本文是一篇物流论文，本文对济南市光明乳业配送现状进行分析，发现目前存在冷链车辆装载率低、配送路线规划的过长缺乏理论依据和对配送时间窗重视程度不够等情况，导致总配送路程过长和顾客满意度不高等问题。随后针对以上问题根据车辆路径优化理论做出相应的假设并考虑约束条件的限制。
1 绪论
1.1 选题背景
随着经济的迅速发展，物流服务深入每个家庭的日常生活，配送服务影响了人们对企业的选择。根据城市生活片区的规划，以各大连锁大型便民生活商业超市所在地为核心形成了多片居民生活片区。大型商超的物流服务范围有限，但随着城市新区的不断建设，为了触及更多终端消费群体形成规模经济效益，全国连锁大型商超的数量也越来越多。根据国家统计局的数据显示，2022年我国排名前100的连锁大型超市销售总额达到9680亿元，同比增长4.4%。总体来看，门店总数也有所增长，达到了3.1万个，同比增长了7.4%。其中，门店规模在6000𝑚2及以上的大型超市占总门店数的14.4%。大部分大型商超门店选址贴近居民生活社区、以经营生鲜食品为主。由此可见，城市中的各大连锁商超规模较大覆盖面积较广，占据国民日常生活消费支出的领导地位，且迅速向一线城市郊区区域和二三线城市主城区扩张。现如今由于新冠疫情的影响，人们的消费需求发生转变，研究发现，出于对小规模和区域性疫情爆发的规避心理，2022年消费者支出计划中个人护理和生鲜产品的需求最大，而家电和户外旅行用品的需求量最小，此外，研究发现人们的消费观更加理性，消费时比较注意产品的质量与品质，因此大品牌的产品在疫情期间更受欢迎，整体来看大型商超对于居民的服务不仅限于日用品上，食品、乳制品，蔬果等生鲜产品也成为大型超市社区团购的主要营销商品，但这类商品具有产品相似度高，顾客对产品品牌黏性较差，容易发生货损，配送成本较高等特点，因此需要科学合理的冷链配送方案，才能保证产品质量，满足时间窗要求，提高客户对品牌的忠诚度，不出现供不应求的状态，这是目前疫情影响下连锁商超与各大生鲜产品供应商合作的主要目标。
1.2 研究目的与研究意义
1.2.1研究目的
本文的研究目的有以下几点：
（1）分析济南市光明乳业大型商超目前配送情况，结合生鲜冷链配送相关文献，研究影响光明乳业配送成本的因素，以受各因素影响成本最小为目标建立含混合时间窗惩罚成本冷链车辆配送的优化模型。
（2）设计改进的遗传算法，本文主要研究选择算子的改进方向，增加适应度高的个体被选择概率，避免陷入局部最优。
（3）结合实际算例分析其配送总路程、各部分成本及车辆装载率的影响，与传统的遗传算法对比证明改进算法的有效性，为光明乳业提供最优配送方案，解决其现实难题。
1.2.2研究意义
本文研究济南市光明乳业物流配送中心对20家大型现代商超乳制品的配送路径，旨在在满足时间约束和大型现代商超货物需求的前提下，降低车辆配送成本并提高顾客满意度。本文的研究有着理论和实践上的意义。从理论意义上说，本文设计了以车辆启用固定成本，运输距离可变成本，运输和卸货过程中的制冷成本和货损成本以及混合时间窗惩罚成本之和最小作为目标函数进行相应的分析，充分保障了大型连锁商超冷链配送乳制品的时间窗要求。在求解方法上，本文在基本的遗传算法的基础上对选择算子等相关算子进行改进，在确保全局搜索能力的同时避免陷入局部最优而早熟，并与传统遗传算法求得的解作对比，发现改进算法获得了更有效的求解结果，因此本文为未来生鲜企业对区域性大型商超配送产品的冷链物流配送路径优化问题给予了一点参考价值。另一方面，从实践意义上说，本文的研究可以帮助企业解决当下物流配送线路繁杂冗余、车辆装箱率低和配送时效的问题，帮助企业确定最佳配送路线。本文不但可以对企业的物流成本上进行节约从而创造利润，还可以使得周边消费者获得性价比更高的产品，提高光明乳业的品牌形象。
2 相关理论及文献概述
2.1 车辆配送路径问题相关理论及研究现状
车辆路径问题（VRP，Vehicle Root Problem车辆路径问题）是指在满足客户需求的前提下，将配送中心到客户节点之间的配送路径进行优化的问题。结合图2-1从配送中心、客户节点和配送网络三个方面分析，可以得到以下特点：
（1）配送中心是车辆路径问题中的起点和终点，通常是一个集中存储、管理和调度货物的中心。优化配送中心的布局可以减少车辆路径问题的复杂度。合理的配送中心布局可以缩短配送距离，降低物流成本。另外，配送中心也需要考虑货物的装载和卸载、货物的存储和保管等问题，这些因素会影响车辆的行驶时间和路线；
（2）客户节点是车辆路径问题中的目的地，需要满足客户的需求。客户节点的数量、位置、需求以及时间窗口等因素都会影响车辆的行驶路线。例如，客户节点之间的距离和数量越多，车辆需要经过的路径和停靠的点也就越多，路线规划的难度也就越大。另外，不同的客户可能对配送的要求不同，例如不同的时间窗口、不同的送货量等，这些因素也需要在车辆路径问题中考虑；
（3）配送网络是指配送中心和客户节点之间的交通路线和交通工具。在车辆路径问题中，需要考虑路线的选择、车辆的类型和数量、车辆的速度、路况、道路限制等因素。例如，如果有些道路不能通行，就需要寻找替代路线。另外，不同的车辆类型有不同的载重量和速度，需要根据不同的客户需求选择不同的车辆类型。在实际配送中，还需要考虑车辆的装载率、配送时间窗口的限制等因素。
2.2 冷链物流车辆配送路径问题研究现状
近年来随着生鲜食品连锁超市相关配送路径问题的深入研究，面对车辆配送线路迂回，车辆装载率低，无法确保配送时效性等情况导致的配送车辆线路繁杂冗余，装箱率低，超时送达货物导致超市丢失顾客订单和食品无法保持新鲜腐坏等问题，学者们结合各情况的特点进行优化研究，其中冷链配送，带时间窗口的车辆配送问题成为了研究重点。生鲜食品的配送通常采用冷链配送的方式，生鲜食品需要将温度控制在合适的范围内进行配送，否则容易发生货损造成浪费。冷链配送针对不同的生鲜产品有相应的温度区间，如下表2-2所示，因此冷链配送过程还需要考虑其温度要求相应的制冷成本。生鲜产品的产品质量与配送所消耗的时间息息相关，因此为了最大程度的令顾客满意，冷链配送需要考虑顾客时间窗口对配送路线规划的影响。
美国人 Albert Barrier和英国人J.A.Ruddich两人在1894年先后提出冷链（Cold Chain）的概念。1958年，美国知名学者Arsdel等人提出了著名的“3T原则”，揭示了冷链时间、温度和食品的容许变质度（Time、Temperature、Tolerance）三者之间相互影响，对冷藏食品的质量有重要影响。P.L. Abad等人（2003）研究了了配送客户数量和成本之间关系的模型，合理规划物流配送线路，满足需求的同时降低物流成本[12]。计莹峰等人（2014）探讨在冷链物流配送中心选址时，将货物损失成本被划分为三个层次，即仓库内货损、配送中心内货损和配送车辆上货损，还考虑了其他因素，例如交通条件、区域经济和地理位置等，为其他物流领域的选址问题提供了一些启示[13]。基于冷链生鲜食品配送对时间敏感的特点，耿素娟和张莉等人（2021）在生鲜冷链供应链中应用JIT（Just in Time）的思想实现供应链的零库存状态，保证货物在正确的时候以准确的数量送达顾客手中，体现了物流配送按时供应，降低成本的重要思想[14]。
3 光明乳业车辆路径问题模型 ......................... 25
3.1 光明乳业公司背景 ......................... 25
3.1.1 光明乳业供应链简介 ........................ 25
3.1.2 光明乳业冷链配送业务流程 ......................... 28
4 模型求解算法设计与改进 ........................... 45
4.1 染色体编码 ................................ 45
4.2 种群初始化 ......................... 47
5 光明乳业配送算例分析 ........................... 59
5.1 数据收集与处理 ............................... 59
5.2 环境配置与参数设置 ......................... 62
5 光明乳业配送算例分析
5.1 数据收集与处理
本文探讨的是光明乳业公司的冷链配送路径问题，配送中心根据大型商超前端的需求将产品送至济南市各大型商业超市。乳制品需要全程控温实时监控车辆内的温度避免造成不必要的货损情况，光明乳业领鲜物流与大型超市签订的协议中要求配送全程中的实时冷链物流温度不超过4摄氏度，此外还明确约定了车辆理想服务时间窗口和可接受服务的车辆时间窗口。
济南市大型商超目前正处于快速发展时期，数量及规模正在迅速扩大，截至2022年1月1日，共有超60家大型现代商超销售光明乳业相关产品，本文选取了20家济南市的大型商超进行车辆路径配送路线研究，在高德地图自动拾取坐标系统上标出了大型现代商超的位置如图5-1所示，客户的相对位置如下图红色标签所列，图中的紫色标签（0点）是配送中心的位置，其余1-20标注为客户所在的位置：
6 结论与展望
6.1 研究结论
本文对济南市光明乳业配送现状进行分析，发现目前存在冷链车辆装载率低、配送路线规划的过长缺乏理论依据和对配送时间窗重视程度不够等情况，导致总配送路程过长和顾客满意度不高等问题。随后针对以上问题根据车辆路径优化理论做出相应的假设并考虑约束条件的限制。再将实际问题抽象成数学模型构建混合时间窗冷链车辆配送路径优化模型，并对目标函数各组成部分进行阐述，分别对车辆调度成本、变动成本、制冷成本、货损成本和混合时间窗惩罚成本进行分析，使模型更符合光明乳业乳制品的配送情况。最后分别使用改进遗传算法和基本遗传算法进行计算，得出结论如下：
（1）就算法收敛情况来看，改进后的遗传算法在迭代过程中没有出现早熟现象，且在迭代185次后结果趋于稳定并在240次后收敛，体现了改进算法的全局搜索能力，证明了本文所应用的改进的遗传算法对选择算子使用多轮轮盘赌的改进方式非常成功，体现了改进算法的有效性。
（2）根据目标函数中各项成本最终的收敛结果分析，改进的遗传算法在保障硬时间窗的基础上，降低了车辆启用成本、车辆运输变动成本、冷链制冷成本和软时间窗惩罚成本。并且改进遗传算法的结果3辆车运输装载率都在90%以上，不存在装载率在50%以下的配送车辆，平均装载率大幅提高，此外车辆行驶路程对比基本算法结果减少了103千米，大大缩减了车辆固定成本和变动成本，实现初始目标。
（3）本文的建模及求解过程都充分考虑到光明乳业实际情况，实现路径优化模型的全面分析，与光明乳业对济南市区20家大型商超的实际配送需求相符，在得到最优配送路线的同时实现了成本控制，减少光明乳业冷链车辆配送的总成本值，充分考虑配送服务混合时间窗口和卸货时长，进而保证产品品质，也使得客户满意，提高了光明乳业在同类型产品中的竞争力。
参考文献（略）