yd2333云顶电子游戏

接待来到上海yd2333云顶电子游戏云仓,竭诚为您提供:电商仓储配送,冷链仓储配送,货仓外包等仓配一体化效劳!收藏我们 电商云仓 网站地图

接待来到上海yd2333云顶电子游戏云仓,竭诚为您提供:电商仓储配送,冷链仓储配送,货仓外包等仓配一体化效劳!

全温区食品仓配物流效劳商20万㎡自营仓+AAAA级物流+全国冷链物流百强

182-0218-6162400-096-2966

yd2333云顶电子游戏动态

热搜要害词： 电商一件代发 冷链配送 社区团购仓配 食品仓储代发货 增值效劳

优化目标函数的生鲜冷链物流配送路径优化

来源：本站 | 宣布日期：2023-02-18

1 引言

近几年，社会经济飞速生长，电子商务跨越式进步，用户对生鲜产品的需求量和品质要求与日俱增，令冷链物流[1]日益演酿成物流领域的主要生长偏向。生鲜市场规模逐渐壮大，在给予冷链物流行业一定机缘的同时，也对其提出了巨大的挑战。由于生鲜冷链产品属性特殊[2],极易因温度变革而腐坏变质，因此，研究出一种行而有效的配送路径优化要领，对提升行业竞争力与经济效益、确保高效保质的配送效劳，具有重要的现实意义与价值。

方文婷等人[3]将总本钱最小化作为路径的优化目标，通过融合蚁群算法与A*寻路算法，加速蚁群算法初始阶段的收敛速度，凭借两种算法的全局收敛性与正反响性，革新配送路径；陶志文等人[4]以碳税规制为基本目标，构建物流冷链车辆能耗与碳排放的量化战略及本钱优化目标，完成配送路径的多目标优化模型架构，经粒子群算法盘算，剖析碳税与车速的灵敏度。

在实际的配送历程中，主顾需求往往会因某些不确定因素而无法明确下来，故基于上述要领优势，将主顾的不确定需求作为考虑因子，设计出生鲜冷链物流配送路径优化模型。将货损本钱直接转换成产品质量满意度，有助于降低盘算庞漂后，加速运算速度；引用时间窗看法，量化体现配送时间的准确水平，为应对主顾的不确定需求提供决策依据。

2 基于主顾满意度的配送时间窗构建

关于生鲜冷链用户来说，准时接收到所需的高质量产品能够获得最大满意度，岂论是早送达照旧晚送达，都将降低用户对生鲜产品的满意度，例如：早送达有较或许率会泛起用户不在家、或者用户冷藏空间准备缺乏，需要配送人员长时间期待；晚送达则有可能会爆发用户期待、生鲜产品变质等问题。因此，引用时间窗看法[5],以实时满足具有不确定性的用户需求，提升满意度。

主顾满意度通常由产品质量、效劳态度及效劳时间三者组成。具体内容描述如下：

1)产品质量：

该因素包括保质期、新鲜度、食用质感等多个方面。一般而言，生鲜产品对温度、湿度变革较敏感，为制止腐坏变质，应包管一直贮保存低温干燥情况中。在满足主顾不确定需求的基础上，最洪流平上降低生鲜产品的货损概率。

2)效劳态度：

配送事情者的言行举止、态度在提升主顾满意水平的因素中比较重要，为主顾效劳的态度越好、越到位，主顾满意水平越高，这点需通过加大物流企业的培训力度得以实现。

3)效劳时间：

主顾为了能在约准时段中准时接收到产品，对物流企业的配送效劳提出了时间上的要求，该要求或严格或宽松。如果物流企业在要求时段中将生鲜产品送达，将最洪流平提升主顾满意度。

为减少运算庞漂后，将货损本钱直接转换成产品质量满意度，令其与效劳态度满意度均为很是满意(即满意度值取1)�；谛Ю褪奔渎舛扔肱渌褪奔湟�，创立时间窗，求解主顾对效劳时间的满意度。

若主顾满意度与效劳时间之间保存线性关系[6],则接纳下列连续线性函数方程，界定效劳时间满意度

U={(tj-Ejej-Ej)α,Ej≤tj<ej100%,ej≤tj<lj(Lj-tjLj-lj)α,lj≤tj<Lj???(1)

式中，tj体现配送时间，主顾期望时间窗是[ej,lj],主顾可接受时间窗是[Ej,Lj],主顾的时间敏感系数是α,该系数值与主顾对时间的要求呈正相关性。

该条件方程组的寄义是：如果冷链车在期望时间窗外、可接收时间窗内完成产品配送，则主顾j的满意水平将有所减小，降幅随时间敏感系数的变革而改变；如果冷链车在期望时间窗[ej,lj]内完成产品配送，则主顾j的满意水平取得最大值。

3 生鲜需求不确定下冷链配送路径优化模型

凭据主顾的不确定需求，为确保满意度，针对多个目标建立多条对应的约束条件，以科学且有效地优化生鲜冷链物流的配送路径。

假设V辆冷链车中，第k辆的牢固本钱与占用状态各是Ck、Zk,该车由配送点i至点m的地舆距离用Dim体现，冷链车k位于两点间的单位配送本钱与状态各用Cimk、Zimk体现，Zamk用于说明冷链车的配送情况，其由配送中心a至配送点m处行驶，R、E划分体现配送点数量及其与配送中心的总数量和，hi反应配送点i是否切适时间窗要求，该配送点的处分本钱[7]是pi(ti),从a至配送点爆发的损耗本钱是θ2,pam反应的是配送点m的配送中心是否为点a,qm为听从某种漫衍的不确定需求，则所建模型的目标函数如下所示

minL=∑k∈VnCkΖk+∑i∈En∑m∈Rn∑k∈VnCimkDimΖimk+∑i∈Rn(1-hi)pi(ti)+θ2∑a∈En∑m∈Rn∑k∈VnΖamkpamqm???(2)

目标函数由配送车辆的牢固投入资金金额、运输时所需的资金金额、因失误等原因造成的处分资金金额等多个资金花费较大的身分组成�；诖�，可将针对不确定需求的生鲜冷链物流配送路径优化模型，简化成如下问题：为n个不确定需求量具有纪律性的主顾提供配送效劳，主顾方位是给定条件，配送历程保存时间窗要求。该优化模型的约束条件为下列各项方程式

∑i∈En∑m∈RnqmΖimk≤Qk (3)

∑a∈EnΖamk-∑i∈RnΖimk=1 (4)

∑i∈An∑m∈RnΖimk≥1 (5)

∑k∈VnΖa1a2k+Ba1+Ba2≤2 (6)

Ei≤ti≤Li(7)

yd2333云顶电子游戏游戏(中国)有限公司 


yd2333云顶电子游戏游戏(中国)有限公司 


Cim,Dim≥0(10)

∑a∈AnBa≥1 (11)

∑a∈AnQaBa≥∑m∈Rnqm (12)

yd2333云顶电子游戏游戏(中国)有限公司 


各约束条件式的寄义具体如下所述：

1)约束条件式(3)体现冷链车的承载能力需凌驾其运输量，其中，Qk指代冷链车k的运输容量[8];

2)约束条件式(4)体现往返配送情况；

3)约束条件式(5)体现一个配送中心有多辆冷链车，其中，A指代设立的配送中心数量；

4)约束条件式(6)体现配送效劳不保存于配送中心之间，其中，Za1a2k指代冷链车k从一号配送中心a1行驶到二号配送中心a2,Ba1、Ba2划分指代在a1、a2处设立配送中心，且a1∈A,a2∈A;

5)约束条件式(7)体现各配送点的可接受时间窗，其中，ti指代车辆抵达第i个配送点的时间，[Ei,Li]即可接受时间窗；

6)式(8)作为冷链车的约束条件，主要用于判定车辆的使用状态、配送偏向实时间要求是否满足等情况，式内，hm条件式即配送点m的时间窗要求是否获得满足；

7)约束条件式(9)体现冷链车的行驶速度要比0大，其中，V0指代交通流通下冷链车的行驶均速，Vim指代两配送点间路段拥堵下冷链车的行驶均速；

8)约束条件式(10)体现两配送点间单位运输本钱与地舆距离的非失期束；

9)约束条件式(11)体现配送中心数量至少为一个；

10)条件式(12)对配送中心容量作出约束，要求其大于配送点需求总和，式内的Qa指代配送中心承载量，Ba指代配送中心是否建在a点；

11)最后一个约束条件是判定点a处是否保存配送中心。

在满足上述约束条件的前提下，可以实现不确定需求下生鲜冷链物流配送路径优化。

4 配送路径优化模型模拟实验

4.1 实验相关数据与参数

选取一家现代化的生鲜高新技术企业，该生鲜企业从生产到加工、从养殖到发酵均自行研发、执行。凭据其奶制品某配送中心的实际配送情况展开实验剖析，检验所建模型的有效性与实践性。一个配送中心及其各配送点(即客户节点)的地舆方位及所需配送路段如图1所示。该图还显示出各路段估算的最短行驶时长(单位：分钟),这是基于配送区域早中晚的真实历史交通数据，在明确了各配送路段的交通流量[9]后获得的。

图1 配送中心及配送点平面图

图1 配送中心及配送点平面图   下载原图


为降低实验庞漂后，在不考虑客户对时间敏感系数的前提下，设定各配送点的不确定需求，使其呈正态漫衍[10],漫衍方差为1、3、5。各配送点的客户期望时间窗与每件奶制品的卸货时间如表1所示。

表1 各配送点相关数据信息 导出到EXCEL




配送点名称		期望时间窗/min卸货时间/min/件

1号配送点		[14.9,181.9]0.4

2号配送点		[10,174]0.5

3号配送点		[4.4,175.8]0.6

4号配送点		[6.2,156.7]0.4

5号配送点		[12.2,131.5]0.5

6号配送点		[5.9,144]0.4

7号配送点		[13.7,131.7]0.5

8号配送点		[2.5,164.5]0.6

9号配送点		[11.8,167.6]0.7

10号配送点		[3.2,143.6]0.5



本文模型的相关参数具体设置情况为：针对每辆冷链车而言，单次配送牢固本钱是140元，每小时运输本钱约为29元，运输阶段与卸货阶段的每小时制冷整天职别在22元与46元左右，早送达情况下每小时的期待本钱约是66元，晚送达情况下每小时的处分本钱高达95元。

4.2 配送路径优化效果评估

利用MATLAB 7.0 Release 14软件，编辑遗传算法的运行程序，以求解本文模型。经过参数寻优，设置遗传算法的相关参数，具体是：染色体长15、种族规模1860、交叉概率87%、共迭代103次。

基于不确定需求，设置客户需求满足率为96.5%,依据需求的正态漫衍形式，推导出各配送点的需求量，如图2所示。

在优化模型中代入以上数据参数，针对各配送点的不确定需求，进行多次配送路径计划，三种方差需求下三辆冷链车的最佳配送路径如图3所示。

图2 各配送点的不确定需求量

图2 各配送点的不确定需求量   下载原图


图3 不确定需求下的最佳配送路径示意图

图3 不确定需求下的最佳配送路径示意图   下载原图


图3 不确定需求下的最佳配送路径示意图

图3 不确定需求下的最佳配送路径示意图   下载原图


可以看出：所建模型凭据各配送点的效劳时间窗与变革的客户需求量，结合目标函数及其约束条件，计划出了相对理想的配送路径，满足了各配送点的不确定需求，提升了客户的满意度。

为进一步客观验证本文模型的路径优化效果，通过运输本钱、损耗本钱(即运输、卸货时制冷的能源损耗)、处分本钱(即早配送期待与迟配送处分)与总本钱(此三种本钱与牢固本钱之和)指标数据展开量化剖析。

先凭据不确定需求量(见图2)与每件需求的卸货时长(见表1),得出每辆冷链车的卸货时间；将计划的最佳配送路径(见图3)与各路段行驶时长(见图1)相结合，获得各车辆的运输时长，加上卸货时间即得出各配送点的效劳时间窗(见图3),再结合期望时间窗(见表1)即可推算出差别冷链车的早配送与迟配送总时长(其中，未爆发迟配送情况)。综上，推导出不确定需求下各冷链车的运输时间、卸货时间、早配送时间与迟配送时间等近似数据，如图4所示。

图4 基于不确定需求的种种时间数据

图4 基于不确定需求的种种时间数据   下载原图


将多个时间数据与设定的单辆冷链车单位时间成内幕结合，经运算后，获得不确定需求下三辆冷链车的各本钱指标具体数值，与混淆蚁群算法、碳税规制下路径优化要领的结果作比对，以验证所建模型的优越性，如图5所示。

图5 基于不确定需求的本钱指标示意图

图5 基于不确定需求的本钱指标示意图   下载原图


凭据图5中关于差别方差下各要领本钱指标数据的比照情况可以看出：碳税规制下优化要领以低碳的节能减排战略为主，虽然运输本钱与损耗本钱均大幅低于混淆蚁群算法优化要领与本文模型，但其处分本钱最高；当三种要领的冷链车辆数都为3辆时，牢固本钱一致；本文模型则因基于主顾的不确定需求，利用时间窗建立了最小化配送本钱的路径优化模型，并针对多个目标建立多条对应约束条件，不但极洪流平降低了运输本钱、损耗本钱以及处分本钱，并且在面对不确定需求时，更好地确保了总本钱最小化。

5 结论

国民经济与生活品质日益提升，生鲜冷链产品的需求量越来越大，相对应地物流行业也迈入了大规模的现代化生长趋势。由于生鲜产品具有较强的温度敏感性，变质现象爆发概率较大，因此，相较于普通的物流配送更具庞大性。实际配送历程中，主顾往往不可确定其真正的需求，对本钱、主顾满意度均有着直接影响。综上所述，本文构建出面向不确定生鲜产品需求的冷链物流配送路径优化模型，让主顾需求获得满足的同时，减小配送历程中资金的投入金额，使配送路径最优，并期望该模型能够普遍应用于冷链物流领域中，为配送环节提供有效的理论依据与指导，为提升效劳效率与质量提供强有力的支撑，以此来资助相关物流企业与生鲜企业强化知名度与市场竞争力。


【本文标签】

【责任编辑】yd2333云顶电子游戏云仓

最新资讯

网站地图
友情链接：必一运动  pg电子官网  yl23455永利  米乐M6官网  九游会J9  918博天堂app  必威betway  bat365  球盟会  bat365  AG真人国际  3377体育  威廉希尔  K8凯发官网  qy球友会