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基于生鲜农产品的冷链物流配送路径优化研究

时间:2018-01-18 18:20来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是物流工程论文,本文在阐述了冷链物流配送路径优化相关知识的前提下,构建考虑碳排放的生鲜农产品的冷链物流配送路径优化模型。在建立目标函数时,并没有单纯地将碳排放
第1 章 绪论
 
1.1 研究背景及意义
近些年以来,生鲜农产品的供需量都在不断递增。但是,我们也需要居安思危,因为我国冷链配送农产品的相应体系建设还不是很完善,这使得只有部分生鲜农产品能够保证处于全程冷链条件下配送,许多农产品仍旧不能在适宜的温度条件下运输,这就造成某些农产品失去了营养价值与经济价值。针对此种情况,我国政府为了促进农产品冷链物流更好的运作,及时采取了一些相应举措。2010 年国家发展委员会依据我国农产品冷链物流发展的实际情况编写了《农产品冷链物流发展规划》,此规划对我国主要农产品的冷藏运输率及冷链腐损率等到2015年之时要达到的标准做了具体规定,并对其发展的主要任务进行了规划,这对我国近几年的农产品冷链物流的稳步运作起到了极大的作用。近些年包括 2017 年各省的政府工作报告都在积极倡导推进农产品冷链物流的发展建设。由此可知,农产品冷链物流在国家政策的积极支持下会在更广阔空间内稳步成长。在生鲜农产品配送过程中,为了使农产品能够处于一个合适的环境下储存及运输会使用一些制冷设备,这样必定会增加对燃料的使用量,产生更多的碳排放,给环境带来了更大的危害。中国作为一个积极推行可持续发展战略的国家,在大力推动农产品冷链物流发展的同时,也在积极关注冷链配送农产品低碳化方面的理论与技术。在哥本哈根联合国气候大会上,我国提出,与 2005 年的单位 GDP 的二氧化碳排放相比,2020 年的我国的单位 GDP 的二氧化碳排放将减少 40%—45%,不难看出,“低碳”将转变成我国今后发展的重要指南[1]。在这样的背景下,能源消耗较大的物流产业自然会受到人们的关注,而作为物流行业中重要的业务的农产品冷链物流,怎样让它更好地适应低碳经济发展的要求,从“碳排放大户”逐渐走向“低碳企业”,在降低配送总成本的同时减少碳排放量,这也将是冷链配送农产品领域亟需处理的难题。路径优化作为影响农产品冷链物流配送运营成本及碳排放量的一个关键因素,对其进行研究,不但能够改善经济效益,同时也兼顾对环境的保护。
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1.2 国内外研究现状
国外学者对冷链物流开展研究的时间较早,且研究角度也比较多样化,大多集中在以下几个角度:基于冷链物流成本优化及冷链食品安全评价角度。Jessup 等人(2005)在研究季节性车辆数目不足对易腐品配送的影响时,将配送成本最小化作为了优化目标[2];Marvin(2009)在对食品安全问题进行研究时,提出了一套用于识别食品从生产到被销售出去这个过程中安全评价流程[3];Yifeng Zou 等(2013)在研究冷链食品安全问题时,将食品冷链单元的安全影响因素作为权重,推导出食品冷链系统安全可靠性再分配方程,这对食品冷链系统的单元安全优化规划及降低食品冷链成本提供了一种新的思路和方法[4];Amorim(2014)探讨了农产品配送过程中影响农产品的易腐性的因素,并构建了将最小化配送成本最大化产品的新鲜度作为优化目标的优化模型[5];Duret 等(2014)人在研究影响食品安全的因素时,主要是采用全局灵敏度分析和接受/拒绝算法,并通过冷链物流配送火腿的案例来验证其使用的算法的合理性[6];Kim 等人(2015)针对冷链物流存在的风险管理,提出了一种智能管理框架,能够实时动态链接处理风险[7]。基于冷链物流配送及冷链物流技术角度。Stim 和 Osvald(2008)在时间的约束下建立了新鲜蔬菜配送模型,并采用禁忌搜索算法求解了此模型[8];Brito 等人(2012)研究了基于不确定时间的冷冻食品配送问题,并使用模糊优化方法对此问题进行求解[9];Kassem 等人(2013)考虑到了客户的时间要求,探究了同时取货和送货的车辆路径问题[10];Govindan 等人(2014)对冷链物流问题进行研讨时,将生鲜产品在配送中的经济效益和环境效益为优化目标,构建了带有时间窗的路径优化的模型[11];Badia-Melis R(2016)研究了神经网路、克里格插值法及电容传热三种技术对冷链配送过程中易腐品的质量安全性的影响,结果表明这些技术能够有效减少制冷设备的使用,降低了配送过程中的成本,并通过数据能够进一步提高冷链策略,减少货损[12]。
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第2 章 相关理论综述
 
2.1 农产品冷链物流概述
冷链虽然被提出的时间较早,但至今还没有一个统一的概念。一般冷链是指:使用特殊设备来确保流通过程中易腐易损性的产品总处于恒定适宜的温度环境下的物流网络[45]。同样冷链物流也不存在一个标准的概念,本文将其定义是:为了使易腐易损的产品以更高的品质质量到达消费者手中,产品从生产到制造、配送、销售等各个流通节点中均处于适宜的温度条件下,减少产品损失的体系[46]。农产品冷链物流作为冷链物流较为核心的组成元素,其定义是:为了保障果蔬、肉类等农产品从生产到消费前的安全性及新鲜性,使其一直在适宜的低温环境下的物流业务[47]。低温加工、低温运输与配送、低温储存、低温销售是农产品冷链物流中主要的流通环节,这些环节紧密联系构成了一条简单的冷链供应链。在实际中,并不存在单独一条冷链供应链,而是由多条冷链供应链构成的冷链物流网络。图 2.1是农产品冷链物流具体运作流程。通常,冷链配送农产品的时效性是客户比较关心的问题。但实际中存在配送车辆由于某些原因导致配送时间延迟的现象,若供货商与客户没有及时做好沟通,即没有较好的组织协调性,就不能采取合理的办法解决问题,从而使农产品的品质质量有所下降,给配送企业及客户都将带来一定的损失。
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2.2 低碳物流概述
低碳经济的基本内容为:将可持续发展作为行动指南,以降低人为向环境输入的碳排量作为目标,筑造低能耗,低污染为基础的经济发展体系,使得经济效益与环境保护得到更好的权衡[48]。在发展低碳经济的主流趋势下,物流作为高碳排放的行业进行低碳化是顺应经济形式的一种必然选择。低碳物流作为低碳经济背景下分化出的一个概念至今还没有形成一个标准的概念,综合各专家们的意见本文将低碳物流定义为:将低碳经济与绿色物流相融合作为发展思想,通过使用先进的科技及合适的管理方式,实现在物流运作过程中降低能源消耗、减少碳排放及降低对环境的污染的目标,在促进经济稳步发展的同时,不忽视对环境的保护[49]。物流低碳化不但涉及正向物流的低碳化,也包含对逆向物流进行低碳化。在研究低碳物流初期,人们将重心放在正向物流低碳化上,但随着人们对环境保护意识的提升及互联网的快速发展,使得逆向物流低碳化也成为了探究的焦点。当正向物流与逆向物流共同达到低碳化时,才算实现了低碳物流的最终目标。低碳物流一体化包括横向一体化和纵向一体化。横向一体化企业之间针对某项业务进行合作,对加大资源的使用率,改善物流的效率,节约运作成本具有一定的意义。纵向一体化则是针对企业内部而言的,即企业内部通过物流的各个节点进行优化来实现低碳的要求。
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第 3 章 考虑碳排放的生鲜农产品冷链物流配送路径优化模型...........19
3.1 问题描述.....19
3.2 模型的假设和约束条件.....20
3.2.1 假设条件..........20
3.2.2 约束条件..........20
3.3 模型的建立.........20
3.3.1 目标函数分析..........20
3.3.2 构建模型..........28
3.4 本章小结.....29
第 4 章 基于改进的遗传算法的冷链物流配送路径优化研究.......30
4.1 遗传算法概述.....30
4.2 改进的遗传算法设计.........32
4.2.1 编码..........32
4.2.2 种群初始化......32
4.2.3 适应度函数设计......32
4.2.4 遗传算子设计..........33
4.2.5 控制参数的设定......35
4.3 算例分析.....35
4.4 本章小结.....42
第 5 章 基于改进的蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究.......43
5.1 蚁群算法概述.....43
5.2 改进的蚁群算法设计.........46
5.3 算例分析.....50
 
第5 章 基于改进的蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究
 
本文主要对冷链配送生鲜农产品问题进行研究,通过优化路径来寻求总成本最小的配送方案。与其他解决车辆路径问题的算法相比,蚁群算法(Ant ColonyOptimization, ACO)具有搜索效率高、实现过程简单、优化结果较理想等特点。基于此,本文也将利用蚁群算法求解建立冷链配送农产品的模型。
 
5.1 蚁群算法概述
蚂蚁寻找食物的特性是蚁群算法提出的基础。蚂蚁寻找食时表现出的特性为:蚂蚁们会在经过的路线上释放一种具有挥发特性的信息素,但时间积累将导致信息素浓度减小。蚂蚁在搜索食物阶段,将信息素作为确定移动方向的依据,偏好向着浓度大的地方转移。如果路段上信息素浓度较大,会有更多蚂蚁转移至此路段,此路段上积累的信息素量也会变大。因此,蚁群的特性就是在觅食过程中依据信息素浓度的变化展现出的信息正反馈的行为机制,在此行为机制下,大多数的蚂蚁都会沿着同一条路径到达食物源,找到最终的最优路径。蚂蚁寻找优化路径的活动如图5.1 所示。由上面介绍分析可知,蚁群在寻找食物阶段主要涉及到 3 个比较重要的策略:(1)选择策略:蚂蚁会以更大的机率选择信息素浓度较大的路段。(2)更新策略:a)蚂蚁数量的多少会影响到信息素浓度的变化;b)时间的累积也将使得信息素浓度逐渐减小。(3)协同策略:实际中蚂蚁在寻找食物时,蚂蚁彼此间是通过信息素进行沟通交流的以至于它们能够更好的协同完成觅食。
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结论
 
在发展低碳经济的背景下,农产品冷链物流作为物流行业的能源消耗大户,对其实施低碳化处理将是顺应经济发展最适合的途径。基于此,本文在研究冷链配送生鲜农产品问题时,将碳排放因素考虑到所建的模型中,并通过单位碳排放价格将碳排放量化为具体的经济效益,加入到总成本中。将冷藏车辆为客户提供服务过程中支付的总成本确定为目标函数,构建了基于碳排放因素下的生鲜农产品冷链物流配送路径优化模型。其中总成本是由与车辆使用数量相关的固定费用、与配送距离相关的运输费用、保障农产品质量品质而产生的制冷费用、由于时间或温度变化造成的货损费用、消耗能源产生的碳排放成本及违背时间窗产生的惩罚费用这 6 部分费用构成。对遗传算法和蚁群算法进行改进设计以求解本文构建的模型。利用 MATLAB 软件实现算法的求解过程,并将算法程序独立运行,得到了各算法的最优配送方案,并将它们进行对比分析。针对配送过程中支付的总成本及产生的碳排放量方面的考虑,两种改进的算法都能够达到优化的目标的效果,但是改进的蚁群算法的优化目标效果要比改进的遗传算法更好,即前者能求得总成本相对较低,碳排放量也较小的解。总的来说,相比改进的遗传算法求得的结果,改进的蚁群算法更适合求解本文建立的考虑碳排放的生鲜农产品冷链物流路径优化模型,在一定程度上能够为农产品配送企业选择环保低碳的配送路线提供指导作用。
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参考文献(略)
(责任编辑:工程论文)
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