目前,人们对生鲜产品的需求日益增加,而生鲜产品易腐、季节性强、地区性强、储运保鲜条件要求苛刻等特点使其面临高昂的配送本钱,因此合理优化路径,尽可能地降低物流本钱成为很是重要的问题。 李泽华［1］以最小生鲜产品配送总本钱为目标,建立了生鲜产品配送路径优化的模型,运用了自适应交叉遗传算法,进行了案例剖析。 祁文祥等［2］在古板路径问题的研究基础上,增加软时间窗约束,提出了最小的目标函数包括租车用度、 运输用度和时间处分用度之和,运用启发节约算法求解该模型。 曹倩等［3］运用革新的遗传算法进行生鲜农产品多目标配送路径优化研究,引用了配送本钱最小和主顾满意度最大的多目标优化,乐成运用革新遗传算法对模型进行剖析。 何静等［4］研究了连锁超市生鲜食品冷链物流网络构建与优化,提出了3 种典范的冷链物流网络模式并进行模式优化,降低超市的运营本钱。 笔者以生鲜产品运输历程中的路径优化为研究工具, 描述了配送本钱组成,不但考虑了由于时间窗的因素引起的处分本钱,及在运输历程中生鲜产品保存损耗,加入了货损本钱,并且在产品的运输中,要坚持产品的新鲜度,必须坚持运输车辆的温度,因此把制冷本钱引入。 另外,国家认识到情况�；さ闹匾�,关于车辆排放也进行限制,关于排放尾气超标的车辆进行处分,笔者还引入了尾气处分本钱。 在比较系统地考虑本钱的基础上,建立本钱函数,以总本钱最小为目标构建了生鲜产品冷链配送路径优化模型,通过合理优化,提高配送效率,减少产品在运输历程中的损耗,从而降低本钱,提高利润。
笔者所建立的冷链物流配送优化模型是在一个配送中心与多个客户的基础上,并且作以下假设:运输车辆为相同容量、型号、使用年限和车况的冷冻(冷藏)车辆,运输的货物为简单品种(某种生鲜产品),每个客户的基本信息(客户距离配送中心的距离、客户两两之间的距离、客户对货物的需求量)为已知,并且主顾有送达时间的约束。 在满足主顾需求量、时间窗、有害气体排放量的限制下,求总本钱最小的配送计划,其中,本钱包括:车辆牢固本钱、运输本钱、运输距离赔偿用度、生鲜产品的易腐性所造成的配送货损本钱［5］(一部分是配送历程中由于时间的累积,产品糜烂所爆发的货损本钱,另一部分是用于开启车门造成车厢内部和外界空气爆发对流,使产品的品质下降所造成的货损)、制冷本钱［6］(冷藏车行驶中的制冷本钱和翻开车门时的制冷本钱)、处分本钱(凌驾客户时间窗的处分本钱和汽车尾气处分本钱)。
冷链物流配送模型目标函数的组成要素如下［7-8］。
设配送车辆总数为K,每辆车的牢固本钱为P,则总牢固本钱为Cg:
车辆运输总本钱Cys:
式中:
为车辆k在路段dij的运输本钱;xkij为0、1 变量,若第k部车辆经路段dij,则xkij=1,不然xkij=0。
运输距离赔偿总费Csb:
式中:s为配送车辆凌驾通例最大行驶距离后行驶单位距离需支付的赔偿用度;Ek为车辆k需要缴纳距离赔偿用度的里程,
;H为配送车辆的距离赔偿用度计费点;Sk为车辆k行驶的距离。
货损本钱[9]Ch:
式中:c为货物的单位本钱;α 为车辆行驶中,货物在单位时间内爆发的货损比例;tjk为车辆k抵达客户j的时刻;t0k为第k辆车从配送中心出发的时刻;β1为装卸历程中,货物在单位时间内爆发的货损比例;Qj为第j个客户对货物的需求量;vjk为第k辆车在效劳第j个客户时的装卸效率;qjk为第k辆车抵达第j个客户时,车上所剩的货物量(包括客户j的货物量)。
车辆制冷本钱包括车辆行驶中的制冷本钱和翻开车门时的制冷本钱。
车辆k在配送历程中的制冷本钱为［10］:
式中:α1为常数, 体现车厢体的劣化水平;R为热传导率;S为车体的平均外貌积;△T为车体内外温差;p2为单位制冷本钱;tRk为车辆k完成配送任务抵达配送中心的时间。
车辆k在开车门时的制冷本钱为:
式中:V为车厢体的体积;
为平均开门水平系数;ti为车辆在配送点i的停留时间。
本文研究的是单车型且配送简单产品问题, 车内温度相同,βi是个经验值, 它由该配送车辆所效劳的客户点需求量的空间漫衍形态来决定, 假设每部配送车辆的开门频率均即是效劳该批主顾的整体开门频率期望值,比照表1 以求得平均开门程序系数 β,即 β=Eβi,其中i=A,B,C,D,E。
处分本钱由凌驾客户时间窗的处分本钱和汽车尾气处分本钱组成。
式中:Gi为凌驾主顾时间窗的处分本钱;m为处分本钱的最大限值;[ai,bi] 为客户i期望的货物送达时间段;[ci,di] 为客户i可接受的货物送达时间段;tik为车辆k抵达客户i的时刻。
汽车尾气排放的主要气体污染物为一氧化碳(CO)、碳氢化合物(CH)、氮氧化物(NOx) 等,RCO为汽车尾气一氧化碳排放标准,RCH为汽车尾气碳氢化合物排放标准,RNOx为汽车尾气氮氧化物排放标准。 汽车尾气有害物排放量盘算公式为:
车辆k在路段dij上的汽车尾气排放量Lkij:
配送历程中总的尾气排放量Lall:
尾气排放超标处分本钱Cwq:
式中:M为一个很是大的正数;Lmax为配送历程最大尾气排放量限制。
1 车辆容量限制,一条线上的客户需求总量不可凌驾车辆的最大载重量, 同时从配送中心发出的车辆不得凌驾K;2 每个客户仅仅由一辆车效劳且效劳一次,每辆车辆从配送中心出发并最终返回配送中心;3每个客户必须在特定的时间规模进行效劳; 4配送历程中有害气体不得凌驾最大限制。
凭据决策目标, 本模型以综合本钱最低作为目标函数。
式中:wi、wj划分为车辆提前抵达客户点i、j时的期待时间);tj、ti划分为车辆在配送点j、i的停留时间);tij为车辆从客户i行驶到客户j的所用时间。
式(10)体现目标函数,式(11)体现每条线路所运送货物总和不可凌驾车辆的载重量,式(12)体现从配送中心发出的车辆不得凌驾K,式(13)、式(14)体现每个客户仅由一辆车效劳且效劳一次,式(15)体现每辆车辆从配送中心出发并最终返回配送中心, 式(16)、(17) 体现每个客户必须在特定的时间规模进行效劳;式(18)体现配送历程中有害气体不得凌驾最大限制。
某配送企业在某区域内(区域边长为20 km),需要对15 个用户提供货物配送效劳。 各个用户的货物需求量都在2 t以下(包括2 t),车辆的最大载重均为8 t,车辆一次配送的最大行驶距离均为50 km。 其中,配送中心的坐标为(11.14 km,11.10 km),15 个用户的坐标、货物需求量实时间窗数据见表2。 车辆在配送历程的平均行驶速度为20 km/h,车辆统一的出发时刻为0。
笔者运用禁忌搜索算法［11-13］, 其中选择迭代步数为400, 每次迭代搜索目今解的邻居个数为40 个,禁忌长度取20。 凭据算法,盘算出配送的最优解,其中,最优解包括使用车辆数、车辆总的期待时间、总的迟到时间以及最佳配送路径。
盘算结果为:最优使用的车辆数为2,车辆总的期待时间为56.440 5 h,车辆总的迟到时间为0,车辆配送的最佳路径为0-5-13-15-8-14-7-4-2-0 和0-6-11-9-10-12-1-3-0。由于配送中心发车时间一律为0,因此可能导致过多的期待时间、 但迟到时间为0 的情况。 如果变换了发车时间, 最终的结果肯定也不会一样。 因此,最终结果和发车时间也有关系。
笔者以古板带时间窗的车辆路径问题为基本参考模型,剖析了配送本钱的组成要素,在考虑时间处分本钱的同时,考虑车辆牢固本钱、运输本钱、运输赔偿用度、制冷本钱、货损本钱和汽车尾气处分本钱,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, 通过实例验证, 证明了模型的可行性和有效性,为物流企业的实际配送操作提供优化支持。
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