基于交通大数据的农产品冷链物流配送路径优化研究

时间：2019年07月06日分类：农业论文次数：

摘要:为解决生鲜农产品冷链物流配送成本高、在途时间长等问题，考虑到日趋拥堵的城市道路，本文首先基于实时路况信息分析农产品冷链物流配送的固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本和惩罚成本等，建立了总成本最小化的配送路径优化数学模型。在此基础上，

　　摘要:为解决生鲜农产品冷链物流配送成本高、在途时间长等问题，考虑到日趋拥堵的城市道路，本文首先基于实时路况信息分析农产品冷链物流配送的固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本和惩罚成本等，建立了总成本最小化的配送路径优化数学模型。在此基础上，为进一步解决末端灵活配送和降低总配送成本问题，提出在冷链配送中合理设置接驳点，建立了基于实时路况和接驳点的农产品冷链物流配送路径优化数学模型。利用蚁群算法对上述模型求解，并进行了实证研究分析。研究表明，基于实时路况信息和接驳方式的农产品冷链物流配送可以有效地降低冷链配送成本和提高客户满意度。

　　关键词:车辆路径优化;冷链物流;实时路况;接驳点

广东农业科学

　　引言

　　随着人们物质生活水平的逐渐提高，对多样化、绿色、营养的果蔬、鲜肉、蛋、奶等生鲜农产品的需求也不断提高。生鲜农产品是一类特殊的农产品，其易腐败变质的特点对物流过程中的温度、湿度等环境因素要求较高，为了将这些天然的农产品最大程度地保鲜并送到消费者手中，需要在合适的低温环境对这些生鲜农产品进行预冷、转运、存贮和配送[1]。

　　农产品冷链物流通常是指使肉(含水产)、禽、蛋、奶、水果、蔬菜等生鲜农产品从采摘(屠宰或捕捞)后，在农产品初加工、贮藏、转运、销售等各个环节均在一个能保证产品质量安全的低温环境下的，减少农产品过程损耗、防止产品污染的一个特殊的供应链系统。近年来，由于居民的消费水平和对生鲜农产品的质量(包括商品的新鲜度、安全性、品种等)要求不断增加[2]，加快发展农产品冷链物流特别是冷链配送环节，将安全、高品质的生鲜农产品送到居民的餐桌上，这既能满足了居民更高的生活需求，同时也促进农村和农业发展、保证农民持续增收。

　　从2003年一直到2017年，中央持续15年通过“一号文件”将全国目光都聚焦在“三农”问题上，足可见从国家层面上都非常重视包括农产品生产流通问题在内的各种农业、农村、农民发展问题。《中国冷链产业发展报告》(2016年)显示，我国冷链物流成本比普通物流高出40%-60%，随着能源价格的不断调整，冷链物流的成本呈总体走高的趋势。

　　由于农产品原产地价格本来已经很低、加之产业链条整合度不高、上下游企业之间竞争大于合作等因素农产品经销商往往从降低物流成本(含冷链运输成本和产品损耗成本等)着手。配送是冷链物流中一个极其重要但也容易被“掉链”的环节，生鲜产品从生产者到最终消费者的过程中，有80%以上的时间消耗在配送运输上面[3]。

　　因此，充分利用现有资源和信息(数据)，优化配送方案，尽量减少生鲜农产品配送的在途时间、降低冷链物流配送成本，这对提高生鲜农产品市场竞争力、间接促进农民增收具有重大意义。文献回顾及研究方法自1959年美国学者Dantzig和Ramser首次提出交通运输中的车辆路径问题(VRP)以后，引起了很多学者的关注并做了大量研究。现实中，由于顾客对生鲜农产品的配送有一定的时间要求，配送中的VRP就发展成了带时间窗的配送车辆路径问题(VRPTW)。

　　Chen等[4]和Azi等[5]建立了一个对配送车辆行驶时间即易腐食品送达时间有硬性要求的冷链物流配送VRPTW模型，研究了如果考虑将硬时间窗放宽至软时间窗后，配送总成本会有何变化，并以一个鲜肉配送为例用启发式算法对配送路径进行了优化。认识到启发式算法在解决车辆路径问题的优势，更多的学者参与到对启发式算法的研究，Brito等[6]在近距离开放式带时间窗的车辆路径问题中加入了模糊约束条件并用混合蚁群算法进行了求解;Dearmas和Melián[7]在研究动态多目标车辆路径问题时，使用一种变领域搜索策略的启发式算法很好地解决了此类问题;Kücükoglu和ztürk[8]利用了基于禁忌搜索和模拟退火算法的混合算法，解决带有回程和时间窗的车辆路径问题。

　　针对生鲜农产品易腐性和配送复杂性，蔡浩原和潘郁[9]构建了鲜活农产品的变质函数，并依此建立带有时间窗的鲜活农产品冷链物流路径优化模型，通过人工蜂群算法对模型进行求解;樊世清等[10]研究有软时间窗的生鲜农产品冷链配送车辆路径优化问题模型时，以配送成本最小为目标函数，在成本中考虑了违反时间窗的惩罚成本。

　　针对冷链物流网络的网点布局、配送中心选址与流量分配问题，张文峰和梁凯豪[11]提出了以冷链物流的节点建设成本和运营成本为目标的非线性规划优化模型并用量子粒子群算法对模型求解;陈淑童等[12]以配送中心建造费用、运营费用、运输费用最小为目标并考虑货损成本情形下构建了考虑时效和货损的混合整数线性规划模型并运用CPLEX求解，分析了时效性与货损性的变化对于冷链物流网络构建的影响。

　　潘茜茜和干宏程[13]针对日益严峻的环境问题，将碳排放转化成相应的经济效益，构建了一个考虑碳排放成本的冷链物流配送路径优化数学模型并采用蚁群算法求解，结果表明考虑碳排放的冷链物流配送路径总成本降低。随着社会环境和计算机、物联网科技的发展，对于车辆路径问题的研究也有所侧重，向敏等[14]研究了基于电子商务环境下的生鲜农产品物流配送路径优化问题;李昌兵等[15]以物联网技术优势构建了考虑客户满意度和配送费用的物联网环境下多目标路径优化模型并利用改进后的遗传算法对模型进行仿真。

　　以往对于冷链物流配送的车辆路径优化研究主要侧重于静态网络下的车辆路径问题，即在配送中心、配送车辆、交通状况、货物需求量及时间窗确定的情况下，如何安排装载和规划配送路线以达到满足时间窗的前提下配送成本的最优化[16]。但在实际冷链配送的管理过程中，冷链品的变质速度、变质率、交通状况、客户需求等因素往往呈现出不确定性的变化。

　　同时，由于投入资本、区域规划、城市地价等因素的影响，冷链物流企业不可能设置太多的冷链配送中心[17]，同时考虑到城市中心地段地价较高，一般冷链物流企业会将冷链配送中心设置在地价较低的城郊[18]。而接受生鲜农产品配送服务的超市、便利店、饭店、食堂等需求点往往位于交通拥挤的市中心，甚至是狭小的街道弄堂。

　　如果冷链配送车辆太大，除了频繁地卸货会增加制冷成本外，对某些道路狭窄的需求点无法提供服务;而冷链配送车辆太小，会大大增加运输成本和人力成本。再加上日益糟糕的城市交通，使得农产品冷链物流“最后一公里”的城市配送环节困难重重。为研究降低农产品冷链物流配送成本的路径，本文首先建立一个基于简洁、低成本方式从大数据中获取城市道路拥堵信息并用之于农产品冷链配送的车辆路径优化模型。

　　为了减少冷链配送车辆往返配送中心的次数，参照一些快递公司利用大型卡车进行接驳补货的思路[19]，进而提出在生鲜农产品的冷链配送中引入接驳点和配备接驳车辆的方案(冷链配送接驳车辆以投入成本和运营成本较低的小微型电动厢式货车为主，一般采用相变蓄冷材料制冷①或是泡沫箱保温方式来保证生鲜农产品的低温状态)。在基于接驳点情形下进一步研究接驳点选择及冷链物流配送路径优化，建立一个含接驳点的基于交通大数据的农产品冷链配送路径优化模型。

　　最后通过一个实例验证性分析上述两个模型的有效性。交通大数据在农产品冷链物流配送中的应用大数据是一个较为抽象的概念，目前学术界还没有形成确切和统一的定义。参考已有文献[20，21]，本文将交通大数据定义为是由数量巨大、结构复杂的电子地图、道路、车辆、人员、定位、路面监测、路网建设等类型众多的交通信息(数据)构成的数据集合，是一种基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。

　　交通大数据具备Volume、Velocity、Varity和Veracity的4V特点，即海量的数据、能高速地处理这些数据、数据类型多样、数据准确真实。城市交通大数据一个主要应用就是将路面采集数据、城市交通参与车辆的GPS数据与电子地图定位导航数据进行多元融合和加工，生产出高准确率和高覆盖率的实时路况信息。

　　对时效性要求较高的生鲜农产品冷链物流配送可利用配送管理信息系统，通过交通大数据平台获取道路、实时路况等信息来管理和指挥在途车辆进行配送，同时客户也可通过此平台对车辆和货物进行查询并反馈信息。车辆将路况、位置等信息反馈配送管理信息系统[22]。而此时，客户、车辆甚至配送方的数据和信息也将通过冷链配送管理信息系统和交通大数据平台被公共数据云收集。

　　1、问题描述

　　农产品冷链物流配送中心给分布于城区内的多个需求点(超市、饭店、食堂、小区便利店等)冷藏配送鲜活农产品的问题。鲜活农产品冷链物流配送中心拥有M辆专用冷藏配送车为市区N个需求点提供生鲜农产品配送服务，每辆冷藏配送车从配送中心出发，经过各需求点后返回配送中心。

　　优化的目标是依据现有资源和客户需求情况，通过获取实时道路拥堵信息，构建数学模型，采用合适的算法，快速寻找一个配送策略:从鲜活农产品冷链物流配送中心出发安排冷藏配送车辆的发车次序、装车规模、发车时间和行驶路径(线)，使得车辆由配送中心出发后直至完成对客户(需求点)的服务这一过程中所有发生的运输配送成本、货损成本、制冷能耗成本、惩罚成本以及固定成本等总物流成本最小。

　　2、模型(问题)假设

　　(1)道路拥堵状况保持相对稳定，即从做出配送决策到配送车经过该路段时道路拥堵状况不变;(2)配送中心的冷藏配送车数量固定，每辆车载重量有限，每个客户的总需求量不超单车最大装载量(此假设便于模型求解，在实际情况中若某个客户总需求量大于单车最大装载量，可将此客户拆分成两个或两个以上客户对待);(3)每个客户都保证得到服务且所需生鲜农产品只能由一辆冷藏车配送;(4)每条配送路径上的总长度不大于配送车辆的续航里程(即配送车辆中途无需加油);

　　(5)配送中心生鲜农产品充足，且客户的需求量、地理位置、时间窗约束已知;(6)生鲜农产品需在指定时间窗送达，超过时间范围需支付惩罚金;(7)冷藏配送车装车从配送中心出发后，配送途中没有临时指派的配送任务，完成配送后车辆需返回配送中心。

　　结论及建议

　　针对生鲜农产品冷链物流成本过高直接影响市场竞争力、间接影响农民增收的问题，本文研究了交通大数据背景下的农产品冷链物流配送路径优化问题，在考虑时间窗、配送车辆、客户需求等约束条件下，通过交通大数据获取城市道路实时拥堵情况，以农产品冷链物流配送过程中的车辆固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本和惩罚成本等总成本最小化为目标构建了基于实时路况的农产品冷链物流配送路径优化数学模型。

　　并使用蚁群算法设计了模型1的求解方法，此算法中每只蚂蚁在问题空间的多点独自并行对最优解进行搜索，具有很强的鲁棒性和全局搜索能力，且通过改进蚂蚁状态转移概率的计算规则，加强了蚁群系统的正反馈能力，引导整个系统向最优解方向加速进化。为进一步提高配送效率和末端配送的灵活性，在模型1基础上提出在农产品冷链物流配送过程中适当设置接驳点、配置接驳保温小货车的冷链接驳配送方式，进一步对模型1进行改进和完善建立了基于实时路况和接驳点的农产品冷链物流配送路径优化数学模型。

　　利用聚类分析将所有需求点依据需求点之间的距离和各需求点需求量作为权重进行分类，将每一类的种子点(中心点)作为接驳点的备选点。将这个接驳点以及经此接驳点配送的下一层需求点整合当作一个虚拟的客户需求点，然后使用模型1的求解方法搜索最优配送策略。通过一个鲜奶冷链配送的案例分别对模型1进行实证分析。

　　研究发现，在农产品冷链物流配送方案优化中引入城市道路实时拥堵信息后得到配送方案比原方案配送总成本减少了3.94%，违反时间窗惩罚成本减少了38.90%。虽然冷链配送成本降低不明显，但违反时间窗惩罚成本的大幅降低意味配送准时率显著提高，即有效地提高了客户满意度。另一方面，由于车辆固定成本最高，占总成本30.96%且配送车装载率和单辆配送路径长度均有较大富余度，而不满足配送服务时间窗的惩罚成本居高不下的原因是各需求点对鲜奶的配送时间要求都集中在早上9:00以前。

　　故可以从配送活动参与的两个相关利益方(鲜奶公司配送中心和城区各需点)进行适当沟通与调整可获取更优的配送方案:一是配送中心，可考虑调整冷链配送车的发车时间，如本例中将第3辆冷藏配送车提前20分钟发车可直接将惩罚成本从57.83降到37.83;二是通过与客户沟通调整部分客户需求时间，可有效提高冷藏车的利用率、减少固定成本。进一步研究表明，在考虑实时路况的同时，在农产品冷链物流配送中配置接驳保温小货车采用接驳的冷链配送模式，本文案例得出的最优配送方案虽然增加了4台保温小货车，但减少了1台配送冷链货车，由于冷链货车购置成本远远大于保温小货车，所以固定成本反而降低了11.11%。

　　在不增加固定投资的前提下，采用接驳方式的冷链配送模式使得冷链配送总成本降低了25.4%，违反时间窗惩罚成本降低了39.7%，有效地降低了配送成本的同时还提高了顾客满意度。基于接驳点的农产品冷链配送模式的提出，不仅充实了冷链物流配送理论，还为农产品在上行过程中冷链物流配送的路径优化提供了可以借鉴的解决方案。由于此模式不需要对配送系统基础设施另行改造和增加投资，所以更容易推广实施。

　　采用农产品冷链接驳配送模式，只需配置若干台成本低廉的具有保温车厢的(电动)小货车(由于相应减少了配送冷链货车配置数量，事实上没有增加额外投资)，在冷链物流配送管理信息系统基础上充分利用交通大数据，实时生成最优配送方案，能有效降低农产品冷链物流成本、减少能源消耗。

　　直接的，冷链物流企业能够取得更大的利润;间接上，能增加生鲜农产品市场竞争力、促进农民增收。除此之外，由于配送末端使用体积更小的接驳小货车，将使得生鲜农产品配送更为灵活、可以克服狭小的街道弄堂，服务覆盖范围更为广泛。在大数据环境中对冷链物流配送路径进行优化较为复杂，本文仅对实时路况和静态接驳点的冷链配送路径的优化进行研究。未来的研究还可以关注配送过程中的路况变化、客户的动态需求(需求量和时间窗均变化)，有些配送点由于道路狭窄必需强制由接驳车配送，优化算法和人工调度经验如何结合等问题。

　　参考文献:

　　[1]冯颖，李智慧，张炎治.零售商主导下TPL介入的生鲜农产品供应链契约效率评价[J].管理评论，2018，30(3):215-225

　　[2]张均涛，李春成，李崇光.消费经历对顾客满意感影响程度研究———基于武汉市生鲜农产品的实证研究[J].管理评论，2008，20(7):21-27

　　[3]吕俊杰，孙双双.基于鲜活农产品冷链物流配送的车辆路径优化研究[J].广东农业科学，2013，40(9):178-181

　　[4]ChenH.K.，HsuehC.F.，ChangM.S.ProductionSchedulingandVehicleRoutingwithTimeWindowsforPerishableFoodProducts[J].Computers&OperationsResearch，2009，36(5):2311-2319

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