基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究摘要：隨著生鮮產(chǎn)品需求的增長(zhǎng)，冷鏈物流的重要性日漸凸顯。本研究以重慶地區(qū)B企業(yè)為研究對(duì)象，針對(duì)其冷鏈物流配送成本高、路徑規(guī)劃不合理等問(wèn)題展開研究。在剖析冷鏈配送和遺傳算法的相關(guān)理論及帶時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題的基礎(chǔ)上，分析B企業(yè)現(xiàn)狀，明確其存在路線不合理、配送成本高等問(wèn)題。本研究重點(diǎn)整合車輛載重限制、客戶時(shí)間窗約束及多元成本構(gòu)成，并且以總成本最小作為最終目標(biāo)來(lái)構(gòu)建模型，設(shè)計(jì)遺傳算法規(guī)劃最優(yōu)路線。結(jié)果表明，在原基礎(chǔ)上配送總成本縮減10.42%、配送車輛平均裝載率提升20.41%，驗(yàn)證了模型和算法的可行性與實(shí)用性，為生鮮企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化提供理論與實(shí)踐參考。關(guān)鍵詞：冷鏈物流；路徑優(yōu)化；成本最小化；遺傳算法ResearchontheoptimizationofcoldchainlogisticsdistributionpathofenterpriseBbasedongeneticalgorithmAbstract:Withthegrowthofdemandforfreshproducts,theimportanceofcoldchainlogisticsisbecomingincreasinglyprominent.Inthisstudy,takingBenterpriseinChongqingastheresearchobject,andstudiesitsproblemssuchashighcoldchainlogisticsdistributioncostandunreasonablerouteplanning.Onthebasisofanalyzingtherelevanttheoriesofcoldchaindistributionandgeneticalgorithmandthevehiclepathoptimizationproblemwithtimewindow,thispaperanalyzesthecurrentsituationofBenterpriseandidentifiesitsproblemssuchasunreasonablerouteandhighdistributioncost.Thisstudyfocusesonintegratingvehicleloadlimit,customertimewindowconstraintandmultiplecostcomponents,andconstructsthemodelwiththeminimumtotalcostasthefinalgoaltodesigngeneticalgorithmtoplantheoptimalroute.Theresultsshowthatthetotaldistributioncostisreducedby10.42%andtheaverageloadingrateofdistributionvehiclesisincreasedby20.41%ontheoriginalbasis,whichverifiesthefeasibilityandpracticabilityofthemodelandalgorithm,andservesasadualtheoreticalandpracticalreferenceforenhancingdistributionpathefficiencyinperishablegoodsenterprises'coldchainlogistics.Keywords:coldchainlogistics;pathoptimization;;costminimization;geneticalgorithm第1章導(dǎo)論1.1研究背景與意義1.1.1研究背景隨著消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，以及消費(fèi)群體對(duì)生鮮商品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、保鮮時(shí)效和安全規(guī)范的需求升級(jí)，生鮮市場(chǎng)快速擴(kuò)張。根據(jù)艾瑞咨詢REF_Ref20846\r\h[1]的研究，2025年中國(guó)生鮮零售市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到6.8萬(wàn)億元，增速約為4.5%。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示REF_Ref20898\r\h[2]，2024年前5個(gè)月，我國(guó)冷鏈物流需求總量為1.91億噸，冷鏈物流總收入為2486億元，數(shù)據(jù)同時(shí)顯示，冷庫(kù)庫(kù)容新增529萬(wàn)立方，同比增長(zhǎng)4.2%；冷鏈物流技術(shù)的普及與路徑優(yōu)化算法將成為降本增效的總抓手?！丁笆奈濉崩滏溛锪靼l(fā)展規(guī)劃》REF_Ref20950\r\h[3]提出到2025年初步建成銜接產(chǎn)銷、覆蓋城鄉(xiāng)的冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)，推動(dòng)冷鏈數(shù)字化綠色化轉(zhuǎn)型，重點(diǎn)支持農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流基地建設(shè)、推廣智能分揀、路徑優(yōu)化等技術(shù)應(yīng)用?！秶?guó)家骨干冷鏈物流基地建設(shè)實(shí)施方案》REF_Ref20999\r\h[4]到2025年，我國(guó)將布局建設(shè)100個(gè)左右國(guó)家骨干冷鏈物流基地，要求2025年前實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)城市冷鏈配送48小時(shí)達(dá)覆蓋率超過(guò)50%。《重慶市冷鏈物流高質(zhì)量發(fā)展“十四五”規(guī)劃（2021年—2025年）》REF_Ref21041\r\h[5]提出建設(shè)“5+30+N”三級(jí)冷鏈物流節(jié)點(diǎn)，到2025年冷鏈冷庫(kù)庫(kù)容超過(guò)880萬(wàn)立方米，推動(dòng)構(gòu)建“干支線+末端配送”。而對(duì)于重慶市，這座擁有龐大人口基數(shù)且消費(fèi)活力旺盛的城市來(lái)說(shuō)，其生鮮市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，吸引了眾多生鮮零售企業(yè)在重慶落地生根，從而促使重慶地區(qū)的生鮮配送行業(yè)不斷發(fā)展。B企業(yè)憑借線上線下融合的創(chuàng)新模式成為生鮮零售領(lǐng)域的一顆璀璨明星，隨著生鮮市場(chǎng)的不斷發(fā)展壯大，其迅速在重慶地區(qū)布局多家門店，服務(wù)當(dāng)?shù)氐南M(fèi)者。然而，隨著門店業(yè)務(wù)的拓展與訂單量的激增，冷鏈物流配送的問(wèn)題逐漸凸顯。冷鏈物流配送流程復(fù)雜、環(huán)節(jié)眾多以及生鮮產(chǎn)品的特殊性，需要在干線運(yùn)輸、支線運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)中轉(zhuǎn)等每一環(huán)節(jié)都對(duì)溫度控制有著嚴(yán)格要求，并且運(yùn)輸工具、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施都需要與生鮮產(chǎn)品的特性精準(zhǔn)匹配。生鮮企業(yè)在制冷設(shè)備的持續(xù)運(yùn)行方面需要投入大量的資金，同時(shí)還需要定期購(gòu)置專業(yè)制冷設(shè)備并對(duì)其進(jìn)行專業(yè)維護(hù)。與此同時(shí)，配送路線設(shè)計(jì)不合理導(dǎo)致車輛空駛率高。這些都導(dǎo)致B企業(yè)的運(yùn)輸成本增高。而在考慮冷鏈路徑規(guī)劃不合理導(dǎo)致成本過(guò)高問(wèn)題的時(shí)，我們還需充分考慮重慶地區(qū)復(fù)雜的地理環(huán)境以及極端天氣等因素。因此，本研究聚焦于B生鮮企業(yè)，充分考慮車輛載重限制、客戶時(shí)間窗約束及固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、懲罰成本與貨損成本等多種成本因素，以總成本最小化為目標(biāo)運(yùn)用遺傳算法構(gòu)建冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型，并使用B企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該算法能夠有效的解決B企業(yè)成本過(guò)高、路徑規(guī)劃不合理、配送不及時(shí)等問(wèn)題。1.1.2研究意義從理論層面來(lái)看，本研究以生鮮企業(yè)B為例，通過(guò)分析B企業(yè)的冷鏈現(xiàn)狀，針對(duì)目前生鮮冷鏈物流配送路徑存在的問(wèn)題運(yùn)用遺傳算法建立數(shù)學(xué)模型，從而提出了一種優(yōu)化策略并得到了有效性驗(yàn)證。從整體層面上來(lái)說(shuō)這有助于推動(dòng)冷鏈物流理論在配送路徑的優(yōu)化和成本管理的優(yōu)化方面的完善和發(fā)展。從實(shí)際應(yīng)用的層面來(lái)看，本研究對(duì)B企業(yè)冷鏈配送路徑優(yōu)化方面的配送規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)有著重要的指導(dǎo)作用，同時(shí)其他生鮮企業(yè)和冷鏈物流企業(yè)也可以從研究中獲得有益的借鑒。這無(wú)疑是對(duì)生鮮冷鏈物流行業(yè)的整體發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1冷鏈物流配送路徑研究現(xiàn)狀盡管我國(guó)冷鏈物流起步較晚，但目前已進(jìn)入高速增長(zhǎng)期。近年來(lái)，眾多研究者積極開展冷鏈物流的相關(guān)研究。將冷鏈物流配送路徑研究現(xiàn)狀分成國(guó)內(nèi)和國(guó)外研究?jī)蓚€(gè)部分。從國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀來(lái)看，在研究冷鏈配送物流方面，大多數(shù)研究成本的最小化。蔡浩原、潘郁（2017）REF_Ref27640\r\h[6]以總成本最小化為目標(biāo)，融合農(nóng)產(chǎn)品變質(zhì)函數(shù)以及配送時(shí)間懲罰機(jī)制構(gòu)建冷鏈物流路徑優(yōu)化模型，并運(yùn)用人工蜂群算法（ABC）的算法進(jìn)行求解。姚臻、張毅（2020）REF_Ref21636\r\h[7]則綜合考慮軟時(shí)間窗、客戶滿意度以及碳排放量等多重因素，構(gòu)建物流配送路徑優(yōu)化模型，并采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)該復(fù)雜模型進(jìn)行求解REF_Ref27999\w\h。部分學(xué)者還使用不同的模型來(lái)解決以成本最小化為目標(biāo)的冷鏈運(yùn)輸問(wèn)題。丁秋雷等（2021）REF_Ref21744\r\h[8]REF_Ref28104\w\h在追求副作用最小化的前提下，綜合考慮了時(shí)間窗和產(chǎn)品新鮮度等關(guān)鍵指標(biāo)，構(gòu)建了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的受擾恢復(fù)模型，以滿足實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況需要。張思穎等（2022）REF_Ref21913\r\h[9]從系統(tǒng)角度出發(fā)，構(gòu)建了一個(gè)上層模型代表政府目標(biāo)，下層模型代表冷鏈物流企業(yè)目標(biāo)，追求整體冷鏈配送系統(tǒng)成本和企業(yè)自身成本最小化的雙層規(guī)劃模型，并設(shè)計(jì)混沌粒子群算法求解。張玉春、王婭楠（2022）REF_Ref22008\r\h[10]的研究則將顧客需求的波動(dòng)性納入考慮，在時(shí)間窗約束下，設(shè)定配送成本最小化為路徑優(yōu)化的核心目標(biāo)函數(shù)。在新能源應(yīng)用方面，閆淼、初良勇（2022）REF_Ref22181\r\h[11]在客戶時(shí)間窗、車輛載重、新能源車電量限制以及充電需求等多重約束下，構(gòu)建了以配送總成本最低為目標(biāo)的不同車型新能源車路徑優(yōu)化模型，并采用MPA-ACO混合算法進(jìn)行求解。程美英等（2025）REF_Ref22312\r\h[12]構(gòu)建包含車輛使用、油耗、碳排放、制冷、貨損、時(shí)間窗懲罰成本以及客戶滿意度等約束的冷鏈物流配送模型，并使用改進(jìn)算術(shù)對(duì)模型求解。賓厚等（2025）REF_Ref22390\r\h[13]的研究則采用了分階段優(yōu)化的策略，將研究過(guò)程劃分為預(yù)優(yōu)化和動(dòng)態(tài)調(diào)整兩個(gè)階段，同樣以總成本最低為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建模型，并設(shè)計(jì)遺傳算法進(jìn)行求解。在單一目標(biāo)成本優(yōu)化的基礎(chǔ)上，部分研究構(gòu)建多目標(biāo)模型對(duì)冷鏈配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。王力鋒、黃斐（2022）REF_Ref22583\r\h[14]將客戶滿意度最大化和配送成本最小化相結(jié)合設(shè)立雙重目標(biāo)，構(gòu)建了物流配送路徑模型，最終利用遺傳算法尋找模型的最優(yōu)解。劉虹、趙晶（2018）REF_Ref22713\r\h[15]則構(gòu)建了以客戶厭惡度最小化和總成本最小化為目標(biāo)的多目標(biāo)冷鏈物流配送優(yōu)化模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種融合微粒群算法和局部搜索算法的混合算法，以期獲得更優(yōu)的配送路徑方案。從國(guó)外研究現(xiàn)狀來(lái)看，針對(duì)冷鏈物流領(lǐng)域的問(wèn)題，現(xiàn)有學(xué)術(shù)成果多聚焦于單目標(biāo)化框架對(duì)關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)問(wèn)題進(jìn)行分析。Xiong（2021）REF_Ref22939\r\h[16]以物流運(yùn)輸成本最小化為目標(biāo)展開研究，并提出了一種基于改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法的冷流配送路徑優(yōu)化解決方案。Chen等（2020）REF_Ref23138\r\h[17]在傳統(tǒng)路徑優(yōu)化模型中加入冷藏成本和貨物損失成本，建立了冷鏈物流路徑優(yōu)化模型。Qi、Hu（2020）REF_Ref23406\r\h[18]則綜合考慮了車輛資源損失、冷藏能源消耗以及貨物隨時(shí)間推移可能發(fā)生的品質(zhì)劣化等多種因素，構(gòu)建了相應(yīng)的應(yīng)急冷鏈物流調(diào)度模型。Zheng等（2022）REF_Ref23576\r\h[19]整合了多式聯(lián)運(yùn)和冷鏈物流的特點(diǎn)，以選擇最優(yōu)物流路徑，在建立路徑選擇模型時(shí)，引入了客戶滿意度，并運(yùn)用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）來(lái)解決該模型的問(wèn)題。另外有部分學(xué)者選擇構(gòu)建雙目標(biāo)混合整數(shù)規(guī)劃模型。Zhao等（2020）REF_Ref23713\r\h[20]提出了一種基于成本、碳排放和客戶滿意度的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并考慮到提出優(yōu)化模型的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的蟻群算法。1.2.2遺傳算法路徑優(yōu)化研究現(xiàn)狀從國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀來(lái)看，近年來(lái)，我國(guó)學(xué)者采用遺傳算法對(duì)冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究對(duì)于現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，閔德權(quán)等（2023）REF_Ref24425\r\h[21]綜合三維空間位置、多車型選擇、車輛載質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化、客戶取送貨需求以及嚴(yán)格的時(shí)間窗要求等多重因素，設(shè)計(jì)了一種融合K-means多維時(shí)空聚類策略的改進(jìn)遺傳算法。肖一鳴、熊偉（2023）REF_Ref24490\r\h[22]的研究則關(guān)注到碳排放成本和消費(fèi)者購(gòu)買意愿對(duì)生鮮產(chǎn)品運(yùn)輸路徑規(guī)劃的影響，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的遺傳算法模型進(jìn)行規(guī)劃求解。葉斌、李娜（2024）REF_Ref24614\r\h[23]針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈產(chǎn)品，有效設(shè)計(jì)了基于GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的應(yīng)用模型，并通過(guò)仿真訓(xùn)練驗(yàn)證了模型的有效性。賈葉子等（2024）REF_Ref24725\r\h[24]綜合考慮貨損、碳排放以及配送時(shí)間等多個(gè)因素，設(shè)計(jì)了一種綜合運(yùn)用遺傳算法（GA）和模擬退火算法（SA）的混合優(yōu)化算法。陳鑫影等（2024）REF_Ref24807\r\h[25]則在制冷成本的計(jì)算中，加入了預(yù)冷參數(shù)，從而構(gòu)建了更為精細(xì)化的總成本模型，提出了一種基于遺傳算法與IACO算法的IGACO混合算法，并驗(yàn)證了其在降低冷鏈物流成本方面的有效性。從國(guó)外研究現(xiàn)狀來(lái)看，國(guó)際學(xué)者對(duì)遺傳算法在路徑優(yōu)化方面的應(yīng)用也進(jìn)行了深入的研究。Liu、Li（2024）REF_Ref24911\r\h[26]針對(duì)冷鏈物流配送的獨(dú)特性和復(fù)雜性，充分考慮客戶多樣化的需求特征、嚴(yán)格的時(shí)間窗口限制、冷藏車行駛里程上限、車輛有效載重約束等多項(xiàng)約束條件，引入精英保留策略和設(shè)計(jì)自適應(yīng)交叉變異策略，提出了一種改進(jìn)型遺傳算法，以提高遺傳算法在解決復(fù)雜冷鏈物流路徑優(yōu)化問(wèn)題時(shí)的效率和精度。針對(duì)遺傳算法在路徑優(yōu)化問(wèn)題中常見的初始解質(zhì)量不高且容易陷入局部最優(yōu)解的特性，Sun等（2024）REF_Ref25022\r\h[27]基于遺傳算法和蟻群算法（ACO）各自的優(yōu)勢(shì)與不足，提出了一種混合遺傳-蟻群算法（GA-ACO）。1.2.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題研究很多，同時(shí)也獲得了很多的成果。在理論模型構(gòu)建方面，不斷完善單目標(biāo)與多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化模型。對(duì)于算法的創(chuàng)新方面，學(xué)者們則通過(guò)開發(fā)多種改進(jìn)算法來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題。這些研究都緊密的貼合行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，助力冷鏈物流向綠色、智慧方向轉(zhuǎn)型。在實(shí)踐應(yīng)用方面擁有巨大的價(jià)值。國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)引入時(shí)間窗、客戶需求波動(dòng)和客戶滿意度等動(dòng)態(tài)因素，強(qiáng)調(diào)了模型的實(shí)際適用性，國(guó)外學(xué)者通過(guò)整合多式聯(lián)運(yùn)、碳排放等宏觀因素，設(shè)計(jì)具有政策導(dǎo)向的優(yōu)化結(jié)構(gòu)。但是以上研究也可能存在模型假設(shè)與實(shí)際場(chǎng)景存在偏差的局限性，研究普遍采用靜態(tài)化假設(shè)對(duì)部分假設(shè)進(jìn)行理想化設(shè)置，導(dǎo)致模型適用性受限。遺傳算法因?yàn)槠渚哂袕?qiáng)大的全局搜索能力和對(duì)多約束、多目標(biāo)問(wèn)題的適應(yīng)度較高，目前已經(jīng)成為冷鏈物流路徑優(yōu)化領(lǐng)域的主流方法之一，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者通過(guò)改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)，顯著提升了冷鏈配送路徑優(yōu)化的精度和效率。國(guó)內(nèi)學(xué)者以實(shí)踐性為導(dǎo)向聚焦復(fù)雜場(chǎng)景下的算法改進(jìn)與多目標(biāo)融合，進(jìn)行多約束處理與成本的精細(xì)化建模，在醫(yī)療冷鏈路徑優(yōu)化中把多項(xiàng)隱性成本顯化，提升了成本核算的全面性。在算法方面通過(guò)遺傳算法和改進(jìn)蟻群算法協(xié)同優(yōu)化的混合算法創(chuàng)新，降低制冷成本的計(jì)算誤差。國(guó)外的學(xué)者則是設(shè)計(jì)適應(yīng)交叉變異決策并引入精英保留機(jī)制的自適應(yīng)機(jī)制改進(jìn)，多算法的融合突破和綠色低碳導(dǎo)向地注重算法效率提升與環(huán)境——經(jīng)濟(jì)雙協(xié)同機(jī)制。遺傳算法在冷鏈物流路徑優(yōu)化領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)，但是，當(dāng)前的應(yīng)用與研究仍存在一些局限性。一方面是模型的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性存在不足，大多數(shù)學(xué)者的研究都基于靜態(tài)場(chǎng)景假設(shè)，未能充分整合實(shí)時(shí)的交通數(shù)據(jù)、溫濕度波動(dòng)等因素，這使得在面對(duì)冷鏈物流中復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)情況時(shí)，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)路徑調(diào)整。另一方面，遺傳算法在細(xì)分場(chǎng)景針對(duì)性方面的表現(xiàn)也有所欠缺。目前，大部分的改進(jìn)算法都側(cè)重于通用冷鏈物流場(chǎng)景，而針對(duì)特定的場(chǎng)景專用模型研究則相對(duì)較少。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究目的本文重點(diǎn)整合車輛載重限制、客戶時(shí)間窗約束及固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、懲罰成本與貨損成本等多元成本構(gòu)成，構(gòu)建以總成本最小化為目標(biāo)的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型。進(jìn)而有效應(yīng)對(duì)企業(yè)當(dāng)前面臨的成本高、配送路徑規(guī)劃不合理以及配送不及時(shí)等問(wèn)題，從而達(dá)到降低成本，并優(yōu)化配送路徑，提升服務(wù)水平的目的。1.3.2研究?jī)?nèi)容第一部分為基本理論概述，主要闡述了冷鏈物流的概念、特點(diǎn)、冷鏈配送路徑分類和遺傳算法詳細(xì)定義解釋。第二部分為圍繞B企業(yè)簡(jiǎn)介、業(yè)務(wù)流程以及冷鏈物流目前存在的核心問(wèn)題等內(nèi)容的冷鏈配送現(xiàn)狀分析。第三部分為基于遺傳算法的生鮮物流車輛路徑優(yōu)化研究。先是對(duì)冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行問(wèn)題表述和現(xiàn)狀分析的問(wèn)題假設(shè)，借著建立數(shù)學(xué)模型，最終利用遺傳算法進(jìn)行求解。第四部分為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及參數(shù)介紹，分階段介紹實(shí)驗(yàn)步驟。第五部分為結(jié)論、建議與不足，對(duì)整篇實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行總結(jié)概括給出建議以及對(duì)實(shí)驗(yàn)的不足進(jìn)行闡述。1.4研究方法與技術(shù)路線1.4.1研究方法文獻(xiàn)研究法根據(jù)研究?jī)?nèi)容和方法，通過(guò)對(duì)諸多文獻(xiàn)資料的系統(tǒng)性整理和分析，從中提煉出關(guān)鍵要素，同時(shí)梳理出遺傳算法在相關(guān)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的路徑。在此基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步構(gòu)建起一套既能為本研究提供堅(jiān)實(shí)理論支撐，又能奠定實(shí)證基礎(chǔ)的完整框架。數(shù)學(xué)建模法根據(jù)研究目的和內(nèi)容，本研究采用數(shù)學(xué)建模方法。在構(gòu)建路徑優(yōu)化模型前，首先通過(guò)系統(tǒng)性情境分析方法解構(gòu)冷鏈物流系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)特征與約束條件，識(shí)別核心決策變量并建立理論假設(shè)體系；從而運(yùn)用數(shù)學(xué)建模技術(shù)將實(shí)際配送場(chǎng)景抽象為帶時(shí)間窗約束的整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。利用數(shù)學(xué)方法對(duì)所建立的模型求解，根據(jù)模型的求解結(jié)果，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解釋和分析。遺傳算法其全局優(yōu)化能力突出，開放性框架為多策略融合提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，解決復(fù)雜問(wèn)題的能力強(qiáng)，同時(shí)眾多國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)驗(yàn)證了遺傳算法在此類問(wèn)題中的有效性。而B企業(yè)的冷鏈配送優(yōu)化會(huì)涉及成本、時(shí)效、貨損等多目標(biāo)，溫度控制、時(shí)間窗、車輛載重限制和動(dòng)態(tài)訂單等多約束，其是典型的復(fù)雜冷鏈配送問(wèn)題。遺傳算法通過(guò)種群進(jìn)化機(jī)制實(shí)現(xiàn)全局搜索能避免陷入傳統(tǒng)啟發(fā)式算的陷阱。調(diào)查分析法根據(jù)研究目的和內(nèi)容，采用調(diào)查分析法。通過(guò)對(duì)B公司展開調(diào)研，切實(shí)了解B企業(yè)現(xiàn)階段發(fā)展及配送現(xiàn)狀，對(duì)配送過(guò)程中存在的問(wèn)題進(jìn)行分析。同時(shí)，對(duì)調(diào)研過(guò)程中收集到的資料和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性地整理、匯總與分析。1.4.2技術(shù)路線本研究的技術(shù)路線圖如REF_Ref14025\h圖1.1所示：圖1.SEQ圖1.\*ARABIC1技術(shù)路線圖graph1.SEQgraph1.\*ARABIC1Technicalroadmapw第2章相關(guān)理論簡(jiǎn)介上述章節(jié)明確了本文的研究方法內(nèi)容和脈絡(luò)，本章節(jié)作為全篇研究的理論根基，將重點(diǎn)從冷鏈物流核心概念以及遺傳算法的理論框架兩方面展開系統(tǒng)的梳理，其目的是為后續(xù)搭建冷鏈路徑優(yōu)化模型并提出可行建議提供堅(jiān)實(shí)理論支撐。2.1冷鏈配送2.1.1冷鏈配送的定義冷鏈配送是指在整個(gè)配送過(guò)程中，運(yùn)用專門的冷藏冷凍設(shè)備和技術(shù)手段，讓易腐壞變質(zhì)的貨物，始終處于特定的低溫環(huán)境下，以保證貨物質(zhì)量、延長(zhǎng)其保質(zhì)期的一種配送方式。從冷鏈配送的實(shí)際物流情況來(lái)看，冷鏈物流配送涉及復(fù)雜的流程與眾多環(huán)節(jié)。生鮮產(chǎn)品完成初步加工后，將進(jìn)入由干線運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域集散中心、城市配送體系形成的多級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)，最終完成從生產(chǎn)端到消費(fèi)端的全鏈路流通。在這一過(guò)程中，每一環(huán)節(jié)都對(duì)配送期間的溫度控制有著嚴(yán)格要求，且不同環(huán)節(jié)的運(yùn)輸工具、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施都需根據(jù)生鮮產(chǎn)品的特性設(shè)置不同的溫度控制范圍。冷鏈配送對(duì)保障生鮮食品的新鮮度、安全性以及藥品的有效性等具有至關(guān)重要的作用，是確保消費(fèi)者能夠購(gòu)買到新鮮、高品質(zhì)的生鮮產(chǎn)品的關(guān)鍵。2.1.2冷鏈配送的分類根據(jù)配送距離的不同，冷鏈配送可以分為干線冷鏈運(yùn)輸、支線冷鏈運(yùn)輸、終端冷鏈配送，具體分類如REF_Ref15749\h表2.1所示。其中，干線冷鏈運(yùn)輸是指長(zhǎng)距離的貨物運(yùn)輸，通常是從產(chǎn)地或大型加工中心運(yùn)往各個(gè)區(qū)域的配送中心；支線冷鏈運(yùn)輸是指連接干線運(yùn)輸和終端配送，將貨物從區(qū)域配送中心運(yùn)輸至各個(gè)門店或小型中轉(zhuǎn)點(diǎn)；終端冷鏈配送是指直接面向消費(fèi)者的“最后一公里”配送。表2.SEQ表2.\*ARABIC1冷鏈物流的分類Table2.SEQTable2.\*ARABIC1Classificationofcold-chainlogistics分類適用距離范圍干線冷鏈運(yùn)輸幾百公里至幾千公里支線冷鏈運(yùn)輸幾十公里至幾百公里終端冷鏈配送幾公里 本研究主要是圍繞終端冷鏈配送服務(wù)展開。2.1.3冷鏈配送理論（1）嚴(yán)格的溫控標(biāo)準(zhǔn)溫度控制是冷鏈配送最為突出的特征。為了保證貨物的質(zhì)量，冷鏈運(yùn)輸對(duì)存儲(chǔ)和運(yùn)輸溫度范圍的溫度設(shè)定了極其嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，針對(duì)不同類型的貨物，例如易腐生鮮食品、對(duì)溫度敏感的藥品以及花卉等，冷鏈運(yùn)輸需要滿足其各自特定的存儲(chǔ)和運(yùn)輸溫度要求。所以，為了達(dá)成精準(zhǔn)控制溫度的目標(biāo)，冷鏈配送過(guò)程中還需要專業(yè)的溫度監(jiān)測(cè)設(shè)備，以便實(shí)時(shí)追蹤和記錄運(yùn)輸及倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)中的環(huán)境溫度的波動(dòng)，并具備及時(shí)調(diào)整溫度的能力。（2）極高的時(shí)效性要求由于所承運(yùn)貨物的特殊性，冷鏈配送對(duì)配送時(shí)間具有極高的要求。為了切實(shí)提升企業(yè)配送的時(shí)效性，冷鏈配送企業(yè)需要不斷優(yōu)化其配送路線，并積極采用先進(jìn)的物流信息技術(shù)手段，從而實(shí)現(xiàn)貨物的快速分揀、高效運(yùn)輸以及準(zhǔn)時(shí)配送到目的地。（3）較高的成本投入由于貨物運(yùn)輸所需要滿足的嚴(yán)格的溫度控制標(biāo)準(zhǔn)以及對(duì)專業(yè)化設(shè)備的高度依賴，冷鏈配送的配送成本相對(duì)傳統(tǒng)常溫物流而言更高。在設(shè)備購(gòu)置方面，無(wú)論是冷藏車輛還是專業(yè)冷庫(kù)等專用設(shè)備，其采購(gòu)價(jià)格都較為昂貴，并且后期還需要投入相當(dāng)?shù)馁Y金用于設(shè)備的維護(hù)和保養(yǎng)。在能源消耗層面，制冷設(shè)備持續(xù)不間斷地運(yùn)行需要消耗大量的能源和制冷劑，這也顯著增加了冷鏈配送的運(yùn)營(yíng)成本。（4）極強(qiáng)的可追溯性為確保配送的貨物的質(zhì)量和安全，冷鏈配送的整個(gè)過(guò)程均需要實(shí)現(xiàn)對(duì)溫濕度等信息的監(jiān)控與追溯。通過(guò)構(gòu)建端到端冷鏈環(huán)境監(jiān)測(cè)體系，依托智能傳感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在運(yùn)輸載具、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施及貨物包裝單元等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)部署智能傳感節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸載具的實(shí)時(shí)空間坐標(biāo)、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施內(nèi)的微氣候參數(shù)（溫濕度、氣體濃度等）以及貨物本體熱力學(xué)狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)感知，并將這些信息上傳至內(nèi)部監(jiān)視系統(tǒng)。一旦運(yùn)輸車輛、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備以及貨物等的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，內(nèi)部監(jiān)視系統(tǒng)能夠及時(shí)向企業(yè)有關(guān)人員發(fā)出警報(bào)，幫助企業(yè)及時(shí)采取措施解決異常。2.2遺傳算法遺傳算法(GeneticAlgorithm,GA)：是一種效仿自然界生物進(jìn)化“適者生存”規(guī)律的啟發(fā)式算法。其并非單純尋找單一解，而是通過(guò)對(duì)種群集合進(jìn)行全局性搜索從而得到一個(gè)多樣化的候選解群體。遺傳算法主要是通過(guò)模擬自然界的自然選擇、遺傳物質(zhì)的交叉、變異等生物進(jìn)化原則獲得初始最優(yōu)解種群，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)迭代演化，直到逐步靠近最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。遺傳算法的運(yùn)作流程，可參照REF_Ref16242\h圖2.1所示的步驟圖進(jìn)行理解。圖2.SEQ圖2.\*ARABIC1遺傳算法步驟圖Figure2.SEQFigure_2.\*ARABIC1geneticalgorithmstepdiagram為了進(jìn)一步了解遺傳算法的本質(zhì)，以下將對(duì)其核心概念進(jìn)行闡述：（1）染色體（Chromosome）與基因（Gene）：在遺傳算法的整體架構(gòu)中，將目標(biāo)問(wèn)題存在的可能解看做類似生物染色體的結(jié)構(gòu)，而能夠體現(xiàn)問(wèn)題解的特定屬性或組成要素的多個(gè)功能單元（基因）又構(gòu)成染色體。基因的編碼方式靈活性較高，常見的編碼方式主要有二進(jìn)制編碼、實(shí)數(shù)值編碼以及整數(shù)值編碼等。（2）種群（Population）：是多個(gè)目標(biāo)問(wèn)題可能解的集合，并且如果要求算法能高效開展全局探索性搜索，那么就要保證種群具有豐富的多樣性。（3）適應(yīng)度函數(shù)（FitnessFunction）：來(lái)源于自然選擇中生物體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)其作用是衡量種群中個(gè)體優(yōu)劣的指標(biāo)。個(gè)體的適應(yīng)度與解的質(zhì)量呈正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)在后續(xù)的進(jìn)化迭代過(guò)程中，個(gè)體適應(yīng)度與遺傳信息傳遞能否遺傳給下一代種群的概率也呈正相關(guān)關(guān)系。因此，迭代過(guò)程也推動(dòng)個(gè)體適應(yīng)度值的持續(xù)提升。（4）選擇（Selection）：其目的是通過(guò)迭代依次在優(yōu)異種群中選擇更優(yōu)的個(gè)體作為下一個(gè)子代種群，原理是模擬自然選擇過(guò)程，按照“優(yōu)勝劣汰”的原則挑選優(yōu)異的個(gè)體作為初始種群，即父代，用于生成新的優(yōu)質(zhì)子代種群。常見的選擇策略有輪盤賭選擇機(jī)制、錦標(biāo)賽選擇機(jī)制以及排序選擇機(jī)制等。（5）交叉（Crossover）：模擬自然界中生物有性生殖出現(xiàn)的基因重組現(xiàn)象，用兩個(gè)父代中個(gè)體染色體的基因片段發(fā)生交換從而產(chǎn)生新的個(gè)體。再依次進(jìn)行迭代，每個(gè)新產(chǎn)生的個(gè)體作為父代繼續(xù)進(jìn)行基因片段交換產(chǎn)生新個(gè)體，在此過(guò)程中持續(xù)集成父代的優(yōu)秀基因，孕育出具有全新優(yōu)良特性的后代個(gè)體。常見的交叉方法包括單點(diǎn)、多點(diǎn)、平均交叉等多種形式。（6）變異（Mutation）：生物進(jìn)化過(guò)程中個(gè)體染色體中某些基因位點(diǎn)進(jìn)行低概率隨機(jī)擾動(dòng)或改變。這能有效防止種群在進(jìn)化過(guò)程中過(guò)早收斂于局部最優(yōu)解，從而保證種群豐富的多樣性。常用的變異方法包含位點(diǎn)變異、交換變異以及逆轉(zhuǎn)變異等。在算法運(yùn)行時(shí)，遺傳算法先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼形成初始化種群，在初始種群的“染色體”中發(fā)生選擇、交叉和變異等遺傳算法機(jī)制，并且產(chǎn)生新的種群，接著對(duì)上述處理過(guò)程進(jìn)行迭代，直到逐步靠近最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。遺傳算法能夠在復(fù)雜的解空間里跳出局部最優(yōu)陷阱，尋得全局最優(yōu)解，這體現(xiàn)了遺傳算法的固有全局收斂特性。從本質(zhì)上看，遺傳算法是一種模仿自然遺傳的啟發(fā)式算法，在自然選擇的驅(qū)動(dòng)下，通過(guò)持續(xù)評(píng)估和篩選每一代種群中個(gè)體的適應(yīng)度值，決定個(gè)體的存續(xù)與淘汰，并借助交叉和變異機(jī)制對(duì)種群進(jìn)行優(yōu)化重組，生成更優(yōu)質(zhì)的下一代種群，不斷逼近問(wèn)題的最優(yōu)解。2.3帶時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題在物流配送過(guò)程中，按照顧客是否對(duì)配送時(shí)間有要求，可以分為帶時(shí)間窗的物流配送和不帶時(shí)間窗的物流配送。在不帶時(shí)間窗的路徑規(guī)劃問(wèn)題中，門店根據(jù)顧客的地理位置和需求量等因素，不受配送時(shí)間的影響，為顧客提供產(chǎn)品的配送服務(wù)。在這樣的條件下，只要滿足了顧客在數(shù)量和品質(zhì)上的需求，顧客的滿意度也會(huì)隨之提高，進(jìn)而提高了企業(yè)的效益。而帶時(shí)間窗的車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題，除了考慮客戶對(duì)數(shù)量與質(zhì)量的要求之外，企業(yè)還需要重點(diǎn)考慮客戶和配送中心約定的時(shí)間窗。在現(xiàn)實(shí)生活中，由于顧客的忙碌程度，大部分顧客都會(huì)對(duì)商品交付的時(shí)間有特定的要求，避免影響到生活中的其他事務(wù)。因此，如果在客戶對(duì)時(shí)間窗有要求的時(shí)候，不能按照約定的時(shí)間段來(lái)滿足客戶的需求，都會(huì)對(duì)客戶的滿意度產(chǎn)生直接的影響，進(jìn)而對(duì)企業(yè)的效益產(chǎn)生較大的影響。所以，對(duì)時(shí)間窗口下的車輛路徑規(guī)劃進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。根據(jù)時(shí)間窗的軟硬程度，帶時(shí)間窗的路徑優(yōu)化問(wèn)題又可細(xì)分為帶硬時(shí)間窗和帶軟時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題。以下將進(jìn)行詳細(xì)闡述。2.3.1帶硬時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題 對(duì)于帶硬時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題，其核心特征在于客戶對(duì)貨物接收時(shí)間窗口的剛性約束。這意味著客戶僅接受在預(yù)先約定的時(shí)間窗口[ta1,tb1]內(nèi)送達(dá)的貨物。一旦配送時(shí)間超出此時(shí)間范圍，無(wú)論提前或延遲，都將被視為違反時(shí)間窗約束，將引發(fā)客戶不滿，并可能導(dǎo)致貨物拒收、重復(fù)配送以及客戶滿意度顯著降低等一系列問(wèn)題。在硬時(shí)間窗約束下，若實(shí)際配送時(shí)間ti超出客戶指定的時(shí)間窗口這種懲罰機(jī)制可以用如下公式進(jìn)行量化表示： F(t其中，F(xiàn)（t）為罰費(fèi)，M為罰費(fèi)數(shù)額，ti2.3.2帶軟時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題與硬時(shí)間窗的嚴(yán)格性不同，帶軟時(shí)間窗的路徑優(yōu)化方法允許配送時(shí)間在一定范圍內(nèi)偏離客戶期望的時(shí)間窗口。在軟時(shí)間窗約束下，即使送貨時(shí)間未能完全準(zhǔn)時(shí)送達(dá)，客戶通常仍會(huì)接收貨物，但時(shí)間偏差將會(huì)直接影響客戶滿意度，并產(chǎn)生相應(yīng)的懲罰成本。這種懲罰成本通常與配送時(shí)間偏離約定時(shí)間窗的程度成正比。對(duì)于提前到達(dá)ti≤ta2或延遲到達(dá)ti≥tb2的情況，會(huì)分別按照預(yù)設(shè)的懲罰系數(shù)pe F(t)=pe其中，F(xiàn)（t）為罰費(fèi)，pe為提前懲罰系數(shù)，pl為延遲懲罰系數(shù)，2.4小結(jié)本章系統(tǒng)梳理冷鏈物流路徑優(yōu)化研究的理論體系，冷鏈配送的定義、特點(diǎn)展開闡述，突出了冷鏈配送的特殊性。遺傳算法理論，本章介紹了若干遺傳算法的核心理論概念，并對(duì)于算法整體詳細(xì)流程進(jìn)行介紹。在關(guān)于帶時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化方面，將其分成帶時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題(VRPTW)又叫硬時(shí)間窗和無(wú)時(shí)間窗的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題（VRP）又叫帶軟時(shí)間窗。第3章B企業(yè)冷鏈物流配送發(fā)展現(xiàn)狀3.1B企業(yè)簡(jiǎn)介作為生鮮新零售領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)，B企業(yè)成立于2015年，專注于構(gòu)建新零售生態(tài)系統(tǒng)。該企業(yè)采用了“店倉(cāng)一體化”模式，它打破了傳統(tǒng)零售的局限，實(shí)現(xiàn)了生鮮產(chǎn)品30分鐘到家的高效配送服務(wù)，同時(shí)借助虛擬信息平臺(tái)的力量，將線上、線下與現(xiàn)代物流進(jìn)行深度融合，形成了獨(dú)屬于B公司的運(yùn)營(yíng)體系。消費(fèi)者既能享受線下門店的購(gòu)物體驗(yàn)，也可以用App在家快速下單，3公里內(nèi)可以享受30分鐘免費(fèi)上門的配送服務(wù)，10公里內(nèi)可以選擇“定時(shí)達(dá)”服務(wù)，還開創(chuàng)了“網(wǎng)訂柜取”的新模式，滿足了不同場(chǎng)景下的消費(fèi)者購(gòu)物需求。在商品品類上，B企業(yè)涵蓋了生鮮食品、餐飲、日用品等，主要聚焦于生鮮產(chǎn)品，提供蔬菜水果、肉類、海鮮、烘焙、熟食等豐富的產(chǎn)品，與此同時(shí)還推出了自有品牌“日日鮮”系列3R（即烹、即熱、即食）產(chǎn)品。3.2B企業(yè)冷鏈配送業(yè)務(wù)概述3.2.1業(yè)務(wù)模式B企業(yè)采用線上線下融合的新零售模式，依托線下實(shí)體門店建立智能化倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)商品分揀、物流配送與線上銷售平臺(tái)的功能耦合。該商業(yè)模式下，消費(fèi)者可選擇線下實(shí)體店進(jìn)行商品選購(gòu)，或通過(guò)移動(dòng)終端應(yīng)用程序在線下單，系統(tǒng)通過(guò)分布式倉(cāng)儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和即時(shí)響應(yīng)機(jī)制，確保30分鐘或1小時(shí)內(nèi)完成商品配送的時(shí)效性服務(wù)。其業(yè)務(wù)模式具有以下特點(diǎn)：（1）多業(yè)態(tài)聯(lián)合經(jīng)營(yíng)：其不僅有面向中產(chǎn)階級(jí)的高品質(zhì)消費(fèi)業(yè)態(tài)，還推出了面向高端精英人群的精品店，以及自助批發(fā)模式倉(cāng)儲(chǔ)式商場(chǎng)FOD，以滿足不同消費(fèi)群體的需求。線上下單配送與線下店體驗(yàn)，不僅滿足了人們節(jié)約時(shí)間的時(shí)效性需求，同時(shí)線下店不僅提供傳統(tǒng)的購(gòu)物體驗(yàn)，還有餐飲區(qū)，消費(fèi)者可在店內(nèi)直接品嘗新鮮制作的美食，門店設(shè)計(jì)極具特色，提高了消費(fèi)者的購(gòu)物體驗(yàn)。（2）強(qiáng)大的供應(yīng)鏈能力：B企業(yè)構(gòu)建了高效的供應(yīng)鏈體系，其與2495家供應(yīng)商建立了緊密的合作關(guān)系，這些供應(yīng)商占據(jù)了全國(guó)供應(yīng)商總數(shù)的35%，卻貢獻(xiàn)了60%的銷售輸出。其供應(yīng)鏈體系以三級(jí)網(wǎng)絡(luò)和五大中心為代表的立體化供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，為商品的快速、準(zhǔn)確配送提供了有力保障。通過(guò)直采體系建設(shè)和店倉(cāng)一體化提升分揀配送效率重構(gòu)商品流通體系，引入智能供應(yīng)鏈系統(tǒng)，從源頭到終端全程監(jiān)控商品質(zhì)量與安全。（3）數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動(dòng)：B企業(yè)利用大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)、智能物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從供應(yīng)鏈、倉(cāng)儲(chǔ)到配送的全流程數(shù)字化管理。實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦，提升用戶體驗(yàn)。配置智能倉(cāng)儲(chǔ)和物流系統(tǒng)保證了商品的新鮮度與配送時(shí)效。例如，其智能履約集單系統(tǒng)可以根據(jù)商品的生鮮程度、冷熱情況和訂單的遠(yuǎn)近合理安排配送路徑和時(shí)間，實(shí)現(xiàn)訂單綜合成本最低。3.2.3配送流程訂單接收階段，訂單接收成功后會(huì)對(duì)訂單的完整性和準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)確認(rèn)無(wú)誤的訂單系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)商品的品類、存放的特殊性以及庫(kù)存位置等對(duì)訂單進(jìn)行分類處理，將分配好的訂單種類再根據(jù)各個(gè)負(fù)責(zé)人進(jìn)行對(duì)應(yīng)分配。若缺貨，系統(tǒng)則會(huì)進(jìn)行缺貨提醒。（2）在揀選與分貨階段，揀貨員按照規(guī)劃好的路線和專用的揀貨車在倉(cāng)庫(kù)內(nèi)尋找訂單商品，由于生鮮產(chǎn)品分類不同具有不同的特性，所以在揀選的過(guò)程中要在專門的區(qū)域進(jìn)行，以保證商品的新鮮度和質(zhì)量。在最終揀選完成后對(duì)商品包裝進(jìn)行檢查和復(fù)核。（3）配送運(yùn)輸階段，配送人員根據(jù)物流部門運(yùn)用專業(yè)的軟件及地圖數(shù)據(jù)規(guī)劃最優(yōu)路線，從而確定多個(gè)客戶點(diǎn)的配送順序。在此過(guò)程中，配送員會(huì)實(shí)時(shí)更新配送狀態(tài)，如遇極端天氣等情況系統(tǒng)重新規(guī)劃到達(dá)時(shí)間。（4）收貨售后階段，運(yùn)輸車輛到達(dá)開始卸貨，與工作人員核對(duì)檢查，驗(yàn)收核對(duì)檢查，驗(yàn)收合格的商品按相應(yīng)庫(kù)存管理入庫(kù)。3.3現(xiàn)有配送路徑的核心問(wèn)題分析3.3.1配送成本高地理因素提高剛性成本重慶市作為典型的山地城市，大約有75%的面積為山地和丘陵，其復(fù)雜的山地地形導(dǎo)致道路設(shè)計(jì)受限。在《重慶市綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要（2021—2035年）》REF_Ref25920\r\h[28]中明確指出重慶要構(gòu)建現(xiàn)代化高質(zhì)量綜合立體交通網(wǎng)，推動(dòng)交通與物流、產(chǎn)業(yè)等的深度融合發(fā)展，構(gòu)建“八橫七縱多聯(lián)絡(luò)”快速路網(wǎng)。因此，坡度較大的路段占比顯著高于平原城市。其中冷鏈車在這樣的山地路況上行駛，上坡需要克服重力做功，發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷顯著增加，導(dǎo)致能耗大幅上升。有學(xué)者通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明REF_Ref26002\r\h[29]，坡度等級(jí)為1%的路面上油耗增加了15%，而坡度等級(jí)為6%的路面油耗則增加了大約一倍，并且與平坦路線相比，丘陵路線的消耗增加了15%-20%。重慶獨(dú)特的地理環(huán)境對(duì)物流配送成本形成顯著的壓力，其“山城”地貌與立體化城市結(jié)構(gòu)直接影響運(yùn)輸效率與資源的投入，從而提高了運(yùn)輸過(guò)程中的配送成本。極端天氣提高制冷成本重慶地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，極端天氣頻發(fā)，主要天氣為極端高溫：某年夏天主城區(qū)的平均氣溫達(dá)到了32.5℃，極端的高溫天氣突破43℃，并且每年7-8月份大約有45天日均高溫超過(guò)了35℃。高溫的天氣直接提高了制冷的能耗，極端高溫高濕迫使制冷設(shè)備長(zhǎng)期滿負(fù)荷工作，電力的消耗與設(shè)備損耗導(dǎo)致成本上升，在面臨極端天氣時(shí)，為抵消溫控波動(dòng)和包裝老化，需要加入設(shè)備改造和材料升級(jí)，從而提高了技術(shù)補(bǔ)償投入的成本。3.3.2配送路徑規(guī)劃不合理圖3.SEQ圖3.\*ARABIC1門店分布圖figure3.SEQfigure3.\*ARABIC1Storedistributionmap如REF_Ref18688\h圖3.1所示B企業(yè)的門店眾多分布不均，有的門店分布稀疏有的則分布密集，有門店距離較近扎堆開店的情形，使得冷鏈配送作業(yè)密集。門店主要集中分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密集的核心城區(qū)，門店的選址傾向于高端住宅區(qū)和商業(yè)綜合體。而郊縣卻存在覆蓋不足的情況，主要依賴主城區(qū)倉(cāng)庫(kù)調(diào)貨，配送時(shí)效延長(zhǎng)至2小時(shí)以上。在進(jìn)行配送時(shí)配送人員通常按照司機(jī)的行駛習(xí)慣按照由近及遠(yuǎn)的順序進(jìn)行配送，這種配送模式導(dǎo)致配送路線重復(fù)性高、配送車輛的裝載率降低，提升配送成本。B企業(yè)由于配送路徑規(guī)劃不合理、交通擁堵等原因，很難保證所有訂單都能在客戶期望的時(shí)間窗內(nèi)送達(dá)。特別是在重慶這樣的大城市，交通狀況復(fù)雜多變，配送時(shí)間的不確定性較大。此外，客戶的收貨時(shí)間窗也存在差異，有些客戶可能只有在特定時(shí)間段內(nèi)能夠收貨，這增加了配送時(shí)間安排的難度。配送員從服務(wù)對(duì)象所在設(shè)施出入口到交付商品平均需要時(shí)間約為5分鐘，在配送高峰期或交通擁堵時(shí)段，配送時(shí)間可能會(huì)進(jìn)一步延長(zhǎng)，導(dǎo)致客戶收貨時(shí)間窗難以滿足。3.3.3基礎(chǔ)設(shè)施不完善在重慶地區(qū)，冷鏈物流總體的發(fā)展態(tài)勢(shì)良好但是也存在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不完善的問(wèn)題，在《重慶市冷鏈物流高質(zhì)量發(fā)展“十四五”規(guī)劃（2021-2025年）》REF_Ref21041\r\h[5]中明確指出，重慶地區(qū)冷鏈物流存在結(jié)構(gòu)失調(diào)、物流網(wǎng)絡(luò)“城區(qū)強(qiáng)、農(nóng)村弱”、“銷地庫(kù)強(qiáng)、終端和產(chǎn)地弱”、“低溫庫(kù)強(qiáng)、高溫庫(kù)弱”的特征。基礎(chǔ)設(shè)施不完善最主要的問(wèn)題為：冷鏈新能源車輛不足以及冷鏈節(jié)點(diǎn)覆蓋率低。其中道路坡道眾多，導(dǎo)致冷鏈新能源車在行駛過(guò)程中的耗電量較大，續(xù)航能力有限，從而阻礙了其推廣應(yīng)用。其次，充電樁數(shù)量的匱乏以及分布的不均衡，致使冷鏈車的充電過(guò)程極為不便。上述規(guī)劃中提到2025年，公共充電樁6萬(wàn)個(gè)以上，自用充電樁18萬(wàn)個(gè)以上。而根據(jù)《重慶市新能源汽車與充電基礎(chǔ)設(shè)施檢測(cè)平臺(tái)充電換電建設(shè)運(yùn)營(yíng)分析月報(bào)》REF_Ref26191\r\h[30]顯示，截止2024年3月累計(jì)建成公共充電樁3.16萬(wàn)個(gè)，充電槍4.04萬(wàn)個(gè)，充電樁覆蓋率仍然不高。由于冷鏈節(jié)點(diǎn)的覆蓋不均，當(dāng)某個(gè)區(qū)域冷鏈物流貨物供應(yīng)不足時(shí)，需要從其他區(qū)域調(diào)貨，這樣增加了運(yùn)輸距離、運(yùn)輸時(shí)間、物流成本，從而影響了冷鏈物流的效率和效益3.4小結(jié)本章內(nèi)容主要圍繞B企業(yè)的冷鏈物流配送發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，主要介紹了B企業(yè)的背景以及業(yè)務(wù)模式和配送流程，第三部分主要分析了現(xiàn)有的冷鏈物流配送路徑所存在的核心問(wèn)題，其中主要有三個(gè)方面：配送成本高昂、配送路徑規(guī)劃不合理以及基礎(chǔ)建設(shè)不完善。從而導(dǎo)致不利于重慶冷鏈物流的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展第4章基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究4.1問(wèn)題描述本文研究的是基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題，要求在保證貨物品質(zhì)的前提下，盡可能地滿足客戶即時(shí)配送到家的多車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題。其配送模式如REF_Ref25387\hREF_Ref19374\h圖4.1所示。圖4.SEQ圖4.\*ARABIC1生鮮冷鏈物流配送模式圖Figure4.SEQFigure4.\*ARABIC1Freshcoldchainlogisticsdistributionmodediagram在該問(wèn)題中，客戶具有隨機(jī)地點(diǎn)、隨機(jī)需求、隨機(jī)軟硬時(shí)間窗和裝卸時(shí)間等特征，配送車輛具有最大運(yùn)輸量等特征。配送車輛從門店（或配送中心）出發(fā)，根據(jù)訂單信息規(guī)劃多客戶服務(wù)路線，完成配送任務(wù)后返回起始點(diǎn)形成閉合回路?？紤]到生鮮貨物的易腐特性，配送全程需持續(xù)運(yùn)行制冷設(shè)備，由此產(chǎn)生的運(yùn)營(yíng)成本主要包括：運(yùn)輸和卸貨環(huán)節(jié)的制冷能耗成本和運(yùn)輸過(guò)程的貨損成本。同時(shí)，客戶具有隨機(jī)時(shí)間窗需求，配送必須滿足嚴(yán)格的時(shí)間要求。為量化服務(wù)質(zhì)量，研究引入時(shí)間窗懲罰機(jī)制：對(duì)未按時(shí)送達(dá)的情況實(shí)施懲罰，即引入懲罰成本。通過(guò)上述的配送過(guò)程優(yōu)化，來(lái)幫助企業(yè)解決配送路線不合理導(dǎo)致的配送成本和未充分滿足客戶收貨時(shí)間等相關(guān)問(wèn)題。4.2基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型4.2.1模型假設(shè)基于簡(jiǎn)化問(wèn)題模型的需要，在結(jié)合實(shí)際情況的基礎(chǔ)上，本文考慮了如下假設(shè)條件：（1）本模型中，每輛冷鏈物流配送車輛的基礎(chǔ)條件和使用情況均一致；（2）市場(chǎng)對(duì)于冷鏈物流運(yùn)輸?shù)男枰恢狈€(wěn)定存在；（3）在本模型中，門店與客戶點(diǎn)的相關(guān)信息為靜態(tài)信息，如經(jīng)緯度坐標(biāo)、時(shí)間窗等；（4）運(yùn)輸過(guò)程中冷鏈物流車輛始終保持勻速行駛，不考慮路況、天氣等因素；（5）每個(gè)客戶只能接受一次服務(wù)，即每個(gè)客戶只能被一個(gè)運(yùn)輸車輛單次訪問(wèn)；（6）配送車輛每次執(zhí)行配送任務(wù)時(shí)需從門店出發(fā)，并且有且只有一個(gè)門店，在完成其所有的配送任務(wù)后需返回到門店，完成閉環(huán)；4.2.2符號(hào)說(shuō)明本文涉及的集合、參數(shù)與決策變量的描述分別如REF_Ref20445\h表4.1、REF_Ref20474\h表4.2、REF_Ref20504\h表4.3所示：表4.SEQ表4.\*ARABIC1集合Table4.SEQTable_4.\*ARABIC1collection集合集合描述N配送中心與客戶的節(jié)點(diǎn)集合，N={?,j|?,j=0,1,2,3,...,n}，其中配送中心表示為0K運(yùn)輸車輛集合，K={1,2,3表4.SEQ表4.\*ARABIC2參數(shù)Table4.SEQTable_4.\*ARABIC2forParameters參數(shù)參數(shù)描述V每輛冷鏈物流配送車輛的最大載重量m需要配送的客戶數(shù)量n配送車輛的數(shù)量q客戶?的貨物需求量[X客戶?的經(jīng)緯度坐標(biāo)[E客戶i期望的被服務(wù)時(shí)間窗范圍EET客戶i可接受的被服務(wù)時(shí)間窗范圍tx配送車輛k需要在客戶i處花費(fèi)的卸貨時(shí)間c配送車輛產(chǎn)生的固定費(fèi)用c配送車輛的單位運(yùn)輸成本p配送車輛提前到達(dá)門店的懲罰系數(shù)p配送車輛延遲到達(dá)門店的懲罰系數(shù)p配送車輛運(yùn)輸時(shí)單位制冷劑成本p配送車輛卸貨時(shí)單位制冷劑成本p客戶購(gòu)買貨物的均價(jià)d配送車輛從客戶?到客戶j的配送距離t配送車輛k從客戶?到客戶j的配送時(shí)間γ配送車輛車廂的損壞程度v配送車輛平均行駛速度δ貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的損耗率δ貨物在卸貨過(guò)程中的損耗率qn車輛k離開門店?后車廂中所剩余的貨物重量t車輛k從客戶?到客戶j的路段行駛時(shí)間M客戶需求未滿足的懲罰系數(shù)表4.SEQ表4.\*ARABIC3決策變量Table4.SEQTable_4.\*ARABIC3thedecisionvariables決策變量決策變量描述x0-1變量，表示配送車輛k從客戶i駛向客戶j，1表示是，0表示否t配送車輛k到達(dá)客戶?的時(shí)間y0-1變量，表示客戶i被配送車輛k服務(wù)，1表示是，0表示否4.2.3目標(biāo)函數(shù)本文針對(duì)冷鏈物流車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題，在滿足多客戶節(jié)點(diǎn)時(shí)空需求量約束和配送時(shí)間窗限制的條件下，構(gòu)建總成本最小化的冷鏈運(yùn)輸車輛路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。其中，總成本構(gòu)成包括車輛的固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、生鮮貨物損失成本，同時(shí)為了保證服務(wù)質(zhì)量，還考慮冷鏈配送車輛因違反時(shí)間窗而產(chǎn)生的懲罰成本，以求最優(yōu)配送時(shí)間。 minF=F1+F其中，F(xiàn)代表了總成本，F(xiàn)1代表了車輛使用的固定成本，F(xiàn)2代表了車輛使用的運(yùn)輸成本，F(xiàn)3代表了車輛使用的制冷成本，F(xiàn)（1）固定成本：配送中心一旦提供貨物配送服務(wù)所必須承擔(dān)的司機(jī)薪酬、冷藏車輛的固定折舊、出車費(fèi)用等的固定費(fèi)用，并不會(huì)受其他因素，例如運(yùn)輸時(shí)間、配送客戶數(shù)量等的影響。本文中因假設(shè)冷藏車的車型都是一致的，且都從統(tǒng)一配送中心出發(fā)，因此固定成本與配送車輛的數(shù)量是呈現(xiàn)正相關(guān)。假設(shè)該配送中心配備k輛冷藏車，則固定成本為： F1=k=1mj=1其中，x0jk為配送車輛k是否從配送中心前往客戶j的，即有配送車輛啟用的個(gè)數(shù)；（2）運(yùn)輸成本：使用冷鏈物流進(jìn)行配送時(shí)產(chǎn)生的一系列費(fèi)用，其主要體現(xiàn)在能源消耗上，當(dāng)運(yùn)輸距離越長(zhǎng)，運(yùn)輸成本則越多，總的運(yùn)輸成本為： F2=k=1mi=0其中，xijk為配送車輛k是否從客戶i駛向客戶j，dij配送車輛從客戶?到客戶j（3）制冷成本：由于貨物的特殊性，運(yùn)輸車輛需要在配送過(guò)程中不斷制冷，以盡可能保證貨物質(zhì)量所需要付出的成本，主要由運(yùn)輸制冷成本和卸貨制冷成本兩項(xiàng)構(gòu)成。 F3=F31+其中，F(xiàn)31為運(yùn)輸制冷成本，F(xiàn)32運(yùn)輸制冷成本：指配送車輛在運(yùn)輸過(guò)程中，所消耗的制冷劑的成本。其與配送車輛的運(yùn)輸距離呈現(xiàn)線性關(guān)系，可以得到其計(jì)算公式如下： F31=k=1mi=0其中，xijk為配送車輛k是否從客戶i駛向客戶j，dij配送車輛從客戶?到客戶j卸貨制冷成本：卸貨制冷成本是指配送車輛在卸貨過(guò)程中，所消耗的制冷劑的成本。其與卸貨時(shí)間呈現(xiàn)線性關(guān)系，可以得到其計(jì)算公式如下： F32=k=1mi=0其中，txik為配送車輛k需要在客戶i處花費(fèi)的卸貨時(shí)間，p4因此，制冷總成本為： F3=F31+（4）貨損成本：在該模型中分為貨物運(yùn)輸配送中的貨損成本和貨物裝卸中的貨損成本。 F4=F41+其中，F(xiàn)41為貨物運(yùn)輸配送中的貨損成本，F(xiàn)42貨物運(yùn)輸配送中的貨損成本：在冷鏈貨物運(yùn)輸配送過(guò)程中，易腐貨物質(zhì)量損耗與時(shí)間不成線性關(guān)系，而是初期損耗快，后期逐漸減緩；最終造成貨物損壞，產(chǎn)生貨損成本。其成本計(jì)算方式為： F41=k=1mi=0其中，p5為客戶購(gòu)買貨物的均價(jià)，xijk為配送車輛k是否從客戶i駛向客戶j，qi為客戶?的貨物需求量，δ1為貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的損耗率，tjk為配送車輛k到達(dá)客戶j的時(shí)間，t貨物搬卸中的貨損成本：在對(duì)客戶進(jìn)行貨物配送服務(wù)過(guò)程中，運(yùn)送到指定地點(diǎn)之后，需要進(jìn)行貨物搬卸。此時(shí)不可避免地需要打開車廂門，門外的熱空氣會(huì)順勢(shì)進(jìn)入車廂內(nèi)部，改變車廂原有內(nèi)部環(huán)境，從而產(chǎn)生貨物的損耗成本。其成本計(jì)算方式為： F42=k=1mi=0其中，p5為客戶購(gòu)買貨物的均價(jià)，xijk為配送車輛k是否從客戶i駛向客戶j，qnik為車輛k離開門店?后車廂中所剩余的貨物重量，δ2為貨物在卸貨過(guò)程中的損耗率，tx因此，貨損的總成本為： F4=F41+F（5）懲罰成本：當(dāng)配送車輛在門店可接受的時(shí)間窗下送達(dá)貨物，會(huì)產(chǎn)生一定的懲罰成本，以求盡可能地讓配送車能夠在客戶期望的時(shí)間窗內(nèi)配送貨物。如果車輛在[ETi, wtik=p1 F5=k=1mi=1其中，p1為配送車輛提前到達(dá)門店的懲罰系數(shù)，p2為配送車輛延遲到達(dá)門店的懲罰系數(shù)，[ETi,LTi]為客戶i期望的被服務(wù)時(shí)間窗范圍，EETi,LLTi為客戶 綜上所述，總成本F為： minF=F1+F24.2.4約束條件基于問(wèn)題表述，并結(jié)合具體實(shí)際，該模型具有以下的約束條件：（1）載重約束，配送車輛的載重量不能大于最大載重量。 i=1nqi?yi（2）時(shí)間約束，配送車輛必須在承諾客戶的可接受時(shí)間窗內(nèi)送達(dá)商品。 EETi≤tik≤（3）路線閉環(huán)：配送車輛從配送中心出發(fā)，最終又回到配送中心。 i=1nx0ik=i=1n（4）車輛充足：配送中心有充足的配送車輛來(lái)完成配送任務(wù)。 k=1mi=1nx0i（4）用戶保證：確保每個(gè)客戶都能夠被服務(wù)到。 k=1mi=1nyi（6）單次訪問(wèn)：每個(gè)客戶的需求只能通過(guò)一輛配送車輛一次滿足。 k=1myik=1,?i∈N（7）變量約束：決策變量的0-1約束。 xijk,yi（8）服務(wù)時(shí)間：車輛開始服務(wù)的時(shí)間必須在客戶可接受的時(shí)間窗范圍之內(nèi)。 Ei≤tik≤4.3基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化算法本研究基于B企業(yè)冷鏈配送的特性，設(shè)計(jì)了基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化算法，其算法結(jié)構(gòu)如REF_Ref6265\h圖4.2所示。該算法綜合考慮固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、貨損成本、客戶時(shí)間窗懲罰成本等多項(xiàng)成本因素，通過(guò)四階段迭代優(yōu)化獲得以配送總成本最低為目標(biāo)的最優(yōu)配送路徑。圖4.SEQ圖4.\*ARABIC2算法流程圖Figure4.SEQFigure4.\*ARABIC2Flowdiagramofthealgorithm階段1：編碼方式與解碼。本文采用自然數(shù)編碼，編碼由客戶點(diǎn)數(shù)量和冷鏈物流車輛分隔符組成，如REF_Ref6402\h圖4.3所示。其中，需要配送的客戶服務(wù)點(diǎn)數(shù)量為n，冷鏈物流車輛為k，則染色體長(zhǎng)度為n+k?1。解碼則是對(duì)編碼的逆操作。例如，門店的冷鏈配送車輛為4輛，需要為11位顧客提供服務(wù)，數(shù)字1,2,10,11表示顧客編號(hào)，12、13、14為分隔符，代表四輛冷鏈物流車輛。 圖4.SEQ圖4.\*ARABIC3編碼方式圖Figure4.SEQFigure4.\*ARABIC3EndingmodeFig階段2：初始化種群。本文使用基于啟發(fā)式方法生成初始種群，首先生成父代種群，然后基于適應(yīng)度評(píng)估篩選出表現(xiàn)最佳的個(gè)體，構(gòu)建初始種群。階段3：選擇、交叉和變異。采用輪盤賭的方式進(jìn)行遺傳算子的選擇，每個(gè)個(gè)體被選擇的概率與其適應(yīng)度值大小成正比。假設(shè)群體大小為N，個(gè)體i的適應(yīng)度為f(x P(xi)=f本文分別采用部分匹配交叉進(jìn)行遺傳算子的交叉，具體見REF_Ref6875\h圖4.4，以及采用插入變異進(jìn)行遺傳算子的交叉，具體見REF_Ref7176\h圖4.5。圖4.SEQ圖4.\*ARABIC4采用部分匹配交叉變異Figure4.SEQFigure4.\*ARABIC4usespartiallymatchedcross-overvariants圖4.SEQ圖4.\*ARABIC5插入變異Figure4.SEQFigure4.\*ARABIC5forinsertionvariants階段4：算法終止條件。當(dāng)達(dá)到這個(gè)迭代次數(shù)上限時(shí)，輸出當(dāng)前最優(yōu)解并結(jié)束計(jì)算。4.4小結(jié)本章圍繞問(wèn)題描述、模型假設(shè)、符號(hào)說(shuō)明、目標(biāo)函數(shù)、約束條件和優(yōu)化算法等六個(gè)方面的內(nèi)容展開對(duì)B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化的研究。本章開始先對(duì)冷鏈物流配送模式等問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述，在此基礎(chǔ)上以簡(jiǎn)化模型為出發(fā)點(diǎn)結(jié)合問(wèn)題描述作出假設(shè)并對(duì)假設(shè)中的符號(hào)進(jìn)行解釋說(shuō)明。最后建立目標(biāo)函數(shù)，設(shè)置約束條件，利用遺傳算法對(duì)建立的模型求解，在求解過(guò)程中，將流程細(xì)分為四個(gè)階段進(jìn)行闡述。

第5章基于遺傳算法的B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化仿真5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹 本研究以B企業(yè)在重慶地區(qū)的冷鏈物流業(yè)務(wù)為背景，聚焦其社區(qū)零售場(chǎng)景下的冷鏈運(yùn)輸配送優(yōu)化問(wèn)題。作為新零售行業(yè)的標(biāo)桿企業(yè)，B企業(yè)依托“30分鐘達(dá)”服務(wù)建立了核心競(jìng)爭(zhēng)力，這對(duì)生鮮配送的時(shí)效性、溫度控制精度及車輛滿載率提出了極高要求。實(shí)驗(yàn)選取B企業(yè)在重慶主城區(qū)的某一門店為運(yùn)輸樞紐，選取其2024年某一日的部分配送數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，其具體數(shù)據(jù)如REF_Ref10043\h表5.1所示。其中，編號(hào)0代表了運(yùn)輸樞紐，編號(hào)1-30代表了當(dāng)日的客戶數(shù)據(jù)，經(jīng)度X和緯度Y代表了該客戶的地理數(shù)據(jù)，需求量代表了該客戶所需要的貨物量，期望時(shí)間窗代表了該客戶期望貨物到達(dá)的時(shí)間，可接受時(shí)間窗代表了該客戶能夠接收貨物的最大時(shí)間范圍，卸貨時(shí)間代表了配送車在該客戶處卸貨所需要的時(shí)間。表5.SEQ表5.\*ARABIC1B企業(yè)的某日部分配送數(shù)據(jù)Table5.SEQTable5.\*ARABIC1SomedistributiondataofBenterprisesonacertainday編號(hào)經(jīng)度X維度Y需求量（kg）期望時(shí)間窗可接受時(shí)間窗卸貨時(shí)間（m）0106.57770929.72720101106.58469729.7282844155:50-7:305:20-8:10122106.58566729.7252745:40-7:205:20-8:0053106.58264929.7228893216:20-7:505:50-8:40114106.58670929.740202356:50-8:206:20-9:0055106.56881529.7356835:20-6:405:00-7:3056106.56953429.720381065:30-7:405:10-8:3067106.56198829.71432396:20-8:005:50-8:5088106.548129.765854206:20-8:106:00-8:10129106.60769429.6949085366:50-8:206:00-8:501510106.58376329.713166855:10-6:505:00-7:40511106.56033529.740264476:30-8:105:50-9:00512106.55825129.7179961496:00-7:305:50-8:30913106.56069429.7368772135:10-7:005:00-7:501014106.559729.7340552806:40-8:206:10-8:001115106.59583629.7316711045:50-7:305:20-9:00716106.596929.7126016726:20-7:505:50-8:401617106.58361929.7080843077:00-8:306:30-9:001018106.59691429.708084776:30-8:206:10-9:00519106.58793129.703504836:40-7:106:20-9:00520106.5959829.7020612845:20-7:005:00-8:00821106.59130929.707774535:40-7:305:20-8:201122106.57370229.7001793485:30-7:205:10-8:001023106.65397529.7837191765:10-6:505:00-7:40924106.55674229.707457936:50-8:206:30-9:00525106.58009829.73462487:00-8:406:20-9:00826106.58361929.7237686535:20-6:505:00-7:30827106.59533329.7529952595:30-7:005:30-8:20928106.51419829.70388236:30-8:306:00-8:50529106.57319929.7357484276:00-7:305:30-8:201030106.60532229.73281396:40-8:306:10-9:00155.2實(shí)驗(yàn)參數(shù)說(shuō)明 本實(shí)驗(yàn)的部分參數(shù)說(shuō)明如下REF_Ref10285\h表5.2所示：表5.SEQ表5.\*ARABIC2部分實(shí)驗(yàn)參數(shù)說(shuō)明Table5.SEQTable5.\*ARABIC2Descriptionofsomeexperimentalparameters參數(shù)釋義單位參數(shù)值v配送車輛平均行駛速度km/h45V每輛冷鏈物流配送車輛的最大載重量kg3000c配送車輛產(chǎn)生的固定費(fèi)用元/次180c單位運(yùn)輸成本元/km4p配送車輛提前到達(dá)門店的懲罰系數(shù)元/h35p配送車輛延遲到達(dá)門店的懲罰系數(shù)元/h40p配送車輛運(yùn)輸時(shí)單位制冷劑成本元/km2.5p配送車輛卸貨時(shí)單位制冷劑成本元/h25.4p客戶購(gòu)買貨物的均價(jià)元/kg10δ貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的損耗率%0.003δ貨物在卸貨過(guò)程中的損耗率%0.005Epoc?循環(huán)輪次次500N種群數(shù)量70Pc交叉概率0.9Pm變異概率0.1Ggap代溝0.95.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果 基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，本文在設(shè)置了相關(guān)參數(shù)之后，通過(guò)MATLAB軟件求解遺傳算法對(duì)B企業(yè)在重慶地區(qū)某配送中心的30個(gè)客戶點(diǎn)的冷鏈配送路徑的實(shí)驗(yàn)?；趯?shí)驗(yàn)結(jié)果，從總成本的收斂性曲線來(lái)看，遺傳算法在企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題中能夠發(fā)揮有效作用，如REF_Ref11653\h圖5.1所示。其中，在前150輪迭代中，總成本快速下降，且在310輪附近達(dá)到最小值。 從成本的角度來(lái)看，B企業(yè)配送全部客戶的總成本為1774.9791。其中，固定成本為540，運(yùn)輸成本為403.39，貨損成本為452.6047，時(shí)間窗懲罰成本為87.8659，制冷成本為263.1254。不同的成本占總成本的占比如REF_Ref12182\h圖5.2所示。圖5.SEQ圖5.\*ARABIC1總成本隨迭代次數(shù)增多的優(yōu)化過(guò)程Figure5.SEQFigure5.\*ARABIC1Optimizationprocessoftotalcostwithincreasingnumberofiterations圖5.SEQ圖5.\*ARABIC2各項(xiàng)成本構(gòu)成圖Figure5.SEQFigure5.\*ARABIC2Compositiondiagramofeachcost為了選擇目標(biāo)函數(shù)值最小的結(jié)果，門店一共需要派遣3輛配送車執(zhí)行30個(gè)配送點(diǎn)的配送任務(wù)。3輛配送車執(zhí)行配送任務(wù)的配送時(shí)間、配送距離、載重量、滿載率等如REF_Ref10673\h表5.3所示，配送車的具體配送路線如REF_Ref10641\h表5.4所示，REF_Ref12682\h圖5.3為配送車的車輛路線圖。表5.SEQ表5.\*ARABIC3配送車的配送參數(shù)Table5.SEQTable5.\*ARABIC3Distributionparametersofdeliveryvehicles路線配送距離（km）配送時(shí)間（h）載重量（kg）滿載率（%）路線159.573.072982.00,99.40路線233.632.542929.0097.63路線37.650.821438.0047.93表5.SEQ表5.\*ARABIC4配送車的具體配送路線Table5.SEQTable5.\*ARABIC4Specificdistributionroutesofdeliveryvehicles路線具體路線路線10→23→27→29→8→6→3→25→14→28→24→7→17→19→0路線20→20→10→21→22→12→16→9→18→30→15→4→11→0路線30→13→5→26→1→2→0圖5.SEQ圖5.\*ARABIC3配送車的車輛路線圖（綠色為路線1，紫色為路線2，黃色為路線3）Figure5.SEQFigure5.\*ARABIC3Vehicleroadmapofdeliveryvehicle(greenroute1,purpleroute2,yellowroute3)5.4結(jié)果對(duì)比分析為了便于更加直觀地對(duì)比分析，本研究將實(shí)驗(yàn)得到的結(jié)果與門店當(dāng)前的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，如REF_Ref10879\h表5.5所示。表5.SEQ表5.\*ARABIC5優(yōu)化前后對(duì)比Table5.SEQTable5.\*ARABIC5Comparisonbetweenbeforeandafteroptimization指標(biāo)優(yōu)化前優(yōu)化后算法迭代次數(shù)-500車輛固定使用成本/元720540總成本/元2039.53521774.9791平均裝載率/%61.24%81.65%根據(jù)REF_Ref29045\h表5-5所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，本研究設(shè)計(jì)的優(yōu)化方案在車輛使用效率及配送成本等多方面皆優(yōu)于門店現(xiàn)行方案。就車輛固定使用成本而言，本研究方案較門店現(xiàn)階段配送方案可節(jié)約180元。同時(shí)，在車輛平均裝載率上，本研究方案達(dá)81.65%，相較門店當(dāng)前配送方案提升20.41%。綜合來(lái)看，總成本方面，本研究方案總成本為1774.9791元，對(duì)比原有方案減少264.5561元，削減比例達(dá)10.42%。5.5小結(jié)本章內(nèi)容為B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化仿真，從選取B企業(yè)30組客戶數(shù)據(jù)作為仿真數(shù)據(jù)，接著對(duì)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中涉及的參數(shù)進(jìn)行說(shuō)明，主要例舉了關(guān)鍵實(shí)驗(yàn)部分的參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。在最后得出仿真結(jié)果，并將結(jié)果與原成本進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)此次實(shí)驗(yàn)共規(guī)劃處理三條最優(yōu)路線。經(jīng)過(guò)分析得出：本次實(shí)驗(yàn)使總成本降低10.42%，車輛平均裝載率提升20.41%，從而有力證實(shí)了遺傳算法在B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題上的可行性與有效性。

第6章結(jié)論與建議6.1結(jié)論在生鮮產(chǎn)品需求日益增長(zhǎng)，冷鏈物流的重要性日漸凸顯的背景下。對(duì)生鮮冷鏈物流配送提出了更高的要求，B企業(yè)作為生鮮新零售的標(biāo)桿企業(yè)，除了加大資金的投入，科學(xué)合理地規(guī)劃生鮮冷鏈物流配送也是做大做強(qiáng)行業(yè)企業(yè)的關(guān)鍵一環(huán)。設(shè)計(jì)規(guī)劃出科學(xué)合理的配送路線，能夠極大地降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，增加利潤(rùn)，從而達(dá)到增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的目的。本研究圍繞B企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題展開，基于對(duì)該企業(yè)在重慶地區(qū)現(xiàn)有冷鏈配送現(xiàn)狀的分析結(jié)果，構(gòu)建了冷鏈物流配送路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，并運(yùn)用基于遺傳算法的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化算法進(jìn)行求解。本研究主要考慮車輛載重、客戶時(shí)間窗和總成本（固定成本、運(yùn)輸成本、制冷成本、懲罰成本和貨損成本）等，圍繞總成本最小化目標(biāo)，設(shè)計(jì)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型，并使用B企業(yè)的某日配送數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行500次迭代求解，最終獲得實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型與算法能夠有效地降低10.42%的配送成本，提升20.41%配送車輛的平均裝載率，能夠有效實(shí)現(xiàn)降低B企業(yè)配送成本和提升配送車輛的平均裝載率的目標(biāo)。6.2建議與不足本研究作為基于B企業(yè)的生鮮冷鏈物流配送路徑優(yōu)化，為生鮮物流公司在處理生鮮冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題上提供了一定的理論參考價(jià)值。但同時(shí)，本研究也存在不足之處。6.2.1建議采用異質(zhì)車輛配送：一方面訂單波動(dòng)量大時(shí)，采用混合車型有利于提高裝載率并降低成本。本研究中僅考慮單一車型進(jìn)行配送，導(dǎo)致最終優(yōu)化后的路線3裝載率僅達(dá)到47.93%，此時(shí)路線三采用中小型配送車可提高裝載率的同時(shí)降低運(yùn)作成本。另一方面能源類型組合，降低耗能成本。山地城市地形復(fù)雜，在坡較多地段采用油車運(yùn)輸，可降低運(yùn)輸成本和損耗。多溫區(qū)車輛協(xié)同配送：多溫區(qū)車輛協(xié)調(diào)可以滿足多品類需求，根據(jù)不同商品類別提供不同溫區(qū)的溫控車配送，保證商品質(zhì)量。穩(wěn)定的溫控有利于降低商品損耗。應(yīng)急配送車輛備用：用以應(yīng)對(duì)促銷期或高溫等極端天氣導(dǎo)致商品訂單暴增。動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃技術(shù)升級(jí)：進(jìn)行實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)集成，錯(cuò)峰配送、分時(shí)段波次進(jìn)行配送。利用夜間交通順暢時(shí)段完成前置倉(cāng)補(bǔ)貨，降低白天配送頻次，從而提高配送的時(shí)效性。6.2.2不足模型假設(shè)與實(shí)際場(chǎng)景存在偏差：出于簡(jiǎn)化模型的目的，本研究?jī)H考慮單門店、單一車型、單種貨物的配送情況，但實(shí)際情況中生鮮連鎖企業(yè)往往有多個(gè)門店、涉及多種車型、需要配送多種類型的貨物。同時(shí)研究依賴歷史路況，未整合實(shí)時(shí)突發(fā)因素。未包含極端天氣對(duì)道路通行能力的影響。成本核算維度單一：忽略運(yùn)輸過(guò)程中隱性成本，僅僅計(jì)入部分顯性成本，并未納入客戶投訴損失、品牌口碑折損等隱性成本，可能使成本存在偏差。環(huán)境與社會(huì)因素考量不足：本研究只針對(duì)簡(jiǎn)單地以成本最小化為單一目標(biāo)來(lái)進(jìn)行配送路徑的優(yōu)化，并沒(méi)有考慮到運(yùn)輸過(guò)程中車輛的碳排放量、污染、噪聲等因素。當(dāng)前研究在環(huán)境與社會(huì)因素方面的考量不足，可能會(huì)削弱路徑優(yōu)化方案的可持續(xù)性和社會(huì)接受度。

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