示。

根據所提供的參數和變量，建立運輸成本、倉儲成本及能耗成本的公式。

第一，運輸成本公式如下。

從供應節點到物流中心的運輸成本：

從運輸中心到需求點的運輸成本：

總運輸成本為：

第二，倉儲成本公式如下：倉儲成本主要由在物流中心建立倉儲設施的成本構成。

第三，能耗成本公式如下（本文只考慮運輸過程中的能耗）：

總成本為運輸成本、倉儲成本、能耗成本之和，公式如下：

4 ? ?基于遺傳算法的農產品冷鏈物流網絡布局優化模型求解

4.1 ? ?遺傳算法的具體實施步驟

遺傳算法是一種模仿生物進化過程的搜索算法，可以解決優化問題。在農產品冷鏈物流網絡布局優化模型中，遺傳算法可以用來尋找成本最低且效率最高的網絡布局方案。遺傳算法實施步驟如圖4所示。

4.2 ? ?模型的編碼與適應度函數設計

模型的編碼和適應度函數設計是遺傳算法的核心步驟，也是算法最優解的決定性因素。

模型的編碼，一是定義編碼方式，在遺傳算法中，每個可能的解都被編碼為一個稱為染色體的字符串。對于冷鏈物流網絡布局問題，染色體可以用一個整數或二進制序列來表示，每個基因代表網絡中的一個決策變量。二是編碼物流網絡決策，染色體需要編碼以下決策：物流中心的位置（Y）、從供應商到物流中心的貨物流動量（Xij）和從物流中心到客戶的貨物流動量（Xjk）。三是構建染色體結構，一個完整的染色體包括所有決策變量的編碼，可以是一個長字符串，其中每個部分分別代表不同的決策變量。

適應度函數設計，一要確定適應度評價標準用于評估染色體代表的解的質量。二是構建適應度函數，適應度函數可以基于前面定義的總成本計算公式，適應度函數如下。

式中：TotalCost（chromosome）計算染色體代表的解的總成本。將總成本放在分母上是為了使成本越低，適應度越高。

三是考慮約束條件，如供應商的供應能力、物流中心的容量和客戶的需求量。如果某個解違反了這些約束，其適應度可以被設定為一個非常低的值，或者對其進行懲罰以降低其適應度。可以根據實際問題對適應度函數進行優化和調試，以確保遺傳算法可以搜索到最優解。

4.3 ? ?遺傳操作的實現

遺傳操作包括選擇、交叉（雜交）和變異。這些操作模擬了自然界中的遺傳過程，用以探索解空間，尋找最優解。選擇操作的目的是從當前種群中選出優秀個體，用于生成下一代種群。選擇操作可以使用輪盤賭選擇或錦標賽選擇。在輪盤賭選擇中個體被選中的概率與其適應性成正比。錦標賽選擇則是隨機選擇一定數量的個體，然后從中選擇適應度最高的個體。交叉操作通過組合兩個父代染色體的部分基因，產生新的子代染色體，引入種群多樣性。常用的交叉方法包括單點交叉、多點交叉和均勻交叉。變異操作通過隨機改變某些基因的值，增加種群的遺傳多樣性，防止算法陷入局部最優解。對于每個基因，按照一定的變異概率隨機改變其值。經過選擇、交叉和變異操作，從當前種群中產生新一代種群。當算法滿足特定條件時輸出最優解。

4.4 ? ?案例選取

4.4.1 ? ?數據來源

本文選取C市某區域的農產品供應鏈網絡為例，該城市中有多家超市和農產品市場為主要需求點，周邊地區有多個農場為供應點。收集該地區農產品供給節點、冷鏈物流運輸中心、農產品需求點的數據，將其放入直角坐標系中，以展示該地區物流網絡的結構，如圖5所示。

注：A1、A2、A3、A4：農產品供應中心；B1、B2：新建冷鏈物流中心；B3、B4：原有冷鏈物流中心；C1、C2、C3、C4：農產品需求點。

供應點到冷鏈物流中心的距離如表2所示；冷鏈物流中心到供應點的距離如表3所示。

供應點到冷鏈物流中心的運輸成本如表4所示；冷鏈物流中心到供應點的運輸成本如表5所示。

冷鏈物流網絡各節點供給量、承載量、需求量如表6所示。

另外，新建冷鏈物流中心倉儲成本固定為300萬元，每一百噸農產品運輸100 km的能源損耗為0.5萬元。

4.4.2 ? ?模型應用與結果分析

由于只選擇一個新建物流中心，并且候選物流中心只有兩個，可以列舉各種情況下的量，即第k個需求點在第j個物流點所得到的量，結果如表7、表8所示。

將以上參數代入遺傳算法程序中，不停迭代，得到最優解為B2，當B2為最優解時，供應點到冷鏈物流中心的量如表9所示。

將數據代入前文中的公式，可以得到運輸成本401.532萬元，倉儲成本300萬元，能耗成本161.64萬元，總最優成本863.172萬元。證明了使用遺傳算法可以求解農產品冷鏈物流網絡布局的最優模型。

5 ? ?結 ? ?論

本文構建了基于遺傳算法的農產品冷鏈物流網絡布局優化模型，展示了解決復雜的物流優化問題的創新方法。通過詳細分析冷鏈物流網絡的運輸成本、倉儲成本以及能耗成本，提出了優化物流網絡的全面策略。在具體案例中使用遺傳算法求得最優解，證明了該模型在實際場景中應用的可行性和效果，展示了其在提升物流效率和降低成本方面的潛力。希望為農產品冷鏈物流網絡布局提供一種有效的優化工具，為相關領域的研究提供有價值的參考。

參考文獻：

[1] 趙連明．“互聯網+”背景下農產品冷鏈物流協同運作體系優化途徑研究[J]．農業經濟，2021（10）：129-131.

[2] 張瑜．生鮮農產品冷鏈物流配送網絡優化[J]．農業工程，2018，8（6）：143-145.

[3] 劉濤．電子商務環境下茂名農產品冷鏈物流運作體系優化途徑研究[J]．物流工程與管理，2017，39（3）：91-94.

[4] 張文峰，梁凱豪．生鮮農產品冷鏈物流網絡節點和配送的優化[J]．系統工程，2017，35（1）：119-123.

[5] 舒旭麗．基于遺傳算法的生鮮農產品冷鏈物流網絡優化問題研究[J]．物流技術，2014，33（21）：347-350.