Y企业生鲜农产品配送优化问题研究,物流工程硕士论文

Y企业生鲜农产品配送优化问题研究,物流工程硕士论文摘要随着近些年我们国家新零售和社区零售等商业形式的大范围铺开，生鲜农产品的消费需求越来越旺盛，与此同时，消费者对于生鲜农产品也愈加注重质量和新鲜度，但是当前我们国家冷链物流配送体系仍然存在一定的缺乏，在配送经过中存在货损较大以及配送时间布置不合理等问题。本文以Y连锁超市企业为研究对象，针对Y企业在生鲜农产品配送经过中存在的配送道路经历体验性选择较强、对门店等待送达时间重视不够和生鲜农产品货损较大等问题进行分析并以此建立数学模型，使得Y企业能够明确在配送经过中的各项成本因素，帮助企业确定合理的配送道路，降低配送成本。本文的主要研究内容如下：通过收集整理现有的有关生鲜农产品配送途径优化问题的相关资料，分析Y企业当前在产品配送经过中存在的问题，确定影响配送经过的各项成本因素，将生鲜农产品货损成本和企业各门店的时间窗成本充分考虑，通过简化实际情景建立符合Y企业生鲜农产品从配送中心到门店运输和服务实际经过的配送成本模型并确定目的函数和约束条件。在求解Y企业配送优化模型时，首先使用遗传算法和人工蜂群算法对模型进行求解，然后使用一种在人工蜂群算法侦查蜂阶段引入遗传算法的穿插、变异和选择思路对人工蜂群算法进行改良的混合算法对Y企业配送优化模型进行求解，提升算法的搜索能力，使得改良算法能够求解得到更优的配送方案。利用Y连锁超市企业分布在北京市的50家门店数据进行算例分析，通过比照验证改良后的遗传-人工蜂群算法的性能提升，并确定Y企业配送中心的各车辆的配送道路，然后分别对Y企业在日常经营经过中可能发生变化的门店需求量、运输车辆行驶速度和生鲜农产品服务系数进行灵敏度分析，分析各个因素变化对配送总成本的影响，并根据相应的分析结果对Y企业提出管理见解。本文关键词语：车辆途径优化；生鲜农产品；货损成本；软硬时间窗；人工蜂群算法。ABSTRACTWiththewidespreadspreadofnewretailandcommunityretailingbusinessmodelsinChinaovertherecentyears,theconsumerdemandforfreshagriculturalproductisbecomingmoreandmoredemanding,atthesametime,consumerslayemphasisonthequalityandfreshnessoffreshagriculturalproductsdistributed,buttherearestillsomeshortcomingsinChinascoldchainlogisticsanddistributionsystem,therearesomeproblemssuchaslargedamageandunreasonabledistributiontimearrangement.Inthispaper,Ysupermarketchainenterprisesastheresearchobject,forYenterprisesduringthedeliveryprocessoffreshagriculturalproductsexistinginthedistributionrouteexperienceofstrongselectionandthestoreexpecteddeliverytimeattentionisnotenoughtoanalyzeandestablishamathematicalmodel,sothatYenterprisescanclearthedistributionprocessofvariouscostfactors,tohelpenterprisesdetermineareasonabledistributionrouteandreducedistributioncosts.Themainresearchcontentsofthispaperareasfollows:Byaggregatingandseparatingtheavailableinformationonthepathoptimizationofthedistributionoffreshagriculturalproducts,analyzingtheextantproblemsofYenterprisesintheprocedureofproductdistribution,determiningthecostfactorsaffectingthedistributionprocess,takingthecostoflossoffreshproduceandthecostofclienttimewindowintoconsideration,bystreamliningtheactualsituationtoestablishacostmodelinlinewiththeactualprocedureofYenterprisefreshagriculturalproductsfromdistributioncentertostoretransportationandserviceanddeterminingtheconstraintsandparameters.WhensolvingYenterprisedistributionoptimizationmodel,thefirsttousegeneticalgorithmandartificialcolonyalgorithmtosolvethemodel,andthenusetheartificialbeecolonyalgorithmscoutsstageideaaboutselectingtheintroductionofthecrossoverandmutationofgeneticalgorithmandhybridalgorithmforartificialbeecolonyalgorithmwasimprovedtoYenterprisedistributionoptimizationmodelforsolving,improvealgorithmsearchability,theimprovedalgorithmisabletoobtainabetterdistributionscheme.Thedataof50storesofYsupermarketchaindistributedinBeijingwereusedforexampleanalysis.Throughcomparison,theperformanceimprovementoftheimprovedgeneticandartificialbeecolonyalgorithmwasverified,andthedistributionroutesofeachvehicleinthedistributioncenterofYweredetermined.Then,thesensitivityanalysisofYsstoredemand,transportationvehiclespeedandfreshagriculturalproductservicecoefficientthatmaychangeinthedailyoperationprocessiscarriedout,andtheinfluenceofeachfactorchangeonthetotaldistributioncostisanalyzed,andmanagementopinionsareputforwardforYaccordingtothecorrespondinganalysisresults.KEYWORDS:Vehicleroutingproblem;Freshagriculturalproducts;Thecostofdamage;Softandhardtimewindow;Artificialbeecolonyalgorithm。文章为硕士论文，如需全文请点击底部下载全文链接】1.2、研究目的与选题意义.1.2.1、研究目的1.2.2、选题意义.1.3、主要研究内容及技术道路图.1.3.1、主要研究内容.1.3.2、技术道路图1.4、研究方式方法与创新点.1.4.1、研究方式方法.1.4.2、论文创新点1.5、本章第2章相关理论基础及其文献综述2.1、关于生鲜农产品冷链物流相关文献综述.2.1.1、生鲜农产品冷链物流概念.2.1.2、生鲜农产品冷链物流特点2.2、车辆途径优化问题相关文献综2.2.1、车辆途径优化问题相关研2.2.2、带时间窗的途径优化问题研2.2.3、生鲜农产品配送车辆途径优化问题研.2.3、途径优化问题求解算法相关综述.2.3.1、途径优化问题求解算法分类.2.3.2、途径优化问题求解的元启发式算法2.3.3、途径优化问题求解算法的改良.2.4、文献评述.第3章Y企业生鲜农产品配送途径优化模型构建3.1、Y企业主营业务与存在问题分析3.1.1、企业现在状况概述.3.12、企业主营业务与流程.3.13、配送经过存在的问题.3.2、模型基本假设与符号讲明3.2.1、模型描绘叙述与基本假.3.2.2、参数与符号讲明3.3、配送车辆途径优化模型目的函数的构建3.3.1、配送的运输成本.3.3.2、生鲜农产品货损成本.3.3.3、时间窗惩罚成本.3.4、配送车辆途径优化模型的构建.3.5、本章小结.第4章模型求解算法设计与改良.4.1、遗传算法基本原理.4.2、人工蜂群算法基本原理.4.3、遗传-人工蜂群算法设计4.3.1、构造初始可行解.4.3.2、邻域搜索方式方法.4.3.3、食物源评价策略.4.3.4、遗传算子改良人工蜂群算法.4.4、整体算法流.4.5、本章小结.第5章Y企业配送途径优化算例分析5.1、算例背景概述.5.2、算例模型求解.5.2.1、算例模型参数设定.5.2.2、算例结果分析.5.2.3、算法求解结果比照.5.3、灵敏度分析5.3.1、门店需求量灵敏度分析5.3.2、车辆行驶速度灵敏度分5.3.3、农产品服务系数灵敏度分析5.4、本章第6章结论本文所获得的主要结论如下：〔1〕通过梳理Y连锁超市的主营业务和流程并结合所运输生鲜农产品的特点，总结出Y连锁超市企业当前直营配送方式存在的一些主要问题：配送道路经历体验性选择较强、对门店等待送达时间不够重视、配送方案预案缺乏和对货损成本重视不够。〔2〕在Y企业生鲜农产品配送的建模经过中，本文根据企业当前存在的问题建立了相应的途径优化模型，并分别对目的函数的各个部分含义与设定根据进行了阐述，华而不实将货损函数分为运输货损和卸货服务货损，分别使用负指数分布形式来描绘叙述生鲜农产品质量下降所带来的成本，同时根据各个客户点的期望到达时间和要求到达时间设定了软硬时间窗约束，使模型更能反映Y企业生鲜农产品配送的实际情况。针对模型求解的元启发式算法，本文选择遗传算法和人工蜂群算法，并采用一种遗传思路改良的人工蜂群算法对该途径优化模型进行求解。〔3〕在Y企业生鲜农产品配送的算例中，首先通过算法求解结果比照证明遗传-人工蜂群算法在求解模型时能够有效提高人工蜂群算法的全局搜索能力，相比于改良前效果有较大提升，能获得更好的求解结果。其次通过对案例的求解和对客户需求量、车辆行驶速度和农产品服务系数的灵敏度分析，本文得到的结论包括：门店需求量变动主要影响货损成本，因而能够在门店举办促销活动需求量忽然增加的情况之前，通过临时租用更高层次质量的冷链车辆降低运输货损成本，或临时雇用熟练卸货工人降低服务货损成本；车辆行驶速度变动的主要影响在时间窗成本，若车辆行驶速度具有周期规律，则能够与某些门店进行协商，更改门店的期望到达时间，进而降低时间窗成本；农产品服务系数变动的影响主要具体表现出在卸货服务成本，提高企业在卸货服务经过中的农产品服务系数，对降低配送成本作用宏大，因而建议门店对卸货操作工人进行系统化培训以降低农产品服务系数。以下为参考文献[1]交通运输部.交通运输部关于加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的施意见[EB/OL].2021-8-22.[2]办公厅.办公厅关于加快发展冷链物流保障食品安全侃进消费升级的意见[EB/OL].20214-13.-04/21/content__518796l.htm[3]中国国家标准一_物流术语[J].交通建设与管理,2007(10):106-120.[4]ClarkSD,周水洪，欧阳军.易腐食品冷链百科全书[M].东华大学出版社,2018.[5]AbadPL,AggarwalV.Incorporatingtransportcostinthelotsizeandpricingdecisionswithdownwardslopingdemand[J].InternationalJournalofProductionEconomics,2005,95(3):297-305.[6]KuoJC,ChenMC.Developinganadvancedmulti-temperaturejointdistributionsystemforthefoodcoldchain[J].Foodcontrol,2018,21(4):559-566.[7]VanDuinJHR,DeGoffauW,WiegmansB,etal.ImprovinghomedeliveryefficiencybyusingprinciplesofaddressinteligenceforB2Cdeliveries[J].TransportationResearchProcedia,2021,12:14-25.[8]廖佑莲,谢明冷链物流一体化发展趋势研究[J].中国物流与采购,2020(23):101-102.[9]DantzigGB,RamserJH.Thetruckdispatchingproblem[J].Managementscience,1959,6():80-91.[10]WangZ,LiY,HuX.Aheuristicapproachandatabusearchfortheheterogeneousmultitypefleetvehicleroutingproblemwithtimewindowsandanincompatibleloadingconstraint[J].ComputersIndustrialEngineering,2021,89:162-176.[11]DengY,ZhuW,LiH,etal.Multi-typeantsystemalgorithmforthetimedependentvehicleroutingproblemwithtimewindows[].JournalofSystemsEngineeringandElectronics,2018,29(3):625-638.[12].王旭坪,阮俊虎,孙自来,曹海艳.带回程取货车辆途径问题的干扰恢复模型[J].系统工程学报,2020,28(05):608-616.[13]LiuR,XieX,AugustoV,etal.Heuristicalgorithmsforavehicleroutingproblemwithsimultaneousdeliveryandpickupandtimewindowsinhomehealthcare[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2020,230(3):475-486.[14]易云飞，蔡永乐，董文永,林晓东.求解带用户满意度的多目的实时车辆途径问题的改良伊藤算法[J].电子学报,2021,43(10):2053-2061.[15]张瑾,毕国通，戴二壮.双目的冷链物流车辆途径问题及其遗传蚁群求解[J].科学技术与工程,2020,20(I8):7413-7421.[16]李桃迎，吕晓宁,李峰,陈燕.考虑动态需求的外卖配送途径优化模型及算法[J].控制与决策,2022,34(02):406-413.[17]SolomonMM.Algorithmsforthevehicleroutingandschedulingproblemswithtimewindowconstraints[J].Operationsresearch,1987,35(2):254-265.[18]SavelsberghM.Localsearchforroutingproblemwithtimewindows[R].AnnalsofOperationsResearch,1985,164(4):285-305.[19]邵可南,吕成瑶张帅师帅,宫婧.一种基于冷链低碳物流途径的混合优化算法[].计算机技术与发展,2021,31(02):27-32.[20]侯玉梅,贾震环,田歆,尉芳芳.带软时间窗整车物流配送途径优化研究[]系统工程学报,2021,30(02):240-250.[21]CaoQK,YangKW,RenXY.Vehicleroutingoptimizationwithmuliplefuzzytimewindowsbasedonimprovedwolfpackalgorithm[J].AdvancesinProductionEngineeringManagement,2021,12(4):401411.[22]葛显龙,竹自强.带软时间窗的电动车辆途径优化问题[].工业工程与管理，2019,24(04):96-104+112.[23]李珍萍,张煜炜.带时间窗和服务顺序约束的多需求车辆途径问题[J].控制与决策2019,34(07)