基于蚁群算法的果蔬产品冷链物流路径优化研究
张晓娜，廖吉林 （南京林业大学 经济管理学院，江苏 南京 210037）
摘 要： 果蔬产品保存时间短、易腐烂变质的特点要求制定合理的冷链运输路线以最大程度保持新鲜，文章在综合阐述国内果蔬物流发展现状基础上，以果蔬冷链物流配送路径优化为目标，通过合理假设，构建出车辆配送路径优化模型，并通过蚁群算法进行优化求解。最后结合实例证明了该优化模型的可行性和有效性。
关键词： 果蔬农产品；冷链物流；路径优化；蚁群算法
0 引言
随着社会经济发展和生活水平提升，人们不再满足于基本的食品安全，更加追求食品品质，强调要新鲜又要营养。由于我国冷链物流设施不足，发展速度缓慢，冷链运输过程不能形成“无断链”操作，环节之间信息交流不通畅，导致冷链产品运输成本高，产品因操作不当而损失严重，无法满足市场对冷链产品的实际需求，供应不足，市场未达到饱和。由于我国冷链物流发展的缓慢造成了大量果蔬的腐烂损耗，平均有30%的水果和40%～50%的蔬菜在到达消费者之前就已经损耗完了，水果和蔬菜的年损失达数亿吨[1]。另有数据显示，我国果蔬农产品的损失率在从采收到存储这一系列环节后为25%～30%，发达国家的一般保持在5%以下，其中的差距不言而喻[2]。果蔬农产品保鲜时间短、易腐性高的特点要求在运输、贮存、配送等环节中始终需要依托于低温配送的冷链物流网络，这也导致了冷链配送的高物流成本。因此，需要从技术水平、运输设施、配送路线等方面入手进行研究，解决果蔬产品物流配送问题，而冷链物流路径优化正是解决这些问题的有效方法之一。
1 果蔬冷链物流配送路径优化问题模型的描述
果蔬农产品的冷链物流配送不仅要满足消费者对产品需求量的信息准确，还要考虑时间窗的因素，严格遵守在规定的时间内送达，因此以下将主要研究具有时间窗限制下的果蔬农产品冷链物流配送路径问题。
均给予常规护理干预措施，包括检查前和患者核对病历资料，询问患者有无过敏史，有无高血压，女性是否怀孕等，常规心理护理和健康指导。
设定冷链物流配送路径优化模型是在确定了一个固定的配送中心，有多辆配送冷藏车从该配送中心准时出发为顾客进行派送。其中，每个顾客的收货地址和对果蔬的需求量以及约定的配送时间都是明确知道的，每辆配送冷藏车的规模大小、承载能力一致并且已知，最大行驶距离是固定的。配送车辆从配送中心出发前要制定最优路线，运输途中要保证全程控温，在满足时间窗条件约束下实现配送成本最小[3]。
2 果蔬冷链物流配送路径优化模型构建
2.1 模型一般假设
（1）只有一个配送中心且地理位置已知，配送中心货物充足，能够给所有顾客提供配送；
但从中长期来说，产量和出口是影响美国库存周期超预期变化的主要因素。2017年下半年，在美国原油产量持续增长、OPEC减产力度加强、炼厂开工率下降三者的共同推动下，布伦特和WTI油的价差拉宽到7美元/桶以上，美国内陆原油南下美湾的出口套利窗口打开，原油出口量快速增长，且出口增速高于产量，美国原油库存持续下降，进而推动WTI油价上涨。
（3）每个顾客约定的接受配送的时间已知；
（4）所有运送车辆的规模、载重量相同；
（6）每辆运输车的单次负载能力可满足多个顾客需求，每个顾客的需求产品不会重复运送；
（5）所有运送车辆匀速行驶，配送完成后返回配送中心；
（7）假设配送道路畅通，不考虑道路的具体拥堵等状况；
（8）水果和蔬菜农产品在交付过程中处于恒定和适宜的温度；
n：需要配送的顾客个数；
（10）每两个顾客点之间都是直线距离；
（11）配送途中，顾客不会增添其它产品，也不会退换货。
2.2 模型参数描述
其中式（7）中是信息素的浓度是信息素浓度的变化系数，且
是信息素浓度总量；式（8） 中
代表第k只蚂蚁在客户点i、j之间释放的信息素浓度。
语言教育学者Fantini将跨文化能力分为：知识、语言能力、文化意识、态度和技能；英国学者Byram认为跨文化能力包括：态度、知识、解释和关联的技能、发现和交往的技能、批评性的文化意识；知名学者Kim则认为跨文化能力包含三个层面：情感、认知和行为。
m：配送车辆的数量；
k：车辆，k∈ 1,[ ]m；
（9）配送的产品是同一类型的产品，不考虑任何因素仅考虑运送过程；
1.单位根检验。为保证数据的平稳性，本文使用ADF方法对选取指标进行单位根检验。利用Eviews8.0软件进行分析，得到的检验结果如表1所示。
i,j均表示为客户点，i,j∈ 1,[ ]n；
V：配送车辆的最大载重量；
tij：冷藏车从第i个客户点到第j个客户点的行驶时间；
顶层设计，统筹谋划，必须准确把握其科学内涵。水利改革发展顶层设计，强调“四个坚持”，即坚持围绕中心、服务大局，坚持统筹兼顾、上下互动，坚持整体推动、集中突破，坚持立足实际、注重实效。“四个坚持”贯穿到水利改革发展顶层设计系统及子系统、中层、基层，是今后一个时期水利工作的基本原则，也是衡量一切水利工作的标准。
dij：客户点i、j之间的距离；
2.完善中小企业的管理体系。当前中小企业在发展中存在着诸多的问题，需要行政监管使中小企业能够依法运行。近年来中小企业的违法数量、违法主体呈现出了新的特征，对于行政机构的执法带来了新的挑战。在此情况下政府部门需要逐步完善行政执法的依据主体以及方式，建立新的行政监管体系，从而加强对于中小企业的管理，保证中小企业的发展。
tki：车辆k停留在客户点i的时间；
c：单位距离的运送成本；
苏佩斯的观点引发了更多学者对科学理论问题的关注，萨普、范·弗拉森和史纳德等人在其基础上进一步对经验科学的逻辑结构和模型结构加以探讨，形成了一种新的“公认观点”，从而促使对科学理论的理解得到了进一步的拓展。展开来说：
qi：客户点i的需求量；
仪器的稳定性是验证仪器及方法能否用于生产实践的关键因素，分别选取流程中原矿、尾矿、快浮尾矿样品在不同时间测定，相对标准偏差(RSD，n=6)在0.18%～7.9%之间，见表6。
ω1：车辆配送途中单位时间内农产品的损耗率；
ω2：农产品在装卸时单位时间内的损耗率；
ω3：车辆配送途中单位时间内制冷剂的能耗；
ω4：制冷剂在装卸时单位时间内的能耗；
p：水果和蔬菜农产品的单价；
脂肪失去光泽，偏灰黄甚至变绿，肌肉暗红，切面湿润，弹性基本消失，有腐败气味散出，证明该猪肉已经变质。在冬季气温低，嗅不到气味，通过加热烧烙或煮沸，变质的腐败气味就会散发出来。
a：制冷剂的单位价格；
∈｛0,1｝：第k辆车是否需要从客户点i到客户点j进行运送，k=1是需要，k=0是不需要。
2.3 模型的构建
冷链配送总成本由固定成本、运输成本、货损成本和能耗成本4部分组成：
（1）固定成本C1。固定成本是指配送车辆为进行产品的配送所需要支付的固定费用，它是一个定值，因此和配送车辆的数量成正比，公式为：
（2）运输成本C2。运输成本是指车辆在配送运输时所发生的一系列费用，一般指代车辆的维修保养费，车辆的燃油费用，运送距离越长运输成本越高，公式为：
（3）货损成本C3。货物损坏的成本是指在运输水果和蔬菜产品期间由储存环境的温度恶化引起的损失，并且运输时间越长越会导致产品腐烂和变质，从而造成的损失。另外在每个客户点为农产品卸货时，车厢内外的温差较大会加速腐烂变质的速度。故本文中的货损成本包括交货期间的货损成本和卸货时的货损成本，公式为：
（4）能耗成本C4。能耗成本是指为了使果蔬农产品在运输过程中，全程处于低温环境中从而消耗大量制冷剂来调节维持温度，这些被消耗掉的制冷剂的成本就是能耗成本。而且由于卸货时车厢内外温差较大，消耗的能量也就越大，所以能耗成本也分两种情况：交货期间的能耗成本和卸货时的能耗成本，公式为：
根据联合国世界旅游组织的统计数据，女性占全球旅游从业人员的三分之二，但在收入和升职等方面容易受到不公平待遇。因此，针对旅游从业人员的早期研究重点关注了女性在就业机会、收入报酬、职业规划、领导地位和话语权等方面遭受的不公平待遇。近期一些研究开始关注妇女在社区旅游发展中扮演的精英角色㉘，另外，伴随社会对男性身份的焦虑和认同担忧，男性从业人员的性别气质构建也引发了我国学者新的思考⑥。
由以上数据，冷链物流车辆配送路径优化模型为：
3 基于蚁群算法的果蔬农产品冷链物流路径优化
3.1 蚁群算法的物流配送路径优化
蚁群算法想解决车辆配送路径优化问题需遵循两个规则的限定：状态转移规则和信息素更新规则[4]。
假设客户需求点有n个，蚂蚁数量有m只，k表示单只蚂蚁且
表示从客户点i到客户点j之间信息素浓度。假设初始时间，蚂蚁寻找路线时每一条路线上的信息素浓度相同，即τij（）0=C（C是常数），此时蚂蚁开始寻找最短路线，蚂蚁k在运动过程中会随时改变走的路线，哪条路上浓度高就往哪条路上走，pkij（）
t表示蚂蚁k在t时刻从客户点i向客户点j移动的概率，公式为：
公式 （6） 中
表示客户点i到客户点j之间在t时刻的信息素浓度水平；ηij（）t表示从客户i到客户j之间的启发程度，路线的可见性；α是信息启发因子，表示路线上信息素浓度对蚂蚁选择路线的重大影响；β是期望启发因子，表示两个节点之间路线可见性的显著影响，期望值的相对重要性；U是所有客户点的集合，
和生物界里真正的蚁群不同，人工蚁群系统的记忆功能没有重复传递，所以每只蚂蚁都有一个禁忌表来保存已走过的客户点，禁忌表也会随着搜索过程不断更新。
经过n个时刻，所有的蚂蚁都搜索了一遍，禁忌表也已记录满了，总结比较所有路径，选出最短的那一条路线保存。此时，蚁群经过了此次循环之后，路径上的信息素浓度按照式（7）、式（8）进行更新：
项目采用欧盟水框架指南（EU Water Framework Directive）的标准，在德国专家的具体指导下，在北京开展了6条示范小流域88km小型河（沟）道的生态调查、评价、规划、设计和示范工程建设工作，目的是修复和保持水体的生态功能，增加水体的景观和生态价值。
O：冷链配送中心；
在经过一段时间的循环迭次中，记录所有的蚂蚁走过的路径，归纳整理，选出其中距离最短的作为最优路径，从而解决冷链车辆配送的路径优化，选择最优路径达到全局最优解。
3.2 蚁群算法的实现步骤
（1）参数初始化，操作开始时另一个时间t=0,Nc=0；
（2）构造一个禁忌表，并记录蚂蚁找到的第一个客户点的编号和路线；
（3）设置循环次数，令循环次数加1；
（4）根据公式（6）来计算蚂蚁转移的概率，并记录选择的下一个客户点的编号；
（2）所有客户点的地理位置和所需产品数量已知；
（5）修改禁忌表，将蚂蚁选择的客户点插入蚂蚁个体的禁忌表；
（二）教师应引导学生观察家庭生活。家庭同样是孩子的学校，同时也是孩子最放松、最熟悉的地带。家庭教育与学校教育关系密切。教师应当鼓励家长积极主动参与学生的校外学习，同时鼓励学生在家中观察家庭成员、记录家庭事件，从而积累丰富的写作素材。比如，教师引导学生记录家事，引导学生记录下家里发生的难忘的事情、开心的事情、难过的事情等等。这样一来，家庭琐事、家庭成员的活动等等也将成为孩子写作素材的一大来源，记录家庭事件可以充分激发学生的积极性，激励孩子写出真实而不套路的文字。
（6）如果此时搜索的蚂蚁不是最后一只，即k＜m，则返回到步骤（4），否则继续下一步步骤（7）；
（7）归纳蚂蚁所寻找的既有路线，找出最短路线并计算出最小费用C1（min），然后根据式（7）、式（8）进行信息素浓度的更新，并清空禁忌表记录跳转步骤（3）继续迭代；
（8）此时如果满足条件则循环结束，输出结果，记录并计算更新过后已知最短路线的费用C2（min），即最佳路线[5]。
3.3 实证分析
以南京某家大型综合超市同城配送路线为例，在VC环境中计算、验证蚁群算法的可行性。该超市有10辆运输冷藏车，最大负载量为3t，每辆车所需固定成本C1=200元/辆，冷藏车行驶速度v=40km/h，运送成本c=2元/千米，果蔬单价p=5元/千克，运输途中单位时间损耗率ω1=1%，装卸单位时间损耗率ω2=1.5%，运送途中单位时间内制冷剂能耗量ω3=1.2元/小时，装卸单位时间内的能耗量ω4=1.5元/小时，装卸时间为10分钟，一共有9个客户点，每个客户的需求量和送货时间，各客户点之间的距离分别见表1、表2。
公司在使用蚁群算法优化配送路径前其路线如图1所示。
路线一：0-5-2-3-9-1-0
路线二：0-7-8-6-4-0
由两条路线各需要两辆车运送，此时总成本：
运用蚁群算法对路线进行重新规划，对配送路线进行优化寻找最优路线，其中α=1，β=5，ρ=0.5，蚂蚁m=20，Ncmax=100，使用MATLAB软件编程进行求解，结果由表3所示：
从计算结果看，使用蚁群算法后的最小成本为1 191.3元，比之前节省了168.85元，还减少了1辆车，只需要3辆冷藏车，此时的最优路线为：路线一：0-3-2-5-0；路线二：0-6-8-4-0；路线三：0-9-1-7-0，如图2所示。
表1 客户需求量及要求送达时间
表2 客户之间的距离
表3 蚁群算法求解结果
可看到，蚁群算法通过数次的迭代循环，从众多路径中找出最优解，算法稳定，可有效地处理冷链物流配送路径优化问题，对成本优化方面是有效、可行的。
通过建设生态城市，可以对生态环境进行有效的改善，因此要加强环境工程建设技术的应用水平与效果，将二者互相结合，才能加强生态城市的建设质量与效率，为人们的生活环境提供保护，最终促进我国的整体经济获得进一步发展。
图1 配送路线
图2 最优配送路线
4 结束语
果蔬产品保存时间短，容易腐烂变质，在运送途中十分依赖温度和时间。因此，制定合理的冷链运输路线可以最大程度的保持产品的新鲜[6]。优化冷链物流车辆配送路径不仅能够缩短产品在途时间，保持果蔬新鲜，还能降低供应商的总成本，提高客户满意度。本文对车辆配送的成本进行了深入分析，总成本由车辆固定成本、运输成本、货损成本以及能耗成本4部分组成。其中货损成本和能耗成本分为两个方面考虑：运输途中和卸货时刻。本文通过蚁群算法来解带有时间窗约束的多目标果蔬农产品冷链物流车辆路径优化问题，通过具体的实现步骤得到全局最优解，有效解决了冷链物流车辆配送路径优化问题。但研究基于一些条件较为苛刻的假设，在实际应用过程中还需要视运用环境进行进一步调整优化。
参考文献：
[1]邱强，卜华，陈健.管理层股权激励方式选择与风险承担——基于内生性视角的研究[J].当代财经，2018(1):122-132.
[2] 缪小红，周新年，巫志龙.生鲜食品冷链物流研究进展探讨[J].物流技术，2009(2):24-27.
[3] 李正友，龙文军.我国现代农产品物流探讨[J].安徽农业科学，2006,20:5401-5403.
[4] 张婷，苏世伟.基于混合整数规划模型的江苏省秸秆物流中心选址研究[J].物流科技，2019(1):26-29.
[5] 冯亚中，苏荔，陈岩.生鲜电商消费者购买意愿的影响因素研究[J].物流工程与管理，2018,40(12):60-62.
[6]何倩，杨加猛.生鲜产品网购行为的影响因素研究——基于南京市消费者调查[J].电子商务，2018(12):24-26.
Research on Optimizing Logistics Route of Fruit and Vegetable Products in Cold Chain Based on Ant Colony Algorithms
ZHANG Xiaona,LIAO Jilin (School of Economics and Management,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)
Abstract: The characteristics of short storage time and perishability of fruit and vegetable products require that a reasonable cold chain transportation route be formulated to keep fresh to the greatest extent.Based on the comprehensive description of the development status of fruit and vegetable logistics in China,this paper aims to optimize the distribution route of fruit and vegetable E-commerce cold chain logistics,constructs a vehicle distribution route optimization model through reasonable assumptions,and solves the optimization problem by ant colony algorithm.Finally,an example is given to prove the feasibility and validity of the optimization model.
Key words: fruit and vegetable agricultural products；cold chain logistics；path optimization；ant colony algorithm
中图分类号： F252.14
文献标识码： A
文章编号： 1002-3100（2019）09-0007-04
收稿日期： 2019-06-14
基金项目： 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目“基于SCOR模型的供应链绩效评价研究”（201610298067Y）；江苏省高校哲学社会科学研究项目“绿色供应链合作与收益分配机制研究”（2015SJB045）
作者简介： 廖吉林（1976-），男，湖南永州人，南京林业大学经济管理学院，讲师，博士，研究方向：业务流程再造、绿色供应链。
标签：果蔬农产品论文; 冷链物流论文; 路径优化论文; 蚁群算法论文; 南京林业大学经济管理学院论文;