路径寻优算法及其在生鲜物流配送系统中的应用研究(2)
结论 16
致谢 17
参考文献 18
1 绪论
1.1 研究背景
随着社会经济的发展、人民生活水平的提高，人们对自身健康和饮食质量的关注程度越来越高，不单要求食品种类丰富、配送及时，食品的品质和新鲜度也备受关注。因此丰富多样的生鲜食品逐渐受到人们的追捧。但是生鲜产品与一般商品不同，生鲜食品在常温条件下具有易变质、易腐烂等特点，生鲜食品放置时间越长其新鲜度就越低，它的营养价值也会有极大损耗，从而影响生鲜食品的品质。因此要搞好生鲜物流行业的发展，路径优化问题是制约整个生鲜物流流程的关键。
生鲜食品物流的重要性、物流要求及发展前景已经得到了广泛的认同。根据有关资料显示，在物流运输过程（包含仓库、分拣、运输等）的所有成本中，运输成本占绝大部分，高达52%。但在生鲜物流配送市场中，由于流通过程不是很高效，当前对生鲜产品的保鲜方法还无法满足生鲜产品的鲜销形式，我国每年大约有高达30%的水果和40%-50%的蔬菜在运送到消费终端之前而变质，粗略估计水果和蔬菜每年的浪费高达上亿吨。
生鲜产品自身的易腐烂、易变质等特点使得生鲜物流的要求更加苛刻，因此冷链物流应运而生。当下冷链物流已经被大量的使用，如初级农产品、海鲜、蔬菜等产品的物流运营，它可以保证易腐食品的品质、减少食品在流通中的损耗、延长食品的保存时间。所以冷链物流的应用为消费者提供高品质食品的同时，也能为冷链各环节中间商、供应商和流通企业带来巨大的利益[1]。
随着信息商业模式的持续发展，以天猫生鲜，苏宁易购，京东等一大批电商为代表的新型商业模式在城镇商业中所占比例越来越大。因此，除了依靠冷链运输，生鲜物流配送的路径寻优算法研究具有重要的理论研究意义与实际应用价值。
1.2研究现状
1.3 研究内容
当前，如何提高生鲜物流的配送效率正成为我国生鲜商品产业化和生鲜商品流通产业化发展的瓶颈。为了突破这一瓶颈，研究生鲜物流配送问题已迫在眉睫。物流配送的主要研究内容就是车辆路径寻优问题，即以最小的方式在规定的时间内用一定的方式将确定的货物送到指定地点。
车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是物流活动中的关键环节之一， 其任务是选派合适的车辆，确定行车路线、时间及服务对象，以降低配送费用和提高服务质量为目标[13]。此过程就是将车辆路径问题进行优化。路径优化问题的研究一直在发展与更新，而且越来越深入：起初解决路径优化问题的方法为构造性方法，之后到局部优化算法，当下已经发展到元启发式优化算法的全局优化。元启发式优化算法受到了自然界中群体智慧的启发，通过模仿生物种群群体智慧或物流现象等基本原理而形成的全局优化算法，元启发式优化算法具有极高的优化性能，同时具有很强的鲁棒性，因此成为了当下优化问题研究的热门方向[14]。
1.4研究意义
随着中国社会主义市场经济制度的完善和流通体制改革的进行，物流产业逐渐成
为中国经济新的增长点。社会物流总费用过高，暴露出中国物流产业发展进程中高耗低效的弊病。因此控制并降低占物流成本比重53%左右的运输成本，对于提高物流效率、加快生鲜物流产业的发展有着及其重要的作用。物流成本费用主要由车辆费用和人力成本构成，其中人力成本费用包含工资、津贴、奖金等费用，其主要支出程度基本稳定。车辆运输成本包含动态费用和静态费用：动态费用是和车辆运输路程相关的不稳定成本部分，主要包含路桥费、燃油费、物耗费等；静态费用指和车辆运输路程无关的稳定成本部分，如保养费、折旧费、保险费和各种税费等，一般和运输车辆的数量成正比。随着车辆行驶里程的增加，动态费用成线性增长。总的来说，车辆运输费用与车辆行驶里程为正相关关系。合理地规划车辆运输路径，尽可能地减少车辆行驶里程，是降低车辆运输费用的首要途径[15]。