摘要:為解決生鮮農產品冷鏈物流配送成本高、在途時間長等問題，考慮到日趨擁堵的城市道路，本文首先基于實時路況信息分析農產品冷鏈物流配送的固定成本、運輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本等，建立了總成本最小化的配送路徑優化數學模型。在此基礎上，為進一步解決末端靈活配送和降低總配送成本問題，提出在冷鏈配送中合理設置接駁點，建立了基于實時路況和接駁點的農產品冷鏈物流配送路徑優化數學模型。利用蟻群算法對上述模型求解，并進行了實證研究分析。研究表明，基于實時路況信息和接駁方式的農產品冷鏈物流配送可以有效地降低冷鏈配送成本和提高客戶滿意度。

　　關鍵詞:車輛路徑優化;冷鏈物流;實時路況;接駁點

　　引言

　　隨著人們物質生活水平的逐漸提高，對多樣化、綠色、營養的果蔬、鮮肉、蛋、奶等生鮮農產品的需求也不斷提高。生鮮農產品是一類特殊的農產品，其易腐敗變質的特點對物流過程中的溫度、濕度等環境因素要求較高，為了將這些天然的農產品最大程度地保鮮并送到消費者手中，需要在合適的低溫環境對這些生鮮農產品進行預冷、轉運、存貯和配送[1]。

　　農產品冷鏈物流通常是指使肉(含水產)、禽、蛋、奶、水果、蔬菜等生鮮農產品從采摘(屠宰或捕撈)后，在農產品初加工、貯藏、轉運、銷售等各個環節均在一個能保證產品質量安全的低溫環境下的，減少農產品過程損耗、防止產品污染的一個特殊的供應鏈系統。近年來，由于居民的消費水平和對生鮮農產品的質量(包括商品的新鮮度、安全性、品種等)要求不斷增加[2]，加快發展農產品冷鏈物流特別是冷鏈配送環節，將安全、高品質的生鮮農產品送到居民的餐桌上，這既能滿足了居民更高的生活需求，同時也促進農村和農業發展、保證農民持續增收。

　　從2003年一直到2017年，中央持續15年通過“一號文件”將全國目光都聚焦在“三農”問題上，足可見從國家層面上都非常重視包括農產品生產流通問題在內的各種農業、農村、農民發展問題。《中國冷鏈產業發展報告》(2016年)顯示，我國冷鏈物流成本比普通物流高出40%-60%，隨著能源價格的不斷調整，冷鏈物流的成本呈總體走高的趨勢。

　　由于農產品原產地價格本來已經很低、加之產業鏈條整合度不高、上下游企業之間競爭大于合作等因素農產品經銷商往往從降低物流成本(含冷鏈運輸成本和產品損耗成本等)著手。配送是冷鏈物流中一個極其重要但也容易被“掉鏈”的環節，生鮮產品從生產者到最終消費者的過程中，有80%以上的時間消耗在配送運輸上面[3]。

　　因此，充分利用現有資源和信息(數據)，優化配送方案，盡量減少生鮮農產品配送的在途時間、降低冷鏈物流配送成本，這對提高生鮮農產品市場競爭力、間接促進農民增收具有重大意義。文獻回顧及研究方法自1959年美國學者Dantzig和Ramser首次提出交通運輸中的車輛路徑問題(VRP)以后，引起了很多學者的關注并做了大量研究。現實中，由于顧客對生鮮農產品的配送有一定的時間要求，配送中的VRP就發展成了帶時間窗的配送車輛路徑問題(VRPTW)。

　　Chen等[4]和Azi等[5]建立了一個對配送車輛行駛時間即易腐食品送達時間有硬性要求的冷鏈物流配送VRPTW模型，研究了如果考慮將硬時間窗放寬至軟時間窗后，配送總成本會有何變化，并以一個鮮肉配送為例用啟發式算法對配送路徑進行了優化。認識到啟發式算法在解決車輛路徑問題的優勢，更多的學者參與到對啟發式算法的研究，Brito等[6]在近距離開放式帶時間窗的車輛路徑問題中加入了模糊約束條件并用混合蟻群算法進行了求解;Dearmas和Melián[7]在研究動態多目標車輛路徑問題時，使用一種變領域搜索策略的啟發式算法很好地解決了此類問題;Kücükoglu和�Zztürk[8]利用了基于禁忌搜索和模擬退火算法的混合算法，解決帶有回程和時間窗的車輛路徑問題。

　　針對生鮮農產品易腐性和配送復雜性，蔡浩原和潘郁[9]構建了鮮活農產品的變質函數，并依此建立帶有時間窗的鮮活農產品冷鏈物流路徑優化模型，通過人工蜂群算法對模型進行求解;樊世清等[10]研究有軟時間窗的生鮮農產品冷鏈配送車輛路徑優化問題模型時，以配送成本最小為目標函數，在成本中考慮了違反時間窗的懲罰成本。

　　針對冷鏈物流網絡的網點布局、配送中心選址與流量分配問題，張文峰和梁凱豪[11]提出了以冷鏈物流的節點建設成本和運營成本為目標的非線性規劃優化模型并用量子粒子群算法對模型求解;陳淑童等[12]以配送中心建造費用、運營費用、運輸費用最小為目標并考慮貨損成本情形下構建了考慮時效和貨損的混合整數線性規劃模型并運用CPLEX求解，分析了時效性與貨損性的變化對于冷鏈物流網絡構建的影響。

　　潘茜茜和干宏程[13]針對日益嚴峻的環境問題，將碳排放轉化成相應的經濟效益，構建了一個考慮碳排放成本的冷鏈物流配送路徑優化數學模型并采用蟻群算法求解，結果表明考慮碳排放的冷鏈物流配送路徑總成本降低。隨著社會環境和計算機、物聯網科技的發展，對于車輛路徑問題的研究也有所側重，向敏等[14]研究了基于電子商務環境下的生鮮農產品物流配送路徑優化問題;李昌兵等[15]以物聯網技術優勢構建了考慮客戶滿意度和配送費用的物聯網環境下多目標路徑優化模型并利用改進后的遺傳算法對模型進行仿真。

　　以往對于冷鏈物流配送的車輛路徑優化研究主要側重于靜態網絡下的車輛路徑問題，即在配送中心、配送車輛、交通狀況、貨物需求量及時間窗確定的情況下，如何安排裝載和規劃配送路線以達到滿足時間窗的前提下配送成本的最優化[16]。但在實際冷鏈配送的管理過程中，冷鏈品的變質速度、變質率、交通狀況、客戶需求等因素往往呈現出不確定性的變化。

　　同時，由于投入資本、區域規劃、城市地價等因素的影響，冷鏈物流企業不可能設置太多的冷鏈配送中心[17]，同時考慮到城市中心地段地價較高，一般冷鏈物流企業會將冷鏈配送中心設置在地價較低的城郊[18]。而接受生鮮農產品配送服務的超市、便利店、飯店、食堂等需求點往往位于交通擁擠的市中心，甚至是狹小的街道弄堂。

　　如果冷鏈配送車輛太大，除了頻繁地卸貨會增加制冷成本外，對某些道路狹窄的需求點無法提供服務;而冷鏈配送車輛太小，會大大增加運輸成本和人力成本。再加上日益糟糕的城市交通，使得農產品冷鏈物流“最后一公里”的城市配送環節困難重重。為研究降低農產品冷鏈物流配送成本的路徑，本文首先建立一個基于簡潔、低成本方式從大數據中獲取城市道路擁堵信息并用之于農產品冷鏈配送的車輛路徑優化模型。

　　為了減少冷鏈配送車輛往返配送中心的次數，參照一些快遞公司利用大型卡車進行接駁補貨的思路[19]，進而提出在生鮮農產品的冷鏈配送中引入接駁點和配備接駁車輛的方案(冷鏈配送接駁車輛以投入成本和運營成本較低的小微型電動廂式貨車為主，一般采用相變蓄冷材料制冷①或是泡沫箱保溫方式來保證生鮮農產品的低溫狀態)。在基于接駁點情形下進一步研究接駁點選擇及冷鏈物流配送路徑優化，建立一個含接駁點的基于交通大數據的農產品冷鏈配送路徑優化模型。

　　最后通過一個實例驗證性分析上述兩個模型的有效性。交通大數據在農產品冷鏈物流配送中的應用大數據是一個較為抽象的概念，目前學術界還沒有形成確切和統一的定義。參考已有文獻[20，21]，本文將交通大數據定義為是由數量巨大、結構復雜的電子地圖、道路、車輛、人員、定位、路面監測、路網建設等類型眾多的交通信息(數據)構成的數據集合，是一種基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用，形成的智力資源和知識服務能力。

　　交通大數據具備Volume、Velocity、Varity和Veracity的4V特點，即海量的數據、能高速地處理這些數據、數據類型多樣、數據準確真實。城市交通大數據一個主要應用就是將路面采集數據、城市交通參與車輛的GPS數據與電子地圖定位導航數據進行多元融合和加工，生產出高準確率和高覆蓋率的實時路況信息。

　　對時效性要求較高的生鮮農產品冷鏈物流配送可利用配送管理信息系統，通過交通大數據平臺獲取道路、實時路況等信息來管理和指揮在途車輛進行配送，同時客戶也可通過此平臺對車輛和貨物進行查詢并反饋信息。車輛將路況、位置等信息反饋配送管理信息系統[22]。而此時，客戶、車輛甚至配送方的數據和信息也將通過冷鏈配送管理信息系統和交通大數據平臺被公共數據云收集。

　　1、問題描述

　　農產品冷鏈物流配送中心給分布于城區內的多個需求點(超市、飯店、食堂、小區便利店等)冷藏配送鮮活農產品的問題。鮮活農產品冷鏈物流配送中心擁有M輛專用冷藏配送車為市區N個需求點提供生鮮農產品配送服務，每輛冷藏配送車從配送中心出發，經過各需求點后返回配送中心。

　　優化的目標是依據現有資源和客戶需求情況，通過獲取實時道路擁堵信息，構建數學模型，采用合適的算法，快速尋找一個配送策略:從鮮活農產品冷鏈物流配送中心出發安排冷藏配送車輛的發車次序、裝車規模、發車時間和行駛路徑(線)，使得車輛由配送中心出發后直至完成對客戶(需求點)的服務這一過程中所有發生的運輸配送成本、貨損成本、制冷能耗成本、懲罰成本以及固定成本等總物流成本最小。

　　2、模型(問題)假設

　　(1)道路擁堵狀況保持相對穩定，即從做出配送決策到配送車經過該路段時道路擁堵狀況不變;(2)配送中心的冷藏配送車數量固定，每輛車載重量有限，每個客戶的總需求量不超單車最大裝載量(此假設便于模型求解，在實際情況中若某個客戶總需求量大于單車最大裝載量，可將此客戶拆分成兩個或兩個以上客戶對待);(3)每個客戶都保證得到服務且所需生鮮農產品只能由一輛冷藏車配送;(4)每條配送路徑上的總長度不大于配送車輛的續航里程(即配送車輛中途無需加油);

　　(5)配送中心生鮮農產品充足，且客戶的需求量、地理位置、時間窗約束已知;(6)生鮮農產品需在指定時間窗送達，超過時間范圍需支付懲罰金;(7)冷藏配送車裝車從配送中心出發后，配送途中沒有臨時指派的配送任務，完成配送后車輛需返回配送中心。

　　結論及建議

　　針對生鮮農產品冷鏈物流成本過高直接影響市場競爭力、間接影響農民增收的問題，本文研究了交通大數據背景下的農產品冷鏈物流配送路徑優化問題，在考慮時間窗、配送車輛、客戶需求等約束條件下，通過交通大數據獲取城市道路實時擁堵情況，以農產品冷鏈物流配送過程中的車輛固定成本、運輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本等總成本最小化為目標構建了基于實時路況的農產品冷鏈物流配送路徑優化數學模型。

　　并使用蟻群算法設計了模型1的求解方法，此算法中每只螞蟻在問題空間的多點獨自并行對最優解進行搜索，具有很強的魯棒性和全局搜索能力，且通過改進螞蟻狀態轉移概率的計算規則，加強了蟻群系統的正反饋能力，引導整個系統向最優解方向加速進化。為進一步提高配送效率和末端配送的靈活性，在模型1基礎上提出在農產品冷鏈物流配送過程中適當設置接駁點、配置接駁保溫小貨車的冷鏈接駁配送方式，進一步對模型1進行改進和完善建立了基于實時路況和接駁點的農產品冷鏈物流配送路徑優化數學模型。

　　利用聚類分析將所有需求點依據需求點之間的距離和各需求點需求量作為權重進行分類，將每一類的種子點(中心點)作為接駁點的備選點。將這個接駁點以及經此接駁點配送的下一層需求點整合當作一個虛擬的客戶需求點，然后使用模型1的求解方法搜索最優配送策略。通過一個鮮奶冷鏈配送的案例分別對模型1進行實證分析。

　　研究發現，在農產品冷鏈物流配送方案優化中引入城市道路實時擁堵信息后得到配送方案比原方案配送總成本減少了3.94%，違反時間窗懲罰成本減少了38.90%。雖然冷鏈配送成本降低不明顯，但違反時間窗懲罰成本的大幅降低意味配送準時率顯著提高，即有效地提高了客戶滿意度。另一方面，由于車輛固定成本最高，占總成本30.96%且配送車裝載率和單輛配送路徑長度均有較大富余度，而不滿足配送服務時間窗的懲罰成本居高不下的原因是各需求點對鮮奶的配送時間要求都集中在早上9:00以前。

　　故可以從配送活動參與的兩個相關利益方(鮮奶公司配送中心和城區各需點)進行適當溝通與調整可獲取更優的配送方案:一是配送中心，可考慮調整冷鏈配送車的發車時間，如本例中將第3輛冷藏配送車提前20分鐘發車可直接將懲罰成本從57.83降到37.83;二是通過與客戶溝通調整部分客戶需求時間，可有效提高冷藏車的利用率、減少固定成本。進一步研究表明，在考慮實時路況的同時，在農產品冷鏈物流配送中配置接駁保溫小貨車采用接駁的冷鏈配送模式，本文案例得出的最優配送方案雖然增加了4臺保溫小貨車，但減少了1臺配送冷鏈貨車，由于冷鏈貨車購置成本遠遠大于保溫小貨車，所以固定成本反而降低了11.11%。

　　在不增加固定投資的前提下，采用接駁方式的冷鏈配送模式使得冷鏈配送總成本降低了25.4%，違反時間窗懲罰成本降低了39.7%，有效地降低了配送成本的同時還提高了顧客滿意度。基于接駁點的農產品冷鏈配送模式的提出，不僅充實了冷鏈物流配送理論，還為農產品在上行過程中冷鏈物流配送的路徑優化提供了可以借鑒的解決方案。由于此模式不需要對配送系統基礎設施另行改造和增加投資，所以更容易推廣實施。

　　采用農產品冷鏈接駁配送模式，只需配置若干臺成本低廉的具有保溫車廂的(電動)小貨車(由于相應減少了配送冷鏈貨車配置數量，事實上沒有增加額外投資)，在冷鏈物流配送管理信息系統基礎上充分利用交通大數據，實時生成最優配送方案，能有效降低農產品冷鏈物流成本、減少能源消耗。

　　直接的，冷鏈物流企業能夠取得更大的利潤;間接上，能增加生鮮農產品市場競爭力、促進農民增收。除此之外，由于配送末端使用體積更小的接駁小貨車，將使得生鮮農產品配送更為靈活、可以克服狹小的街道弄堂，服務覆蓋范圍更為廣泛。在大數據環境中對冷鏈物流配送路徑進行優化較為復雜，本文僅對實時路況和靜態接駁點的冷鏈配送路徑的優化進行研究。未來的研究還可以關注配送過程中的路況變化、客戶的動態需求(需求量和時間窗均變化)，有些配送點由于道路狹窄必需強制由接駁車配送，優化算法和人工調度經驗如何結合等問題。

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　　農業方向刊物推薦：《廣東農業科學》是由廣東省農業科學院、華南農業大學主辦，由廣東省農業科學院主管的我省唯一的農業綜合性技術類期刊，2008年入選全國中文核心期刊。近年來不斷深化、推進期刊體制改革創新，辦刊成績卓著，辦刊水平不斷提高，發展迅速，取得豐碩成果。