本文是一篇物流论文，本文，针对在配送过程中客户改变配送要求这一大类不确定性事件，以扰动最小化为目标，同时兼顾初始配送方案的目标，建立了相应的干扰管理配送模型，并设计了模拟退火遗传算法进行求解，通过算例仿真分析验证了干扰管理模型和模拟退火遗传算法的有效性。
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
随着消费水平的提高，居民对生鲜农产品的品质要求越来越高，对冷链物流的需求越来越大。据艾媒咨询发布的数据显示，2014-2020年我国冷链物流市场规模呈高速增长态势，年均复合增长达到21.6%，2020年我国冷链物流市场规模已达4850亿元，预计到2025年将突破5500亿元。受疫情的影响，越来越多的人选择网购、生鲜电商、蔬果宅配等方式进行消费，生鲜电商市场交易量不断扩大。冷链市场的迅猛发展，刺激着以电商平台、快递公司等为代表性的企业纷纷加码冷链运输。
尽管市场庞大且增长迅猛，但我国生鲜农产品冷藏运输率依然偏低，大多数生鲜农产品在运输过程中得不到规范的保温、保湿或冷藏，冷链“断链”问题突出，目前，我国肉类的冷藏运输率为57%，蔬菜和水果的冷藏运输率仅为15%，仅水果、蔬菜等农产品，在采摘、运输、储存等物流环节方面损失率就达约20%。不仅如此，我国还大约有10%的粮食，24%的农畜产品和48%的蔬菜存在质量安全问题[1]。由于生鲜农产品经常存在货损和质量安全问题，尤其是在网络购买生鲜农产品时，消费者经常会面临货物损坏不新鲜、实物与照片不符、味道不好等问题，因此，解决退换货问题便显得更加重要。
虽然生鲜类的食品不在7天无理由退货的范畴之中，但不少电商平台为了提升消费者的用户体验、提高平台竞争力，纷纷推出了限时无理由或可因商品质量退换货，如在“我买网”可以24小时内无条件可退换货，京东商城提供了48小时无理由退换货，这在售后服务机制上使消费者退换货成为了可能。若被退换的生鲜农产品存在明显的损坏问题，导致无法二次销售，传统的做法是将这些退回的产品直接丢弃。但对于榴莲、苹果、西瓜、哈密瓜、蛋类等价值较高、保鲜期相对较长的生鲜农产品，新鲜度下降速率和变质速率较慢，若采用同时取送货的方式对这类产品进行配送和回收，在配送和退货均处于低温状态，生鲜农产品的品质损耗和数量损耗都会更小，经过24小时或48小时配送和退货流程后，仍能以折扣价格进行二次销售，这不仅能有效降低退换货过程中的货损和成本，相比于直接丢弃的传统做法，还能减少配送企业的损失。
1.2 国内外研究综述
针对同时取送货的生鲜农产品配送干扰管理问题的研究现状，本节将从以下三个方面对相关国内外研究进行阐述：一是同时取送货车辆路径问题的研究现状，二是冷链物流配送问题的研究现状，三是干扰管理理论的研究现状。
1.2.1 同时取送货车辆路径问题的研究现状
同时取送货车辆路径问题是一般车辆路径问题的延伸，Min[2]在1989年首先认识到在同一站点同时交付和取件的可能性，提出了集送货一体化的观点，并设计了有效的模型和算法处理这一问题。针对同时取送货车辆路径问题的研究现状，本文从以下两个方面进行阐述：
（1）同时取送货车辆路径问题的求解算法研究现状
Avci和Topaloglu[3]将模拟退火启发算法与可变邻域下降混合在一起，结合自适应阈值函数，为VRPSPD和VRPMPD设计了自适应局部搜索算法；谭巍和文庆[4]通过在蚁群系统（ACS）中引入候选集合的策略，同时利用2-opt算法的思想得到适用于VRPSPD的2-opt方法，设计了一种将蚁群系统与2-opt方法相结合的启发式算法；范厚明等[5]针对带软时间窗的同时集配货车辆路径问题，结合以变邻域下降搜索为主体的适应性扰动机制，采用适应性选择邻域策略，设计了混合粒子群算法进行求解；Belgin等[6]针对同时取车和交付（2E-VRPSPD）的双梯队车辆路径问题，设计了一种基于可变邻域下降（VND）和局部搜索（LS）的混合启发式算法，以求解2E-VRPSPD的中大型实例；范厚明等[7]针对多中心开放式同时配集货需求可拆分车辆路径问题，建立以综合成本最小为目标的车辆路径优化模型，设计混合遗传算法（HGA）进行求解；
第2章 相关理论研究
2.1 生鲜农产品配送相关理论
生鲜农产品具有易腐易烂、保质保鲜期短、冷藏保鲜难的特点，即使在适宜的温度下储藏，也容易发生变质，因而流通加工和运输配送过程中的损耗大，使得配送企业生产经营成本居高不下。
2.1.1 生鲜农产品的新鲜度和变质率
生鲜农产品在流通过程中同时存在着数量损耗和质量损耗：数量损耗是指在流通加工、装卸搬运或运输配送过程中由于保管不善、受到挤压等原因造成的机械性创伤导致生鲜农产品不可食用，可食用数量减少；质量损耗是指由于所处环境的温度、湿度、氧气浓度等因素以及微生物和内源酶作用，使生鲜农产品有机物质被分解、代谢物质堆积，引起农产品的品相和风味等性质发生改变，导致生鲜农产品新鲜度下降、产品品质降低所引起的损耗。生鲜农产品新鲜度的降低，不仅会影响客户满意度，还会导致产品变质率的增加，当新鲜度低于某一值时，客户在心理上会认为该生鲜农产品已经变质而不可食用，因此会选择拒绝接收货物或者选择退换货。
1.生鲜农产品的新鲜度
新鲜度是指生鲜农产品的新鲜程度，是衡量生鲜农产品品质好坏的重要指标，也是决定生鲜农产品市场价值的关键性因素，新鲜度越高，生鲜农产品的品质越好，市场价值就会越高，质量损耗也就越小。随着生活水平和消费水平的提高，居民对生鲜农产品的要求已经从过去的安全需求，转变为对安全与高质的双重需求，新鲜度作为衡量生鲜农产品品质的重要指标，正日益引发广泛的关注和国内外学者广泛的研究。生鲜农产品新鲜度的变化过程较为复杂，温度的变化、时间的延长、保鲜措施水平等因素都会影响新鲜度变化的速率。Shiue[57]等在对具有易腐性产品的中提出，易腐产品的新鲜度衰减速度通常可以用指数速度或者常速表示。
2.2 干扰管理基本理论
2.2.1 干扰管理基本思想
关于干扰的研究早在二十世纪七八十就已经开始，但是直到九十年代干扰管理这一概念才明确提出[59]。目前，对于干扰管理还没有特别明确的统一定义。美国教授Gan Yu[60]提出了广为接受的定义：在业务活动开展之前，通过优化模型和设计算法制定一个较优的初始运营方案；在方案执行的过程中，当干扰事件发生后，评判干扰事件对系统造成的影响，辨识初始运营方案是否可行；当判别初始配送方案不可行时，需要及时调整配送方案，新方案不仅要考虑初始运营方案的目标，同时还要使干扰事件对整个系统的负作用最小化。所谓的“负作用最小化”制定新方案的约束条件，干扰管理的本质是以对初始运营方案最小的变动解决系统当前的变化。干扰管理理论的关键在于，在最短的时间内将不确定事件对整个系统的扰动影响最小化。
根据Gang Yu教授对干扰管理的定义，可以将干扰管理的流程概括为三点：
（1）制定一个较优的运营方案。干扰管理是用来实时处理系统中发生的不确定性事件的管理科学方法，是对初始运营方案的调整，因此，需要事先通过业务人员的经验或者构建并求解优化模型，制定一个最优或次优的运营方案。
（2）干扰事件的扰动识别。当不确定性事件发生时，需要先对其进行扰动识别，评估事件对系统造成的影响，判定初始运营方案是否仍然具有可行性。若初始运营方案不具有可行性，则需要立即调整方案；否则，即使通过调整计划能找到更优的运营方案，也不对方案进行更改。
（3）制定使系统扰动最小的新方案。当初始运营方案不可行时，基于干扰管理思想，以干扰事件发生时系统的状态为基础，通过构建干扰管理模型和设计求解算法，适当调整初始运营方案，形成使系统扰动最小的新方案，该方案既能适应系统当前的变化，又能兼顾初始方案的目标。
第3章 生鲜农产品配送方案的干扰识别和扰动度量 ........................ 26
3.1 干扰事件 ................................... 26
3.2 干扰事件的扰动识别 ................................. 27
第4章 考虑同时取送货的生鲜农产品配送干扰管理模型 ................ 40
4.1 问题提出 ................................ 40
4.1.1 问题描述与研究范围 ................................ 40
4.1.2 问题假设 .................................. 42
第5章 算例分析 .............................. 55
5.1 数据初始化 ................................. 55
5.2 初始配送方案 ................................. 56
第5章 算例分析
5.1 数据初始化
在某次配送任务中，配送中心需要将一批新鲜的柑橘配送给客户，由于柑橘的保质保鲜期较长，采用冷链运输的方式，在经过24小时的配送和退货流程后，仍然比较新鲜，未损坏的部分仍能以折扣价格进行二次销售。因此，为提高客户满意度和企业竞争力，配送企业允许客户退换货。配送企业采取同时取送货的方式，通过冷藏车将客户需要的货物从配送中心送达给客户，同时将客户退换的柑橘进行回收，带回配送中心。
在配送中心内，共有18辆冷藏车可用于执行配送任务，冷藏车的最大载重量maxQ为1200kg，单次最大行驶距离maxL为150km，装载比例系数loadR为1.3[55]。在此次配送任务中，共有20个客户下达订单，各客户点的配送要求及坐标位置如表5-1所示。假设以车辆的出发时间为0开始计时，冷藏车需要从配送中心装载货物出发，给各个客户点提供服务，最终再返回配送。
总结与展望
1. 论文工作总结
本文研究的是同时取送货的生鲜农产品配送干扰管理问题，将同时取送货问题与冷链物流配送问题相结合，针对在配送过程中客户改变配送要求这一大类不确定性事件，以扰动最小化为目标，同时兼顾初始配送方案的目标，建立了相应的干扰管理配送模型，并设计了模拟退火遗传算法进行求解，通过算例仿真分析验证了干扰管理模型和模拟退火遗传算法的有效性，论文的主要工作和结论如下：
（1）对同时取送货的生鲜农产品配送过程中的不确定性事件进行详细分类，阐明了干扰发生的判定依据，在此基础上，通过数学表达式明确不同干扰事件对配送方案产生干扰的条件，并从冷链配送企业、客户、冷藏车驾驶员三者角度对初始配送方案进行成本分析，度量了干扰事件对初始配送方案产生的干扰。
（2）从生鲜农产品的特性出发，以综合配送成本最小化为目标，建立了初始的同时取送货的生鲜农产品配送数学模型，在此基础上，以广义成本偏离最小化为目标，建立了同时取送货的生鲜农产品配送干扰管理数学模型。
（3）将模拟退火算法与遗传算法相结合，设计了模拟退火遗传算法，并详细研究和阐述了混合算法中的6大关键步骤。
（4）通过算例仿真实验，验证了本文构建的同时取送货生鲜农产品配送干扰管理数学模型以及设计的混合遗传算法的有效性。首先根据算例和初始配送模型，制定了初始配送方案，在此基础上，通过求解干扰管理配送模型制定了新的方案，验证了本文构建的同时取送货的生鲜农产品配送模型及其干扰管理模型的有效性；与标准遗传算法、模拟退火算法对比分析，本文设计的混合算法在求解同时取送货的生鲜农产品配送模型和干扰管理模型具有有效性和优越性；通过与重调度方案进行对比，表明了干扰管理理论在解决配送过程中的不确定性事件具有优越性；最后，分析了路径更改的惩罚成本系数对干扰管理配送方案造成的影响，结果表明：干扰管理配送方案对路径更改的惩罚成本系数非常敏感。
参考文献（略）