應用改進鯨魚算法的生鮮農產品冷鏈物流配送路徑優化研究

摘要：生鮮農產品物流配送路徑優化方法常直接構建目標函數，忽視指標體系建立，導致優化效果不佳。因此，文章提出基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化方法。該方法先通過構建指標體系與目標函數，確保優化結果準確實用，后基于改進鯨魚算法構建優化模型，實現路徑優化。實驗證明，該方法在尋找更優配送路徑、降低配送成本方面具有優勢，應用效果較好。

關鍵詞：改進鯨魚算法；生鮮農產品；物流配送；路徑優化

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A

0 引言

生鮮農產品物流配送路徑優化是物流領域的重要研究熱點。隨著消費者對產品新鮮度和品質要求的提升，減少配送時間、降低成本、提升服務質量成為行業挑戰。該問題涉及車輛、載重、時間窗、交通狀況等多種因素，使得優化變得復雜。傳統方法難以兼顧多目標，優化效果有限。因此，尋找高效求解方法成為研究重點。國內外學者已對此進行了深入研究，其中，江云倩等［1］提出基于考慮碳排放和時間窗的冷鏈物流配送路徑優化研究方法，在冷鏈物流配送路徑優化中，既考慮到時間窗和效率，又融入碳排放成本，有助于實現綠色物流。但引入碳稅機制后，模型復雜度上升，求解難度增加。李松柏［2］提出基于深度強化學習的物流車隊配送路徑規劃及庫內分揀作業路徑優化方法，根據不同的訂單和場景需求，提供個性化的路徑規劃方案，提高了配送的精準度和可信度。但是，深度強化學習算法的計算成本較高，須消耗大量的計算資源和時間。

針對以上問題，本文提出了一種基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化方法。鯨魚算法作為一種新興的群體智能優化算法，具有收斂速度快、全局搜索能力強等優點。通過對鯨魚算法進行改進，可以進一步提高其求解生鮮農產品物流配送路徑優化問題的效率和質量。本文旨在通過引入改進鯨魚算法，為生鮮農產品物流行業配送路徑優化問題提供一種新的求解思路和方法。綜上所述，本文對基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化方法具有重要的研究意義和實踐價值。通過深入研究該問題，可以為物流行業提供更為高效、優質的配送服務，推動生鮮農產品物流的可持續發展。

1 基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化方法設計

1.1 生鮮農產品物流配送指標體系建立

在實際物流配送過程中，物流運作受到諸多因素的影響［3］。分銷路徑的總距離、貨物的時效性、運輸過程中的質量變化、客戶的時間窗口要求以及客戶的特定需求等，都會對分銷路徑的優化產生重要影響。為了客觀、全面地反映物流配送路徑優化問題，本文首先構建了一套完善的物流配送指標體系。這一體系不僅深入分析了現代物流配送的核心特點，還著重考量了配送路徑優化所帶來的實際效益。具體而言，該體系涵蓋了以下關鍵指標。

（1）貨物質量（g）：反映了配送過程中車輛的負載情況，對油耗和供應時間具有重要影響。合理控制貨物質量有助于降低運輸成本，提高配送效率［4］。

（2）貨物時效性（t）：體現了從4HWWEg7o/xNENezNKpnZDf4egsW8GpVgFV99XCXIPvY=發貨到送達的時間效率，直接關系到客戶滿意度和農產品品質。

（3）客戶重要程度（v）：反映了不同客戶對商品和服務的需求緊迫性以及維護重要客戶的戰略意義。

（4）客戶時間窗口（t1、t2）：明確了客戶對供貨時間的具體要求，是優化配送路徑時須要考慮的關鍵因素［5］。

（5）配送總路徑（r）：綜合反映了完成所有供應任務所需的運輸距離，對運輸時間和成本具有重要影響。

（6）配送總油耗（f）：體現了配送過程中的燃料消耗情況，是評估配送效率和經濟性的重要指標。

通過綜合考慮這些指標，本文旨在構建一個更加全面、科學的生鮮農產品物流配送路徑優化模型，為物流行業提供更為高效、優質的配送服務，推動生鮮農產品物流的持續發展。

1.2 物流配送路徑優化目標函數建立

在基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化中，構建全面、準確的目標函數是解決問題的核心。該函數須綜合考慮運輸距離、時間、成本及生鮮特性等因素，確保優化結果的實用性和準確性。基于生鮮農產品物流配送指標體系，結合實際情況，設計考慮質量、時間、道路等因素的配送路徑優化目標函數。

1.2.1 質量指數

在基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化中，貨物質量是影響配送方案的關鍵因素。質量指數可根據貨物實際質量量化，并在目標函數中體現，確保優化過程中優先考慮重型貨物，實現降低燃料消耗、提高配送效率的目標。

SG=［∑（G-∑gj）］/（N·G）（1）

公式中，N為需要交付的地點總數；G代表需要交付貨物的總質量；j則代表交付地點的順序編號；而gj為在特定交付地點j所需要交付的貨物質量（其中，gj=0表示起始點沒有貨物交付）［6］。

1.2.2 時效指數

電子商務快速發展，生鮮農產品等“冷鮮”商品對物流配送要求提高。有效配送關乎商品新鮮度、品質及消費者滿意度、企業競爭力。優化生鮮農產品物流配送路徑尤為重要。本文建立的時效指數表示為：

公式中，TEi用于衡量貨物的新鮮度以及到達交貨目的地所需的總時間（假設出發時間為0點基準）；其中，ti為供應相關貨物所需的具體時間（即從起始點出發到送達該交貨地點的時間，以出發時間為0進行計算）。

1.2.3 時間窗口指數

為確保穩定客戶基礎、滿足個性化交貨時間需求、提升準時率和成功率，物流配送須考慮客戶時間窗口限制，引入時間窗口指數作為關鍵變量，根據客戶要求計算，優化配送路徑滿足時間限制。其公式為：

公式中，TW±Δ為客戶接收貨物的時間窗口范圍，即允許交付的時間區間（以出發時刻為0點基準）。其中，TW為時間窗口的中心點，即客戶期望的交付時間；Δ為時間窗口的寬度或容差范圍，即在中心時間點前后可接受的交付時間偏差。

1.2.4 總路徑指數

在基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化中，為了確保穩定的客戶基礎、滿足每個客戶的個性化交貨時間需求，并提升交貨的準時率和成功率，應充分考慮客戶的時間窗口限制。不同物流路線導致供應路線長度差異，從而優化供應路線長度對提高物流效率和縮短運輸過程有顯著意義。合理規劃窗口指數作為一個關鍵變量，可以根據客戶的具體時間窗口要求進行計算，并在優化過程中確保配送路徑能降低運輸成本，滿足時間要求，提升客戶滿意度。道路總指數公式可表示如下：

公式中，Ri-1，i為從第i-1個交付點到第i個交付點之間的距離，反映了物流配送過程中各點之間的實際路程；ε為一個極小的正數，作用是調整總道路指數，確保其在合理的范圍內。

1.3 基于改進鯨魚算法構建生鮮農產品物流配送路徑優化建模

路徑優化問題涉及物流配送中心、需求地點、貨物、車輛、約束條件及目標函數等。設K輛車服務N個需求地點，I代表貨物位置，Q為車輛最大裝載能力。dij為請求點間距離，ais為車輛以速度s行駛的平均耗時，bi為貨物到達請求點的最晚時間，nk表示車輛k服務的需求點數量。基于上述因素，可以構建基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化建模：

Z=minSF∑dijxijk（5）

在基于改進鯨魚算法的生鮮農產品物流配送路徑優化方法中，構建物流配送路徑優化模型是至關重要的一步。在模型中，設定了一些決策變量和約束條件來確保配送路徑的可行性和有效性。

首先，決策變量xijk用于表示車輛k是否從請求點i行駛到點j。如果第k輛車確實從請求點i行駛到點j，則xijk的值為1；否則，其值為0。

考慮目標函數構建，設配送中心位置固定，產品、車輛充足。車輛從中心出發，完成任務后返回，便于規劃管理。

在構建目標函數時，須要考慮一系列的限制條件。這些限制條件包括但不限于：

公式中，L為客戶的總數。在物流配送過程中，當第L輛車在點i完成交付服務請求時，設定yik的值為1，表示該車輛在該點進行了交付；若未完成交付，則yik的值為0，可以清晰地追蹤每輛車的服務狀態。

接下來，考慮供應過程的限制條件。首先，確保每個請求點都得到交付服務，以滿足所有客戶需求。其次，車輛的最大裝載能力須得到遵守，避免超載。再次，供應車輛必須從配送中心出發，開始配送任務。最后，車輛完成配送后須返回配送中心，確保有效管理和后續任務順利進行。通過求解模型，實現生鮮農產品物流配送路徑的合理、有效優化，降低配送成本，提高配送效率。

2 實驗論證

為了驗證本文設計方法的可行性和有效性，設計對比實驗與其他2種傳統方法進行對比，對基于3種方法的配送成本進行對比。

2.1 實驗準備

為比較傳統鯨魚算法與改進算法的效果，本文采用Solomon數據集的C101數據，設定10輛配送車和50 km/h速度條件。實驗涉及傳統鯨魚算法、螞蟻群算法與本文方法。初始群體大小為50，重復運行50次，選取最佳配送計劃。

2.2 對比實驗

圖1展示3種方法對比結果，縱軸為成本值，橫軸為迭代次數。

圖1顯示，本文設計方法在3種初始群體大小下均實現低成本，平均為171434.13元。相比傳統方 法，本文方法成本更低。實驗證明，本文方法在生鮮農產品物流配送路徑優化中可以獲得更低的經濟成本，顯示改進算法在尋找更優路徑、降低成本方面的優勢。

3 結語

本文研究生鮮農產品物流配送路徑優化，提出基于改進鯨魚算法的求解策略，應對傳統方法處理復雜配送路徑的挑戰。結合實際情況改進算法，構建高效實用優化模型，為生鮮農產品物流配送提供新思路和方法。

參考文獻

［1］江云倩，楊慧敏，彭程，等.考慮碳排放和時間窗的冷鏈物流配送路徑優化研究［J］.包裝工程，2024（3）：262-268.

［2］李松柏.基于深度強化學習的物流車隊配送路徑規劃及庫內分揀作業路徑優化研究［J］.互聯網周刊，2024（2）：28-30.

［3］梁力軍，袁苗苗，孫玉璇.非冷鏈商品配送路徑優化研究：以京東配送為例［J］.物流科技，2024（1）：20-25，31.

［4］張凱月，溫海駿，陳躍鵬，等.基于數字孿生技術的危化品車輛運輸路徑優化方法［J］.科學技術與工程，2023（34）：14676-14681.

［5］劉洨溪，林夢嫚，于艷娜.基于C2B&O2O共享模式的企業農產品物流配送路徑優化［J］.物流工程與管理，2023（11）：83-88，151.

［6］宋艷，姜錦婷，余紅.基于物聯網的X公司冷鏈物流配送路徑優化研究［J］.物流工程與管理，2023（11）：27-30，19.

Research on optimization of cold chain logistics distribution path of fresh agricultural

products by improved whale algorithm

Abstract： The optimization method of the logistics and distribution path of fresh agricultural products often directly constructs the target function， and ignores the establishment of the index system， resulting in the poor optimization effect. Therefore， the optimization method of the logistics distribution path of fresh agricultural products based on the improved whale algorithm is proposed. This method first constructs the index system and the target function， and then builds the optimization model based on the improved whale algorithm to realize the path optimization. Experiments show that this method has advantages in finding better distribution path and reducing distribution cost， and has better application effect.

Key words： improving the whale algorithm; fresh agricultural products; logistics and distribution; path optimization