基于粒子群算法的赣州农产品冷链物流配送路径优化研究

发布时间：2020-03-26 18:50

【摘要】：在国民经济迅猛发展的大背景下,居民消费水平稳步提升,对日常食品的需求越来越大。当前的农产品消费市场中,消费者对农产品的需求趋于多品种化、个性定制化,对农产品冷链物流配送的环节更加严格。据统计显示,我国每年需要运输配送的易腐类食品大约为四千万吨,又因为国内尚未建立完整的生鲜农产品冷链体系,使得约90%肉类、80%水产品和大批的果蔬、禽蛋、牛奶豆制品等大多数农产品仍处于不是低温环境下的运输及销售,这种情况造成了农产品的严重腐烂和浪费。农产品流通最关键的环节就是物流配送,目前的农产品配送存在许多问题,主要有配送时间不明确、配送费用居高不下、空载率比较高等实际问题;反映到消费者日常生活中,则会出现产品新鲜度不高、耗损率及价格居高不下、农产品供应混乱等问题。因此,对从事农产品冷链配送的公司来说,合理设计车辆配送方案,一方面可以有效地降低产品的配送成本,另一方面则可以确保农产品的质量安全。本文从微观角度研究赣州农产品冷链物流配送路径优化问题,以在一定区域范围内的冷链物流配送路径优化逐步过渡到宏观层面,有利于降低配送成本、改善配送服务质量,有一定的现实研究价值。本文综合运用文献调研、定性与定量分析、理论分析与实证分析相结合等方法,对赣州市农产品冷链物流配送路径问题进行了研究。文章首先回顾了农产品冷链物流、冷链物流配送路径优化以及粒子群优化算法的国内外研究现状,并阐述了物流配送、冷链物流配送以及农产品冷链物流配送的概念及特点,介绍了粒子群算法的原理及算法流程。其次,在分析赣州农产品冷链物流发展现状和配送路径的主要模式、阐述优化赣州农产品冷链物流配送路径的必要性的基础之上,进而构建赣州农产品冷链物流配送路径优化模型。再次,对粒子群优化算法分别从惯性权重、收敛因子、学习因子、种群规模等参数加以改进,并将优化后的粒子群算法与传统算法进行了比较。最后,通过MATLAB2012a平台对赣州YQ农产品配送中心进行仿真验证,证明改进后的粒子群优化算法对于农产品冷链物流配送路径优化问题可以有效的得出最佳方案,并结合赣州农产品冷链物流实际情况,提出具体的优化对策。
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP18;F326.6

【参考文献】