基于遺傳算法的生鮮農產品冷鏈物流網(wǎng)絡優(yōu)化問題研究

舒旭麗

（寧波職業(yè)技術學院，浙江 寧波 315800）

1 引言

我國是世界上農業(yè)較為發(fā)達的國家之一，但是近幾年國內農業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出滯后現(xiàn)象，農產品在流通過程中普遍存在著效率低和成本高等問題，尤其是生鮮農產品，在組織物流過程中存在的問題尤為嚴重。從生鮮農產品供需關系角度來看，生鮮農產品的生產和消費存在著地域性限制，供給和需求之間存在著較大的不同步性和矛盾性；而從供應鏈管理角度來看，生鮮農產品的運輸和存儲的時間性要求增大了生鮮農產品的物流組織難度，由于缺乏行業(yè)標準規(guī)范和制度約束，生鮮農產品在物流過程中損失較大，容易導致產品污染、變質等問題發(fā)生，因此，有必要針對生鮮農產品冷鏈物流配送問題進行深入研究，從物流基礎設施的規(guī)劃布局到生鮮農產品冷鏈運輸以及倉儲配送環(huán)節(jié)，實施科學合理的管理和規(guī)劃對于提高冷鏈物流服務水平、降低冷鏈物流成本具有重要的現(xiàn)實意義。

2 基于冷鏈物流的生鮮農產品物流網(wǎng)絡規(guī)劃

2.1 生鮮農產品物流網(wǎng)絡規(guī)劃

所謂物流網(wǎng)絡規(guī)劃，主要是指對于現(xiàn)有的物流網(wǎng)絡系統(tǒng)或者設計籌建的物流網(wǎng)絡系統(tǒng)所進行的人為的能動有序的設計和計劃，使物流網(wǎng)絡系統(tǒng)能夠以較高的效率和服務水平進行一系列物流活動。生鮮農產品物流由于其流通渠道較為復雜、中間環(huán)節(jié)眾多以及物流成本之間所存在的效益背反現(xiàn)象，使生鮮農產品物流組織難度相對于一般物流而言要更大，因此有必要對生鮮農產品物流實施全面的系統(tǒng)規(guī)劃和布局，最終降低物流運作總體成本，實現(xiàn)效率的最大化。

生鮮農產品物流網(wǎng)絡規(guī)劃主要涉及到數(shù)據(jù)收集、模型構建和物流網(wǎng)絡設計三個環(huán)節(jié)。鑒于生鮮農產品具有季節(jié)性和地域性等特點，且一般壽命周期較短，在進行生鮮農產品物流規(guī)劃時，除了需要對流通渠道進行結構設計外，還必須對冷鏈系統(tǒng)和物流系統(tǒng)進行有效的結合，因此，生鮮農產品的物流規(guī)劃問題即是在保證生鮮農產品品質的要求下，使整個物流過程達到效率最高和成本最低的目的。從對國內生鮮農產品物流流程進行分析的結果來看，對于生鮮農產品的物流網(wǎng)絡規(guī)劃主要集中在確定物流集散點和采購點并合理布局等問題上，在實現(xiàn)各網(wǎng)絡節(jié)點之間高效配送的情況下，形成能夠高效服務產供銷一體化的高效物流鏈和流通渠道。

2.2 生鮮農產品冷鏈物流環(huán)節(jié)

和一般物流網(wǎng)絡相比，生鮮農產品物流網(wǎng)絡主要包括農產品產地、預冷站以及生鮮農產品配送中心幾個部分，其中農產品產地主要包括農產品生產基地和散戶兩部分。預冷站的主要功能是在運輸環(huán)節(jié)之前為生鮮農產品提供預冷或冷藏服務，一般在系統(tǒng)中可單獨設立，對于生鮮農產品的集散主要通過批發(fā)市場進行，在此以配送中心代替批發(fā)市場的功能，農產品產地、預冷站和生鮮農產品配送中心三個部分共同構成了一個三級的冷鏈物流網(wǎng)絡?；诶滏溛锪鞯霓r產品物流主體網(wǎng)絡結構如圖1所示。

圖1 基于冷鏈物流的農產品物流主體網(wǎng)絡結構示意圖

3 基于冷鏈的生鮮農產品物流網(wǎng)絡規(guī)劃模型構建

根據(jù)對生鮮農產品物流流程和環(huán)節(jié)的分析，對不同的生鮮農產品的預冷方式和冷藏運輸方式等要求各不相同，在此為了簡化問題，主要針對水產品、蔬菜、肉類和水果等部分具有共性的農產品，均采取產地預冷、運輸過程中冷藏的方式進行設計，冷鏈物流網(wǎng)絡主要包括產地、預冷站和配送中心三個層次。在構建網(wǎng)絡規(guī)劃模型時，主要問題為確定物流網(wǎng)絡中預冷站和生鮮農產品配送中心的最優(yōu)布局以及數(shù)量，并以網(wǎng)絡系統(tǒng)運行總成本最小為目標。

3.1 模型基本假設

為了簡化求解過程，首先需對問題做適當假設，具體如下：

（1）模型以使用現(xiàn)有生鮮農產品配送中心為背景，不考慮中心建設成本，即在備選生鮮農產品配送中心中選擇確定最佳的中心數(shù)量和位置；

（2）不考慮農產品產地的產量供給彈性；

（3）農產品的各個供給主體供貨率不同，且每日供貨量不大，每日供貨不直接運至生鮮農產品配送中心；

（4）多數(shù)生鮮農產品的生產主體所在地距各備選預冷站距離均較短，不考慮農產品由產地運至預冷站的短途運輸費用；

（5）假設以一個季度作為系統(tǒng)規(guī)劃的考察周期和成本核算周期；

（6）各預冷站容量有限，從采購開始至組織貨物長途運輸中間的時間間隔較短，通過調查，一般集中采購周期為7天。

3.2 模型參數(shù)說明

（1）i—產品產地，i∈I；（2）j—預冷站，j∈J；（3）k—生鮮產品配送中心，k∈K；（4）L—產品產地數(shù)量；（5）M—備選預冷站數(shù)量；（6）N—備選生鮮農產品配送中心數(shù)量；（7）—生鮮替換配送中心k所產生的每月租賃費用；（8）—生鮮農產品配送中心k的單位庫存費用；（9）—生鮮農產品配送中心k的進貨、揀貨等相關作業(yè)費用；（10）—產品產地i的平均每天供應量；（11）—預冷站j對生鮮農產品的單位處理費用；（12）—預冷站j處理生鮮農產品的最大處理能力；（13）Qk—生鮮農產品配送中心k能夠容納產品的最大容量；（14）dij—產品產地i距離預冷站j之間的運輸里程；（15）djk—預冷站j距離生鮮農產品配送中心k之間的運輸里程；（16）D(i,j)max—由產品產地i至預冷站j所允許的最大運輸里程；（17）D(j,k)max—由預冷站j至生鮮農產品配送中心k所允許的最大運輸里程；（18）Cjk—從預冷站j運輸至生鮮農產品配送中心k的單位運輸費用（元/t·km）；（19）—允許設置的預冷站最小個數(shù)；（20）—允許設置的生鮮農產品配送中心最小個數(shù)；（21）qij=×Xij—從產品產地i發(fā)往預冷站j的運輸量；（22）qjk—由預冷站j發(fā)往生鮮農產品配送中心k的運輸量；（23）Pj—預冷站j從采購至裝車的集中采購周期；

3.3 模型構建

目標函數(shù)：

約束條件：

3.4 模型遺傳算法設計

目前國內專門針對物流網(wǎng)絡優(yōu)化布局的研究并不是很多，解決復雜的物流網(wǎng)絡優(yōu)化問題主要采用非啟發(fā)式算法對模型進行求解和分析。遺傳算法是用于求解復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的一種有效方法，算法具有較強的魯棒性，在很多學科和領域都有廣泛的應用。遺傳算法在解決復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題時主要包括編碼、適應度函數(shù)構建、選擇和交叉算子、變異算子等操作步驟。遺傳算法的設計流程如圖2所示。

圖2 遺傳算法設計流程圖

針對上述問題所構建的數(shù)學模型，遺傳算法相關運行參數(shù)設計包括：（1）編碼長度主要取決于優(yōu)化問題維數(shù)和要求的精度；（2）群體規(guī)模一般為50-200個，主要為了平衡運算過程中的收斂速度和進化代數(shù)；（3）交叉概率設置在0.4-0.99之間；（4）變異概率一般設置在0.000 1-0.1 之間；（5）算法運行的終止條件一般選取100-1 000的終止代數(shù)或者最小閾值。

4 基于遺傳算法的生鮮農產品配送中心網(wǎng)絡規(guī)劃實證分析

4.1 背景資料

現(xiàn)假設有農產品產地9 個，可備選的預冷站6 個，可備選的生鮮農產品配送中心3個。已知相關參數(shù)見表1和表2。農產品產地和備選預冷站之間、備選預冷站和備選生鮮農產品配送中心之間的最大距離限制分別為15和900。能夠租賃的生鮮農產品配送中心最多為2個，需要投入使用的預冷站數(shù)量最大為4個，假設在該例中生鮮農產品配送中心和預冷站的最小使用個數(shù)為1。

表1 農產品產地到備選預冷站之間的距離以及相關常量

表2 備選預冷站至備選生鮮配送中心的運輸距離以及單位運費及常量表

4.2 基于遺傳算法的模型求解

本文借助matlab7.0 軟件對遺傳算法進行實現(xiàn)和輔助求解，算法適應度函數(shù)采用編程嵌入來實現(xiàn)。具體步驟如下：

（1）編碼。在利用遺傳算法對模型求解時，首先第一個步驟即設計良好的染色體，針對上例中的生鮮農產品配送中心選址問題，本文在此采用二進制編碼，其染色體描述如圖3所示。

圖3 染色體描述

如圖3所示的染色體描述中，染色體主要反映3個備選生鮮農產品配送中心和6個備選預冷站的信息描述，圖3中前半部分為備選生鮮農產品配送中心的選址決策，數(shù)字1代表配送中心1被租賃，否則表示不租賃；后半部分從第4位至第21位表示備選的預冷站集中采購周期。

（2）適應度函數(shù)設計。將染色體編碼作為模型的一個初始解，基于這個初始解構建適應度函數(shù)作為評價解集優(yōu)劣的依據(jù)。在應用遺傳算法時，通過交叉和變異等操作，針對本例能夠得到諸如備選預冷站以及備選生鮮農產品配送中心的開關決策和預冷站的集中采購周期等參數(shù)。對于適應度值的計算，針對上述模型特點，本文在此設計兩個連續(xù)的指派算法對染色體的適應度值進行計算，并將兩指派算法嵌入遺傳算法中。其中第一個指派算法主要針對預冷站的日供應量進行計算：

在第一個指派模型中，式（12）為目標函數(shù)，表示在每個季度內預冷站總共產生的相關費用支出最?。皇剑?3）表示每個產品產地僅指派一個預冷站為其服務；式（14）對投入使用的預冷站的最大和最小數(shù)量進行限制；式（15）則確保由每個農產品產地發(fā)出的供貨均能被接收。

本文設計的第二個指派算法主要作用在于將預冷站和生鮮農產品配送中心相對應，且使系統(tǒng)滿足對應約束條件。

其中，式（18）表示長途運輸成本和生鮮農產品配送中心租賃成本以及內部作業(yè)和其他處理成本之和最?。皇剑?9）表示開放的生鮮農產品配送中心的最大數(shù)量和最小數(shù)量。其他約束條件在上述總模型中均已限定。

（3）算法相關參數(shù)設定。為了確保能夠將最優(yōu)秀的染色體遺傳到下一代，算法相關參數(shù)設計如下：初始種群規(guī)模設定為22，并按照適應度大小將各染色體按大小順序進行排列；變異概率設定在0-0.1之間，變異形式則由編碼和交叉操作規(guī)則決定，在此采用標準變異方式，概率設定為0.05，將算法迭代次數(shù)設定為30。

4.3 模型運算結果分析

運行遺傳算法，通過多次迭代和試驗，算法總共運行時間為20min，在上述參數(shù)下，借助matlab進行多次求解和運算，得到最優(yōu)解的平均運行代數(shù)為76，最終生成單個季度內的農產品冷鏈配送網(wǎng)點最優(yōu)布局見表3。

表3 實證分析模型求解結果

表3的求解結果中，在該季度內生鮮農產品配送中心為編號1和2，被選定的預冷站編碼為2和4，括號內的數(shù)字表示預冷站的集中采購周期，該方案下能夠滿足背景資料中對9個產地的供貨需求，且總體運行成本最低，該方案下配送中心總體運行成本為1 031 375.4元。

5 結論

本文通過對我國當前生鮮農產品配送中心的物流網(wǎng)絡問題進行分析和研究，重點對冷鏈物流流程中的預冷、長途運輸以及配送等環(huán)節(jié)進行了分析，設計了基于農產品產地、預冷站和生鮮農產品配送中心的三層次物流網(wǎng)絡，并構建了非線性整數(shù)規(guī)劃模型對物流網(wǎng)絡的優(yōu)化布局問題進行分析，在9個農產品產地和6個備選的預冷站、3個備選的配送中心所形成的冷鏈物流網(wǎng)絡中，借助遺傳算法和matlab軟件，對網(wǎng)絡規(guī)劃模型進行了求解分析，最后通過運算得到了使物流網(wǎng)絡整體運作成本最低的最優(yōu)解決方案。

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