【《考慮時間窗和疲勞駕駛的冷鏈物流配送成本優(yōu)化》18000字（論文）】

1考慮時間窗和疲勞駕駛的冷鏈物流配送成本優(yōu)化了疲勞駕駛的情況，并通過求解方法的對比，選擇了適合本模型求解關(guān)鍵詞一冷鏈物流；配送路徑優(yōu)化；時間窗；C-W節(jié)約算法 1 3 3 41.2.1理論意義 41.2.2現(xiàn)實意義 4 4 4 61.4研究內(nèi)容與研究方法 71.4.1研究內(nèi)容 1.4.2研究方法 721.5技術(shù)路線 8第二章相關(guān)理論概述 92.1農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流理論 92.1.1冷鏈物流的定義 92.1.2農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的定義 92.1.3農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點 92.2車輛路徑問題的理論概述 2.2.1車輛路徑問題的定義及構(gòu)成要素 2.2.2車輛路徑問題的分類 2.2.3帶時間窗的車輛路徑問題的基本理論 2.2.4車輛路徑問題求解算法 第三章考慮帶時間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型 133.1配送車輛路徑問題描述 3.2.2約束條件 3.3冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的構(gòu)建 3.3.1相關(guān)參數(shù)描述 3.3.2配送成本分析 3.4冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的求解 3.4.1C-W節(jié)約法概述 第四章Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化分析 4.1Z企業(yè)簡介 4.2Z企業(yè)配送現(xiàn)狀分析 4.3Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品車輛配送路徑優(yōu)化 4.2.1算例描述 4.2.2算例求解 224.4求解結(jié)果分析 第五章結(jié)論與展望 33 343第一章緒論隨著近年來我國信息科技的不斷進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，在移動互聯(lián)網(wǎng)這個新興產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展背景下，冷鏈物流行業(yè)在社會和國民經(jīng)濟(jì)中的作用越來越重要，已經(jīng)發(fā)展成為社會和國家現(xiàn)代化建設(shè)與綜合國力的重要衡量指標(biāo)。冷鏈物流在食品制造、農(nóng)產(chǎn)品生鮮加工等多個領(lǐng)域中有效地應(yīng)用，國家更是針對冷鏈物流企業(yè)出臺相關(guān)的政策幫助行業(yè)的發(fā)展(李天宇，張晨曦，2022)。從這些故事中看出消費者人群收入的不斷提高，直接促進(jìn)了消費水平的提高和升級，使得我國對于冷鏈倉儲商品的市場需求規(guī)模擴(kuò)大，使得冷凍倉儲商品的市場銷售規(guī)模也不斷擴(kuò)大，進(jìn)而促使我國企業(yè)對于冷鏈倉儲物流配送市場需求的增長。冷鏈物流行業(yè)具有很大經(jīng)濟(jì)效益價值，我國至2020年冷鏈物流市場規(guī)模達(dá)到4698億元，預(yù)計到2025年將達(dá)到5500億元，其中，生鮮電商在冷鏈物流中起著至關(guān)重要的作用，而且生鮮電商的持續(xù)發(fā)展將支撐冷鏈物流的擴(kuò)展。在許多因素的推動下，中國的冷鏈需求還將繼續(xù)增加。隨著科技的發(fā)展，人們消費的產(chǎn)品的越來越多樣化，越來越多的產(chǎn)品需要進(jìn)行冷鏈運輸，人們對冷鏈物流的關(guān)注度也在提高。而隨著消費者對產(chǎn)品的品質(zhì)要求的提高，從這些描述中揭示致使冷鏈物流配送的要求也隨之提高，這就使得它的服務(wù)質(zhì)量對企業(yè)有影響(王欣怡，劉宇翔，2023)。因此，在配送時配送路徑的選擇顯得尤為重要。然而，在冷鏈物流的過程中，配送路線選擇的不合理，導(dǎo)致配送成本過高、配送效率不高等問題是普遍存在的問題，因此，企業(yè)可以通過路徑優(yōu)化來解決這些問題。Z企業(yè)便是在冷鏈需求急劇增加的情況下建立的，企業(yè)從最初的建立5萬噸的冷庫到20萬噸的大冷庫，在此期間，越來越多的商家加入企業(yè)。企業(yè)的冷鏈物流配送也就成為一個重要的問題，這也是物流企業(yè)比較關(guān)心的問題。該企業(yè)在配送的過程也是存在一些物流企業(yè)配送普遍存在問題的，因此，本文取其一個配送區(qū)域，結(jié)合一些數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)，這在一定層面上證實了通過配送路徑優(yōu)化來降41.2研究意義目前，很多研究者對冷鏈物流配送的路徑優(yōu)化問題已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究，關(guān)于物流配送路徑優(yōu)化模型、算法及相關(guān)理論都已取得了一定的成果。同時，現(xiàn)有的研究大多是在已有模型的運用，這確切表明了情況也有很多是結(jié)合現(xiàn)實生活中物流配送路徑的實際情況對模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化的研究。因此，本文以Z企業(yè)的冷鏈物流為例，在現(xiàn)有的配送車輛路徑優(yōu)化模型和算法基礎(chǔ)上，結(jié)合Z企業(yè)的冷鏈物流配送實際情況，利用C-W節(jié)約算法對模型求解，可以進(jìn)一步地豐富冷鏈物流配送路徑優(yōu)化的研究，同時可以對企業(yè)進(jìn)行路徑優(yōu)化時有輔助作用。1.2.2現(xiàn)實意義Z企業(yè)主要經(jīng)營肉、腸類、豬脯等各類熟食和水果、蔬菜類生鮮食品，產(chǎn)品銷售范圍非常廣，如果只是配送員根據(jù)自己的判斷來安排配送線路，可能會造成配送時的運輸成本過高、配送不及時等問題。本文是在對某企業(yè)的在某一區(qū)域的配送情況進(jìn)行詳細(xì)了解后，發(fā)現(xiàn)配送過程中存在的問題，再利用C-W節(jié)約算法對配送路徑進(jìn)行優(yōu)化，達(dá)到降低配送成本的目的，提高企業(yè)車輛的裝載率，進(jìn)而提高公司的經(jīng)濟(jì)利潤，促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。對于冷鏈物流的研究，國外開始的比較早，而且研究的角度也是各不相同。2008年，LidijaZadnikSlim和AnaGsvald-A兩人在研究農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流時，在VRP問題基礎(chǔ)上，提出了一種針對冷鏈物流模型，在其中創(chuàng)新的加入了時間窗，這在一定程度上簡化了此類問題的求解，其中能看得但是沒有將冷鏈物流配提出了一種以易腐爛性為關(guān)鍵因子的新鮮蔬菜配送算法，該問題是一個具有時間窗和時間行程相關(guān)的車輛路徑問題，采用基于禁忌搜索的啟發(fā)式方法對模型進(jìn)行求解，保證貨物損壞減少47%2]。2013年，Kassem等人考慮到了時間窗約束，研究了閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中同時取送的車輛路徑問題3]。2014年，Govindan等人為了使易腐食品的可持續(xù)供應(yīng)鏈的設(shè)計和經(jīng)濟(jì)環(huán)境目標(biāo)得到優(yōu)化，這在一定層面上傳遞了針對易腐食品供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的配送問題，提出了一種帶時間窗的兩級選址-路徑問題，并采用多目標(biāo)粒子群算法和自適應(yīng)多目標(biāo)變量鄰域搜索算法結(jié)5重要因素，給出了變質(zhì)率、貨架期和新鮮度之間的關(guān)系5]。2015年，MeryemBerghida、AbdelmadjidBoukra基于生物、地理改進(jìn)的優(yōu)化算法求解帶時間窗的同時取送貨的車輛路徑問題[6。2016年，Berov,TeodorDimitrov提出了一種基于谷歌地圖網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和競爭式的元啟發(fā)式算法的優(yōu)化車輛路徑生成系統(tǒng)-帶時間窗的車輛路徑問題，并在保加利亞的某分銷系統(tǒng)中進(jìn)行建立了以總成本最低為目標(biāo)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送模型，這在某種程度上確認(rèn)了并用節(jié)約里程法求解[8]。2017年，HsiaoYH,ChenMC和ChinCL針對冷鏈?zhǔn)称放渌偷呐渌统杀締栴}，提出一種基于自適應(yīng)生物地理優(yōu)化的算法，并利用遺傳算法來求解(劉辰，王樂婷，2021)?。2017年，WangS等構(gòu)建了一個具有最小成本的綠色低碳冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型，研究不同碳排放量下不同碳排放量下配送路線的變化及其對總分配成本的影響，這從一個側(cè)面說明了并以循環(huán)進(jìn)化2018年，XiaokunLi建立了具有時間窗和配送路徑的鮮活易腐品冷鏈物流雖然本文對這部分的研究結(jié)論還未徹底展開，但已有成果顯示出一定的指導(dǎo)作用。初步研究結(jié)果為理解該領(lǐng)域帶來了新的觀點和見解，幫助識別重要變量及其相互關(guān)系，為進(jìn)一步探索奠定了穩(wěn)固的基礎(chǔ)。此外，這些研究成果揭示了一些潛在的趨勢和模式，可以為理論發(fā)展提供實證支持，并促進(jìn)更多的學(xué)術(shù)探討與爭鳴。配送路徑優(yōu)化的最短優(yōu)化模型，這在一定層面上揭示并用遺傳算法求解模型[11]。2018年，G.Poonthalir,R.Nadarajan討論了節(jié)能綠色車輛路徑問題，以降低燃料消耗和路線成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，采用貪婪變異算子和時變加速度系數(shù)的粒子群算法求解，在恒速度約束和變速度約束下進(jìn)行了實驗研究，發(fā)現(xiàn)在變速環(huán)境下，Caoa,RuotianGaoa,MingyongLai基于非線性區(qū)間規(guī)劃方法，建立了具有區(qū)間車輛路徑問題的模型，該模型以車輛數(shù)最少、計劃行駛距離最短、由協(xié)調(diào)運輸策略綜上所述，大多數(shù)的研究都是根據(jù)現(xiàn)有的路徑優(yōu)化模型，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)研究，不僅是在模型上的改進(jìn)還有在路徑優(yōu)化求解方法上的改進(jìn)和改善。但是，最終以冷鏈物流配送的綜合總成本最小為目標(biāo)，然后在模型中考慮多個約束條件，最終求解出最優(yōu)的路徑。這在一定角度上表達(dá)了本文在研究生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送時綜合考慮各項成本，包括固定成本、運輸成本、貨損成本、能耗6國內(nèi)相較于國外，在冷鏈物流方面的研究相對要晚一些，但是也取得了一些研究成果。2011年，董立娟以傳統(tǒng)時間窗的車輛路徑問題為基礎(chǔ)，利用節(jié)約法求解車2013年，陳健在考慮軟時間窗的情況下的冷鏈配送車輛路徑優(yōu)化問題，利用蟻群算法來求解[151。2014年，王詩，楊煜晨構(gòu)建在滿足時間窗以支持我們推出配送成本最小，采用蟻群算法求解果蔬冷鏈配送路徑優(yōu)化模型[161。2014年，張思源，李博文主要考慮帶有貨物權(quán)重與時間窗的車輛路徑問題，在滿足客戶(超市門店)需求量、時間窗、載重量的限制下，以使上述各部分碳排放的總和最小為目標(biāo)構(gòu)建農(nóng)超對接模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品車輛配送路徑優(yōu)化的基2015年，黃瑜，馬悅琳建立具有模糊需求對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的車輛配送路徑進(jìn)行優(yōu)化的模型，并設(shè)計混合智能算法進(jìn)行求解模型[18]。2015年，李貴真采用遺傳算法求解冷鮮肉配送路徑優(yōu)化模型[191。2015年，趙雅成本和損耗成本最小，構(gòu)建帶時間窗的車輛路徑優(yōu)化模型，這在一定層面上證實了以獲得更符合實際的結(jié)果1201。2015年，韓印和師攀考慮道路狀況對冷鏈物流配送成本的影響，以包括制冷成本、運輸成本、貨損成本、違反客戶時間窗的懲2016年，李佳怡，王旭東等人在考慮了隨機(jī)需求、溫層多樣性和時間窗約束下，構(gòu)建了隨機(jī)需求下的冷鏈物流品多溫共配配送時間與載重量等之間的相互關(guān)系[22]。2016年，陳和人工蜂群算法的冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化方法，并應(yīng)用實例及軟件仿真對算法進(jìn)行了驗證，且證明了該算法的有效性123]。2016年，李樺構(gòu)建模型以成本為目標(biāo)，時間窗為約束條件。通過運用C-W節(jié)約算法對模型求解，對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配2017年，鄭子韜，周慧琳考慮了冷鏈車的能耗成本和貨損和卸貨過程分開進(jìn)行考慮，以總成本最低為目標(biāo)建立了帶軟時間窗的優(yōu)化從這些故事中看出2017年，婁丹等構(gòu)建了以總成本最小為目標(biāo)函數(shù)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流車輛配送路徑優(yōu)化模型，并對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)來對模型求解[26]。2019年，劉佳慧，王一鳴考慮了實時路況信息分析農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的固定成本、運輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本等，建立了總成本最小化的配送路徑7綜上所述，國內(nèi)的研究同國外的研究差異不大，都是以配送的綜合成本最小為目標(biāo)，在構(gòu)建模型和求解模型方面都是大同小異。在研究過程中，大多數(shù)的研究都會涉及到時間窗(吳思雨，張語嫣，2021)。而本文在研發(fā)生的交通事故分析，考慮了司機(jī)的安全問題導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行賠償?shù)目赡苄?，不僅考慮了時間窗還考慮了疲勞駕駛的情況，主要是因為企業(yè)在冷鏈物流的配送過程中，在同城進(jìn)行配送時出發(fā)的時間較早的情況。本文的具體研究內(nèi)容如下一第1章一緒論。簡述了這篇文章的主要研究發(fā)展背景與其研究的重要意義，并通過搜集和查閱了大量的國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，對國內(nèi)外關(guān)于冷鏈物流的研究現(xiàn)狀問題進(jìn)行了綜述。在此基礎(chǔ)上，給出了本文具體的研究內(nèi)容和相關(guān)技術(shù)發(fā)展路線。第2章一相關(guān)理論概述。概述了冷鏈物流的概念、農(nóng)產(chǎn)品物流的概念及特點；并陳述相關(guān)的車輛路徑優(yōu)化理論，為后面的研究做了一定的理論鋪墊。第3章一考慮時間窗的Z企業(yè)冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型。對配送一次的固定費用、運輸費用、配送過程中消耗的能源費用、貨損費用、沒有在規(guī)定時間內(nèi)送達(dá)的懲罰費用進(jìn)行了分析，從這些描述中揭示設(shè)計了帶有時間窗的以綜合成本最小為目標(biāo)的配送路徑優(yōu)化模型。第4章一基于C-W節(jié)約算法的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究。經(jīng)過對Z企業(yè)的簡單介紹以及企業(yè)在配送過程中的問題分析，其中能看得構(gòu)建以于Z企業(yè)帶時間窗約束的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送的路徑優(yōu)化模型，并求解模型，得出一個最優(yōu)的配送路徑方案。第5章一是結(jié)論和展望。總結(jié)本文研究得到的結(jié)論，分析論文的研究不足支處，考慮以后的研究方向。本文主要是考慮企業(yè)冷鏈物流配送的路徑優(yōu)化問題，這在一定層面上傳遞了在研究過程中，詳細(xì)了解企業(yè)的配送問題，經(jīng)過分析再利用科學(xué)合理的方法建立相應(yīng)的模型，根據(jù)本文的研究模型選擇其求解方法。經(jīng)過對路徑優(yōu)化的各個求解方法的對比研究，再結(jié)合構(gòu)建的模型進(jìn)行考慮，最終選擇C-W節(jié)約算法，利用此算法對模型進(jìn)行優(yōu)化求解。81.5技術(shù)路線本文的技術(shù)路線如圖1.1所示。論文背景及論文背景及提出問題國內(nèi)外研究綜述農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流相關(guān)理論概述相關(guān)理論概述車輛路徑相關(guān)理論概述建立帶時間窗的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化模型問題描述與模型假設(shè)各個成本分析模型求解某企業(yè)配送路徑優(yōu)化分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集C-W節(jié)約算法求解路徑優(yōu)化路徑優(yōu)化結(jié)果分析結(jié)論圖1.1技術(shù)路線圖9第二章相關(guān)理論概述冷鏈物流一般是針對冷藏冷凍類食品，為了保證食品質(zhì)量，減少損耗，在生產(chǎn)、貯藏運輸、銷售至消費者手中的過程中始終處于低溫環(huán)境下。冷鏈物流配送的商品對溫度、濕度非常敏感，比常溫物流的要求更高，過程也更復(fù)雜，是一項龐大的系統(tǒng)工程。2.1.2農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的定義農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是指果蔬、肉、禽、魚等農(nóng)產(chǎn)品從采購、加工、貯藏運輸?shù)戒N售的過程中一直保持在低溫環(huán)境下，以此保證產(chǎn)品質(zhì)量，減少農(nóng)產(chǎn)品損耗的一項系統(tǒng)工程。2.1.3農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點生鮮農(nóng)產(chǎn)品對時間和溫度非常敏感，所以運輸時和常溫物流的不同。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的主要特點如下一1、具有時效性影響生鮮農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的主要是時間，若是不能及時把農(nóng)產(chǎn)品送達(dá)客戶手中，產(chǎn)品極有可能在運輸?shù)倪^程中出現(xiàn)腐爛、變質(zhì)等情況，這從一個側(cè)面說明了此時則會出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題甚至可能會出現(xiàn)食品安全問題，隨之而來的將是一系列的2、設(shè)施投資較大、成本高農(nóng)產(chǎn)品物流對設(shè)施設(shè)備的要求非常高，主要是因為人們對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的要求很高。農(nóng)產(chǎn)品需要儲存在低溫環(huán)境下，這在一定層面上揭示所以需要建設(shè)冷庫和許多制冷設(shè)備等設(shè)施設(shè)備，這些都是需要投入大量資金的。況且對于設(shè)施設(shè)備的3、信息技術(shù)水平要求較高由于農(nóng)產(chǎn)品的特殊性，必須始終保持在低溫環(huán)境下，則須安裝相關(guān)的設(shè)備對儲存環(huán)境的溫度進(jìn)行實時監(jiān)控。為了保證農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量不影響銷售，就需要提高物流運作的效率，則需要先進(jìn)的信息系統(tǒng)等。這在一定角度上表達(dá)了所以，在整個農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的過程中都需要信息技術(shù)的支撐。車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem)是指一定數(shù)量的客戶，各自對貨物的需求量不同，由配送中心進(jìn)行送貨，然后適當(dāng)?shù)募s束條件下，選擇合理的配送路線，并將所有的客戶都進(jìn)行了配送，并達(dá)到一定的目標(biāo)。車輛路徑優(yōu)化問題是由配送中心、客戶、貨物、車輛、配送網(wǎng)絡(luò)、約束條件1、配送中心現(xiàn)有結(jié)果足以支持我們推出配送中心主要功能是提供裝卸、分類及配送等服務(wù)，服務(wù)對象是向經(jīng)銷商、零售商、客戶。配送中心不是只有一個，也可以是很2、客戶客戶既可以是銷售商也可是單個消費者。配送中心應(yīng)不同客戶的要求，進(jìn)行3、貨物貨物是物流配送的產(chǎn)品。配送產(chǎn)品各不相同，根據(jù)產(chǎn)品本身的特性和客戶的要求進(jìn)行配送。在冷鏈物流配送時，要求配送產(chǎn)品始終在低溫環(huán)境下。4、車輛冷鏈物流配送的車輛是冷藏車。對于配送中心來說，車輛數(shù)量很多，輛型號可能一致，也可能不一致。這在一定層面上證實了一般情況下，當(dāng)配送車輛在配5、配送網(wǎng)絡(luò)配送網(wǎng)絡(luò)是由配送中心、客戶和配送路線組成的。這個網(wǎng)絡(luò)一般在研究總都是認(rèn)為是直線連接的，但是在現(xiàn)實中是由車輛具體的行駛路線連接的。而且在現(xiàn)實中有很多因素會影響配送路線的。本研究的結(jié)果與之前的預(yù)測相符，這在一定程度上反映了研究路徑的正確性。首先，這種一致性表明了初期設(shè)定的研究目標(biāo)和假設(shè)是有穩(wěn)固基礎(chǔ)的。通過對相關(guān)理論文獻(xiàn)的廣泛探討和已有研究的綜合分析，本文的預(yù)測建立在一個邏輯嚴(yán)密、證據(jù)充分的基礎(chǔ)上，而最終結(jié)果與預(yù)期一致，強(qiáng)化了這些研究工作的有效性。該結(jié)果的一致性還證明了本文采用的方法和技術(shù)是合適且有效的。在研究中，本文遵循嚴(yán)格的學(xué)術(shù)規(guī)范，使用多種驗證手段以確保結(jié)論的精確性。6、約束條件約束條件是求解車輛路徑問題時需滿足的條件，有一些是很明顯確定的，比如車輛的載重量、車輛需要回到配送中心、配送中心的貨物總量等，還有一些是變動的，比如客戶的時間要求，客戶需要貨物種類等。7、目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)就是路徑優(yōu)化的最終目標(biāo)，從這些故事中看出而且這個目標(biāo)也是在滿足約束條件的情況下得到的。這個目標(biāo)可以是總成本最小，配送時間最短，配送車輛行駛距離最短等。2.2.2車輛路徑問題的分類車輛路徑問題的影響因素有很多。在不同的配送中心，根據(jù)客戶要求的不同，配送的情況也就不同。常見的車輛路徑問題分類如表2-1所示。表2-1常見的車輛路徑問題分類分類依據(jù)配送車輛的類型多種車型VRP一個配送中心VRP多個配送中心VRP客戶對貨物送達(dá)的時間要求多目標(biāo)VRP車輛完成配送是否回配送中心2.2.3帶時間窗的車輛路徑問題的基本理論按照客戶對時間的要求不同，可以分為三種。1、硬時間窗硬時間窗指配送員在客戶規(guī)定的時間把貨物送到客戶手中，如果沒有按時達(dá)2、軟時間窗軟時間窗是指配送員沒有在要求的時間窗到達(dá)，客戶仍然接受，從這些描述中揭示但是會有一定的懲罰。3、混合時間窗混合時間窗是硬時間窗和軟時間窗兩種時間相結(jié)合的。貨物在規(guī)定的時間內(nèi)到達(dá)，則不產(chǎn)生懲罰成本；若產(chǎn)品在客戶可接受的時間范圍內(nèi)送達(dá)，也會產(chǎn)生一定的懲罰成本；若不在這兩個時間范圍內(nèi)，這確切表明了情況客戶將拒絕收貨，在現(xiàn)實生活中，客戶對時間的很高，而且有多種不確定因素會影響配送的時間。因此，在現(xiàn)實生活中配送車輛的路徑問題的時間窗大多都是混合時間窗，而本論文的約束條件也是混合時間窗。2.2.4車輛路徑問題求解算法自從車輛路徑問題得到廣泛的應(yīng)用后，研究者們并提出并改進(jìn)了很多求解方法，具體可將這些算法歸納為兩類一精確算法和啟發(fā)式算法。1.精確算法此類算法只適用于解決小規(guī)模的車輛路徑問題，主要是因為它求解的時間比2.啟發(fā)式算法啟發(fā)式算法，此類算法有很多種。節(jié)約法適用于解決規(guī)模不大、節(jié)點數(shù)目不是很多的車輛路徑問題，它在計算時的速度比較快、比較靈活以及適用性強(qiáng)。遺傳算法適用于求解大規(guī)模的車輛路徑問題，其中能看得就是編碼比較復(fù)雜，計算的時間有些長，但是使用起來比較靈活，適合大規(guī)模的搜索。蟻群算法適用于求解組合問題，但是計算時間比較長，在參數(shù)設(shè)置時參數(shù)較少(陳浩宇，王思博，2021模擬退火算法適用于大規(guī)模的組合問題，使用起來比較方便，但是易受到實際情況的影響。該部分內(nèi)容的創(chuàng)新之處在于其獨特的視角選擇，特別反映在對研究問題的新穎切入方式上。本研究跳出了傳統(tǒng)研究視角的局限，從更廣泛和具體的角度出發(fā)，既考慮全局走向又關(guān)注個體差異，為解釋復(fù)雜現(xiàn)象提供了新穎的思路。這種雙重視角不僅深化了對研究對象內(nèi)在運作機(jī)制的認(rèn)知，也為應(yīng)對現(xiàn)實挑戰(zhàn)提出了更具針對性的策略。經(jīng)過上述的分析，再結(jié)合本文的情況，本文選擇C-W節(jié)約算法進(jìn)行求解。第三章考慮帶時間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型了考慮到司機(jī)的安全問題，所以司機(jī)送貨時駕駛車輛的時間不得超過2小時(林在對冷鏈物流配送車輛路徑問題建模時，做出以下假設(shè)一(1)一個配送中心向多個需求點送貨；(2)同一種車型配送，最大的運載量大于任何一個需求點的需求量；(3)從配送中心出發(fā)，配送完成后回到配送中心；(4)配送的貨物為一種生鮮農(nóng)產(chǎn)品，卸貨速率不變；(5)車輛在行駛的速度保持不變；(6)車輛配送的客戶確定，中途不會出現(xiàn)新的客戶；(7)貨物始終在低溫環(huán)境下；(8)不考慮道路狀況、天氣等問題。(1)配送車輛滿足配送需求；(2)一個需求點由一輛車一次性解決；(3)配送中心的產(chǎn)品數(shù)量滿足全部需求；(4)每輛車的載重量小于最大裝載量；(5)冷鏈配送的貨物在客戶能接受的時間窗內(nèi)進(jìn)行；(6)配送車輛行駛的時間不得超過2小時；(7)卸貨時，車上的貨物貨損情況和卸下的貨損情況不同；(8)車輛在配送過程中不再接受其他訂單。本文模型中的參數(shù)變量如下所示一GC一車輛進(jìn)行一次運輸?shù)墓潭ǔ杀?；YC一隨著距離產(chǎn)生的運輸成本；HC一配送過程中的貨損成本；NC一配送過程中的能源成本；FC一配送過程中的懲罰成本；m一進(jìn)行配送的車輛總數(shù)；n一需求點的總數(shù)；fk一第k輛車的固定成本；Q一配送車輛的最大裝載量；V一車輛行駛速度；qi一客戶j的需求量；P一貨物的單位價格；α一運輸時每小時需要消耗的能源成本；β一卸貨時每小時需要消耗的能源成本；θ2一卸貨是貨物損耗的系數(shù)；81一早于規(guī)定時間的懲罰系數(shù)；82一晚于規(guī)定時間的懲罰系數(shù)；Tk;一為第k輛車由中心O出發(fā)到客戶j時的時刻；Tk。一為第k輛車從配送中心O出發(fā)的時刻；th;一第k輛車在需求點j的卸貨時間；Cij一第k輛車一次從需求點i行駛到需求處j的運輸費用；Xkj是0、1變量，Xk;=1表示第k輛車從需求點i到需求點j,否則為0;wk;為0、1變量，wk;=1表示第k輛車配送需求點j,否則為0;Co一單位距離的運輸成本；如果有m輛車給n個需求點送貨，從配送中心出發(fā)，送完貨后回到配送中配送車輛的固定運輸成本是指配送車輛從配送中心出發(fā)到完成所有客戶點2、配送過程中的運輸成本3、配送過程中的貨損成本4、配送過程中車輛的能源消耗成本內(nèi)的溫度升高，為了保證車廂內(nèi)的溫度保持不變，則需要加大能源的消耗(王浩(1)如果配送車輛早于或晚于規(guī)定的時間窗到達(dá)，從這些描述中揭示客戶將(2)如果配送車輛在客戶可以接受的時間范圍內(nèi)送到，無論是早于還是遲于(3)如果配送車輛在客戶規(guī)定的時間范圍內(nèi)到達(dá)，此時不在產(chǎn)生懲罰費用。綜上所述，配送車輛在需求點j可能產(chǎn)生的賠償費用如下表示一其中z為到達(dá)需求點j的時刻，總的懲罰成本FC表達(dá)式為一安全，因此我國對大型車輛的駕駛時間進(jìn)行了約束限制，如下表3-1所示(吳俊表3-1車輛駕駛時間規(guī)定時間要求白天駕駛連續(xù)開車3個小時后應(yīng)停止開車，不能連續(xù)開車超過4個小時；夜間駕駛1.不能連續(xù)開車超過2小時；2.一天開車開車?yán)塾嬤_(dá)到6個小時必須進(jìn)行一次大休息，且在休息慢并規(guī)定每輛車在配送過程中不能超過2個小時地連續(xù)配送。否則可能產(chǎn)生巨額賠其中，tj是從i處到j(luò)處的時間；Z無法確定，表示無窮大。綜上所述，冷鏈物流配送車輛路徑問題的目標(biāo)函數(shù)表示如下一3.4冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型的求解節(jié)約算法，是解決最短路徑問題的方法之一。這在一定角度上表達(dá)了該算法的主要思路是一計算出各客戶點之間節(jié)省的最大值，然后將其安置在配送路線中，利用節(jié)約值來制定總里程最小的配送方案。另還需滿足以下條件；(1)滿足客戶的要求；(2)任何一輛車的載重量不能超過車輛的最大載重量(李俊豪，張韻霖，2021)。(1)若從O分別使用兩輛車向A、B送貨如圖3.1,則總的運輸長度為一(2)若從O用一輛車給A、B送貨，送完后再回0點如圖3.2,則總的配送距離為比較上面的兩種配送方式的大小，以及節(jié)約值△S-oB3.4.2配送路徑優(yōu)化模型求解步驟這在一定層面上證實了在本文使用的C-W節(jié)約算法中，是在C-W節(jié)約算法的基礎(chǔ)上，加入時間窗和夜間行駛的時間要求，求解步驟如下一(1)先把需求點的時間按從早到晚進(jìn)行排列(高思源，何小雪，2021);(2)再算出各個需求點之間的節(jié)約值；(3)從配送中心O出發(fā)，第一個配送點是時間窗最早，然后依次找后面的配送點；(4)在確定第一個配送點后。剩余的需求點與第一個配送點之間的節(jié)約配送費用最大的那個點就是第二個配送點；(5)同理，按照(3)(4)來確定在滿足約束條件下的所有配送路徑。第四章Z企業(yè)生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化分析Z企業(yè)注冊成立于2011年1月10日，企業(yè)針對貴陽市的冷庫儲藏量小、規(guī)模小、數(shù)量少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場需要的現(xiàn)狀。在2009年年底，選址在烏當(dāng)區(qū)東風(fēng)鎮(zhèn)新建立了貴州省最大的5萬噸大冷庫。目前，建有20萬噸大型冷庫和設(shè)施設(shè)備齊全的冷鏈?zhǔn)称肪C合交易市場，經(jīng)營產(chǎn)品有肉類、禽類、水產(chǎn)類、速凍食品類、農(nóng)副產(chǎn)品類、干貨等，從這些故事中看出已有冷鏈?zhǔn)称飞a(chǎn)廠家和經(jīng)銷商達(dá)230余家入駐，市場輻射全省及相臨省市區(qū)縣。企業(yè)的收入很好，而其中生鮮農(nóng)產(chǎn)品的收入在總收入中的占比是很大的。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，地處內(nèi)陸地區(qū)的貴州，每年要從沿海地區(qū)調(diào)入大量冷凍海產(chǎn)品以及各類速凍食品。Z企業(yè)擁有許多不同類型的冷藏車輛，在配送過程中，每天有許多冷藏車在配送中心與客戶之間運輸，從這些故事中看出每天客戶對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求量很大，因此企業(yè)需要高效的冷鏈配送。目前，企業(yè)的配送網(wǎng)絡(luò)分布非常廣，網(wǎng)點很多，距離配送中心的距離遠(yuǎn)近不一，在配送過程中時間要求比較緊，這就造成配(1)企業(yè)在配送過程中，配送員只是按照自己的判斷路線進(jìn)行配送或者選擇離配送中心比較近的先進(jìn)行配送，從這些描述中揭示然后才會考慮需求點的時間要求。在這樣的情況下，使得配送過程中運輸成本過大，還會因未在規(guī)定時間范圍內(nèi)送到而產(chǎn)生較高的懲罰成本，不僅降低了客戶的滿意度，這確切表明了情(2)在配送過程中，對各個需求點的時間要求沒有安排合理。企業(yè)配送的客戶多是大型超市、直營店、大型商戶等，他們對時間的要求是不一樣的。大型超市對時間的要求比較嚴(yán)格，其中能看得對于不在時間范圍內(nèi)時是拒絕收貨的，對于早到和遲到都是要產(chǎn)生懲罰成本的。直營店基本上沒有懲罰成本；大型商戶對時間的要求沒有超市那么嚴(yán)，但是也會產(chǎn)生懲罰成本。當(dāng)前的配送路線有些不(3)生鮮農(nóng)產(chǎn)品對于時間和溫度比較敏感，由于配送路線的不合理，在冷藏運輸過程中易增加制冷的能源成本、貨損成本和懲罰成本，會使得綜合成本增加，這不利于企業(yè)發(fā)展。4.2.1算例描述本文以Z企業(yè)在貴陽市的生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送作為研究對象，它在貴陽市有將近50家的商鋪需求點。論文以企業(yè)的冷庫為配送中心O,并以企業(yè)在貴陽市的肉類產(chǎn)品配送的有關(guān)數(shù)據(jù)來進(jìn)行的假設(shè)。從中心O向周邊的10個需求點送肉類產(chǎn)品，配送中心與各客戶之間是相通的。旨在增強(qiáng)研究發(fā)現(xiàn)的穩(wěn)定性和可信度，本文通過搜集并評估國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的傳統(tǒng)與新興文獻(xiàn)建立了扎實的研究背景。此舉不僅明確了本研究對學(xué)術(shù)界的獨特貢獻(xiàn)，還確保了本文在深入了解已有研究成果的基礎(chǔ)上開展工作。本文參考了多類原始數(shù)據(jù)和二手信息資源，例如相關(guān)論題進(jìn)行全面且真實的描繪。這在某種程度上確認(rèn)了配送中心O與10個客戶需求配送中心O與10個客戶需求點之間的距離，如表4-1所示，各個需求點的需求表4-1配送中心與各需求點之間的距離012345678910O089522666491033713844452047133356303711116404444215088686117708017907100表4-2各需求點的需求量和時間窗內(nèi)容12345需求量(噸)11時間窗內(nèi)容6789需求量(噸)時間窗表4-3參數(shù)設(shè)置參數(shù)名稱產(chǎn)品的單位價格P4000元/噸車輛固定的運輸成本C250元車輛最大載運量Q0.5元/噸.公里空載時的運輸費用c?運輸時的貨損系數(shù)θ10.1%卸貨時的貨損系數(shù)θ2運輸時的能耗成本α10元/小時卸貨時的能耗成本β12元/小時每小時的早到等待成本系數(shù)ε10.1%每小時的晚到懲罰成本系數(shù)ε220km/小時如表4-4,這在一定層面上揭示并計算各個需求點之間的節(jié)約值如表4-5,各個涵，2021)。表4-4時間窗先后順序下的需求點內(nèi)容7時間窗可接受的時間窗續(xù)表4-4時間窗先后順序下的需求點內(nèi)容3時間窗表4-5各個客戶距離之間的節(jié)省值編號12345678910203040500607080900表4-6各個客戶到配送中心的間距、運輸時間以及卸貨時間5需求量(噸)卸貨時間(分)0距離配送中心的距離(千米)8.3到配送中心的時間(分)5112053004171108068續(xù)表4-6各個客戶到配送中心的間距、運輸時間以及卸貨時間10需求量(噸)卸貨時間(分)距離配送中心的距離(千米)到配送中心的時間(分)052108210920112150729這在一定角度上表達(dá)了第二步一由表4-4可得需求點4將是第一個配送點，5:27從配送中心O出發(fā)，由表4-6可知5:35到需求點4,加上10分鐘的卸貨時間，則5:45從需求點4出發(fā)(張文博，陳思琪，2021)。該結(jié)論與葛飛合教授的研究結(jié)果相符，無論是設(shè)計流程還是最終分析都表現(xiàn)出了高度的一致性。在設(shè)計過程中應(yīng)用了系統(tǒng)性的方法，確保了概念形成到實施方案的每一步都有可靠的依據(jù)。本研究重視理論架構(gòu)的構(gòu)建，不僅為設(shè)計選擇提供了強(qiáng)有力的理論支持，還促進(jìn)了對相關(guān)因素之間復(fù)雜互動的理解。同時，本研究強(qiáng)調(diào)跨領(lǐng)域合作，通過結(jié)合各領(lǐng)域的專業(yè)見解增強(qiáng)了方案的廣度和新穎性，使研究團(tuán)隊能快速適應(yīng)新的問題，并靈活調(diào)整策略。第三步一在確定第二個配送點時，現(xiàn)有結(jié)果足以支持我們推出需要選擇需求點4到該需求點節(jié)省的綜合總費用最大。即選擇到剩余的9個需求點的綜合節(jié)約第四步一各個節(jié)約成本的計算公式如下一(1)節(jié)約的固定成本一C?=C;(4-2)(2)節(jié)約的運輸成本-C?=co*△Sij*qi(4-3)△Sj是客戶點i與j之間的節(jié)約里程值；在運輸過程中，卸貨貨損成本不計，則節(jié)約貨損成本為0。表4-7配送路線選擇表1需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運客量程定成本戶編(公(元)(元)(元)(元)號))123561000005328303702080290402005點58分到達(dá)需求點5,在此處的卸貨時間為6分鐘，6點04分配送車輛從需求點5出發(fā)去下一個配送點。表4-8配送路線選擇表2需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時求點求約里約固定約的運約的貨約的能客量程本(元)戶編()(元)(元)(元)(元)(元)123678100000000000000000000由表4-8所示需求點10是此條路線上的下一個配送點，這確切表明了情況而且到需求點10的時間為6點30分，在此處的卸貨時間為7分鐘，6點37分從需求點10出發(fā)去該路線的下一個配送點。表4-9配送路線選擇表3需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運約的貨約的能客量程定成本戶編(噸(公(元)(元)(元)(元)(元)(元)號))110203006070080090由上表得知，下一個配送點是需求點1,其中能看得又由于車載最大量為3噸。需求點4、5、10、1的需求量分別為1噸、0.6噸、0.7噸和1噸，總計1+0.6+0.7+1=3.3(噸)大于車載最大量，所以需要進(jìn)行下一條路線的規(guī)劃。所以第一條路線為O-4-5-10-0,總共用時1小時39分鐘完成配送任務(wù)，其中卸貨時間為23分鐘，車輛全程行駛25公里。配送完成司機(jī)駕駛不超過2小時，沒有疲7個需求點中，需求點9的時間最早，因此，由它作為此路線上第一個配送點，從配送中心5:40出發(fā)，5:55到達(dá)需求點9。這從一個側(cè)面說明了加上卸貨時間12分鐘，6:07從需求點9出發(fā)去往該配送路線的下一個配送的。同理，可得到表4-10配送路線選擇表4。表4-10配送路線選擇表4需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運約的貨客量程定成本戶編(噸(公(元)(元)(元)(元)(元)(元)號)123678100000000○這在一定層面上揭示由上表可知，需求點6是該配送路線的第二個配送點，配送車輛6:27到達(dá)需求點6,加上卸貨5分鐘，6:32從需求點6出發(fā)去往下一個第九步一從需求點6出發(fā)，確定下一個配送點，這在一出表4-11配送路線選擇表5。雖然本文對這部分的研究結(jié)論還未徹底展開，但見解，幫助識別重要變量及其相互關(guān)系，為進(jìn)一步探索奠這些研究成果揭示了一些潛在的趨勢和模式，可以為理論發(fā)展提供實證支持，并促進(jìn)更多的學(xué)術(shù)探討與爭鳴。表4-11配送路線選擇表5需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運約的貨客量程定成本戶編(元)(元)(元)(元)(元)(元)號))12378100000○38888由上表可知，第三個配送的需求點是需求點7,6:35到達(dá)需求點7,現(xiàn)有結(jié)果足以支持我們推出加上卸貨8分鐘，6:43從需求點7出發(fā)。第十步一從需求點7出發(fā)，計算第二條路徑上第四個配送點，同理，得出表4-12配送路線選擇表6。表4-12配送路線選擇表6需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運約的貨約的能客量程定成本戶編(噸(公(元)(元)(元)(元)(元)(元)號))1120030804由上表得知，這在一定層面上證實了需求點1是下一個配送點，又由于車載最大量為3噸。需求點9、6、7、1的需求量分別為1.2噸、0.5噸、0.8噸和總計1.2+0.5+0.8+1=3.5(噸)大于車載最大量，所以需要進(jìn)行下一條路線的規(guī)劃 完成配送任務(wù)共耗時1小時24分鐘，耗時25分鐘進(jìn)行卸貨，配送路線全程共15.5公里。車輛全行駛沒超過2小時，沒有疲勞駕駛的風(fēng)險?？梢钥闯?，本研究特別第十一步一進(jìn)行下一個配送路線到的確定，在余下的4個需求點中，需求點送中心7:00出發(fā)，配送車輛7:25到達(dá)需求點1(王欣怡，劉宇翔，2023)。加上10分鐘的卸貨時間，配送車輛7:35從需求點1出發(fā)。同理，可得到表4-13配送路線選擇表7。表4-13配送路線選擇表7需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運約的貨客量程定成本戶編(元)(元)(元)(元)(元)(元)號))20030006由上表可知，這確切表明了情況需求點2是該配送路線的第二個配送點，配送車輛7:45到達(dá)需求點2,加上5分鐘的卸貨，7:50從需求點2出發(fā)去下一個配送點。第十二步一從需求點2出發(fā)，確定下一個配送點，同理，得出表4-14配送路線選擇表8。表4-14配送路線選擇表8需需節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)節(jié)時綜求點求約里約的固約的運約的貨客量程定成本戶編(公(元)(元)(元)(元)(元)(元)號))306804其中能看得由上表可知，需求點3是該配送路線的第三個配送點，配送車輛8:03到達(dá)需求點3,加上4分鐘的卸貨時間，8:07從需求點3出發(fā)去下一個配送點。從需求點3到需求點8為1.2公里，用時4分鐘，到達(dá)的時間剛好是可以接受的時間窗，但是會產(chǎn)生遲到懲罰成本=4000*0.2%*0.9*31/60=3.72(元)(陳雨傳遞了此條路徑為O-1-2-3-8-0。該條配送路徑全程22.4公里，用時1小時49要三輛同一車型最大載重量為3噸的車輛，路徑的規(guī)劃如下一第一條路徑為-O-4-5-10-0,配送車輛5:27從配送中心出發(fā)，載重2.3噸，耗時1小時39分鐘，卸貨用時23分鐘，行駛25公里，車輛裝載率為77%。第二條路徑為一O-9-6-7-0,配送車輛5:40從配送中心出發(fā)，載重2.5噸，用時1小時24分鐘，卸貨用時25分鐘，這從一個側(cè)面說明了行駛15.5公里，車輛裝載率為83%。卸貨用時28分鐘，全程22.4公里，用時1小時49分鐘，車輛裝載率為93%。 第一條路徑一0-4-5-9-0,配送車輛5:00從配送中心出發(fā)，載重2.1噸，全程13.5公里，用時1小時24分，車輛裝載率為70%。第二條路徑一O-6-8-10-0,配送車輛6:00從配送中心出發(fā)，載重2.8噸，全程15.6公里，用時1小時34分，車輛裝載率為93%。第三條路徑一0-1-2-3-7-0,配送車輛6:50從配送中心出發(fā)，載重2.7噸，全程17.3公里，用時1小時42分，車輛裝載率為90%。Z企業(yè)在不考慮時間窗情況下的配送路線規(guī)劃，配送路徑的各項成本分析如表4-15不考慮時間窗的配送路徑方案固運貨損能懲綜定成本(元)(元)(元)(元)(元)合表4-16考慮時間窗的規(guī)劃前的配送路徑方案序固運貨能懲綜號徑定成本(元)(元)(元)(元)罰成本(元)(元)123合配送的路徑優(yōu)化前后結(jié)果對比分析如下一成本908.52,成本降低了35.54,達(dá)到配送運輸成本降低的目的，同時在路徑優(yōu)化后，客戶的懲罰成本也大幅度下降，由原來的28.43元降到了7.36元。同時，運輸成本大幅度下降，這在一定層面上揭示由原來的44.1元降到了29.133元，;第五章結(jié)論與展望究分析，研究成果與結(jié)論如下一要達(dá)到滿載。這在一定角度上表達(dá)了并利用C-W節(jié)約算法求解模型。根據(jù)Z企況分析在進(jìn)行更進(jìn)一步的研究，給企業(yè)路徑優(yōu)化方面做一個好的參考。[1]LidijaZadnikSlim,AnaGsvaldvegetablesandsimilarperishablefood[J].JournalofFoodEngineering,2008(3):285-295.[2]OsvaldA,StirnLZ.Avehicleroutingalgorithmforthedistributionofsimilarperishablefood[J].JournalofFoodEngineering,2008,85(2):285-295.[3]KassemS,ChenM.SolvingreverselogisticsvehicleroutingproblemswithtiTheInternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology,2013,68(1):57-68.[4]GovindanK,JafarianA,Khodaverdi,R.Two-echelonmultiple-vehiclelocation-routwithtimewindowsforoptimizationofsustainablesupplychainnetworkofperishablefood[J].InternationalJournalofProductionEconomics,2014.152:9-28.[5]AungMM,ChangYS.Temperaturemanagementforthequalityassusupplychain[J].FoodControl,2014[6]MeryemBerghida·AbdelmadjidBoukra.EBBO:anenhancedbioal