重庆生鲜农产品冷链物流需求预测及物流路径优化研究

作     者：张兰蕤 

作者单位：重庆理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：夏文汇

授予年度：2021年

学科分类：120301[管理学-农业经济管理] 12[管理学] 1203[管理学-农林经济管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：生鲜农产品 冷链物流 物流需求预测 物流路径 优化算法 

摘      要：近年来,在国家政策的大力支持、物流行业监管趋好以及以需求为主导的产业增长的背景下,冷链物流行业正急补短板,各类市场主体积极投入冷链物流建设,冷链物流市场稳步快速增长,需求激增将冷链物流推向风口,冷链物流成为新“蓝海,但是由于冷链物流起步较晚、基础薄弱,与国际先进水平相比仍有不小的差距,冷链物流发展水平总体上落后于需求的增长。基于此,本文以重庆市生鲜农产品冷链物流为研究对象,重点研究了重庆市冷链物流需求预测以及物流配送路径优化,旨在提高其质量和水平,对生鲜农产品冷链物流行业发展具有重要的理论价值和实践指导意义。运用文献研究法、Grey-Markov模型、蚁群算法和案例分析等方法,围绕重庆市生鲜农产品冷链物流预测需求量及其变动规律,优化物流成本结构,坚持绿色、低碳目标导向,建立生鲜农产品冷链物流配送路径总成本最小化的目标函数模型,并优化求解。首先,分析重庆市冷链物流需求状况,以重庆市近年主要生鲜农产品产销量为面板数据,分别建立灰色GM(1,1)模型以及马尔科夫链修正的改进灰色GM(1,1)模型,对重庆市生鲜农产品冷链物流需求进行定量预测。根据需求预测,建立生鲜农产品冷链物流配送路径优化模型。为了实现其降本增效目标,以车辆配送成本最小化为目标,考虑碳排放成本、油耗成本、制冷成本、违反时间窗惩罚成本对总成本的影响,构建优化模型。最后,选择启发式算法中的蚁群算法,分别运用基本蚁群算法和改进型蚁群算法求解生鲜农产品冷链物流配送总成本。研究结果表明:通过蚁群算法设计,改进型蚁群算法相较于基本蚁群算法得出的物流配送总成本更优化,验证了模型构建的正确性和算法设计的可行性。对重庆市生鲜农产品冷链物流需求进行预测,在此基础上构建其物流配送路径优化模型及其算法设计是科学合理的。