基于遗传算法的农产品冷链物流网络布局优化模型求解研究

摘要：随着经济全球化和农产品市场需求的增加，农产品冷链物流成为整个农产品供应链中的重要环节。完善的农产品冷链物流网络可以提高物流运输效率，保证农产品质量，加强整个供应链上企业之间的信息共享。然而，农产品冷链物流的复杂性和需求多变性成为了优化农产品冷链物流网络布局时需要考虑的难点。在此背景下，遗传算法的自适应性、全局性、并行性成为了优化农产品冷链物流网络布局的有效工具。因此，文章构建了农产品冷链物流网络布局优化模型，并基于遗传算法对模型进行了求解，以期为相关人员提供参考。关键词：遗传算法；农产品；冷链物流；物流网络布局；模型0

引

言隨着全球化和农业经济的不断发展，人们对食品安全及质量的关注度越来越高。农产品冷链物流作为整个产业链中的关键节点，可以有效保障食品安全和质量。中物联冷链委公布的数据显示，2022年冷链物流的市场规模为4916亿元（图1），同比增长7.21%；2022年食品冷链物流需求总量为3.3亿吨（图2），同比增长9.17%。冷链物流既包括农产品从田间到餐桌的过程，也包括对整个物流系统的温度控制。因此，农产品冷链物流布局的优化设计成为了提高物流效率、保证产品安全、降低运输成本的重要方法。然而，复杂的供应链结构、变化多样的市场需求成为了农产品冷链物流优化设计中需要解决的问题。寻找一种既能最小化物流成本，又能满足市场需求的农产品冷链物流布局，成为了农产品冷链物流行业发展的需求。在此背景下，遗传算法作为一种高效的搜索和优化工具，可以用于农产品冷链物流网络布局优化模型中，从而有效处理网络设计中的多目标、多约束和非线性问题。因此，本文构建一个基于遗传算法的农产品冷链物流网络布局优化模型，并通过实际案例对其进行验证，以期为冷链物流行业的相关工作人员提供理论支持。赵连明（2021）[1]指出我国农产品冷链物流应借助互联网，努力实现主客体协同、信息协同和监管协同；张瑜（2018）[2]分析了我国生鲜农产品冷链物流运输的发展现状以及生鲜农产品冷链运输的特点，并对生鲜农产品冷链物流配送网络的优化进行研究；刘涛（2017）[3]从强化农产品产业化建设、构建农产品标准化体系、建立农产品供应链信息平台、构建协同运作的冷链物流网络四个方面出发，为促进茂名农产品冷链物流的发展提出了优化途径；张文峰等（2017）[4]针对冷链物流网络的网点布局和运输问题，提出了以冷链物流的网点建设成本和运营成本为优化目标的非线性混合整数规划模型；舒旭丽（2014）[5]针对我国生鲜农产品冷链物流网络的规划布局展开研究和分析，以农产品产地、预冷站和生鲜农产品配送中心三个层次为重点，构建了生鲜农产品冷链物流网络布局的数学模型并应用遗传算法进行了求解分析。1

农产品冷链物流1.1

农产品冷链物流概念农产品冷链物流是从农业生产到加工，最后到消费的全过程，包含了对整个过程温度和物流的管理。农产品冷链物流在保证食品安全、品质和新鲜度的前提下，维持整个食品供应链的整体性与有效性。在整个冷链物流中，需要严格控制仓储、运输等环节的温度，确保温度适宜。温度控制旨在减少食品中的微生物活动和化学变化，保证农产品的营养价值与产品质量。随着信息技术的迅速发展，将物流信息管理系统、大数据技术、物联网技术等运用到农产品冷链物流中，可以有效监控整个物流流转过程的温度，提高物流流转效率。1.2

农产品冷链物流网络布局优化的重要性农产品冷链物流网络布局的优化可以有效缩短产品从田间到消费者的运输时间，减少产品在运输过程中的损耗，提高消费者满意度，增强市场竞争力。在当前全球化和市场多元化的背景下，有效的物流网络布局可以连接农民、市场和消费者，扩大农产品的市场覆盖范围，提高农产品的市场响应速度。此外，科学规划物流路径和合理配置物流中心，可以减少冗余运输，优化仓储管理，降低能耗和运输成本。随着技术的进步和市场需求的变化，持续优化升级农产品冷链物流网络已成为提升农业竞争力和保障全球食品安全的迫切需求。2

农产品冷链物流网络布局优化分析2.1

优化原则第一，综合性成本效益原则。农产品冷链物流网络优化要在保证运营成本最小化的基础上考虑整个物流网络的长远发展，实现经济成本与社会责任的均衡发展。第二，服务质量与响应速度原则。农产品冷链物流网络优化需要维持高质量的服务和高效的响应速度。农产品冷链物流网络中的采集、加工、储存、运输和分销环节都要保证高水平的服务质量以及高效的工作效率。总之，服务质量与响应速度原则要求在保证农产品品质和消费者满意度的基础上，持续提升物流网络的效率和有效性。第三，灵活性和可适应性原则。农产品市场容易受季节因素和经济环境的影响，这就要求冷链物流网络具有高度灵活性和市场适应性。冷链物流网络布局的优化模型能够快速适应市场变化，迅速调整物流资源和能力面对市场需求的波动。2.2

优化节点农产品冷链物流网络布局优化的节点包括生产节点、运输节点和需求节点，如图3所示。第一，农产品生产节点主要包括产出地与仓储仓库。产出地包括作物的种植、管理和收获，农产品产出地要求优质的产品及高效率的劳作。仓储仓库要求农产品的快速、有效仓储。仓库需要采用高效的冷藏技术和自动化的管理系统，减少人力成本，提高存储效率。第二，农产品运输节点包括冷藏库存中心、冷链物流车辆及其他配套设施。对供应链物流中心的选择应兼顾农产品供需双方的利益，以缩短配送距离，减少配送时间，降低配送费用。在冷链运输中需要对运输工具进行温度监控和运输监测。第三，农产品需求节点包括超市、农产品市场和直接消费者。农产品市场是较为传统的销售点，需要保证农产品的多样性和新鲜度；超市作为主要零售点，需要具备高效的库存管理和产品陈列能力，保持产品新鲜，吸引消费者；直接消费者要求提供家庭配送服务，物流配送需要准确预测需求和提高配送效率。2.3

优化内容2.3.1

影響因素农产品冷链物流网络的影响因素较多。一要考虑变化的市场需求，在进行模型规划时要考虑季节性变化、消费者偏好与市场经济的波动情况；二要考虑快速发展的技术因素，随着技术的不断进步，可以将物流自动化、物流信息系统应用于整个农产品冷链物流网络中；三要考虑成本因素，农产品冷链物流网络需要综合考虑运输成本、仓储成本、能耗成本、管理成本等，使得模型设计符合优化原则。2.3.2

新建冷链物流中心选址新建冷链物流中心选址直接影响着物流效率和物流成本。一要选择合适的地理位置，考虑整个地区交通网络的便捷程度；二要考虑地区基础设施，包括地区道路状况、电力供应和通信设施；三要考虑政策因素，包括当地的商业法规、税收政策和环境保护要求。综合分析新建冷链物流中心的选址因素，可以确保冷链物流中心的长期可持续发展。3

农产品冷链物流网络布局优化模型构建3.1

模型的目标与假设农产品冷链物流网络布局优化模型的主要目标与优化原则相契合，能保证整体物流成本最小化、优化运输时间、提高服务质量、提高模型的整体适应性，以实现整个供应链的高效运作。构建模型时基于以下假设。假设一：市场需求预测的准确性，以合理安排生产和物流资源；假设二：物流资源的约束性、运输工具的统一性，即冷链运输车辆运输量的固定性、速度的一致性，新建仓储设施成本的一致性；假设三：运输成本的固定性，即在一定时间段内运输成本保持不变；假设四：供应链各环节的协同性，即生产、运输、仓储、配送环境可以协调工作、共享信息；假设五：环境和政策因素的稳定性，即在预测期间不会影响物流网络。3.2

模型参数与变量定义模型参数与变量定义如表1所示。根据所提供的参数和变量，建立运输成本、仓储成本及能耗成本的公式。第一，运输成本公式如下。从供应节点到物流中心的运输成本：从运输中心到需求点的运输成本：总运输成本为：第二，仓储成本公式如下：仓储成本主要由在物流中心建立仓储设施的成本构成。第三，能耗成本公式如下（本文只考虑运输过程中的能耗）：总成本为运输成本、仓储成本、能耗成本之和，公式如下：4

基于遗传算法的农产品冷链物流网络布局优化模型求解4.1

遗传算法的具体实施步骤遗传算法是一种模仿生物进化过程的搜索算法，可以解决优化问题。在农产品冷链物流网络布局优化模型中，遗传算法可以用来寻找成本最低且效率最高的网络布局方案。遗传算法实施步骤如图4所示。4.2

模型的编码与适应度函数设计模型的编码和适应度函数设计是遗传算法的核心步骤，也是算法最优解的决定性因素。模型的编码，一是定义编码方式，在遗传算法中，每个可能的解都被编码为一个称为染色体的字符串。对于冷链物流网络布局问题，染色体可以用一个整数或二进制序列来表示，每个基因代表网络中的一个决策变量。二是编码物流网络决策，染色体需要编码以下决策：物流中心的位置（Y）、从供应商到物流中心的货物流动量（Xij）和从物流中心到客户的货物流动量（Xjk）。三是构建染色体结构，一个完整的染色体包括所有决策变量的编码，可以是一个长字符串，其中每个部分分别代表不同的决策变量。适应度函数设计，一要确定适应度评价标准用于评估染色体代表的解的质量。二是构建适应度函数，适应度函数可以基于前面定义的总成本计算公式，适应度函数如下。式中：TotalCost（chromosome）计算染色体代表的解的总成本。将总成本放在分母上是为了使成本越低，适应度越高。三是考虑约束条件，如供应商的供应能力、物流中心的容量和客户的需求量。如果某个解违反了这些约束，其适应度可以被设定为一个非常低的值，或者对其进行惩罚以降低其适应度。可以根据实际问题对适应度函数进行优化和调试，以确保遗传算法可以搜索到最优解。4.3

遗传操作的实现遗传操作包括选择、交叉（杂交）和变异。这些操作模拟了自然界中的遗传过程，用以探索解空间，寻找最优解。选择操作的目的是从当前种群中选出优秀个体，用于生成下一代种群。选择操作可以使用轮盘赌选择或锦标赛选择。在轮盘赌选择中个体被选中的概率与其适应性成正比。锦标赛选择则是随机选择一定数量的个体，然后从中选择适应度最高的个体。交叉操作通过组合两个父代染色体的部分基因，产生新的子代染色体，引入种群多样性。常用的交叉方法包括单点交叉、多点交叉和均匀交叉。变异操作通过随机改变某些基因的值，增加种群的遗传多样性，防止算法陷入局部最优解。对于每个基因，按照一定的变异概率随机改变其值。经过选择、交叉和变异操作，从当前种群中产生新一代种群。当算法满足特定条件时输出最优解。4.4

案例选取4.4.1

数据来源本文选取C市某区域的农产品供应链网络为例，该城市中有多家超市和农产品市场为主要需求点，周边地区有多个农场为供应点。收集该地区农产品供给节点、冷链物流运输中心、农产品需求点的数据，将其放入直角坐标系中，以展示该地区物流网络的结构，如图5所示。注：A1、A2、A3、A4：农产品供应中心；B1、B2：新建冷链物流中心；B3、B4：原有冷链物流中心；C1、C2、C3、C4：农产品需求点。供应点到冷链物流中心的距離如表2所示；冷链物流中心到供应点的距离如表3所示。供应点到冷链物流中心的运输成本如表4所示；冷链物流中心到供应点的运输成本如表5所示。冷链物流网络各节点供给量、承载量、需求量如表6所示。另外，新建冷链物流中心仓储成本固定为300万元，每一百吨农产品运输100km的能源损耗为0.5万元。4.4.2

模型应用与结果分析由于只选择一个新建物流中心，并且候选物流中心只有两个，可以列举各种情况下的量，即第k个需求点在第j个物流点所得到的量，结果如表7、表8所示。将以上参数代入遗传算法程序中，不停迭代，得到最优解为B2，当B2为最优解时，供应点到冷链物流中心的量如表9所示。将数据代入前文中的公式，可以得到运输成本401.532万元，仓储成本300万元，能耗成本161.6