【摘 要】
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随着经济水平的大幅提升与人民生活产生质的飞跃,人民对于生鲜农产品的食用消耗逐年增加,这是一个促进我国生鲜农产品物流行业发展非常好的机会,同时对企业物流服务水平带来了更加严峻的挑战,也对我国冷链物流的发展起到强力的推动作用和对企业的成本控制和服务质量提出更高的要求。生鲜农产品因为其容易腐烂,不易保存,所以对配送和储藏环境提出了更严格的标准,如果在运输和储存过程中操作不规范,就会对生鲜农产品本身品质产
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随着经济水平的大幅提升与人民生活产生质的飞跃,人民对于生鲜农产品的食用消耗逐年增加,这是一个促进我国生鲜农产品物流行业发展非常好的机会,同时对企业物流服务水平带来了更加严峻的挑战,也对我国冷链物流的发展起到强力的推动作用和对企业的成本控制和服务质量提出更高的要求。生鲜农产品因为其容易腐烂,不易保存,所以对配送和储藏环境提出了更严格的标准,如果在运输和储存过程中操作不规范,就会对生鲜农产品本身品质产生影响,甚至会对人们的身体健康产生危害。我国生鲜农产品物流配送行业已经到达了发展的关键阶段,然而在生鲜农产品流通过程中仍然存在一些顽疾,如路径规划的不确定性、不合理性引起的成本偏高,或是配送服务不够好、时间观念较差等原因造成客户不满等问题,这些问题制约着冷链物流的深入发展。现代冷链物流中车辆配送是整个配送过程的关键环节,本文主要考虑客户点需求量不确定的情况下,为了降低企业配送的成本,物流配送路径的合理规划显得更加重要,对企业发展提供了一定的参考价值。本文研究了生鲜农产品在需求量不确定的前提下车辆配送路径优化问题,建立相关的模型并用算法进行分析与解答,主要做了以下的研究工作:（1）本文首先对这方面国内外相关研究现状进行介绍和评述,然后阅读和浏览了与本文相关的论文和书籍,对生鲜农产品及其物流配和车辆路径问题相关概念进行阐述,最后详细的介绍了车辆路径优化的相关算法。（2）本文随后从三个视角对相关理论和概念进行阐述,对本文的主要问题进行描述,对物流配送过程中各种成本的计算方式进行明确定义,对在车辆配送过程中产生的各项成本进行综合考虑,同时主要考虑到在实际的配送中客户可能会出现需求量不确定的情况,在不能达到客户所要求的需求量时,就会出现一定的缺货成本,以这些条件为前提的情况下建立最小成本的优化模型。把总配送成本作为主要目标,运用蚁群算法进行求解。（3）本文最后围绕着蚁群算法进行相关介绍,把生鲜农产品配送问题与蚁群算法的求解模型结合。最后本文对ZB市某冷链物流企业进行相关调研后,对在调研过程中发现的一些问题进行收集,并以此为基础设置本文中的模型参数,将构建的模型与实际情况进行结合应用,运用Matlab R2015a软件对蚁群算法编程,求解运算后得到最满意的解,来达到配送成本最小的总目标,最终对模型和算法的有效性与合理性进行验证。
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