考虑动态需求的生鲜产品冷链物流车辆路径优化研究

作     者：王红朝 

作者单位：河南农业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王宇辉

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：动态需求 冷链物流 路径优化 灰狼优化算法 

摘      要：近年来,随着互联网行业和生鲜冷链运输行业的发展,生鲜食品的需求数量和需求质量都在上升,小规模、小需求、动态化的个人生鲜产品订单不断增加。但因为其小需求、动态化的特点,单独配送会导致诸如配送成本过高、载重率低、配送效率低、运输资源浪费等诸多问题。因此,开展针对考虑动态需求的生鲜产品冷链物流车辆路径优化研究,对降低相关公司或企业配送成本及运输资源浪费,具有一定的理论意义和实际应用价值。 本文以生鲜产品冷链物流为研究对象,对考虑了动态需求的生鲜产品冷链物流车辆路径优化问题进行了探究,旨在探索生鲜产品冷链物流的最优路径和实际应用思路。首先,对冷链物流运输问题、车辆路径优化问题和灰狼优化算法的国内外研究现状进行了回顾,提出本文的研究内容及技术路线。并阐述了冷链物流和路径优化方面的相关理论,包括概念、特点、分类、构成要素,以及对本文所使用的灰狼优化算法进行了详细的原理介绍,为模型的构建和最终求解算法的设计奠定了相关理论基础。其次,以Y公司这个实际案例作为研究对象,针对Y公司的发展现状,分析了其存在的相关问题,对Y公司的现阶段配送方案进行了优化,提出了两种业务共同配送的优化方案。并综合分析了其生鲜冷链运输配送成本的各项构成要素,包括固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本和惩罚成本,构建了以配送总成本最小为目标的动态需求冷链物流车辆路径优化模型。接着,对原始灰狼优化算法进行了改进,并针对模型求解,以改进灰狼优化算法为基础,设计了一个两阶段求解算法。最后,选用Y公司作为研究对象,代入Y公司详细配送数据并使用设计的两阶段求解算法对模型进行求解,与未进行优化前的配送方案和配送成本进行对比分析。结果显示,与优化前相比,Y公司的配送总成本下降了16.60%,配送车辆平均满载率上升了15.75%。 综上所述,本文构建的动态需求冷链物流车辆路径优化模型和设计的以改进灰狼优化算法为基础的两阶段求解算法,有效的降低了相关公司的配送成本,减少了运输资源的浪费,具有一定的现实意义和应用价值,对冷链物流行业的发展可以起到一定的积极作用,并为存在相关问题的生鲜冷链物流运输公司提供了一定的借鉴思路。