我国冷链物流模式落后、损耗大、本钱高,无法满足目今社会对冷链物流的巨大需求 。有关数据显示在我国冷链物流的配送历程中,水果损耗为25% ,蔬菜损耗为30% ,肉类和水产品损耗为12% 和15% ,损耗量居世界首位,其损耗能够满足2亿人口的基本需求,每年由此造成经济损失达上亿元 。配送是冷链物流中重要的环节,但其研究的滞后己成为制约冷链物流业生长的瓶颈[1] 。
冷链物流配送路径优化问题的理论基础是车辆路径问题 ( VRP) ,其早已被证明是一个NP - hard问题,精确算法很难获得全局最优解[2],只能依靠一些启发式算法[3,4,5] 。随着冷链物流的生长,研究学者将VRP问题带入到特定的领域,取得了一些结果 。如刘镇等[6]构建了冷链物流配送路径优化模型,并在云盘算情况下利用遗传算法进行求解; 杨玮等[7]利用粒子群算法求解冷链物流配送模型,为农产品配送提供了借鉴 。然而,关于冷链物流配送路径的研究目前还处于初级阶段,大部分研究只停留在定性阶段,许多研究并没有深入考虑到冷链物流的特性 。
“良中行”是海内首家专注于提供冷藏冷冻食品供应链效劳的专业公司,为了提高冷链班车的装载率、降低单位配送本钱,良中行公司会在配送历程中对冷链食品进行中转 。这种状况会延长冷链食品的在途时间,丧失冷链食品的时效性和企业的美誉度 �；诖�,本文拟对良中行公司的食品冷链配送路径优化问题进行研究,通过合理安排冷藏车辆的配送路径和车辆的装载率,有效减少中转环节,缩短中转时间,提高食品冷链配送的实时性、降低食品冷链的运输本钱 。
假设冷链配送中心f为多个客户( N,N = { 1,2,…,n} ) 效劳,配送的产品类型简单,客户i对某种食品的需求量为gi 。车辆送货偏向简单; 配送中心每天派出k辆载重量为G0的车,每辆车从配送中心出发为一个或者多个客户效劳完后返回配送中心,车k配送路径即为一条路径k,其中k = 1,2,…, K; 车辆以均匀速度v行驶; 每个客户的需求量与所在已知,并且只能被一辆车辆完成配送需求,所有客户获得效劳;
考虑到冷链配送历程中的制冷本钱和处分本钱,本文提出一种全新的冷链物流的配送路径优化模型 。模型以物流系统总本钱最小为目标,总本钱包括: 运输本钱、制冷本钱以及凌驾客户需求时间所造成的处分本钱 。
1配送车辆的运输本钱 。运输本钱可分为牢固本钱和变换本钱 。牢固本钱为常数,如车辆折旧等用度,与运输里程和客户需求量没有直接联系 。为盘算便当,在本模型中不予考虑 。而变换本钱则与车辆行驶里程成正比,配送车辆运输本钱接纳公式( 2 - 1) 盘算 。
其中:
式( 2) 为车辆的载重约束; 式( 3)为需求点i由车辆k完成的唯一性约束; 式( 4) 和式( 5)为每个需求点只路径一次的唯一性约束; 式( 6)为时间窗约束 。
2配送历程中的货损本钱 。冷冻冷藏产品在配送历程中由于温度等多种不可控因素会导致产品受损,因此爆发货损本钱 �；跛鸨厩饕梢韵铝街智榭霰�:一种情况是运送时间累积使得产品受损; 另一种情况是装卸货翻开冷藏车门导致产品破坏,因而爆发货损本钱 。盘算公式如下( 7)
其中: η冷藏冷冻食品单价; η1配送历程中冷藏冷冻食品货损比例; η2装卸历程中冷藏冷冻食品货损比例; dij客户i到客户j的距离;
3凌驾客户配送时间的处分本钱 。凌驾客户要求的效劳时间会造成处分本钱 。本模型中接纳软时间窗要领盘算处分本钱 。当配送抵达时间为[t2,t3]时,无处分本钱; 当配送抵达时间为[t1,t2]或者[t3,t4]时,爆发牢固的处分本钱为α; 当配送抵达时间为[∞ ,t1]或者[t4,∞]时,处分本钱无限大为M 。从而可得处分本钱盘算公式如( 8)
4配送历程中的制冷本钱 。冷链物流配送产品要求配送历程中始终处于低温冷藏状态,从而爆发制冷本钱 。制冷本钱包括运输中的制冷本钱及装卸时的制冷本钱 。其中,运输历程中的制冷本钱与行驶时间成正比 。装卸所爆发的制冷本钱主要是车门翻开时热交换所爆发的,所以只需盘算通过车门的热交换所爆发的制冷本钱 。盘算公式如( 9)
其中,Gt为车辆热负荷; θ为常数,体现车辆车厢的劣化水平; R为热传导率,单位为( W/( m2·K)); S为车体的平均外貌积,S =槡Sw Sn,Sw为外外貌积,Sn为内外貌积,单位均为m2; ΔT = Tw- Tn,为车内外温差,单位为K; t为车辆配送历程中总的行驶时间; p为单位制冷本钱; Gs为车辆开门消耗的热负荷; V为车厢体积; β为开门水平系数;
5建立目标函数 。凭据上述差别本钱的剖析,建立目标函数如下:
本文接纳自然数编码要领结构问题解向量的染色体结构 。每个染色体长度为n + m + 1,即: G = ( 1,i11,i12,∧,i1t,1, i21,i22,∧,i2t,1,iml,im2,∧,imt,1) ,体现一条可行配送路线 。该式的寄义是: 第m辆配送车从“0”出发,完成对“im1,im2,…∧,int”的配送后,又回到“0”,形成了子路径,m以此重复,直到完成对所有需求点的配送 。
1选择算子 。选择操作通过选择优质个体、抛弃劣质个体,使得种群中的适应度值不绝接近最优解 。选择操作中选择概率函数为:
2交叉算子和变异算子 。变异操作模拟生物突变生成新物种的状态,使得种群局部收敛时可以坚持种群的多样性 。交叉概率函数和变异概率函数划分为
其中: fmax为群体中最大的适应度值; favg为群体的平均适应度值; f'为需要交叉的个体中较大的适应度值; f将变异个体的适应度值 。划分用式( 16) ( 17) 得出的两个适应度盘算Pc、Pm,选取其中较大的作为最终的Pc、Pm 。
以良中行公司给市区内10个客户点进行冷链物流配送的效劳历程为实例 。为包管海产品的新鲜度,生存时限为72h,冷藏车内温度控制在划定规模内 。配送中心编号为“0”, 各配送点的需求量、坐标值、时间窗约束和效劳时间见表1所示 。
表 1 各配送点的货物需求量 - 坐标值 - 时间窗 - 效劳时间
为了提高一次运载量,降低单位配送本钱,路况较好的情况下应尽量选择大型车辆完成配送任务,因此本文选取载重量11t的冷藏车作为配送车辆 。图1为运行CEGA算法获得的收敛曲线 。
由图1可知,算法在110次迭代时迫近最优解,对最优解进行解码获得最优配送计划,见表2和图2 。
对最优解配送路径下的最优本钱进行盘算可得:
考虑到冷链物流配送历程中爆发的货损本钱、冷冻设备消耗的制冷本钱、违反客户时间约束的处分本钱以及车辆的牢固本钱和运输本钱,本文建立了以总本钱最小为目标的带软时间窗的冷链物流配送优化模型 。通过算例验证可知,该模型不但能够为冷链物流配送企业选择最优的路径,并且可以大幅降低配送的系统本钱 。该优化模型可行、有效,值得推广和借鉴 。
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