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    基于遺傳算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑研究

    2019-02-11 13:07:18陳慧慧
    山西農(nóng)經(jīng) 2019年24期
    關(guān)鍵詞:配送遺傳算法農(nóng)產(chǎn)品

    摘 要:在“鄉(xiāng)村振興”國家戰(zhàn)略背景下,越來越多生鮮農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)入到人們的餐桌,生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送時效性問題突顯。采用遺傳算法對生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑進(jìn)行研究,建立數(shù)學(xué)模型,為后續(xù)實例研究提供思路。

    關(guān)鍵詞:遺傳算法;農(nóng)產(chǎn)品;配送

    文章編號:1004-7026(2019)24-0035-02 ? ? ? ? 中國圖書分類號:F326.6? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的提出,為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展打開了一扇致富之窗。在實施鄉(xiāng)村振興的道路上,農(nóng)村電商被給予厚望?!盎ヂ?lián)網(wǎng)+”農(nóng)業(yè)促進(jìn)了農(nóng)產(chǎn)品品牌打造,有助于農(nóng)村地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級和實現(xiàn)農(nóng)業(yè)強農(nóng)民富的目標(biāo)。生鮮農(nóng)產(chǎn)品市場迎來機遇的同時,農(nóng)產(chǎn)品易腐、易爛特性為生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送帶來了巨大的挑戰(zhàn)。為生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行拓寬道路,具有現(xiàn)實意義。

    1 ?遺傳算法

    1.1 ?遺傳算法簡介

    遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是計算數(shù)學(xué)中用于解決最佳化的搜索算法,是進(jìn)化算法的一種。遺傳算法結(jié)合計算機解決實際問題,在不同學(xué)科都可適用。遺傳算法基于達(dá)爾文的進(jìn)化論,具有很好的收斂性,可有效解決最優(yōu)化搜索問題[1]。

    1.2 ?遺傳算法的思想和求解步驟

    遺傳算法模擬了達(dá)爾文的進(jìn)化論,即模擬了大自然中生物優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過程。該種群結(jié)構(gòu)進(jìn)化過程如圖1所示。

    2 ?生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑模型建立

    2.1 ?制約函數(shù)

    制約函數(shù)表現(xiàn)的現(xiàn)實情況是:生鮮農(nóng)產(chǎn)品在物流過程中,因為周轉(zhuǎn)、裝卸、出入庫等狀態(tài)變化情況下,使物流中溫控有波動,從而會對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)有影響,從而產(chǎn)生貨損費用[2]。

    假定在整個物流過程中,僅某一時間t1,生鮮農(nóng)產(chǎn)品的溫控變化從T升高至T1。Wjk(t)表示t時刻的生鮮農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)良好狀態(tài)的產(chǎn)品數(shù)量,bk表示客戶k的需求數(shù)量。則貨損費即制約函數(shù)如下。

    f=c[1-e■]×100%×Wij(0) ? ? ? ? ? ?(1)

    其中,c為單位懲罰系數(shù)。

    運送到客戶k手中的完好物品量如下。

    Wjk(tjk)=e■×100%×Wij(0)=bk(2)

    2.2 ?模型設(shè)立

    在建模過程中,進(jìn)行如下條件設(shè)定。

    (1)每位消費者的貨源來自一個物流中心。

    (2)制約函數(shù)中,物流過程中的溫度變化設(shè)定僅一次。

    (3)數(shù)學(xué)模型中的物流運輸狀態(tài)均一致,包括車行速度,行車方式。

    (4)模型中物流中心的周轉(zhuǎn)量與消費者的總需求一致。

    (5)模型中各物流中心自然環(huán)境狀態(tài)一致,對各成本如建立成本沒有關(guān)聯(lián)。

    模型建立的主要思想是在保證服務(wù)的前提下,總成本耗用最低,包括運輸費用、土地費用、運營費用、租賃成本、庫存成本、物流活動成本、腐敗成本等[3-4]。計算公式如下。

    minF=

    3 ?利用MATLAB 7.0遺傳算法工具箱仿真

    3.1 ?適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)造

    適應(yīng)度函數(shù)(Fitness Function)的構(gòu)造會對遺傳算法優(yōu)化過程和最優(yōu)結(jié)果產(chǎn)生影響,構(gòu)造合適的適應(yīng)度函數(shù)可以對染色體編碼形成的原始解進(jìn)行評估。染色體編碼的目的是形成物流總成本的最低。適用度函數(shù)構(gòu)造如下。

    minF=

    (4)

    3.2 ?模擬路徑

    根據(jù)數(shù)學(xué)建模的函數(shù),利用MATLAB 7.0編程求解,形成的結(jié)果如圖2所示。其中,由上至下的節(jié)點分別表示物流中心、中轉(zhuǎn)冷庫和消費者。

    3.3 ?結(jié)論

    整個數(shù)學(xué)模型建立在單產(chǎn)品基礎(chǔ)上,為生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送提供思路。對多品種、多保管條件的實際案例,需要借助其他智能算法來解決。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王有鴻.基于遺傳算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑聚類優(yōu)化[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,46(12):358-362.

    [2]陳慧慧.多級冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)分析與優(yōu)化[D].武漢:武漢理工大學(xué),2014.

    [3]俞林.基于BP模糊評價的冷鏈物流中心選址問題研究[J].物流技術(shù),2013(19):95-98.

    [4]曹倩,邵舉平,孫延安.基于改進(jìn)遺傳算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品多目標(biāo)配送路徑優(yōu)化[J].工業(yè)工程,2015,18(1):71-76.

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