基于多级货损的水果物流配送优化模型

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1、基于多级货损的水果物流配送优化模型摘要：由于水果具有鲜活易腐败的特性，在配送过程中会发生腐烂，如何将水果新鲜、快速有效的进行配送，一直是现代冷链物流配送中心需要关注的核心问题。依据OS理论提出了易腐水果的完好率与运输距离之间存在分段递减的关系，分析了水果的整个配送过程中的多级货损情况，构建了基于多级货损成本的水果物流配送中心选址优化模型，算例验证了所建模型的适用性和可行性。关键词：多级货损；水果物流；模型中图分类号：F252.14文献标识码：AAbstract：Duetothecharacteristicsoffruitseasytoaging,andwil

2、lnotintheirdistributionprocess.Howtodeliverfruitsquicklyandeconomicallyiscrucialforexploringasiteformoderncoldchainlogisticsdistributioncenter.BasedonthetheoryofOSintegrityrateoftheproposedperishablefruitsandtransportdistancebetweensegmentedregressiverelations.Constructedbasedonmul

3、tistagedamagecostoffruitlogisticsdistributioncenterlocationoptimizationmodel,numericalexampletoverifytheapplicabilityandfeasibilityofthemodel.Keywords：multistagedamage；fruitlogistics；optimizationmodel0引言水果是关系人类生活质量和健康的重要营养来源之一，由于水果具有易腐、易烂的特性，导致传统的物流配送存在诸多问题，极大地影响了水果流通的速度和质量。据统计我国每年

4、果品腐烂损失近1200万吨，其中物流成本占总成本的60%，而发达国家该项指标仅约为10%，说明我国水果的物流水平还有很大的发展和提高空间［1］。因此，如何选择合适的配送中心从而提高客户满意度并降低配送成本，具有极其重要的意义。国内对水果产业发展的研究较多，但对水果物流进行深入探讨的较少，目前对于生鲜农产品物流研究主要集中在配送中心选址问题上。perry和stairn(2000)以变质率一'定为前提，研宄了有副产品的易腐败库存系统问题［2］;Hwang(2004)以易腐品变质率呈指数函数变化为前提，提出了一个两阶段随机覆盖选址模型，并通过0-1规划方法求解［3

5、］;Osvald和Stim(2008)提出任何易腐品都有有限的生命周期，且易腐品完好率随着时间的推移线性递减（简称os理论），构建了易腐品配送的车辆路径模型，并采用基于禁忌搜索的启发式算法求解［4］;杨捃，王玲（2011）等假设变质率一定，建立了存在多个不同类型需求点的多用途易腐品配送中心选址模型，并用拉格朗日算法求解［5］;朱荣荣，胡大伟（2012）假设配送时生鲜产品的腐坏率是恒定的，以物流总成本最小和服务可靠度最大化为目标，提出了冷链物流配送中心多目标优化模型并结合Lingo软件进行求解［6］。本文通过探究多级货损下货损的叠加影响，用货物完好率代替货损率

6、构建选址优化模型。1问题描述假定有m个供应点供应水果，记作PS=psi=l，2,…，m,在综合考虑各种因素后选出了n个备选配送中心，记作DC=dck=l，2，记作DP=dpj=l,2n，配送区域内有q个需求点q，各个需求点的需求量已知配送中心根据已知的需求量配送水果，由于受到温度、运输距离等因素的影响，水果在送到需求点会存在一定的价值损失。其配送优化问题就是确定配送中心的数量和位置，使得包括货损成本在内的整个物流成本最低。本文中的多级货损成本包括配送中心内部产生的货损成本和从配送中心到需求点的配送过程产生的货损成本。本文采用Osvald和Stirn的水果质量

7、模型(即◦S理论)[5]，假定任何易腐水果在一定的条件下都具有有限的生命周期，可以分割成三个阶段，水果的完好率随着时间的退役线性递减。OS理论不便于实际运用，为此本文结合实际情况，提出易腐水果的完好率与运输距离之间满足分段函数递减关系，如图1所示。由于水果从收获到进行配送的这段时间一般来说是比较长的，对于易腐的水果，在配送之前要进行预冷保鲜处理，因此我们假定水果配送过程中的可见损耗主要产生在配送中心到需求点之间。根据统计调查可以获得配送中心到需求点的货物完好率，并通过测算得到配送中心内部操作过程的完好率参数，将完好率转化成货损率，便可求得货损总成本。2模型构

8、建2.1模型假设根据模型建立思路和需要解决的问题，从