时间窗约束下的生鲜产品物流配送路径优化研究
生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究
生鲜农产品冷链物流配送路径优化研究李桂娥（山西大学商务学院电子商务与物流学院，山西太原 030031）【摘要】摘要：文章针对生鲜农产品冷链物流配送企业成本最小化为目标，将配送过程中发生的车辆损耗、运输、货损以及制冷、延时等一切成本进行了综合考虑。
在车载重量与运输时间成本的限制下，对以上成本因素进行综合考虑构建成本最小化模型。
并结合研究结果积极探索冷链物流配送的优化策略；最后，通过节约成本法加以分析求解，验证模型和算法的可行性。
结果表明，基于时温特性处理生鲜农产品冷链物流配送过程中存在的问题，通过节约成本以最小的成本来满足客户需要，随着时间的推移，未来物流业的发展中，生鲜农产品物流所占的比重会逐渐上升。
【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2023(042)010 【总页数】5【关键词】冷链物流；生鲜农产品；配送路径优化；节约成本法0 引言农业是我国的第一大产业，农产品、生鲜食品产量在世界总产量中所占比例较大。
随着国民收入水平的提高，对生活质量有了更高的要求，对于食品更加注重健康与营养。
然而，早期的农产品运输条件简陋，运输环境也很差，农产品的防腐、冷藏与保鲜设备严重不足，导致运输过程中大量农产品腐烂、变质，浪费情况非常严重，给配送企业和客户造成经济损失。
据统计，现阶段，全国范围内拥有超过3 000家肉类食品企业，年产量在7亿吨以上，平均每年增长率为5个百分点。
此外，每年蔬菜与水产品的总产量分别为3亿吨、4 400万吨，生鲜农产品的消耗量每年也能达到2.4亿吨，年增幅在4个百分点左右。
然而在这些生鲜农产品运输过程中，肉类的腐败、变质率一般在15个百分点上下，水果蔬菜则更严重，最高能达到30个百分点。
正是生鲜农产品运输过程中较高的变质率造成了配送成本的居高不下，甚至成为我国农产品物流配送产业未来发展的主要障碍。
通过以上描述可以看出，如何以最小化的运输成本通过最优化的路径来达到运输效率的最高作为本文研究的主要目的。
基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题
第45卷 第5期 包 装 工 程2024年3月PACKAGING ENGINEERING ·263·收稿日期：2023-09-28基金项目：国家自然科学基金（72371044，71871035）；重庆市教委科学技术研究重大项目(KJZD-M202300704)；重庆市基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题王勇，王静媛，苟梦圆，罗思妤（重庆交通大学，重庆 400074）摘要：目的 针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题，采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备，并结合时间窗等约束，研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。
方法 建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型，然后设计基于Clarke-Wright 节约算法的非支配排序遗传算法（CW-NSGA-Ⅱ）求解该模型。
利用CW 节约算法生成初始配送路径，以提高初始解的质量，并设计精英迭代策略，以提高算法的寻优性能。
结果 基于改进的Solomon 算例，将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比，验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。
结合实例，对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析，结果表明，经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%，温控成本减少了39.2%，物流运营总成本减少了47.7%。
结论 文中所提模型和算法能够有效优化配送路径，降低运营成本，为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。
关键词：生鲜商品配送；多仓温控；时间窗；CW-NSGA-Ⅱ中图分类号：F570；TB485.3 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)05-0263-13 DOI ：10.19554/ki.1001-3563.2024.05.032Fresh Commodity Distribution Vehicle Routing Optimization Based on TimeWindows and Multi-compartment Temperature ControlWANG Yong , WANG Jingyuan , GOU Mengyuan , LUO Siyu(Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China)ABSTRACT: Aiming at the inefficient and high-cost fresh commodity distribution, the work aims to study the fresh commodity distribution route optimization based on time windows and multi-compartment temperature control by adopting multi-compartment vehicles with temperature controlled compartments as distribution equipment and applying time windows and other constraints. Firstly, the bi-objective model was established to minimize logistics operating cost and the number of vehicles. Then, the non-dominated sorting genetic algorithm based on the Clarke-Wright saving algorithm (CW-NSGA-Ⅱ) was designed to solve the model. Among them, the initial population was generated by the Clarke-Wright saving algorithm, which improved the quality of the initial solution, and an elite iterative strategy was designed to improve the optimization performance. Based on the improved Solomon example, the proposed algorithm was compared with the multi-objective particle swarm algorithm, multi-target ant colony algorithm and multi-target genetic algorithm, verifying the solution performance of the CW-NSGA-Ⅱ. Combined with a casestudy, the indicators such as the number of multi-compartment vehicles, temperature control costs and operating costs·264·包装工程2024年3月were compared and analyzed. The results showed that the number of optimized multi-compartment vehicles was reduced by 35.7%, the temperature control cost was reduced by 39.2%, and the total operating cost was reduced by47.7%. The proposed model and algorithm can effectively optimize the distribution route, reduce the total operatingcost, and provide theoretical support and decision-making reference for the construction of the efficient and low-cost fresh distribution network.KEY WORDS: fresh commodity distribution; multi-compartment temperature control; time window; CW-NSGA-Ⅱ近年来，随着电子商务的发展和人民生活水平的提高，生鲜商品配送服务逐步向高品质、精细化、个性化方向发展，客户不再局限于单一的商品需求[1]。
物流配送路径规划中的时间窗问题研究与应用
物流配送路径规划中的时间窗问题研究与应用摘要：在物流配送系统中，时间窗问题是一个重要的研究方向。
时间窗指的是物流配送过程中，每个客户对送货时间的限定。
在进行路径规划时，必须考虑到这些时间窗的限制，以确保配送的准时和高效。
本文将探讨时间窗问题的研究背景、定义、分类以及应用，并讨论相关研究的最新进展和未来发展方向。
1. 引言物流配送是现代经济运作中不可或缺的一环，它涉及到从供应商到客户的商品运输。
为了确保商品能够按时送达，保证供应链的顺利运作，物流配送路径规划成为一个十分复杂的问题。
在实际配送中，客户的送货时间限制成为了一项不可忽视的因素。
因此，研究如何在配送过程中合理安排时间窗成为了一项重要的课题。
2. 时间窗问题的定义与分类时间窗问题是指在物流配送过程中，每个客户对送货时间的限定问题。
通常来说，每个送货点都会对送货的时间窗进行要求，以确保送货的合理性和高效性。
时间窗问题可以分为硬性时间窗和软性时间窗。
硬性时间窗是指送货时间窗必须严格遵守，若送货晚于时间窗，则被视为违约，不符合客户的需求。
软性时间窗则允许在一定范围内有所延迟，但延迟时间越长，对配送成本和客户满意度的影响也越大。
3. 时间窗问题的应用研究时间窗问题在物流配送领域有着广泛的应用研究。
主要包括以下几个方面：3.1 路径规划优化时间窗问题的一个重要应用是在路径规划中进行优化。
通过考虑送货点的时间窗限制，并采用合适的算法和模型，可以在尽量减少配送成本的同时保证配送的准时性。
研究者提出了多种求解算法，例如遗传算法、模拟退火算法等，并结合实际场景进行验证和优化。
3.2 送货路线调整在实际配送过程中，由于各种原因（道路拥堵、天气等），送货路线需要进行调整。
时间窗问题可以帮助配送员进行及时调整，选择最优的路线以保证送货的准时性。
3.3 仓库和配送中心的布局规划仓库和配送中心的布局规划也需要考虑时间窗的因素。
通过合理规划仓库和配送中心的位置，可以减少配送距离和时间，提高配送效率，降低成本。
带时间窗的冷链物流配送动态车辆路径优化方法研究
本次演示研究的优化方法在以下几个方面取得了显著效果：
1、通过实时监控车辆位置和交通状况等信息，及时调整配送计划，减少了 交通拥堵等带来的延误。
2、综合考虑客户需求、配送成本等多方面因素，实现了更优的路径规划， 提高了配送效率和客户满意度。
3、采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方式进行优化，避免了陷入局部 最优解，提高了求解质量。
研究方法
针对上述问题，本次演示提出了带时间窗的卷烟物流配送动态车辆路径优化 方法。该方法首先运用图论和数学规划方法构建出车辆路径问题的模型，并考虑 客户对配送时间的要求和车辆行驶的时间成本。然后，运用实时优化算法，根据 客户需求的实时变化动态调整车辆路径。具体流程如下：
1、收集卷烟物流配送相关的数据，包括客户分布、道路状况、车流量等；
在冷链物流车辆配送路径优化方面，国内外学者已经进行了广泛而深入的研 究。常见的方法包括数学规划、遗传算法、模拟退火算法等。其中，数学规划方 法可以得出精确解，但计算复杂度较高；遗传算法和模拟退火算法可以求得近似 解，且具有较强的鲁棒性。然而，以上方法均未考虑模糊时间窗的约束，这在一 定程度上影响了路径优化的效果。
2、在车辆调度方面，该方法能够及时调整车辆出车时间和数量，避免了车 辆资源的浪费；
3、在货物配送方面，该方法能够最大限度地满足客户对配送时间的要求， 提高了客户满意度。
然而，带时间窗的卷烟物流配送动态车辆路径优化方法也存在一些不足。例 如，该方法需要依赖大量的实时数据，如果数据不准确或不完整，会影响到模型 的优化效果；同时，该方法的运算复杂度较高，需要高效的算法和计算机硬件支 持。
1、完善数据采集和预处理技术，提高数据的准确性和实时性。 2、进一步优化路径规划算法，考虑更多约束条件和优化目标。
工程硕士论文：带时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型构建
工程硕士论文：带时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型构建摘要随着经济的发展和消费水平的不断提高，人们的生活理念也在逐渐转变，市场需求也逐渐青睐提升生活满意度的产品，尤其是生鲜农产品。
而生鲜农产品具有不同于其他产品的特点，例如易腐烂、不易储存等，因此生鲜农产品的物流配送就具有一些特殊性，它关系到不同位置的生鲜农产品是否能实现保证质量前提下的有效互通和共享。
众多学者和企业家认为合理规划配送路径是解决生鲜农产品配送过程中质量保障、运输成本降低问题的有效方法。
本文对生鲜农产品车辆路径问题影响因素进行分析，建立带时间窗的生鲜农产品车辆路径优化模型，并通过遗传算法进行求解。
ABSTRACTWith the development of economy and the continuous improvement of consumption level, people's life philosophy is gradually changing, and market demand is also gradually favoring products that improve life satisfaction, especially fresh agricultural products.Fresh agricultural products have different characteristics from other products,such as perishable, not easy to store, etc. Therefore, the logistics distribution of fresh agricultural products has some particularities, it is related to whether the fresh agricultural products in different locations can achieve the premise of ensuring quality Effective communication and sharing. Many scholars and entrepreneurs believe thatreasonable planning of distribution routes is an effective method to solve the problems of quality assurance and transportation cost reduction in the distribution of freshagricultural products. This paper analyzes the influencing factors of the fresh agricultural product vehicle routing problem, establishes a fresh window agricultural product vehicle routing optimization model with a time window, and solves it by genetic algorithm.The thesis first summarizes the research status of domestic and foreign scholars on fresh agricultural products, fresh agricultural products distribution mode and distribution path.Secondly, the characteristics of fresh agricultural products distribution and the influencing factors of vehicle paths during the distribution of fresh agricultural products are analyzed, the constraints of modeling are clearly defined, and the objective function of customer satisfaction of fresh agricultural product distribution with time window and the loss target of fresh agricultural product distribution are constructed Function, on this basis, a total model for the optimization of the distribution path of fresh agricultural products with time windows is established. Finally, the genetic algorithm is used to solve the model. The results show that the established vehicle path optimization model with time window can effectively reduce the total cost of fresh agricultural product distribution, and can maintain the freshness and quality of fresh agricultural products; The transportation time of vehicles is relatively average, and the transportation time of eachvehicle is not long, and it remains within the acceptable range.Keywords:Distribution of fresh agricultural product;Time Window; Distribution Path Optimization; Genetic Algorithm (GA)。
物流配送路线规划中的时间窗问题研究
物流配送路线规划中的时间窗问题研究一、问题背景随着物流行业的不断发展，物流配送的效率和准时性需求变得越来越重要。
在物流配送过程中，如何合理规划路线，确保货物准时送达，是一个具有挑战性的问题。
其中，时间窗问题是一个关键的考虑因素。
本文将研究物流配送路线规划中的时间窗问题，探讨时间窗对物流配送的影响以及解决方法。
二、时间窗的定义与影响因素时间窗定义为在一段时间内，配送员可以进入某个客户节点进行配送或取货的时间范围。
时间窗的设置通常受到多种因素的影响，如客户需求、交通拥堵、配送员能力等。
合理设置时间窗可以有效提高配送效率和准时性。
三、时间窗问题的挑战时间窗问题主要包括两个方面的挑战：一是如何顺利在时间窗内完成配送任务，避免迟到或早到；二是如何最大化满足客户需求，提供个性化的服务。
解决时间窗问题具有重要的现实意义。
四、时间窗问题的解决方法1. 路线规划算法路线规划算法是解决时间窗问题的核心方法。
常用的算法有贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法可以在给定时间窗约束下，对配送路径进行优化，使得配送员的行程最短且满足时间窗要求。
2. 实时数据优化随着物流行业信息技术的发展，可以通过实时数据优化来解决时间窗问题。
在路线规划之前，可以获取实时的交通拥堵情况、客户需求变化等信息，进而对路线进行动态调整，以保证货物的准时配送。
3. 有效的时间窗设计时间窗的设计需要考虑到不同客户的需求特点。
根据客户的优先级、配送频率等因素，可以合理设置时间窗的起止时间和宽度。
同时，还可以通过与客户的沟通，了解其特殊需求，从而提供个性化的服务。
4. 与相关部门的协同合作解决时间窗问题需要物流公司与相关部门的协同合作。
与交通管理部门、客户服务部门等建立紧密的合作关系，可以在路线规划中获取更多的信息和资源，提高配送效率。
五、案例分析以某物流公司在某市实际配送为例，通过引入时间窗问题的解决方法，该公司在保证满足客户需求的前提下，成功提高了配送效率和准时性。
基于时间约束的生鲜产品配送路径优化
ｂｙ ｍ ｅａｎｓ ｏｆ ｍ ａｔｌａｂ ｐｒｏｇｒａｍ ｍ ｉｎｇ，ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ａｎｄ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍ ｅｔｈｏｄ ｗ ａｓ ｐｒｏｖｅｄ ｂｙ ｅｘａｍ ｐｌｅ． Ｋｅｙ Ｗ ｏｒｄｓ：Ｆｒｅｓｈ Ｐｒｏｄｕｃｔ；Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｒｏｕｔｅ；Ｓａｖｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ；Ｔｉｍ ｅ Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ
目标 的 关键 途 径 之 一 ，也 是 物 流 配 送 中的 一 个 非 确
在 物 流 配 送 过 程 中 ，配 送 中心 到 每 个 需 求 点 及
定 性 多 项 式难 题 ，研 究 方 法 有 禁 忌 搜 索 算 法 、蚁 群 需 求 点 之 间 可 以选 择 多 种 路 线进 行 运 输 。将 配 送 中
文 章编 号 ：１００３－１４２１（２０ｌ６）０６一ｏ０４０—０４ 中 图分 类号 ：Ｕ２９５ ＤＯＩ： １０．１６６６８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１００３－１４２１．２０１６．０６．０８
文 献标 识码 ：Ｂ
基
于
时
间
约
束
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生
鲜
产 口 口口
配送 路径优化
Ｒｏｕｔｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｆｒｅｓｈ Ｐｒｏｄｕｃｔ ＤｅｔｉｖｅＦｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｔｉｍｅ Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ
算 法 、遗 传 算 法 、 粒 子 群 算 法 、节 约 里 程 法 等 …。 心 作 为 起 始 点 ｖ ，ｖ 作 为 一 个 需 求 点 ，其 余 节 点 作
物流配送路径规划中的时间窗问题研究
物流配送路径规划中的时间窗问题研究随着电子商务的蓬勃发展，物流配送成为了供应链管理中不可或缺的环节。
为了提高送货效率、减少成本和满足顾客需求，物流公司面临着一个重要的问题，即如何合理规划物流配送路径。
而其中一个关键因素就是时间窗问题，也就是要在规定的时间窗口内完成配送任务。
一、时间窗问题的定义和意义时间窗问题是指在物流配送中，每个配送点都有一个规定的时间段，配送员必须在这个时间窗口内赶到该点并完成送货任务。
这些时间窗口可以是固定的，也可以是根据客户需求而变化的。
时间窗问题的解决对于物流公司具有重要意义。
首先，合理安排时间窗可以提高配送效率，从而减少配送成本，提高服务质量。
其次，根据不同的时间窗，物流公司可以优化配送路线，减少车辆行驶时间和里程，减少能源消耗，降低环境污染。
二、时间窗问题的挑战与解决方法时间窗问题的主要挑战在于如何在有限的时间窗内，找到最优的配送路径。
为了解决这一问题，学术界和业界提出了许多方法和算法。
1.贪心算法贪心算法是一种常用于解决最优化问题的方法，在时间窗问题中也有应用。
它通过每次选择最具吸引力的任务或路径，逐步构建最终解。
然而，由于贪心算法的局部最优性，可能无法得到全局最优解。
2.启发式算法启发式算法是一种通过规则和经验寻找解的方法，常用的有遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法通过模拟自然界的进化过程或物质的状态转变过程，寻找最佳解。
启发式算法在时间窗问题中的应用可以得到较好的结果，但计算复杂度较高。
3.精确算法精确算法是指通过数学建模和优化求解的方法，保证找到全局最优解。
其中最常用的是线性规划和整数规划。
然而，精确算法的计算复杂度较高，适用于小规模问题。
三、时间窗问题的应用案例时间窗问题在实际物流配送中有广泛的应用，并取得了显著的效果。
以市中心快递配送为例，拥有数十个配送点，每个点有固定的时间窗口。
为了优化配送路径，可以使用遗传算法进行求解。
首先，根据配送点之间的距离和时间窗的限制，构建一个遗传算法模型。
不确定需求和配送时间窗约束下的供应链优化
Ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ Ｃｈ ａ ｉ ｎ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｕｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ Ｄｅ ｍａ ｎ ｄ
ａ ｎ ｄ Ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｉ ｍｅ Ｗｉ ｎｄ ｏ ｗ Ｃｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ
单纯形法求生产调度， 从 而得到 总优化成本。结果表明 ， 采用集成决策时 ， 供应链 中生产和配送成本 有较大幅度下 降， 但同
时车辆启动成本的存 在会使 目标成本出现转折点。实验结果表 明了模型的正确性和算法的良好性能 。 关键词 ： 生鲜食 品； 供应链 ； 蚁群算法
中图 分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ９文 献标 识 码 ： Ｂ
ＬＩ Ｎａ （ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ ３ ８ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｍｉ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ｂ ｙ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｉ ｒ ｓ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ，ｗｈ ｅ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｒ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｓ ｔ ，
4.带时间窗的冷链食品物流配送选址及运输路径优化问题研究
硕士学位 论文
带时间窗的冷链食品物流配送选址及运输路径 优化问题研究
王芹
导师姓名职称 申请学位类别 论文提交日期 学位授予单位 工学硕士
赵建有 教授 学科专业名称 物流工程与管理
2015 年 5 月 6 日 论文答辩日期 2015 年 6 月 4 日 长安大学
ii
目录 第一章 绪论 .............................................................................................................................. 1 1.1 研究背景及意义 ........................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ........................................................................................................... 3 1.2.1 国外研究现状 .................................................................................................... 3 1.2.2 国内研究现状 .................................................................................................... 5 1.3 研究内容及技术路线 ................................................................................................... 8 1.3.1 研究内容 ........................................................................................................... 8 1.3.2 技术路线 ........................................................................................................... 9 1.4 本章小结 ....................................................................................................................... 9 第二章冷链食品配送选址及运输路径优化问题基本理论 .................................................. 11 2.1 冷链食品物流的基本问题 ......................................................................................... 11 2.1.1 冷链物流的内涵 .............................................................................................. 11 2.1.2 冷链物流服务的特点 ...................................................................................... 12 2.1.3 冷链食品的生命周期函数 .............................................................................. 13 2.2 配送中心选址基本问题 ............................................................................................. 17 2.2.1 选址的基本原则与影响因素 ......................................................................... 17 2.2.2 选址方法 .......................................................................................................... 18 2.3 车辆路径基本问题 ..................................................................................................... 19 2.3.1 车辆路径问题的描述与分类 .......................................................................... 19 2.3.2 车辆路径问题（VRP）的数学模型 .............................................................. 23 2.4 冷链配送选址及车辆路径优化问题 ......................................................................... 24 2.4.1 冷链配送选址问题 LAP .................................................................................. 24 2.4.2 冷链物流车辆配送路径优化问题 .................................................................. 25 2.4.3 冷链物流选址-配送优化问题 LRP ................................................................. 26 2.5 本章小结 ..................................................................................................................... 27 第三章冷链物流配送选址及路径优化的双层规划模型的构建 .......................................... 28 3.1 双层规划模型概述 ..................................................................................................... 28 3.1.1 双层规划模型的思想 ...................................................................................... 28 3.1.2 双层规划模型的特点 ...................................................................................... 28 3.1.3 双层规划模型的数学描述 .............................................................................. 29 3.2 建模的基本思路 ......................................................................................................... 31 3.3 模型的假设及符号的说明 ......................................................................................... 32 3.3.1 模型的假设 ..................................................................................................... 32 3.3.2 符号的说明 ..................................................................................................... 33 3.4 模型各项成本的分析 ................................................................................................. 33
2021带时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型构建范文1
2021带时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型构建范文 摘要 ABSTRACT 第一章绪论 【由于本篇文章为硕士论文，如需全文请点击底部下载全文链接】 第五章总结 当前物流领域随着经济的迅速发展也在不断扩大范围，经济水平和消费观念的转变让市场消费的目光转移到生鲜农产品的消费上，而物流领域也聚焦于生鲜农产品的采购与销售。
生鲜农产品的自身属性特点是易腐烂、难储存，这就给生鲜食品的物流领域发展带来了一定挑战，生鲜食品对于其自身物流运输要求较高，需要合适的储存温度、合理的储存空间、快速的配送速度等因素辅助，才能够保证生鲜农产品的感官、形状、新鲜度等特征，使整个配送服务质量达到客户需求的满意度。
而基于生鲜配送的诸多特点和问题，更多的目光着力于解决如何实现生鲜农产品配送路径优化的问题上。
本文结合具体实际情况和相关文献研究，经过一定程度的探索研究，做了以下几点工作： （1）生鲜农产品由其自身的独特属性对于生鲜农产品的配送提出了极高要求，配送是否及时关系到最终的产品质量，也就关系到客户对配送服务的满意度。
本文基于生鲜农产品的特点和当前国内关于生鲜农产品的配送模式，分析了当前生鲜农产品配送过程中的特点及其存在的关键问题，了解生鲜农产品在配送过程中的难点和矛盾点，使后续问题的解决更具针对性。
（2）经分析当前关于生鲜农产品的配送方面的发展并不完善，存在产品损耗度高、冷链技术薄弱、配送不及时等问题，本文在此基础上进一步分析了生鲜农产品配送的车辆路径影响因素，基于此建立了带时间窗的生鲜农产品车辆路径优化模型。
生鲜农产品损耗度在生鲜农产品车辆路径问题研究中是一个重要因素，如果考虑时间窗满意度的问题，可以减少生鲜农产品的损耗，但同时会给车辆配送的运营成本带来负担，而将整个配送过程控制在合理的时间范围内，对车辆配送路径进行最优规划，在基于客户对于时间窗满意度的要求基础上实现最短路径配送，则能够提升客户对于整体配送服务的满意度。
物流系统中的配送路径优化与时间窗问题
物流系统中的配送路径优化与时间窗问题章节一：引言在物流行业中，配送路径优化与时间窗问题一直是一个重要的研究方向。
随着物流网络的不断扩大和配送需求的增加，如何优化配送路径，提高物流效率成为了物流企业亟待解决的问题。
本文将从配送路径优化和时间窗问题两个方面展开论述，分析其意义、方法和应用。
章节二：物流系统中的配送路径优化2.1 配送路径优化的意义配送路径优化是指在给定的物流网络中，通过合理的路径规划和调度，使得物流资源得到最优利用、节约成本和提高效率。
优化配送路径可以降低货物运输时间，减少运输成本，提高客户满意度。
在物流系统中，配送路径优化是实现高效物流运作的关键环节。
2.2 配送路径优化的方法配送路径优化可以应用多种算法和模型进行求解。
常见的方法包括启发式算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法可以通过对问题进行建模和求解，得出最优或近似最优的配送路径方案。
2.3 配送路径优化的应用配送路径优化在物流企业中有广泛的应用。
例如，电商平台需要确定最佳的配送路径，快递公司需要调度物流车辆进行最优路径规划。
在城市物流配送中，通过优化路径可以实现更快速、高效的派送，减少交通拥堵，提高快递员的配送效率。
章节三：物流系统中的时间窗问题3.1 时间窗问题的意义时间窗问题是指在配送过程中，为了满足客户需求和物流运作的要求，对配送时间设置了一定的限制和约束。
合理管理时间窗可以有效提高配送效率和服务质量。
3.2 时间窗问题的解决方法针对时间窗问题，可以通过线性规划、模糊数学、动态规划等方法进行求解。
线性规划可以将配送路径纳入到约束范围内，以最小化总配送时间为目标进行优化。
模糊数学可以处理时间窗的不确定性和模糊性，更加灵活地规划配送路径。
3.3 时间窗问题的应用时间窗问题广泛应用于物流配送、交通管理等领域。
在电商配送中，通过时间窗的合理安排，可以确保客户在特定时间段内收到货物，提升客户满意度。
在城市交通管理中，合理设置交通信号灯的时间窗可以减少交通拥堵，提高交通流畅度。
时变路网下生鲜电商社区配送路径优化
时变路网下生鲜电商社区配送路径优化CATALOGUE 目录•研究背景和意义•时变路网对生鲜电商社区配送的影响•时变路网下生鲜电商社区配送路径优化的方法•时变路网下生鲜电商社区配送路径优化的实证分析CATALOGUE目录•时变路网下生鲜电商社区配送路径优化的前景展望与挑战•结论与建议研究背景和意义CATALOGUE 01研究背景然而，在时变路网环境下，社区配送路径优化问题一直是生鲜电商行业面临的难点和挑战。
当前的研究主要集中在静态路网下的配送路径优化，对于时变路网下的配送路径优化研究较少。
近年来，生鲜电商行业发展迅速，成为消费者购买生鲜产品的主要渠道之一。
针对时变路网下生鲜电商社区配送路径优化问题进行研究，具有重要的理论和实践意义。
从理论角度来看，研究时变路网下的配送路径优化问题可以丰富和完善现有的配送路径优化理论和方法。
从实践角度来看，通过对时变路网下生鲜电商社区配送路径的优化，可以提高配送效率、降低配送成本、提升客户满意度等，对于生鲜电商企业的可持续发展具有重要意义。
研究意义时变路网对生鲜电商社区配送的影响CATALOGUE02时变路网的特性030201时变路网对生鲜电商社区配送的影响分析时变路网中车辆行驶时间波动大，可能导致配送员无法按时完成配送任务，影响客户满意度。
配送效率下降配送成本增加客户体验下降环境污染加剧由于行驶时间的不确定性，配送员可能需要准备多份备选路线方案，增加了配送成本。
若因交通拥堵等原因导致配送延迟，客户可能无法及时收到商品，影响客户体验。
时变路网可能导致重复配送或绕行等问题，增加车辆尾气排放，加剧环境污染。
时变路网下生鲜电商社区配送路径优化的方法CATALOGUE03基于时间权重的路径选择算法010203算法概述算法流程适用场景考虑时间因素的路径优化模型模型概述模型变量适用场景03适用场景动态规划算法在路径优化中的应用01算法概述02算法流程时变路网下生鲜电商社区配送路径优化的实证分析CATALOGUE04背景数据来源实证分析的背景和数据来源基于时间权重的路径选择算法的实证分析实证过程我们使用了基于时间权重的路径选择算法，对生鲜电商社区配送路径进行优化。
生鲜电商物流配送优化策略研究
电商物流配送优化策略研究生鲜电商物流配送优化策略研究摘要：随着生鲜电商的快速发展，物流配送成为了行业内的一个关键问题。
本研究旨在探索生鲜电商物流配送的优化策略，以提高配送效率和服务质量。
通过调研和数据分析，本研究提出了一套符合生鲜电商特点的物流配送优化方案，并通过实际案例验证了该方案的可行性和有效性。
第一部分：研究问题及背景随着人们生活水平的提高和对健康的关注，生鲜电商市场逐渐兴起。
然而，生鲜产品的特殊性质导致了物流配送过程中存在诸多挑战，如保鲜期限、配送时间窗口等。
因此，研究如何优化生鲜电商的物流配送成为了一个重要的课题。
第二部分：研究方案方法1. 文献综述：通过调研已有的相关文献，了解生鲜电商物流配送的研究现状和存在的问题，为本研究提供理论基础。
2. 数据收集：收集生鲜电商的配送数据，包括订单量、配送路径、配送时间等，为后续的数据分析提供支持。
3. 制定优化方案：基于物流配送的相关理论和经验，结合生鲜电商的特点，制定一套符合实际情况的物流配送优化方案，并进行仿真实验，验证方案的可行性。
4. 优化策略评估：利用数据分析方法对不同的优化策略进行评估和比较，选择最优的方案。
第三部分：数据分析和结果呈现1. 数据描述：对收集到的生鲜电商配送数据进行描述性分析，包括订单量、配送时间、配送路径等指标的统计分析。
2. 方案评估与比较：利用数据分析方法对不同的优化方案进行评估和比较，包括配送效率、配送成本等指标的比较。
3. 结果呈现：将数据分析的结果以图表形式展示，清晰地表达出各个方案的优劣。
第四部分：结论与讨论1. 结论：根据数据分析的结果，得出生鲜电商物流配送优化策略的结论，总结出最优的配送方案。
2. 讨论：对本研究的优化方案进行讨论，并提出改进和扩展的建议，为行业内相关研究提供参考。
通过以上研究方案和方法的实施，本研究得出了一套符合生鲜电商特点的物流配送优化方案，并通过实际案例验证了该方案的可行性和有效性。
生鲜电商运输中的配送时间窗口管理
生鲜电商运输中的配送时间窗口管理生鲜电商行业是近年来快速兴起的一种新型电商模式，它将生鲜食品和电子商务相结合，为消费者提供便捷的购物体验。
然而，由于生鲜食品的特殊性，生鲜电商在配送过程中面临着许多挑战，其中之一就是时间窗口管理。
时间窗口管理是指在一个特定时间段内为客户提供准时配送服务的管理过程。
对于生鲜电商而言，准时配送对于保持食品的新鲜度和质量至关重要。
为了提供最佳的配送服务，生鲜电商需要合理制定时间窗口，并进行有效的管理。
首先，生鲜电商需要根据各类食品的特性和顾客的需求来确定时间窗口。
不同种类的食品有不同的保存期限和敏感度，因此可以根据这些特性来合理划分时间窗口。
比如，对于易腐食品，可以将时间窗口设置得相对较短，以确保食品的新鲜度；而对于其他类型的食品，可以根据其保存期限和运输距离等因素来确定时间窗口的长度。
其次，生鲜电商需要建立起与物流公司的紧密合作关系，以保证时间窗口的有效管理。
物流公司是生鲜电商配送的重要环节，它承担着将商品从仓库送至客户手中的责任。
通过与物流公司合作，生鲜电商可以共享关于配送路线、交通状况等信息，以便更好地安排配送时间窗口。
同时，生鲜电商还可以与物流公司签订服务协议，明确双方的职责和义务，确保配送服务的质量和可靠性。
另外，生鲜电商还可以通过技术手段来提高时间窗口管理的效率。
现代物流技术的发展给生鲜电商提供了许多工具和平台，可以帮助他们更好地管理配送时间窗口。
比如，生鲜电商可以利用物流跟踪系统来实时监控商品的运输情况，及时调整配送计划；他们还可以利用数据分析工具来分析和预测客户的购买行为，以确定最佳的配送时间窗口。
此外，生鲜电商还可以采取一些措施来提高配送时间窗口的准确性和可行性。
比如，他们可以利用优先配送的策略，将优先级较高的订单安排在较短的时间窗口内配送；他们还可以建立客户联系中心，通过与客户进行预约配送来避免时间窗口冲突和延误。
总的来说，生鲜电商运输中的配送时间窗口管理对于保证食品的新鲜度和质量非常重要。
生鲜电商运输中的运输时间窗口管理与承诺
生鲜电商运输中的运输时间窗口管理与承诺在生鲜电商领域，准时的运输对于保持新鲜度至关重要。
如何管理运输时间窗口并遵守承诺，是生鲜电商平台需要认真思考和解决的问题。
本文将探讨生鲜电商运输中的时间窗口管理，并提供一些建议来确保顺利的运输过程。
首先，时间窗口管理是生鲜电商运输中的关键步骤。
时间窗口是指在运输过程中规定的时间段，在这段时间内必须完成运输任务。
确保顺利运输的关键之一是为每个环节分配合适的时间窗口。
例如，从生鲜市场采购到仓库的运输，从仓库发货到用户手中的运输，每个环节都需要有一个明确的时间窗口，以确保流程的顺利进行。
其次，承诺是生鲜电商平台与消费者间关系的基石。
平台应该诚实守信，严格遵守承诺，为用户提供准时的配送服务。
在运输过程中，平台可以通过实时信息跟踪技术来提供准确的运输时间。
这意味着用户可以随时了解他们的订单在运输过程中的位置和预计到达时间。
同时，生鲜电商平台还应该建立起强大的物流网络，以确保持续的供应链和高效的运输服务。
这包括与专业物流公司的合作，选择有经验和可靠的运输合作伙伴。
平台应该进行严格的供应商审核，确保所采购的产品的新鲜度和质量，并确保供应商也遵守时间窗口和承诺。
此外，生鲜电商平台可以利用技术来优化运输时间窗口管理。
例如，通过使用智能路线规划系统，平台可以更好地掌握运输过程中的交通状况，并根据路况情况来调整时间窗口。
此外，平台还可以充分利用大数据分析的优势，对运输时间窗口进行优化和预测，以提前解决潜在的延迟问题。
最后，生鲜电商平台还可以与客户共同解决运输时间窗口管理的问题。
平台可以提供多种配送选项，让用户可以根据自己的时间安排来选择最合适的配送时段。
平台还可以推出会员制度，给予常购用户更优先的配送服务，以提高用户的满意度和忠诚度。
总之，生鲜电商运输中的时间窗口管理和承诺对于保持新鲜度和提高用户体验至关重要。
生鲜电商平台需要从管理时间窗口、提供准确承诺、建立物流网络、利用技术和与客户共同解决问题等方面入手，来确保顺利的运输过程。
时变网络条件下带时间窗的食品冷链配送定位—运输路径优化问题
时变网络条件下带时间窗的食品冷链配送定位—运输路径优化问题石兆;符卓【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2013(030)001【摘要】In order to solve the problem of food cold chain logistics distribution system optimization problem, for perishable goods characteristics, combined with the distribution network time-varying characteristics to analyse travel time, this paper designed satisfaction degree function according to service time windows and established the simulation model under time-dependent. It designed the two-phase solution of preoptimization phase and real-time optimization phase, by using the decomposition method, it decomposed the problem, designed the minimum envelope clustering analysis method and tabu search algorithm to solve the problem. Simulation results show the effectiveness of the model and algorithm of practical value.%为解决食品冷链配送系统优化问题,针对易腐品特性,结合配送网络时变特征进行行程时间分析,根据服务时间窗设计满意度函数,建立时变条件下的仿真模型；采用“预优化阶段+实时优化阶段”两阶段求解策略,利用分解法进行问题分解,设计最小包络聚类分析方法与混合遗传算法求解.仿真计算验证了模型和算法的有效性与研究的实用价值.【总页数】6页(P183-188)【作者】石兆;符卓【作者单位】中南大学交通运输工程学院,长沙410075;长沙商贸旅游职业技术学院,长沙410000;中南大学交通运输工程学院,长沙410075【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.在时间窗条件下应急物资运输路径优化问题研究 [J], 陈钢铁;帅斌2.带时间窗的生鲜产品冷链配送优化模型的构建与应用研究 [J], 耿秀娥;刘文慧;于庆安3.改进遗传算法求解带模糊时间窗冷链配送问题 [J], 梁承姬;黄涛;徐德洪;丁一4.时变路网下带硬时间窗的城市生鲜物流配送路径选择 [J], 娄晶;周骞;胡轶群5.带时间窗的地铁配送网络路径优化问题 [J], 周芳汀;张锦;周国华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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ｌ Ｑ６ ×（ Ｌ ｒ ， 一 ｔ ｆ ） ／ （ Ｌ ｒ ， 一 ） ＋ Ｑ ４
【 ０
提供借鉴意义 ；Ｂ ｒ ｉ ｔ ｏ等 研究 了在不 确定 时 空情 况下 的 冷冻
食品 Ｖ Ｒ Ｐ问题 ，并 通过 软方 法求 解 。王 红玲 等人 以配送 时 间最短 ，成本最低为优化 目标采 用改进粒子群算法求解 该问
基于以上文献 ，各 国学者对时间窗 约束 下的生鲜 Ｖ Ｒ Ｐ问 题 的研究取得 了许多成果 ，但把 时间窗约束下 客户满 意度作 为首要约束条件的研究较少 。当前 社会客户 已经成 为企 业生 存发展 的战略性资源 ，企业在任何 情况下都不 能忽视 客户 的 感受 。出于这种考虑 ，众 多企业越 发重视 客户满 意度。本文 将生鲜产品配送 过程 中 的成 本 函数和顾 客满 意 函数 相结 合 ，
１ 引 言
随着生活水 平的提高 ，国民对农产 品流通环节 的重视程
２ ． ２ 顾客满意度函数 顾 客满意度 ＿ ３ 是 指顾 客随 时 间推移对 物 流服 务 的满意 程度 ，间接反映物流服务水平 ，是企业 自身形象与效益最大 化之 间的平衡 。一般 情况 下 ，把 现实 中物 流时 间分 为 两部 分 ：第一 部分是在顾客期望 时间 内 （ 围 （ ， ， ） ，这段 时 间 顾客满 意程度为 １ ０ ０ ％ ；第二部分是顾 客可 以接 受 的时间范 ） 。假设 ｔ 为第 ｉ 个 客户 的服 务时 间，则这 两部
若 社 表示车辆 ｋ 经过超市 ｉ ， ，则 ＝１ ，反之则为 ０ 。 若ｙ 表示车辆 ｋ为顾客 ｉ 服务 ，则 Ｙ ＝１ ，反之则为 ０ 。 式 （ １ ）表示确保平均客户满 意度 在 ９ ０ ％ 以上 ；式 （ ２ ）
２ ． ３ 模型建立 根据 上述 要求 ，模 型以物流总成本最小为 目标 ，将顾客
满意度作 为首要约束条件。总成本包括运输费用 、等待费用
及延迟费 用。则最 终的总成本模 型如下 ：
题 ；向敏 等人在 电子 商务 环 境下 规划 生 鲜产 品配 送 的 网 络 体系 ，设计配送路径 ，减少物 流成本 。
ｔ ｉ ＜ Ｅ
算 法 ，例如 ，遗传算法 、蚁 群算 法 、粒子群算法 、模 拟退火
算 法等。 国外 学者 最先 开 始研 究 生鲜 物 流 配送 问 题。Ｓ ｏ ｌ ｏ ． ｍ ｏ ｎ将时间窗与 Ｖ Ｒ Ｐ问题结 合 ，为 研究 生 鲜物 流配 送路 径
Ｅ ≤￡ ≤
≤ｔ ｆ ≤Ｌ ｒ ， ｔ ｉ＜ Ｌ ｒ ，
度也随之上 升。当前 国内农 产品存在着 流通成 本过高 、客户
满意度低等问题 。生鲜领 域在农产 品中 占据很 大 比重 ，同样 存在这些 问题 ，已经成为 制约生鲜产 品流通 的重要 因素 。本 文探讨 生鲜产 品流通 中的现实问题 ，通过 优化后得 到最优 的 配送路 径 ，以最低 的成 本 、客 户 最满 意 的服 务 完成 产 品 的
杨婷， 等： 时间窗约束下的生鲜产品物流配送路径优化研究
物流管理
时 间 窗 约 束 下 的 生 鲜 产 品 物 流 配 送 路 径 优 化 研 究
杨 婷 ，周 建国
４ １ １ ２ ０ １ ） （ 湖南科技大 学，湖南 湘潭
［ 摘
要］ 传统的 “ 重 生产 ，轻 流通” 的思想 已经不能满足 当前人们对 于农 产品的要 求。选择 最优的物 流配送路径 ，时
配送。
分 时间内顾客满意程度随时间的推移有如下线性变化 。
路径优化 问题 （ Ｖ Ｒ Ｐ ） 属 于组 合 优 化 问题 ，对 于这 种 问题很难精确求解 。 … 目前解决 这类 问题大 多数依 靠启 发式
ｉ ｏ
（ ）＝ ｛ １
Ｉ ｕ６×（ ｔ ｆ — ） ／ （ Ｅ 一Ｅ ）＋ Ｑ４ Ｅ ≤ｔ ≤Ｅ
ｍ ｉ ｎ Ｚ ＝∑∑∑ｄ ｉ ｕ Ｈ ． ． Ｍ ｉ ＋ ∑Ｇ ｓ ＋ ｑ ． ∑ｍ ａ ｘ （ ｔ 一 Ｌ ｔ ， ０ ）
＝
０ ｆ ＝ ０ ｋ ＝０
ｉ ＝ ０
ｉ ； ０
Ｓ ． ｔ ：
１ ／ Ｌ＞ ． ≥９ ０ ％
＝Ｉ
（ Байду номын сангаас ）
（ ２ ） （ ３ ） （ ４ ）
降低 流通 成本、促 进农产品 流通 等具有重大意义 。文章通过 构建客 户满意度函数和物流成本 函数对 时间窗务件下 的生鲜产 品
配送路径进行优 化 ，设计仿真 实验 、采用单亲遗传算法 来求解该 问题 。实例证 明该优化后模 型能更好地解决农产品流通过程 中的 问题 ，能为农产品物流 配送路 线研 究提供借鉴意 义。 ［ 关键词 ］农产品物 流；时间窗 ；客户满意度 ；遗传 算法；Ｖ Ｒ Ｐ ［ Ｄ Ｏ１ ］１ ０ ． １ ３ ９ ３ ９ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｚ ｇ ｓ ｃ ． ２ ０ １ ６ ． ４ ９ ． ０ ２ ３
，
＝１
（ ５ ）
ｄ ：超 市 之 间的距 离 ；ｉ ， ：超 市 的编 号 ；Ｈ：单 位路 程运费率 ；Ｍ ！ 各 个超市 的需 求量 ；Ｃ ：等待 费用 ；Ｓ ：等 待
时间 ；ｑ ：延迟费用 ；Ｑ：每辆汽车 的最大运载量 。
也有一定 距 离。每 个超 市 只有 在规 定 的时 间 窗 （ ， ） 内，才可以进行 相应 的服务 ，车辆提前 到达需要 支付等 待费 用 ，延迟到达则需要 支付大量 的延 迟费用 。每个 超市 只 由一 个车辆负责配送 ，由 ｋ辆 车负责配 送。要在此 区域 内确 定合 适 的配送路线 ，使之 配送成本最少 ，所 获得客户满意度最大。
≤Ｑ 舭＝
＝
通过案例证明能为研究生鲜产 品物流路线问题提供借鉴意义。
２ 生鲜 产 品 物 流 路 径 优 化 模 型
２ ． １ 模 型 描述
现假定某 区域 内的一农产 品企业计划从 配送 中心 向 超
市配送生鲜产品 ，每个 超市之 间有 一定距 离 ，配送 中心 之间