第1期 李冰，等：多配送中心下生鲜农产品同步取送选址一路径优化 ·57· 表5不同配送方式费用对比 实验结果如图4所示，优化后的算法能够在 Table 5 Cost comparison of different distribution modes 更短的时间内得到全局最优解。两种算法在寻 配送方式路径数总成本 运输费惩罚费货损费 找3次最优路径的计算机总运行时间对比详见 取送分离 6884.794881.111003.69949.22 表6，改进后的遗传算法寻优效率更高，能够更快 同步取送 9 5897.124331.9 420.67914.34 找到最优路径。 改进率% 14.3 13.71 6.55 58 3.6 3400 2400 2400 3300 2300 2300 尺3200， 3100 39 s389 册 3000 2000 2900 1900 1900 2800 1800 1800 2700 1700 1700 2600 1600 1600 2500 1500 100 2400 1400 1400 0 20406080100120140160 020406080100120140160 0 20406080100120140160 迭代次数 迭代次数 迭代次数 (a)车辆1 (b)车辆2 (c)车辆3 图4两种算法的收敛过程 Fig.4 Convergence process (IGA and GA) 表6传统遗传算法和改进遗传算法性能对比 MIAO Xiaohong,ZHOU Xinnian,LIN Sen,et al.Study on Table 6 Performance comparison between traditional ge- routing optimization for cold-chain logistics distribution of netic algorithm and improved genetic algorithm 3PL[J].Operations research and management science, 算法 总配送成本 运行时间s 2011.20(4):32-38. [2]吴瑶，马祖军.时变路网下带时间窗的易腐食品生产配 传统遗传算法 5621.23 69.632 送问题).系统工程理论与实践，2017,371)：172-181. 改进遗传算法 5326.63 60.632 WU Yao,MA Zujun.Time-dependent production-delivery problem with time windows for perishable foods[J].Sys- 4结束语 tems engineering-theory practice,2017,37(1):172-181. [3]HSIAO Y H,CHEN Muchen,CHIN C L.Distribution 针对传统生鲜产品选址-路径优化未考虑客 planning for perishable foods in cold chains with quality 户的取送双向需求以及取送分离配送模式下对车 concerns:formulation and solution procedure[].Trends in 辆利用不足、配送费用较高等问题，提出将多配 food science technology,2017,61:80-93. 送中心和取送同步结合的车辆同步取送机制。同 [4]王淑云，孙虹.随机需求下冷链品多温共配路径优化研 步取送模式下，车辆在配送路径中可以既送货又 究[).工业工程与管理，2016,21(2)：49-58 取货。最后通过对比取送分离及同步取送两种配 WANG Shuyun,SUN Hong.Optimization of multi-tem- 送模式的路径数、运输费用、时间惩罚费用及货 perature joint distribution with stochastic demands[J].In- 损费用证明了本文提出的同步取送的合理性及有 dustrial engineering and management,2016,21(2):49-58. 效性，同时也将本文提出的算法与传统遗传算进 [5]鲍春玲，张世斌.考虑碳排放的冷链物流联合配送路径 行对比，验证了算法改进的有效性。 优化).工业工程与管理，2018,23(5)95-100,107 本文对选址问题采取了为车辆分派区域的方 BAO Chunling,ZHANG Shibin.Route optimization of cold chain logistics in joint distribution:with considera- 式解决，在对车辆的利用上有一定局限，可在选 tion of carbon emission[J.Industrial engineering and man- 址问题上采用联合配送的方式，使车辆可回到任 agement,2018,23(5):95-100,107. 意配送中心继续配送，同时目标函数可以考虑低 [6]陈绍洵，兰洪杰.基于双层规划的生鲜自提柜节点选址 碳成本来更好优化生鲜农产品的物流配送。 研究U.工业工程与管理，2018,23(6：57-63 参考文献： CHEN Shaoxun,LAN Hongjie.Location of fresh product self-collection cabinet based on bi-level programming[J]. [1]缪小红，周新年，林森，等.第3方冷链物流配送路径优 Industrial engineering and management,2018,23(6): 化研究U.运筹与管理，2011,20(4)：32-38. 57-63.实验结果如图 4 所示，优化后的算法能够在 更短的时间内得到全局最优解。两种算法在寻 找 3 次最优路径的计算机总运行时间对比详见 表 6，改进后的遗传算法寻优效率更高，能够更快 找到最优路径。 1 400 1 500 1 600 1 700 1 800 1 900 2 000 2 100 2 200 2 300 2 400 总配送成本/元 0 20 40 60 80 100 120 140 160 迭代次数 (c)车辆3 GA IGA 1 400 1 500 1 600 1 700 1 800 1 900 2 000 2 100 2 200 2 300 2 400 总配送成本/元 0 20 40 60 80 100 120 140 160 迭代次数 (b)车辆2 GA IGA 2 400 2 500 2 600 2 700 2 800 2 900 3 000 3 100 3 200 3 300 3 400 总配送成本/元 0 20 40 60 80 100 120 140 160 迭代次数 (a)车辆1 GA IGA 图 4 两种算法的收敛过程 Fig. 4 Convergence process (IGA and GA) 表 6 传统遗传算法和改进遗传算法性能对比 Table 6 Performance comparison between traditional ge￾netic algorithm and improved genetic algorithm 算法 总配送成本 运行时间/s 传统遗传算法 5 621.23 69.632 改进遗传算法 5 326.63 60.632 4 结束语 针对传统生鲜产品选址−路径优化未考虑客 户的取送双向需求以及取送分离配送模式下对车 辆利用不足、配送费用较高等问题，提出将多配 送中心和取送同步结合的车辆同步取送机制。同 步取送模式下，车辆在配送路径中可以既送货又 取货。最后通过对比取送分离及同步取送两种配 送模式的路径数、运输费用、时间惩罚费用及货 损费用证明了本文提出的同步取送的合理性及有 效性，同时也将本文提出的算法与传统遗传算进 行对比，验证了算法改进的有效性。 本文对选址问题采取了为车辆分派区域的方 式解决，在对车辆的利用上有一定局限，可在选 址问题上采用联合配送的方式，使车辆可回到任 意配送中心继续配送，同时目标函数可以考虑低 碳成本来更好优化生鲜农产品的物流配送。 参考文献： 缪小红, 周新年, 林森, 等. 第 3 方冷链物流配送路径优 化研究 [J]. 运筹与管理, 2011, 20(4): 32–38. [1] MIAO Xiaohong, ZHOU Xinnian, LIN Sen, et al. Study on routing optimization for cold-chain logistics distribution of 3PL[J]. Operations research and management science, 2011, 20(4): 32–38. 吴瑶, 马祖军. 时变路网下带时间窗的易腐食品生产-配 送问题 [J]. 系统工程理论与实践, 2017, 37(1): 172–181. WU Yao, MA Zujun. Time-dependent production-delivery problem with time windows for perishable foods[J]. Sys￾tems engineering-theory & practice, 2017, 37(1): 172–181. [2] HSIAO Y H, CHEN Muchen, CHIN C L. Distribution planning for perishable foods in cold chains with quality concerns: formulation and solution procedure[J]. Trends in food science & technology, 2017, 61: 80–93. [3] 王淑云, 孙虹. 随机需求下冷链品多温共配路径优化研 究 [J]. 工业工程与管理, 2016, 21(2): 49–58. WANG Shuyun, SUN Hong. Optimization of multi-tem￾perature joint distribution with stochastic demands[J]. In￾dustrial engineering and management, 2016, 21(2): 49–58. [4] 鲍春玲, 张世斌. 考虑碳排放的冷链物流联合配送路径 优化 [J]. 工业工程与管理, 2018, 23(5): 95–100, 107. BAO Chunling, ZHANG Shibin. Route optimization of cold chain logistics in joint distribution: with considera￾tion of carbon emission[J]. Industrial engineering and man￾agement, 2018, 23(5): 95–100, 107. [5] 陈绍洵, 兰洪杰. 基于双层规划的生鲜自提柜节点选址 研究 [J]. 工业工程与管理, 2018, 23(6): 57–63. CHEN Shaoxun, LAN Hongjie. Location of fresh product self-collection cabinet based on bi-level programming[J]. Industrial engineering and management, 2018, 23(6): 57–63. [6] 表 5 不同配送方式费用对比 Table 5 Cost comparison of different distribution modes 配送方式 路径数 总成本 运输费 惩罚费 货损费 取送分离 15 6 884.79 4 881.11 1 003.69 949.22 同步取送 9 5 897.12 4 331.9 420.67 914.34 改进率% 14.3 13.71 6.55 58 3.6 第 1 期 李冰，等：多配送中心下生鲜农产品同步取送选址−路径优化 ·57·