II時間窗約束下Z企業冷鏈物流配送路徑優化的效益提升與策略優化摘要在新的消費背景下，伴隨著整體經濟發展和生活消費水平的提高，消費的群體、消費的理念、消費的方式、消費的情形等都進入到全新的階段。隨著消費模式升級，推動了冷鏈物流行業的進一步發展。目前，冷鏈物流企業想要獲得高額利潤，就要降低物流配送成本，提高冷鏈物流配送的效率。然而，絕大多數的冷鏈物流公司在配送過程中的成本較高，配送也不及時，因此，冷鏈物流企業希望通過配送路徑優化來降低物流配送成本、提高配送效率。本研究以Z企業冷鏈物流配送路徑為研究對象，在考慮時間窗約束條件下，研究以生鮮農產品運輸成本最小為目標的配送路徑優化問題，本文對配送過程中各項成本進行分析，還考慮了疲勞駕駛的情況，并通過求解方法的對比，選擇了適合本模型求解的C-W節約法。在進行成本分析時，對配送過程中的固定成本、運輸成本、貨損成本、能耗成本和懲罰成本各項成本進行全面的分析。經過數據結果對比，配送路徑優化后的配送方案更優，使得運輸成本降低，車輛的裝載率更高，從而增加企業利潤。關鍵詞—冷鏈物流；配送路徑優化；時間窗；C-W節約算法 目錄TOC\o"1-3"\h\u5795摘要 II4543第一章緒論 1310951.1研究背景 161671.2研究意義 178861.2.1理論意義 1304841.2.2現實意義 2113781.3國內外研究現狀 219081.3.1國外研究現狀 292291.3.2國內研究現狀 3103881.4研究內容與研究方法 488231.4.1研究內容 469351.4.2研究方法 4185061.5技術路線 523979第二章相關理論概述 6245932.1農產品冷鏈物流理論 612662.1.1冷鏈物流的定義 6304672.1.2農產品冷鏈物流的定義 640722.1.3農產品冷鏈物流的特點 611182.2車輛路徑問題的理論概述 610812.2.1車輛路徑問題的定義及構成要素 6237812.2.2車輛路徑問題的分類 7149352.2.3帯時間窗的車輛路徑問題的基本理論 8233142.2.4車輛路徑問題求解算法 816222第三章考慮帶時間窗的冷鏈物流配送路徑優化模型 9107353.1配送車輛路徑問題描述 989713.2模型假設和約束條件 9204143.2.1模型假設 9312963.2.2約束條件 10160853.3冷鏈物流配送路徑優化模型的構建 10253383.3.1相關參數描述 1098113.3.2配送成本分析 11319043.3.3配送車輛駕駛時間分析 12188503.3.4目標函數的構建 1382063.4冷鏈物流配送路徑優化模型的求解 1473943.4.1C-W節約法概述 14155723.4.2配送路徑優化模型求解步驟 145538第四章Z企業生鮮農產品配送路徑優化分析 15116404.1Z企業簡介 15232054.2Z企業配送現狀分析 1588954.3Z企業生鮮農產品車輛配送路徑優化 1647354.2.1算例描述 1616084.2.2算例求解 17205474.4求解結果分析 2330464第五章結論與展望 2422186參考文獻 25第一章緒論1.1研究背景隨著近年來我國信息科技的不斷進步以及經濟的快速發展,在移動互聯網這個新興產業飛速發展背景下,冷鏈物流行業在社會和國民經濟中的作用越來越重要,已經發展成為社會和國家現代化建設與綜合國力的重要衡量指標。冷鏈物流在食品制造、農產品生鮮加工等多個領域中有效地應用，國家更是針對冷鏈物流企業出臺相關的政策幫助行業的發展（陸天宇，孔雪兒，2022）。從這些現象中顯示消費者人群收入的不斷提高,直接促進了消費水平的提高和升級,使得我國對于冷鏈倉儲商品的市場需求規模擴大,使得冷凍倉儲商品的市場銷售規模也不斷擴大,進而促使我國企業對于冷鏈倉儲物流配送市場需求的增長。冷鏈物流行業具有很大經濟效益價值，我國至2020年冷鏈物流市場規模達到4698億元，預計到2025年將達到5500億元，其中，生鮮電商在冷鏈物流中起著至關重要的作用，而且生鮮電商的持續發展將支撐冷鏈物流的擴展。在許多因素的推動下，中國的冷鏈需求還將繼續增加。隨著科技的發展，人們消費的產品的越來越多樣化，越來越多的產品需要進行冷鏈運輸，人們對冷鏈物流的關注度也在提高。而隨著消費者對產品的品質要求的提高，在此可以看出致使冷鏈物流配送的要求也隨之提高，這就使得它的服務質量對企業有影響（祝宇鵬，汪元量，2023）。因此，在配送時配送路徑的選擇顯得尤為重要。然而，在冷鏈物流的過程中，配送路線選擇的不合理，導致配送成本過高、配送效率不高等問題是普遍存在的問題，因此，企業可以通過路徑優化來解決這些問題。Z企業便是在冷鏈需求急劇增加的情況下建立的，企業從最初的建立5萬噸的冷庫到20萬噸的大冷庫，在此期間，越來越多的商家加入企業。企業的冷鏈物流配送也就成為一個重要的問題，這也是物流企業比較關心的問題。該企業在配送的過程也是存在一些物流企業配送普遍存在問題的，因此，本文取其一個配送區域，結合一些數據進行假設，從這些行為可以發現通過配送路徑優化來降低配送過程中的成本（姜浩宇，劉雅婷，2021）。1.2研究意義1.2.1理論意義目前，很多研究者對冷鏈物流配送的路徑優化問題已經進行了大量的研究，關于物流配送路徑優化模型、算法及相關理論都已取得了一定的成果。同時，現有的研究大多是在已有模型的運用，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義也有很多是結合現實生活中物流配送路徑的實際情況對模型進行改進和優化的研究。因此，本文以Z企業的冷鏈物流為例，在現有的配送車輛路徑優化模型和算法基礎上，結合Z企業的冷鏈物流配送實際情況，利用C-W節約算法對模型求解，可以進一步地豐富冷鏈物流配送路徑優化的研究，同時可以對企業進行路徑優化時有輔助作用。1.2.2現實意義Z企業主要經營肉、腸類、豬脯等各類熟食和水果、蔬菜類生鮮食品，產品銷售范圍非常廣，如果只是配送員根據自己的判斷來安排配送線路，可能會造成配送時的運輸成本過高、配送不及時等問題。本文是在對某企業的在某一區域的配送情況進行詳細了解后，發現配送過程中存在的問題，再利用C-W節約算法對配送路徑進行優化，達到降低配送成本的目的，提高企業車輛的裝載率，進而提高公司的經濟利潤，促進企業的發展。1.3國內外研究現狀1.3.1國外研究現狀對于冷鏈物流的研究，國外開始的比較早，而且研究的角度也是各不相同。2008年，LidijaZadnikSlim和AnaGsvald-A兩人在研究農產品冷鏈物流時，在VRP問題基礎上，提出了一種針對冷鏈物流模型，在其中創新的加入了時間窗，這在一定程度上簡化了此類問題的求解，于此特定狀態之下很容易推斷出但是沒有將冷鏈物流配送中涉及到的貨損成本考慮在其中（余澤楷，洪雅萱，2021）[1]。2008年，Osvaldetal提出了一種以易腐爛性為關鍵因子的新鮮蔬菜配送算法，該問題是一個具有時間窗和時間行程相關的車輛路徑問題，采用基于禁忌搜索的啟發式方法對模型進行求解，保證貨物損壞減少47%[2]。2013年，Kassem等人考慮到了時間窗約束，研究了閉環物流網絡優化中同時取送的車輛路徑問題[3]。2014年，Govindan等人為了使易腐食品的可持續供應鏈的設計和經濟環境目標得到優化，由于上文之探討針對易腐食品供應鏈網絡中的配送問題，提出了一種帶時間窗的兩級選址-路徑問題，并采用多目標粒子群算法和自適應多目標變量鄰域搜索算法結合來求解（陸建華，張麗珍，2022）[4]。2014年，Aungetal.提出溫度是影響易腐食品的重要因素，給出了變質率、貨架期和新鮮度之間的關系[5]。2015年，MeryemBerghida、AbdelmadjidBoukra基于生物、地理改進的優化算法求解帶時間窗的同時取送貨的車輛路徑問題[6]。2016年，Berov,TeodorDimitrov提出了一種基于谷歌地圖網絡數據和競爭式的元啟發式算法的優化車輛路徑生成系統-帶時間窗的車輛路徑問題，并在保加利亞的某分銷系統中進行實際應用（吳天翊，鄭曉妍，2024）[7]。2016年，CilanZou，HongXiao和WeiZhang建立了以總成本最低為目標的生鮮農產品冷鏈物流配送模型，依照上述資料表明并用節約里程法求解[8]。2017年，HsiaoYH,ChenMC和ChinCL針對冷鏈食品配送的配送成本問題，提出一種基于自適應生物地理優化的算法，并利用遺傳算法來求解（葉宇澤，劉家銘，2020）[9]。2017年，WangS等構建了一個具有最小成本的綠色低碳冷鏈物流配送路徑優化模型，研究不同碳排放量下不同碳排放量下配送路線的變化及其對總分配成本的影響，在此情形中并以循環進化遺傳算法求解(林子昂,張雅麗,2022)[10]。2018年，XiaokunLi建立了具有時間窗和配送路徑的鮮活易腐品冷鏈物流文中結論的驗證事宜，在此未作詳盡闡述，時間因素的考量亦占據重要地位。科學研究往往歷經漫長周期，特別是針對復雜難題或新興領域的探索，需充裕時間去觀測現象、剖析數據，進而獲取可信結論。此項研究雖已收獲初步成果，然欲對各項結論予以全面且精細的驗證，尚需更長久的追蹤調研與反復實踐。此舉不僅利于剔除偶然因素的干擾，還能保障研究成果具備更高的可靠性與廣泛的適用性。此外，技術手段的發展程度也對結論驗證進程產生著影響。伴隨科技的持續進步，新穎的研究工具與技術不斷涌現，為科學研究開拓了更多可行路徑。配送路徑優化的最短優化模型，在此前提下進行并用遺傳算法求解模型[11]。2018年，G.Poonthalir,R.Nadarajan討論了節能綠色車輛路徑問題，以降低燃料消耗和路線成本最小為優化目標，采用貪婪變異算子和時變加速度系數的粒子群算法求解，在恒速度約束和變速度約束下進行了實驗研究，發現在變速環境下，可以獲得較好的油耗最小的路徑方案（朱啟航，吳昊然，2020）[12]。2018年，ErbaoCaoa,RuotianGaoa,MingyongLai基于非線性區間規劃方法，建立了具有區間車輛路徑問題的模型，該模型以車輛數最少、計劃行駛距離最短、由協調運輸策略引起的附加距離最短為優化目標(付奇遠，成文靜，陳嘉瑞,2022)[13]。綜上所述，大多數的研究都是根據現有的路徑優化模型，然后在此基礎上進行改進研究，不僅是在模型上的改進還有在路徑優化求解方法上的改進和改善。但是，最終以冷鏈物流配送的綜合總成本最小為目標，然后在模型中考慮多個約束條件，最終求解出最優的路徑。從這一點不難發現本文在研究生鮮農產品冷鏈物流配送時綜合考慮各項成本，包括固定成本、運輸成本、貨損成本、能耗成本和懲罰成本，還考慮了疲勞駕駛的情況(高敏倩,陳潤東,2022)。1.3.2國內研究現狀國內相較于國外，在冷鏈物流方面的研究相對要晚一些，但是也取得了一些研究成果。2011年，董立娟以傳統時間窗的車輛路徑問題為基礎，利用節約法求解車輛路徑問題，以此驗證構建的模型的合理性及可行性(梁雪倩,周欣妍,2022)[14]。2013年，陳健在考慮軟時間窗的情況下的冷鏈配送車輛路徑優化問題，利用蟻群算法來求解[15]。2014年，陳飛,孫奇琪構建在滿足時間窗條件下，從這些經歷中明白配送成本最小，采用蟻群算法求解果蔬冷鏈配送路徑優化模型[16]。2014年，黃麗萍,成政羽主要考慮帶有貨物權重與時間窗的車輛路徑問題，在滿足客戶（超市門店）需求量、時間窗、載重量的限制下，以使上述各部分碳排放的總和最小為目標構建農超對接模式下生鮮農產品車輛配送路徑優化的基本模型，再利用遺傳算法求解模型[17]。2015年，劉蕓熙,王志浩建立具有模糊需求對農產品冷鏈物流的車輛配送路徑進行優化的模型，并設計混合智能算法進行求解模型[18]。2015年，李貴真采用遺傳算法求解冷鮮肉配送路徑優化模型[19]。2015年，石建平，金秀蘭等考慮制冷成本和損耗成本最小，構建帶時間窗的車輛路徑優化模型，從這些行為可以發現以獲得更符合實際的結果[20]。2015年，韓印和師攀考慮道路狀況對冷鏈物流配送成本的影響,以包括制冷成本、運輸成本、貨損成本、違反客戶時間窗的懲罰成本在內的總成本為目標函數,建立了基于道路狀況的冷鏈物流配送模型[21]。2016年，焦志國，鄔曉蕓等人在考慮了隨機需求、溫層多樣性和時間窗約束下,構建了隨機需求下的冷鏈物流品多溫共配運輸路徑的優化模型,并首次提出了配送時間與載重量等之間的相互關系[22]。2016年，劉俊逸，虞笑珍設計了一種基于人工蜂群算法的冷鏈物流配送車輛路徑優化方法,并應用實例及軟件仿真對算法進行了驗證，且證明了該算法的有效性[23]。2016年，李樺構建模型以成本為目標，時間窗為約束條件。通過運用C-W節約算法對模型求解，對農產品冷鏈配送路徑進行優化[24]。2017年，余卓然,施茜茜考慮了冷鏈車的能耗成本和貨損成本,并將運輸過程和卸貨過程分開進行考慮,以總成本最低為目標建立了帶軟時間窗的優化模型[25]。從這些現象中顯示2017年，婁丹等構建了以總成本最小為目標函數的農產品冷鏈物流車輛配送路徑優化模型，并對蟻群算法進行改進來對模型求解[26]。2019年，梁嘉豪，孫浩翔考慮了實時路況信息分析農產品冷鏈物流配送的固定成本、運輸成本、制冷成本、貨損成本和懲罰成本等,建立了總成本最小化的配送路徑優化數學模型[27]。綜上所述，國內的研究同國外的研究差異不大，都是以配送的綜合成本最小為目標，在構建模型和求解模型方面都是大同小異。在研究過程中，大多數的研究都會涉及到時間窗（馬志軒，馮夢茹，2022）。而本文在研究的過程中，根據近年發生的交通事故分析，考慮了司機的安全問題導致企業進行賠償的可能性，不僅考慮了時間窗還考慮了疲勞駕駛的情況，主要是因為企業在冷鏈物流的配送過程中，在同城進行配送時出發的時間較早的情況。1.4研究內容與研究方法1.4.1研究內容本文的具體研究內容如下—第1章—緒論。簡述了這篇文章的主要研究發展背景與其研究的重要意義，并通過搜集和查閱了大量的國內外相關文獻，對國內外關于冷鏈物流的研究現狀問題進行了綜述。在此基礎上，給出了本文具體的研究內容和相關技術發展路線。第2章—相關理論概述。概述了冷鏈物流的概念、農產品物流的概念及特點；并陳述相關的車輛路徑優化理論，為后面的研究做了一定的理論鋪墊。第3章—考慮時間窗的Z企業冷鏈物流配送路徑優化模型。對配送一次的固定費用、運輸費用、配送過程中消耗的能源費用、貨損費用、沒有在規定時間內送達的懲罰費用進行了分析，在此可以看出設計了帶有時間窗的以綜合成本最小為目標的配送路徑優化模型。第4章—基于C-W節約算法的冷鏈物流配送路徑優化研究。經過對Z企業的簡單介紹以及企業在配送過程中的問題分析，于此特定狀態之下很容易推斷出構建以于Z企業帶時間窗約束的生鮮農產品配送的路徑優化模型，并求解模型，得出一個最優的配送路徑方案。第5章—是結論和展望。總結本文研究得到的結論，分析論文的研究不足支處，考慮以后的研究方向。1.4.2研究方法本文主要是考慮企業冷鏈物流配送的路徑優化問題，由于上文之探討在研究過程中，詳細了解企業的配送問題，經過分析再利用科學合理的方法建立相應的模型，根據本文的研究模型選擇其求解方法。經過對路徑優化的各個求解方法的對比研究，再結合構建的模型進行考慮，最終選擇C-W節約算法，利用此算法對模型進行優化求解。1.5技術路線本文的技術路線如圖1.1所示。圖1.1技術路線圖第二章相關理論概述2.1農產品冷鏈物流理論2.1.1冷鏈物流的定義冷鏈物流一般是針對冷藏冷凍類食品，為了保證食品質量，減少損耗，在生產、貯藏運輸、銷售至消費者手中的過程中始終處于低溫環境下。冷鏈物流配送的商品對溫度、濕度非常敏感，比常溫物流的要求更高，過程也更復雜，是一項龐大的系統工程。2.1.2農產品冷鏈物流的定義農產品冷鏈物流是指果蔬、肉、禽、魚等農產品從采購、加工、貯藏運輸到銷售的過程中一直保持在低溫環境下，以此保證產品質量，減少農產品損耗的一項系統工程。2.1.3農產品冷鏈物流的特點生鮮農產品對時間和溫度非常敏感，所以運輸時和常溫物流的不同。農產品冷鏈物流的主要特點如下—1、具有時效性影響生鮮農產品質量的主要是時間，若是不能及時把農產品送達客戶手中，產品極有可能在運輸的過程中出現腐爛、變質等情況，在此情形中此時則會出現產品質量問題甚至可能會出現食品安全問題，隨之而來的將是一系列的經濟損失（宋靖宇，孫啟明，2019）。2、設施投資較大、成本高農產品物流對設施設備的要求非常高，主要是因為人們對農產品質量的要求很高。農產品需要儲存在低溫環境下，在此前提下進行所以需要建設冷庫和許多制冷設備等設施設備，這些都是需要投入大量資金的。況且對于設施設備的維護也需要大量的資金支持(楊雯婷,王靜怡,2022)。3、信息技術水平要求較高由于農產品的特殊性，必須始終保持在低溫環境下，則須安裝相關的設備對儲存環境的溫度進行實時監控。為了保證農產品的質量不影響銷售，就需要提高物流運作的效率，則需要先進的信息系統等。從這一點不難發現所以，在整個農產品冷鏈物流配送的過程中都需要信息技術的支撐。2.2車輛路徑問題的理論概述2.2.1車輛路徑問題的定義及構成要素車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem)是指一定數量的客戶，各自對貨物的需求量不同，由配送中心進行送貨，然后適當的約束條件下，選擇合理的配送路線，并將所有的客戶都進行了配送，并達到一定的目標。車輛路徑優化問題是由配送中心、客戶、貨物、車輛、配送網絡、約束條件和目標函數多個元素組成的(陳云哲,陸小雪,2021)[28]。1、配送中心從這些經歷中明白配送中心主要功能是提供裝卸、分類及\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"配送等服務，服務對象是向\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"經銷商、\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"零售商、\t"/item/%E9%85%8D%E9%80%81%E4%B8%AD%E5%BF%83/_blank"客戶。配送中心不是只有一個，也可以是很多個。2、客戶客戶既可以是銷售商也可是單個消費者。配送中心應不同客戶的要求，進行配送，但是都要滿足不同客戶的需求（林睿翔，羅智航，2022）。3、貨物貨物是物流配送的產品。配送產品各不相同，根據產品本身的特性和客戶的要求進行配送。在冷鏈物流配送時，要求配送產品始終在低溫環境下。4、車輛冷鏈物流配送的車輛是冷藏車。對于配送中心來說，車輛數量很多，輛型號可能一致，也可能不一致。從這些行為可以發現一般情況下，當配送車輛在配送服務結束后會回到配送中心，然后進行后續配送貨(駱家輝,溫婉瑩,2020)。5、配送網絡配送網絡是由配送中心、客戶和配送路線組成的。這個網絡一般在研究總都是認為是直線連接的，但是在現實中是由車輛具體的行駛路線連接的。而且在現實中有很多因素會影響配送路線的。本文所提出的框架模型，其顯著優點就是高度的靈活性和可延伸性。由于不同研究領域和需求存在著廣泛差異，本文在設計該模型時，刻意讓各個組件保持模塊化狀態，以便在面對實際情況變化時，能夠輕松地對某些特定部分進行調適或取代，同時確保整個架構的性能穩定且可靠。這樣的設計邏輯不僅強化了模型的實踐價值，更為后來的研究者打造了一個極具包容性的平臺，推動他們在原有基礎上進行創新或完善。6、約束條件約束條件是求解車輛路徑問題時需滿足的條件，有一些是很明顯確定的，比如車輛的載重量、車輛需要回到配送中心、配送中心的貨物總量等，還有一些是變動的，比如客戶的時間要求，客戶需要貨物種類等。7、目標函數目標函數就是路徑優化的最終目標，從這些現象中顯示而且這個目標也是在滿足約束條件的情況下得到的。這個目標可以是總成本最小，配送時間最短，配送車輛行駛距離最短等。2.2.2車輛路徑問題的分類車輛路徑問題的影響因素有很多。在不同的配送中心，根據客戶要求的不同，配送的情況也就不同。常見的車輛路徑問題分類如表2-1所示。表2-1常見的車輛路徑問題分類分類依據VRP類型配送車輛的類型單一車型VRP多種車型VRP配送中心的數量一個配送中心VRP多個配送中心VRP車輛載重情況車輛滿載VRP車輛非滿載VRP客戶對貨物送達的時間要求無時間窗VRP硬時間窗VRP軟時間窗VRP混合時間窗VRP優化目標數量單目標VRP多目標VRP車輛完成配送是否回配送中心開放式VRP封閉式VRP2.2.3帯時間窗的車輛路徑問題的基本理論按照客戶對時間的要求不同，可以分為三種。1、硬時間窗硬時間窗指配送員在客戶規定的時間把貨物送到客戶手中，如果沒有按時達到，則不再接受（畢天佐，肖浩淼，2024）。2、軟時間窗軟時間窗是指配送員沒有在要求的時間窗到達，客戶仍然接受，在此可以看出但是會有一定的懲罰。3、混合時間窗混合時間窗是硬時間窗和軟時間窗兩種時間相結合的。貨物在規定的時間內到達，則不產生懲罰成本；若產品在客戶可接受的時間范圍內送達，也會產生一定的懲罰成本；若不在這兩個時間范圍內，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義客戶將拒絕收貨，懲罰成本將變得很大(鐘子凡,童文博,2020)。在現實生活中，客戶對時間的很高，而且有多種不確定因素會影響配送的時間。因此，在現實生活中配送車輛的路徑問題的時間窗大多都是混合時間窗，而本論文的約束條件也是混合時間窗。2.2.4車輛路徑問題求解算法自從車輛路徑問題得到廣泛的應用后，研究者們并提出并改進了很多求解方法，具體可將這些算法歸納為兩類—精確算法和啟發式算法。精確算法此類算法只適用于解決小規模的車輛路徑問題，主要是因為它求解的時間比較長，最終得到的結果一般是最優解（石宇翔，錢志宏，2019）。啟發式算法啟發式算法，此類算法有很多種。節約法適用于解決規模不大、節點數目不是很多的車輛路徑問題，它在計算時的速度比較快、比較靈活以及適用性強。遺傳算法適用于求解大規模的車輛路徑問題，于此特定狀態之下很容易推斷出就是編碼比較復雜，計算的時間有些長，但是使用起來比較靈活，適合大規模的搜索。蟻群算法適用于求解組合問題，但是計算時間比較長，在參數設置時參數較少（朱永新，黃玉芬，2019）。模擬退火算法適用于大規模的組合問題，使用起來比較方便，但是易受到實際情況的影響。在數據解析階段，前人研究的智慧指引本文應更加重視新潮分析工具與技術的融入。隨著信息技術的迅猛進步，大數據分析、機器學習算法等尖端手段已逐漸成為科研領域的核心利器。這些技術不僅能讓本文更迅速地駕馭龐大信息流，還能揭示傳統手段難以觸及的深層知識與規律。因此，未來研究需積極探索將這些前沿技術融入本文的分析體系，以增強研究結論的精準性和深刻性。經過上述的分析，再結合本文的情況，本文選擇C-W節約算法進行求解。第三章考慮帶時間窗的冷鏈物流配送路徑優化模型3.1配送車輛路徑問題描述本文在考慮時間窗的情況下，是一個配送中心給周邊的多個需求點送貨，配送車輛從配送中心出發送完貨后再回到配送中心，在整個配送過程中貨物都是在低溫環境下，使用同一型號的車輛進行配送，依照上述資料表明而且車輛都沒有達到滿載，如果配送車輛沒有在客戶規定的時間范圍內送達，則需要根據早到或遲到的時間進行賠償。由于是在凌晨開始進行配送任務，在此情形中考慮到司機的安全問題，所以司機送貨時駕駛車輛的時間不得超過2小時(馮凡,陳思琪,2021)。在滿足客戶的要求和約束條件的基礎上，來確定的最終運輸總成本最小的配送路線。3.2模型假設和約束條件3.2.1模型假設在對冷鏈物流配送車輛路徑問題建模時，做出以下假設—（1）一個配送中心向多個需求點送貨；（2）同一種車型配送，最大的運載量大于任何一個需求點的需求量；（3）從配送中心出發，配送完成后回到配送中心；（4）配送的貨物為一種生鮮農產品，卸貨速率不變；（5）車輛在行駛的速度保持不變；（6）車輛配送的客戶確定，中途不會出現新的客戶；（7）貨物始終在低溫環境下；（8）不考慮道路狀況、天氣等問題。3.2.2約束條件本文在研究時所設的約束條件如下:（1）配送車輛滿足配送需求；（2）一個需求點由一輛車一次性解決；（3）配送中心的產品數量滿足全部需求；（4）每輛車的載重量小于最大裝載量；（5）冷鏈配送的貨物在客戶能接受的時間窗內進行；（6）配送車輛行駛的時間不得超過2小時；（7）卸貨時，車上的貨物貨損情況和卸下的貨損情況不同；（8）車輛在配送過程中不再接受其他訂單。3.3冷鏈物流配送路徑優化模型的構建3.3.1相關參數描述本文模型中的參數變量如下所示—GC—車輛進行一次運輸的固定成本；YC—隨著距離產生的運輸成本；HC—配送過程中的貨損成本；NC—配送過程中的能源成本；FC—配送過程中的懲罰成本；m—進行配送的車輛總數；n—需求點的總數；fk—第k輛車的固定成本；Q—配送車輛的最大裝載量；V—車輛行駛速度；qj—客戶j的需求量；P—貨物的單位價格；α—運輸時每小時需要消耗的能源成本；β—卸貨時每小時需要消耗的能源成本；θ1—運輸時貨物損失的系數；θ2—卸貨是貨物損耗的系數；ε1—早于規定時間的懲罰系數；ε2—晚于規定時間的懲罰系數；Tkj—為第k輛車由中心O出發到客戶j時的時刻；Tko—為第k輛車從配送中心O出發的時刻；tkj—第k輛車在需求點j的卸貨時間；Ckij—第k輛車一次從需求點i行駛到需求處j的運輸費用；sk是0、1變量，sk=1表示使用第k輛車，否則為0；Xkij是0、1變量，Xkij=1表示第k輛車從需求點i到需求點j，否則為0；Wkj為0、1變量，Wkj=1表示第k輛車配送需求點j，否則為0；C0—單位距離的運輸成本；[cj,dj]—約定的時間窗；[bj,ej]—可接受的時間窗。3.3.2配送成本分析如果有m輛車給n個需求點送貨，從配送中心出發，送完貨后回到配送中心，在配送過程中的速率為V，其中m<n（周啟銘，曾明軒，2024）。1、配送過程中的固定運輸成本配送車輛的固定運輸成本是指配送車輛從配送中心出發到完成所有客戶點的配送任務時需要的固定成本。（3-1）2、配送過程中的運輸成本配送車輛的運輸成本主要是指配送車輛從配送中心出發，完成該條配送路線的配送任務并回到配送中心的運輸成本(余啟航,高俊熙,2023)。從這一點不難發現在這個過程中，運輸成本一般與行駛的距離是成正比，將配送車輛的運輸成本記為YC:（3-2）3、配送過程中的貨損成本在配送過程中，由于生鮮農產品的特殊性，可能導致產品腐敗變質。本論文將貨損成本分為兩部分—一部分是在運輸過程中，從這些經歷中明白生鮮產品因長時間放在一起引起的貨物成本（林澤洋，王雅婷，2023）；另一部分是由于在卸貨過程中打開車廂門致使車廂里面的溫度升高，導致產品的質量下降引起的貨損成本。針對理論框架的查證與改進，本文采擷了充裕且詳實的數據資源。此類數據涵蓋了廣泛的考察對象，還穿越了多元的時間維度與社會環境，故而為理論框架的全方位查證奠定了穩固的基礎。運用統計分析方式針對數據進行量化處理，可有效檢驗初始理論框架中的各類設想，并挖掘其中的缺陷環節。后續探究將思索增添更多樣的變量元素或啟用更龐大的樣本體量，進一步提升理論框架的解讀深度與預測精度。貨損成本記為HC:（3-3）4、配送過程中車輛的能源消耗成本在運輸過程中為了能讓生鮮農產品始終處于低溫環境下，運輸車輛需要消耗大量的能源成本(高婧怡,郭子瑜,2023)。本論文將能源消耗成本分為兩個部分，一部分是車輛配送行駛途中所需的能源消耗，從這些行為可以發現主要是為了保證產品處于低溫環境下。另一部分是在卸貨過程中，需要打開車廂門會使車廂內的溫度升高，為了保證車廂內的溫度保持不變，則需要加大能源的消耗(徐浩然,孫倩文,2020)。能源成本記為NC—（3-4）5、配送過程中的時間懲罰成本在現實生活中，很多因素會影響配送，從這些現象中顯示導致配送員可能早或晚于客戶規定的時間到達。在冷鏈配送過程中若沒有在規定的時間范圍內送達，則會產生的時間懲罰成本(王雅馨,吳澤宇,2019)。本文的假設如下—（1）如果配送車輛早于或晚于規定的時間窗到達，在此可以看出客戶將不再接收貨物，如果客戶想要接收這批貨物，則需要進行懲罰，此時將會產生很大的懲罰費用。（2）如果配送車輛在客戶可以接受的時間范圍內送到，無論是早于還是遲于客戶規定的時間窗，此時都接受貨物，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義但是需要根據早到或遲到的時間進行一定的懲罰(孫天宇,馮學文,2022)。（3）如果配送車輛在客戶規定的時間范圍內到達，此時不在產生懲罰費用。綜上所述，配送車輛在需求點j可能產生的賠償費用如下表示—（3-5）其中zj為到達需求點j的時刻，總的懲罰成本FC表達式為—（3-6）3.3.3配送車輛駕駛時間分析在進行農產品冷鏈配送過程中，由于產品本身的特殊性，使得對大多是在凌晨左右進行配送較多，于此特定狀態之下很容易推斷出然而這也是司機在開車時最容易犯困的時間。因為在開車的過程中，司機長時間的單調駕駛特別容易疲勞，特別是凌晨那是人們最困的時候，人一犯困警惕性就會自然而然的放低(楊建華,趙小玲,2022)。由于上文之探討我國這些年來時常都會發生的一些交通事故，而在這些事故中有許多都是因為司機長時間開車沒有休息引起的。這關系到大家的生命安全，因此我國對大型車輛的駕駛時間進行了約束限制，如下表3-1所示(邱雅楠,鄒天駿,2018)。表3-1車輛駕駛時間規定時間要求白天駕駛連續開車3個小時后應停止開車，不能連續開車超過4個小時；夜間駕駛1.不能連續開車超過2小時；2.一天開車開車累計達到6個小時必須進行一次大休息，且在休息慢8小時候再開車。在生鮮農產品配送過程中，依照上述資料表明由于配送的時間基本上都是凌晨，此時正是人們最困的時間也是疲勞駕駛最危險的時候。在此情形中駕駛員不僅要不停地開車，還要幫客戶卸貨，這使得配送人員更累(郭旭東，林婉婷,2022)。在這情況下，對安全問題應該更加重視，考慮在凌晨配送的時間限制，在此前提下進行加強了配送員的自身安全，也可以避免因配送司機發生交通事故而給企業帶來高額賠款。本文在創建模型時，就考慮了疲勞駕駛的情況，以此提高配送服務的安全性，并規定每輛車在配送過程中不能超過2個小時地連續配送。否則可能產生巨額賠償費用Z的風險，約束條件如下所示(楊思潔,丁宇航,2020)。（3-7）其中，tij是從i處到j處的時間；Z無法確定，表示無窮大。3.3.4目標函數的構建綜上所述，冷鏈物流配送車輛路徑問題的目標函數表示如下—（3-8）s.t（3-9）（3-10）（3-11）3.4冷鏈物流配送路徑優化模型的求解3.4.1C-W節約法概述節約算法，是解決最短路徑問題的方法之一。從這一點不難發現該算法的主要思路是—計算出各客戶點之間節省的最大值，然后將其安置在配送路線中，利用節約值來制定總里程最小的配送方案。另還需滿足以下條件；（1）滿足客戶的要求；（2）任何一輛車的載重量不能超過車輛的最大載重量(徐思涵,陳子和,2020)。從這些經歷中明白假設O是一個配送中心，A、B是兩個需求點并且需要的貨物都是從配送中心獲得，且他們的需求量小于配送中心總量。在數據解析策略的選擇上，本文不僅沿襲了經典的統計解析手段，如描述性統計和回歸分析，還引入了近年來迅速崛起的數據挖掘技術與算法。例如，通過聚類分析挖掘數據中的隱藏模式，或利用決策樹算法預見未來趨勢。這些先進方法為深入剖析復雜現象提供了堅實支撐，有效揭示了海量數據背后的深層次關系。此外，本文特別強調了混合方法的重要性，即結合定量與定性研究，以獲得更廣闊的研究視角。(1)若從O分別使用兩輛車向A、B送貨如圖3.1，則總的運輸長度為—S4=2(S1+S2)（3-10）(2)若從O用一輛車給A、B送貨，送完后再回O點如圖3.2，則總的配送距離為—S5=S1+S3+S2（3-11）比較上面的兩種配送方式的大小，以及節約值?S—?S=S4-S5=S1+S2-S3＞0（3-12）圖3.1分別向需求點送貨圖3.2用一輛車向需求點送貨3.4.2配送路徑優化模型求解步驟從這些行為可以發現在本文使用的C-W節約算法中，是在C-W節約算法的基礎上，加入時間窗和夜間行駛的時間要求，求解步驟如下—（1）先把需求點的時間按從早到晚進行排列(鄒文杰,陳瑾萱,2022)；（2）再算出各個需求點之間的節約值；（3）從配送中心O出發，第一個配送點是時間窗最早，然后依次找后面的配送點；（4）在確定第一個配送點后。剩余的需求點與第一個配送點之間的節約配送費用最大的那個點就是第二個配送點；（5）同理，按照（3）（4）來確定在滿足約束條件下的所有配送路徑。第四章Z企業生鮮農產品配送路徑優化分析4.1Z企業簡介Z企業注冊成立于2011年1月10日，企業針對貴陽市的冷庫儲藏量小、規模小、數量少，遠遠不能滿足市場需要的現狀。在2009年年底，選址在烏當區東風鎮新建立了貴州省最大的5萬噸大冷庫。目前，建有20萬噸大型冷庫和設施設備齊全的冷鏈食品綜合交易市場，經營產品有肉類、禽類、水產類、速凍食品類、農副產品類、干貨等，從這些現象中顯示已有冷鏈食品生產廠家和經銷商達230余家入駐，市場輻射全省及相臨省市區縣。企業的收入很好，而其中生鮮農產品的收入在總收入中的占比是很大的。隨著經濟的快速發展，地處內陸地區的貴州，每年要從沿海地區調入大量冷凍海產品以及各類速凍食品。4.2Z企業配送現狀分析Z企業擁有許多不同類型的冷藏車輛，在配送過程中，每天有許多冷藏車在配送中心與客戶之間運輸，從這些現象中顯示每天客戶對生鮮農產品的需求量很大，因此企業需要高效的冷鏈配送。目前，企業的配送網絡分布非常廣，網點很多，距離配送中心的距離遠近不一，在配送過程中時間要求比較緊，這就造成配送的成本較高(許佳文,高振宇,2019)。（1）企業在配送過程中，配送員只是按照自己的判斷路線進行配送或者選擇離配送中心比較近的先進行配送，在此可以看出然后才會考慮需求點的時間要求。在這樣的情況下，使得配送過程中運輸成本過大，還會因未在規定時間范圍內送到而產生較高的懲罰成本，不僅降低了客戶的滿意度，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義也會造成較大的貨損成本，致使運輸綜合成本較高(高麗娟,唐慧敏,2020)。（2）在配送過程中，對各個需求點的時間要求沒有安排合理。企業配送的客戶多是大型超市、直營店、大型商戶等，他們對時間的要求是不一樣的。大型超市對時間的要求比較嚴格，于此特定狀態之下很容易推斷出對于不在時間范圍內時是拒絕收貨的，對于早到和遲到都是要產生懲罰成本的。直營店基本上沒有懲罰成本；大型商戶對時間的要求沒有超市那么嚴，但是也會產生懲罰成本。當前的配送路線有些不合理，致使配送過程中的綜合成本較高(楊宏志,高思遠,2024)。（3）生鮮農產品對于時間和溫度比較敏感，由于配送路線的不合理，在冷藏運輸過程中易增加制冷的能源成本、貨損成本和懲罰成本，會使得綜合成本增加，這不利于企業發展。4.3Z企業生鮮農產品車輛配送路徑優化4.2.1算例描述本文以Z企業在貴陽市的生鮮農產品的配送作為研究對象，它在貴陽市有將近50家的商鋪需求點。論文以企業的冷庫為配送中心O，并以企業在貴陽市的肉類產品配送的有關數據來進行的假設。從中心O向周邊的10個需求點送肉類產品，配送中心與各客戶之間是相通的。在數據審查環節，本文利用了多種統計方法來檢驗數據的可靠性，并定位潛在的異常值。通過細致分析數據集的特性，本文有效地排除了那些超出正常范圍的數據點，同時保留了關鍵樣本信息。為了增強結論的穩固性和廣泛適用性，本文還進行了敏感性調查。依照上述資料表明配送中心O與10個客戶需求點的位置通過百度地圖來確定，根據地圖的導航功能，在此情形中得到配送中心O與10個客戶需求點之間的距離，如表4-1所示，各個需求點的需求量與時間窗如表4-2，參數設置如表4-3(王志鵬,劉雨澤,2021)。表4-1配送中心與各需求點之間的距離編號O12345678910O09.4204.47.7306.9404.02.210.6506.68.7601.070801.57.8907.9100數據來源—百度地圖表4-2各需求點的需求量和時間窗內容12345需求量（噸）10.50.410.6時間窗7:00-7:407:10-7:507:20-8:005:10-5:405:30-6:00可接受的時間窗6:40-7:406:50-8:007:00-8:105;00-6:005:20-6:20續表4-2各需求點的需求量和時間窗內容678910需求量（噸）1.20.7時間窗6:20-6:506:00-6:307:10-7:405:40-6:205:50-6:20可接受的時間窗6:00-7:005:50-6:507:00-8:205:20-7:005:20-6:50表4-3參數設置參數名稱參數值產品的單位價格P4000元/噸車輛固定的運輸成本C250元車輛最大載運量Q3噸運載時的運輸費用c00.5元/噸.公里空載時的運輸費用c10.4元/公里運輸時的貨損系數θ10.1%卸貨時的貨損系數θ20.2%運輸時的能耗成本α10元/小時卸貨時的能耗成本β12元/小時每小時的早到等待成本系數ε10.1%每小時的晚到懲罰成本系數ε20.2%車輛運輸速度V20km/小時4.2.2算例求解第一步—根據10個需求點的時間窗要求，將需求點以時間窗先后進行排序，如表4-4，在此前提下進行并計算各個需求點之間的節約值如表4-5，各個客戶到配送中心的間距、運輸時間以及卸貨時間如表4-6所示(李晨曦,趙雅琳,2024)。表4-4時間窗先后順序下的需求點內容459107需求量（噸）0.8時間窗5:10-5:405:30-6:005:40-6:205:50-6:206:00-6:30可接受的時間窗5:00-6:005:20-6:205:20-7:005:20-6:505:50-6:50續表4-4時間窗先后順序下的需求點內容61823需求量（噸）0.5時間窗6:20-6:507:00-7:407:10-7:407:10-7:507:20-8:00可接受的時間窗6:00-7:006:40-7:407:00-8:206:50-8:007:00-8:10表4-5各個客戶距離之間的節省值編號1234567891010158.712.72.41.4304.2400.72.4-0.25006.36016.215.713.49.970801.50.6901.4100表4-6各個客戶到配送中心的間距、運輸時間以及卸貨時間內容12345需求量（噸）10.50.410.6卸貨時間（分）1054106距離配送中心的距離（千米）2.52.6到配送中心的時間（分）25301788續表4-6各個客戶到配送中心的間距、運輸時間以及卸貨時間內容678910需求量（噸）1.20.7卸貨時間（分）589127距離配送中心的距離（千米）4.89.4到配送中心的時間（分）2121201529從這一點不難發現第二步—由表4-4可得需求點4將是第一個配送點，5:27從配送中心O出發，由表4-6可知5:35到需求點4，加上10分鐘的卸貨時間，則5:45從需求點4出發(陸曉燕，沈志鵬,2024)。資料收集過程中，本文采取了多種手段，包括問卷調查、現場調研及文獻研究等，以全面且深入地獲取數據。通過對這些數據的仔細分析，本文能夠有效地驗證研究假設，并發現其內在的規律與潛在關聯。盡管本研究已有所建樹，但本文清醒地認識到，任何研究都有其固有的缺陷。未來的研究可在現有基礎上進一步挖掘，尤其是在樣本的代表性提升、研究方法的優化以及理論模型的精細化構建等方面，仍有待加強。第三步—在確定第二個配送點時，從這些經歷中明白需要選擇需求點4到該需求點節省的綜合總費用最大。即選擇到剩余的9個需求點的綜合節約總成本最大的那個—C(4,j)=CO4+COj-C4j要最大（j=1,2,3,5,6,7,8,9,10）（4-1）第四步—各個節約成本的計算公式如下—（1）節約的固定成本—C1=C；（4-2）C為出車一次的固定成本，因為每次出車的固定成本是不變的。（2）節約的運輸成本—C2=c0*?Sij*qj（4-3）?Sij是客戶點i與j之間的節約里程值；（3）節約的貨損成本—C3=P*θ1*qj*?Sij/V（4-4）在運輸過程中，卸貨貨損成本不計，則節約貨損成本為0。（4）節約的能源成本—C4=α*?Sij/V（4-5）（5）時間的懲罰成本—C5=ε1*P*qj*?t1或C5=ε2*P*qj*?t2（4-6）?t1為提前到達需求點的時間；?t2為晚到達需求點的時間。（6）綜合節約總成本—C6=C1+C2+C3+C4+C5（4-7）從這些行為可以發現第五步—由第一條配送路徑上的第一個需求點4可知，出發的時間為5:45。到各需求點的各項成本如表4-7配送路線選擇表1。表4-7配送路線選擇表1需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）113.72501.850.741.85∞∞20.52.52500.630.251.25∞∞30.48.62501.720.694.30∞∞50.66.62501.980.793.300256.0760.50.52500.130.050.250.53250.9670.80.32500.120.050.150250.3280.90.72500.320.130.35∞∞91.22.42501.440.581.200253.22100.7-0.2250-0.07-0.03-0.100249.80由上表知需求點5是該條配送路線上的第二個配送點，從這些現象中顯示在5點58分到達需求點5，在此處的卸貨時間為6分鐘，6點04分配送車輛從需求點5出發去下一個配送點。第六步—同理，進行下一個配送點的確認，從這些現象中顯示到各需求點的配送成本如表4-8配送路線選擇表2所示（周靖宇，徐嘉誠，2021）。表4-8配送路線選擇表2需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）110.82500.400.160.40∞∞20.51.62500.400.160.80∞∞30.48.52501.700.684.25∞∞60.50.22500.050.020.100250.1770.80.42500.160.060.200250.4280.90.12500.050.020.05∞∞91.2025000.000.000.64250.64100.76.32502.210.883.150.93257.17由表4-8所示需求點10是此條路線上的下一個配送點，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義而且到需求點10的時間為6點30分，在此處的卸貨時間為7分鐘，6點37分從需求點10出發去該路線的下一個配送點。第七步—同理，進行下一個配送點的確認。可得到表4-9配送路線選擇表3。表4-9配送路線選擇表3需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）1112.72506.352.546.350.53265.7720.51.42500.350.140.700.4251.5930.44.22500.840.342.10∞∞60.59.92502.480.994.950.6259.0270.80.82500.320.130.40∞∞80.90.62500.270.110.300250.6891.21.42500.840.340.70∞∞由上表得知，下一個配送點是需求點1，于此特定狀態之下很容易推斷出又由于車載最大量為3噸。需求點4、5、10、1的需求量分別為1噸、0.6噸、0.7噸和1噸，總計1+0.6+0.7+1=3.3（噸）大于車載最大量，所以需要進行下一條路線的規劃。所以第一條路線為O-4-5-10-O，總共用時1小時39分鐘完成配送任務，其中卸貨時間為23分鐘，車輛全程行駛25公里。配送完成司機駕駛不超過2小時，沒有疲勞駕駛的風險。第八步—繼續進行下一個配送路線的確定，由于上文之探討在余下的7個需求點中，需求點9的時間最早，因此，由它作為此路線上第一個配送點，從配送中心5:40出發，5:55到達需求點9。在此情形中加上卸貨時間12分鐘，6:07從需求點9出發去往該配送路線的下一個配送的。同理，可得到表4-10配送路線選擇表4。表4-10配送路線選擇表4需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）118.72504.351.744.35∞∞20.52.42500.600.241.20∞∞30.48.42501.680.674.20∞∞60.513.42503.351.346.700261.3970.80.625000250.6480.91.52500.680.270.75∞∞在此前提下進行由上表可知，需求點6是該配送路線的第二個配送點，配送車輛6:27到達需求點6，加上卸貨5分鐘，6:32從需求點6出發去往下一個配送點。第九步—從需求點6出發，確定下一個配送點，從這一點不難發現同理，得出表4-11配送路線選擇表5。文中結論的驗證事宜，在此未作詳盡闡述，時間因素的考量亦占據重要地位。科學研究往往歷經漫長周期，特別是針對復雜難題或新興領域的探索，需充裕時間去觀測現象、剖析數據，進而獲取可信結論。此項研究雖已收獲初步成果，然欲對各項結論予以全面且精細的驗證，尚需更長久的追蹤調研與反復實踐。此舉不僅利于剔除偶然因素的干擾，還能保障研究成果具備更高的可靠性與廣泛的適用性。此外，技術手段的發展程度也對結論驗證進程產生著影響。伴隨科技的持續進步，新穎的研究工具與技術不斷涌現，為科學研究開拓了更多可行路徑。表4-11配送路線選擇表5需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）1111.22505.602.245.601.07264.5120.53.52500.880.351.75∞∞30.46.52501.300.523.25∞∞70.816.22506.482.598.100.53267.7080.915.72507.072.837.85∞∞由上表可知，第三個配送的需求點是需求點7，6:35到達需求點7，從這些經歷中明白加上卸貨8分鐘，6:43從需求點7出發。第十步—從需求點7出發，計算第二條路徑上第四個配送點，同理，得出表4-12配送路線選擇表6。表4-12配送路線選擇表6需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）1111.22505.602.245.600.33263.7720.53.92500.980.391.950.57253.8930.46.12501.220.493.05∞∞80.91.22500.540.220.601.44252.80由上表得知，從這些行為可以發現需求點1是下一個配送點，又由于車載最大量為3噸。需求點9、6、7、1的需求量分別為1.2噸、0.5噸、0.8噸和1噸，總計1.2+0.5+0.8+1=3.5（噸）大于車載最大量，所以需要進行下一條路線的規劃（陸天宇，孔雪兒，2022）。從這些現象中顯示所以第二條配送路線為O-9-6-7-O，完成配送任務共耗時1小時24分鐘，耗時25分鐘進行卸貨，配送路線全程共15.5公里。車輛全行駛沒超過2小時，沒有疲勞駕駛的風險。由此，階段性研究成果的總結對后續研究有著一定引導意義。在研究途徑上，本文能夠察覺到諸多可優化與完善的空間。前期的研究進程為本文積累了珍貴的經驗，明晰了哪些方式行之有效，哪些尚需進一步修正或舍棄。比方說，在信息搜集環節，本文應更為重視樣本的多元性與典型性，保證所采納的樣本能精確呈現目標群體的普遍特性。而且，針對不同的研究課題，巧妙運用多種信息搜集手段能夠提升信息的完整性與可信度。第十一步—進行下一個配送路線到的確定，在余下的4個需求點中，需求點1的時間最早，因此，由它作為此路線上第一個配送點，在此可以看出從配送中心7:00出發，配送車輛7:25到達需求點1（祝宇鵬，汪元量，2023）。加上10分鐘的卸貨時間，配送車輛7:35從需求點1出發。同理，可得到表4-13配送路線選擇表7。表4-13配送路線選擇表7需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）20.5152503.751.507.500262.7530.410.52502.100.845.250258.1980.910.42504.681.875.200.96262.71由上表可知，在本文的研究語境里這種情況被賦予了重要意義需求點2是該配送路線的第二個配送點，配送車輛7:45到達需求點2，加上5分鐘的卸貨，7:50從需求點2出發去下一個配送點。第十二步—從需求點2出發，確定下一個配送點，同理，得出表4-14配送路線選擇表8。表4-14配送路線選擇表8需求點客戶編號需求量(噸)節約里程（公里）節約的固定成本（元）節約的運輸成本（元）節約的貨損成本（元）節約的能源成本（元）時間的懲罰成本（元）綜合節約總成本（元）30.42.12500.420.171.050.16251.8080.93.52501.480.631.752.64256.60于此特定狀態之下很容易推斷出由上表可知，需求點3是該配送路線的第三個配送點，配送車輛8:03到達需求點3，加上4分鐘的卸貨時間，8:07從需求點3出發去下一個配送點。從需求點3到需求點8為1.2公里，用時4分鐘，到達的時間剛好是可以接受的時間窗，但是會產生遲到懲罰成本=4000*0.2%*0.9*31/60=3.72（元）（姜浩宇，劉雅婷，2021）。此時的載重量為2.8噸，車輛可以正常運行，由于上文之探討此條路徑為O-1-2-3-8-O。該條配送路徑全程22.4公里，用時1小時49分鐘。全程車輛行駛沒超過2小時，沒有疲勞駕駛的風險（余澤楷，洪雅萱，2021）。由上述分析得知，Z企業在該配送區域的配送任務在考慮載重量和時間窗的條件下，要使最終的運輸成本最小，依照上述資料表明追求利潤最大化，需要三輛同一車型最大載重量為3噸的車輛，路徑的規劃如下—第一條路徑為—O-4-5-10-O，配送車輛5:27從配送中心出發，載重2.3噸，耗時1小時39分鐘，卸貨用時23分鐘，行駛25公里，車輛裝載率為77%。第二條路徑為—O-9-6-7-O，配送車輛5:40從配送中心出發，載重2.5噸，用時1小時24分鐘，卸貨用時25分鐘，在此情形中行駛15.5公里，車輛裝載率為83%。第三條路徑為—O-1-2-3-8-O，配送車輛7:00從配送中心出發，載重2.8噸，卸貨用時28分鐘，全程22.4公里，用時1小時49分鐘，車輛裝載率為93%。4.4求解結果分析Z企業在配送路徑規劃前依據最大載重量進行配送規劃，配送路徑情況如下—第一條路徑—O-4-5-9-O，配送車輛5:00從配送中心出發，載重2.1噸，全程13.5公里，用時1小時24分，車輛裝載率為70%。第二條路徑—O-6-8-10-O，配送車輛6:00從配送中心出發，載重2.8噸，全程15.6公里，用時1小時34分，車輛裝載率為93%。第三條路徑—O-1-2-3-7-O，配送車輛6:50從配送中心出發，載重2.7噸，全程17.3公里，用時1小時42分，車輛裝載率為90%。Z企業在不考慮時間窗情況下的配送路線規劃，配送路徑的各項成本分析如表4-15所示（吳天翊，鄭曉妍，2024）。表4-15不考慮時間窗的配送路徑方案序號配送路徑固定成本（元）運輸成本（元）貨損成本（元）能源成本（元）懲罰成本（元）綜合成本（元）1O-4-5-9-O2508.6714.9215.1415.96304.692O-6-8-10-O25011.568.4616.405.83292.253O-1-2-3-7-O25023.8713.1717.906.64311.58合計成本75044.1036.5549.4428.43908.52Z企業在考慮時間窗情況下的配送路徑方案，配送路徑的各項成本分析如表4-16所示。表4-16考慮時間窗的規劃前的配送路徑方案序號配送路徑固定成本（元）運輸成本（元）貨損成本（元）能源成本（元）懲罰成本（元）綜合成本（元）1O-4-5-10-O25011.5610.9317.760.93291.192O-9-6-7-O2506.5110.1114.600.53281.763O-1-2-3-8-O25011.0613.9419.145.89300.03合計成本75029.1334.9951.507.36872.98根據配送的綜合成本最小為目標的配送路徑優化，得出最終的路徑優化方案，配送的路徑優化前后結果對比分析如下—在考慮時間窗的情況下，配送綜合總成本為872.98，比不考慮時間窗時綜總成本908.52，成本降低了35.54，達到配送運輸成本降低的目的，同時在路徑優化后，客戶的懲罰成本也大幅度下降，由原來的28.43元降到了7.36元。同時，運輸成本大幅度下降，在此前提下進行由原來的44.1元降到了29.133元,；能源成本有小幅度增加，主要是因為車輛行駛的路徑、時間和載重不一樣，在運輸的過程中消耗的能源也不一樣；貨損成本有了小幅下降，主要是路徑和載重的不一樣，所以貨損情況不一樣。因為車輛的載重量不一樣，希望每輛車的利用率盡可能的提高，所以在優化后根據車輛的利用率，企業可以更加合理的安排車輛。第五章結論與展望論文根據生鮮農產品易腐敗、保存難度大等特點結合企業的實際情況進行研究分析，研究成果與結論如下—本文根據生鮮農產品對時間和溫度的敏感性，考慮其易腐敗、保存難度大等特點，構建了含時間窗的生鮮農產品冷鏈物流配送路徑優化模型。模型考慮了配送過程中時間窗的不同以及不在時間窗內送達的情況，對涉及的各項成本進行分析，還對模型中車輛行駛的時間進行約束，模型在求解的過程中并沒有要求車輛要達到滿載。從這一點不難發現并利用C-W節約算法求解模型。根據Z企業生鮮農產品配送的實際情況，以及相關參數做出合理性假設，再通過優化前后的配送路徑對比分析可得知，優化后的路徑優于優化前的路徑，可以降低運輸總成本，還有企業在運輸過程中要合理地安排運輸車輛，提高企業競爭力。當然，由于目前學習掌握的知識量有限，沒有辦法進行進一步研究。本文在研究農產品冷鏈配送路徑優化時，是以綜合成本最小為目標，在以后的研究中，將會學習掌握更多的理論知識，豐富自身的知識儲備，在結合此類企業的實際情況分析在進行更進一步的研究，給企業路徑優化方面做一個好的參考。參考文獻LidijaZadnikSlim,AnaGsvald.AVehicleroutingalgorithmforthedistributionoffreshvegetablesandsimilarperishablefood[J].JournalofFoodEngineering,2008(3):285-295.[2]OsvaldA,StirnLZ.Avehicleroutingalgorithmforthedistributionoffreshvegetablesandsimilarperishablefood[J].JournalofFoodEngineering,2008,85(2):285–295.[3]KassemS,ChenM.Solvingreverselogisticsvehicleroutingproblemswithtimewindows[J].TheInternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology,2013,68(1):57-68.[4]GovindanK,JafarianA,Khodaverdi,R.Two-echelonmultiple-vehiclelocation-routingproblemwithtimewindowsforoptimizationofsustainablesupplychainnetworkofperishablefood[J].InternationalJournalofProductionEconomics,2014.152:9-28.[5]AungMM,ChangYS.Temperaturemanagementforthequalityassuranceofaperishablefoodsupplychain[J].FoodControl,2014.40:198-20