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    應(yīng)用改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究

    2024-10-01 00:00:00司瑩麗
    無(wú)線(xiàn)互聯(lián)科技 2024年18期

    摘要:生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法常直接構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),忽視指標(biāo)體系建立,導(dǎo)致優(yōu)化效果不佳。因此,文章提出基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法。該方法先通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)體系與目標(biāo)函數(shù),確保優(yōu)化結(jié)果準(zhǔn)確實(shí)用,后基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法構(gòu)建優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)證明,該方法在尋找更優(yōu)配送路徑、降低配送成本方面具有優(yōu)勢(shì),應(yīng)用效果較好。

    關(guān)鍵詞:改進(jìn)鯨魚(yú)算法;生鮮農(nóng)產(chǎn)品;物流配送;路徑優(yōu)化

    中圖分類(lèi)號(hào):G642 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0 引言

    生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化是物流領(lǐng)域的重要研究熱點(diǎn)。隨著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品新鮮度和品質(zhì)要求的提升,減少配送時(shí)間、降低成本、提升服務(wù)質(zhì)量成為行業(yè)挑戰(zhàn)。該問(wèn)題涉及車(chē)輛、載重、時(shí)間窗、交通狀況等多種因素,使得優(yōu)化變得復(fù)雜。傳統(tǒng)方法難以兼顧多目標(biāo),優(yōu)化效果有限。因此,尋找高效求解方法成為研究重點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)此進(jìn)行了深入研究,其中,江云倩等[1]提出基于考慮碳排放和時(shí)間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究方法,在冷鏈物流配送路徑優(yōu)化中,既考慮到時(shí)間窗和效率,又融入碳排放成本,有助于實(shí)現(xiàn)綠色物流。但引入碳稅機(jī)制后,模型復(fù)雜度上升,求解難度增加。李松柏[2]提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的物流車(chē)隊(duì)配送路徑規(guī)劃及庫(kù)內(nèi)分揀作業(yè)路徑優(yōu)化方法,根據(jù)不同的訂單和場(chǎng)景需求,提供個(gè)性化的路徑規(guī)劃方案,提高了配送的精準(zhǔn)度和可信度。但是,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的計(jì)算成本較高,須消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間。

    針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了一種基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法。鯨魚(yú)算法作為一種新興的群體智能優(yōu)化算法,具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)對(duì)鯨魚(yú)算法進(jìn)行改進(jìn),可以進(jìn)一步提高其求解生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題的效率和質(zhì)量。本文旨在通過(guò)引入改進(jìn)鯨魚(yú)算法,為生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流行業(yè)配送路徑優(yōu)化問(wèn)題提供一種新的求解思路和方法。綜上所述,本文對(duì)基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法具有重要的研究意義和實(shí)踐價(jià)值。通過(guò)深入研究該問(wèn)題,可以為物流行業(yè)提供更為高效、優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù),推動(dòng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的可持續(xù)發(fā)展。

    1 基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法設(shè)計(jì)

    1.1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送指標(biāo)體系建立

    在實(shí)際物流配送過(guò)程中,物流運(yùn)作受到諸多因素的影響[3]。分銷(xiāo)路徑的總距離、貨物的時(shí)效性、運(yùn)輸過(guò)程中的質(zhì)量變化、客戶(hù)的時(shí)間窗口要求以及客戶(hù)的特定需求等,都會(huì)對(duì)分銷(xiāo)路徑的優(yōu)化產(chǎn)生重要影響。為了客觀、全面地反映物流配送路徑優(yōu)化問(wèn)題,本文首先構(gòu)建了一套完善的物流配送指標(biāo)體系。這一體系不僅深入分析了現(xiàn)代物流配送的核心特點(diǎn),還著重考量了配送路徑優(yōu)化所帶來(lái)的實(shí)際效益。具體而言,該體系涵蓋了以下關(guān)鍵指標(biāo)。

    (1)貨物質(zhì)量(g):反映了配送過(guò)程中車(chē)輛的負(fù)載情況,對(duì)油耗和供應(yīng)時(shí)間具有重要影響。合理控制貨物質(zhì)量有助于降低運(yùn)輸成本,提高配送效率[4]。

    (2)貨物時(shí)效性(t):體現(xiàn)了從4HWWEg7o/xNENezNKpnZDf4egsW8GpVgFV99XCXIPvY=發(fā)貨到送達(dá)的時(shí)間效率,直接關(guān)系到客戶(hù)滿(mǎn)意度和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。

    (3)客戶(hù)重要程度(v):反映了不同客戶(hù)對(duì)商品和服務(wù)的需求緊迫性以及維護(hù)重要客戶(hù)的戰(zhàn)略意義。

    (4)客戶(hù)時(shí)間窗口(t1、t2):明確了客戶(hù)對(duì)供貨時(shí)間的具體要求,是優(yōu)化配送路徑時(shí)須要考慮的關(guān)鍵因素[5]。

    (5)配送總路徑(r):綜合反映了完成所有供應(yīng)任務(wù)所需的運(yùn)輸距離,對(duì)運(yùn)輸時(shí)間和成本具有重要影響。

    (6)配送總油耗(f):體現(xiàn)了配送過(guò)程中的燃料消耗情況,是評(píng)估配送效率和經(jīng)濟(jì)性的重要指標(biāo)。

    通過(guò)綜合考慮這些指標(biāo),本文旨在構(gòu)建一個(gè)更加全面、科學(xué)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化模型,為物流行業(yè)提供更為高效、優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù),推動(dòng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的持續(xù)發(fā)展。

    1.2 物流配送路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)建立

    在基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中,構(gòu)建全面、準(zhǔn)確的目標(biāo)函數(shù)是解決問(wèn)題的核心。該函數(shù)須綜合考慮運(yùn)輸距離、時(shí)間、成本及生鮮特性等因素,確保優(yōu)化結(jié)果的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。基于生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送指標(biāo)體系,結(jié)合實(shí)際情況,設(shè)計(jì)考慮質(zhì)量、時(shí)間、道路等因素的配送路徑優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

    1.2.1 質(zhì)量指數(shù)

    在基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中,貨物質(zhì)量是影響配送方案的關(guān)鍵因素。質(zhì)量指數(shù)可根據(jù)貨物實(shí)際質(zhì)量量化,并在目標(biāo)函數(shù)中體現(xiàn),確保優(yōu)化過(guò)程中優(yōu)先考慮重型貨物,實(shí)現(xiàn)降低燃料消耗、提高配送效率的目標(biāo)。

    SG=[∑(G-∑gj)]/(N·G)(1)

    公式中,N為需要交付的地點(diǎn)總數(shù);G代表需要交付貨物的總質(zhì)量;j則代表交付地點(diǎn)的順序編號(hào);而gj為在特定交付地點(diǎn)j所需要交付的貨物質(zhì)量(其中,gj=0表示起始點(diǎn)沒(méi)有貨物交付)[6]。

    1.2.2 時(shí)效指數(shù)

    電子商務(wù)快速發(fā)展,生鮮農(nóng)產(chǎn)品等“冷鮮”商品對(duì)物流配送要求提高。有效配送關(guān)乎商品新鮮度、品質(zhì)及消費(fèi)者滿(mǎn)意度、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。優(yōu)化生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑尤為重要。本文建立的時(shí)效指數(shù)表示為:

    公式中,TEi用于衡量貨物的新鮮度以及到達(dá)交貨目的地所需的總時(shí)間(假設(shè)出發(fā)時(shí)間為0點(diǎn)基準(zhǔn));其中,ti為供應(yīng)相關(guān)貨物所需的具體時(shí)間(即從起始點(diǎn)出發(fā)到送達(dá)該交貨地點(diǎn)的時(shí)間,以出發(fā)時(shí)間為0進(jìn)行計(jì)算)。

    1.2.3 時(shí)間窗口指數(shù)

    為確保穩(wěn)定客戶(hù)基礎(chǔ)、滿(mǎn)足個(gè)性化交貨時(shí)間需求、提升準(zhǔn)時(shí)率和成功率,物流配送須考慮客戶(hù)時(shí)間窗口限制,引入時(shí)間窗口指數(shù)作為關(guān)鍵變量,根據(jù)客戶(hù)要求計(jì)算,優(yōu)化配送路徑滿(mǎn)足時(shí)間限制。其公式為:

    公式中,TW±Δ為客戶(hù)接收貨物的時(shí)間窗口范圍,即允許交付的時(shí)間區(qū)間(以出發(fā)時(shí)刻為0點(diǎn)基準(zhǔn))。其中,TW為時(shí)間窗口的中心點(diǎn),即客戶(hù)期望的交付時(shí)間;Δ為時(shí)間窗口的寬度或容差范圍,即在中心時(shí)間點(diǎn)前后可接受的交付時(shí)間偏差。

    1.2.4 總路徑指數(shù)

    在基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中,為了確保穩(wěn)定的客戶(hù)基礎(chǔ)、滿(mǎn)足每個(gè)客戶(hù)的個(gè)性化交貨時(shí)間需求,并提升交貨的準(zhǔn)時(shí)率和成功率,應(yīng)充分考慮客戶(hù)的時(shí)間窗口限制。不同物流路線(xiàn)導(dǎo)致供應(yīng)路線(xiàn)長(zhǎng)度差異,從而優(yōu)化供應(yīng)路線(xiàn)長(zhǎng)度對(duì)提高物流效率和縮短運(yùn)輸過(guò)程有顯著意義。合理規(guī)劃窗口指數(shù)作為一個(gè)關(guān)鍵變量,可以根據(jù)客戶(hù)的具體時(shí)間窗口要求進(jìn)行計(jì)算,并在優(yōu)化過(guò)程中確保配送路徑能降低運(yùn)輸成本,滿(mǎn)足時(shí)間要求,提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。道路總指數(shù)公式可表示如下:

    公式中,Ri-1,i為從第i-1個(gè)交付點(diǎn)到第i個(gè)交付點(diǎn)之間的距離,反映了物流配送過(guò)程中各點(diǎn)之間的實(shí)際路程;ε為一個(gè)極小的正數(shù),作用是調(diào)整總道路指數(shù),確保其在合理的范圍內(nèi)。

    1.3 基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法構(gòu)建生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化建模

    路徑優(yōu)化問(wèn)題涉及物流配送中心、需求地點(diǎn)、貨物、車(chē)輛、約束條件及目標(biāo)函數(shù)等。設(shè)K輛車(chē)服務(wù)N個(gè)需求地點(diǎn),I代表貨物位置,Q為車(chē)輛最大裝載能力。dij為請(qǐng)求點(diǎn)間距離,ais為車(chē)輛以速度s行駛的平均耗時(shí),bi為貨物到達(dá)請(qǐng)求點(diǎn)的最晚時(shí)間,nk表示車(chē)輛k服務(wù)的需求點(diǎn)數(shù)量?;谏鲜鲆蛩?,可以構(gòu)建基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化建模:

    Z=minSF∑dijxijk(5)

    在基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化方法中,構(gòu)建物流配送路徑優(yōu)化模型是至關(guān)重要的一步。在模型中,設(shè)定了一些決策變量和約束條件來(lái)確保配送路徑的可行性和有效性。

    首先,決策變量xijk用于表示車(chē)輛k是否從請(qǐng)求點(diǎn)i行駛到點(diǎn)j。如果第k輛車(chē)確實(shí)從請(qǐng)求點(diǎn)i行駛到點(diǎn)j,則xijk的值為1;否則,其值為0。

    考慮目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建,設(shè)配送中心位置固定,產(chǎn)品、車(chē)輛充足。車(chē)輛從中心出發(fā),完成任務(wù)后返回,便于規(guī)劃管理。

    在構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)時(shí),須要考慮一系列的限制條件。這些限制條件包括但不限于:

    公式中,L為客戶(hù)的總數(shù)。在物流配送過(guò)程中,當(dāng)?shù)贚輛車(chē)在點(diǎn)i完成交付服務(wù)請(qǐng)求時(shí),設(shè)定yik的值為1,表示該車(chē)輛在該點(diǎn)進(jìn)行了交付;若未完成交付,則yik的值為0,可以清晰地追蹤每輛車(chē)的服務(wù)狀態(tài)。

    接下來(lái),考慮供應(yīng)過(guò)程的限制條件。首先,確保每個(gè)請(qǐng)求點(diǎn)都得到交付服務(wù),以滿(mǎn)足所有客戶(hù)需求。其次,車(chē)輛的最大裝載能力須得到遵守,避免超載。再次,供應(yīng)車(chē)輛必須從配送中心出發(fā),開(kāi)始配送任務(wù)。最后,車(chē)輛完成配送后須返回配送中心,確保有效管理和后續(xù)任務(wù)順利進(jìn)行。通過(guò)求解模型,實(shí)現(xiàn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑的合理、有效優(yōu)化,降低配送成本,提高配送效率。

    2 實(shí)驗(yàn)論證

    為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)方法的可行性和有效性,設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)與其他2種傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比,對(duì)基于3種方法的配送成本進(jìn)行對(duì)比。

    2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

    為比較傳統(tǒng)鯨魚(yú)算法與改進(jìn)算法的效果,本文采用Solomon數(shù)據(jù)集的C101數(shù)據(jù),設(shè)定10輛配送車(chē)和50 km/h速度條件。實(shí)驗(yàn)涉及傳統(tǒng)鯨魚(yú)算法、螞蟻群算法與本文方法。初始群體大小為50,重復(fù)運(yùn)行50次,選取最佳配送計(jì)劃。

    2.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    圖1展示3種方法對(duì)比結(jié)果,縱軸為成本值,橫軸為迭代次數(shù)。

    圖1顯示,本文設(shè)計(jì)方法在3種初始群體大小下均實(shí)現(xiàn)低成本,平均為171434.13元。相比傳統(tǒng)方 法,本文方法成本更低。實(shí)驗(yàn)證明,本文方法在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化中可以獲得更低的經(jīng)濟(jì)成本,顯示改進(jìn)算法在尋找更優(yōu)路徑、降低成本方面的優(yōu)勢(shì)。

    3 結(jié)語(yǔ)

    本文研究生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化,提出基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的求解策略,應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)方法處理復(fù)雜配送路徑的挑戰(zhàn)。結(jié)合實(shí)際情況改進(jìn)算法,構(gòu)建高效實(shí)用優(yōu)化模型,為生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送提供新思路和方法。

    參考文獻(xiàn)

    [1]江云倩,楊慧敏,彭程,等.考慮碳排放和時(shí)間窗的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[J].包裝工程,2024(3):262-268.

    [2]李松柏.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的物流車(chē)隊(duì)配送路徑規(guī)劃及庫(kù)內(nèi)分揀作業(yè)路徑優(yōu)化研究[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊,2024(2):28-30.

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    Research on optimization of cold chain logistics distribution path of fresh agricultural

    products by improved whale algorithm

    Abstract: The optimization method of the logistics and distribution path of fresh agricultural products often directly constructs the target function, and ignores the establishment of the index system, resulting in the poor optimization effect. Therefore, the optimization method of the logistics distribution path of fresh agricultural products based on the improved whale algorithm is proposed. This method first constructs the index system and the target function, and then builds the optimization model based on the improved whale algorithm to realize the path optimization. Experiments show that this method has advantages in finding better distribution path and reducing distribution cost, and has better application effect.

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