STUDY ON ROUTE OPTIMIZATION OF COLD CHAIN LOGISTICS OF FRESH FOOD

Jian Chai

ABSTRACT

Take the distribution of the national express refrigerated transport company as a example to verify the basic model of cold chain logistics distribution routes. If the transportation cost and the number of customers are consistent in per unit mileage, the longer service mileage from distribution center to the customers, the greater total transportation cost. Therefore, the total cost of vehicle transport is proportional to service mileage. The greater spoilage costs per product caused by the accumulation of mileage and the lapse of time, the higher total damage costs. The higher unit price, the greater total damage costs of fresh products caused by transport time and car door opening. Hence, the damage cost is proportional to the transport time and the unit price of goods. Divide customer points according to the regions of customer points and the limit load capacity of 11t vehicles based on good road condition, cluster analysis of results, respectively use the standard genetic algorithm and the improved genetic algorithm to calculate under the same control parameters, compare them and obtain the results. The results show that the improved genetic lgorithm is superior to the standard genetic lgorithm in the calculation of the speed and efficiency.

Keywords: Optimization; Genetic algorithm; Cool chain logistics; Fresh food

1. Introduction

Logistics distribution is a set of logistics activities include classifying and allocating goods in the logistics center in accordance with the requirements of the customer orders, and delivering prescribed goods to the consignees promptly. Distribution is the last link of customer service; its position is very prominent. Optimizing logistic distribution routing problem, also called Vehicle Routing Problem (VRP), which is one of the hot topics in the current researches of logistics system. It refers to the proper organization of vehicle routing between the delivery points and the receiving points under some constraint conditions such as customersrsquo; quantity demanded for goods, vehicles bearing capacity, shipping time, delivery time and travelled mileage, to achieve the goal of the shortest distance, least cost, delivery on time, used vehicle as less as possible. Many experts at home and abroad have proved that the genetic algorithm (GA) has great advantage in solving the VRP.

2. Materials and methods

2.1. component of Vehicle Routing Problem

The main components of Vehicle Routing Problem include goods, distribution center (or logistics center), customers and vehicles.

(1)Good

The goods is the object of distribution. We can take each demand goods as a batch of individual goods. Each batch of goods includes following properties: name, weight, volume, packaging, required delivery time and place, whether can partial distribution or not(Wang,2012). The goods in cold chain logistics include the aforementioned processed foods, fresh fruits and vegetables and other agricultural products, as well as a part of drugs and other special products that need refrigerated transport(Montanari,2008).

(2)Distribution center

Distribution center is engaged in disposing goods which consists of consolidation, processing, picking, allocation and organization of the delivery in order to achieve the modern distribution facilities for supply or sale (Palacio and Nuin, 2009). In a distribution system, distribution centers can appropriately adjust their number according to the distribution network problems (Hoang and Alvarez, 2012). If some distributions have a lot networks and their coverage is quite extensive, we often adopt multilevel distribution center to realize the delivery: the first level distribution center sends goods to the next level distribution center; under multiple two levels distribution centers, the research on how to arrange the distribution between different distribution centers relates to the optimizing distribution problem. (Li and Nien,2010).

(3)Consumer

Customers can also be referred to users, including the retail stores, consumer point, etc. The number of goods required by a single customer may exceeds or less than the allowable loading capacity of a certain vehicle in a logistics distribution. In the above case, when the total demand for goods exceeds the total transport capacity, we need to deliver goods by several times or several vehicles; when the demand is less than the allowable loading capacity of a vehicle, we should carry out cargo stowage if possible (Wu and Zhao, 2013). The time of goods demanded by a customer is the required delivery time and it can be divided into the following several situations: no time window constraint; required during a specified period of time, namely complete delivery within the time window; have time window constraint, but may not comply if we take given punishment(Lan and Xue, 2013).

(4)Vehicles

Vehicle is the carrier of goods, its attributes include: type, loading capacity, size, purchase price, service life, the maximum stroke of distribution, vehicle parking location before and after the completion of the task, etc(Xu and Gong, 2016). Cold chain vehicle is the main distribution equipment for cold chain logistics system; the allocation of vehicle plays a decisive role in maintaining freshness of fresh food, improving transport efficiency, saving energy and reducing transportation costs; it not only affects the enterprises economic benefit, but also related to the benefits of the whole society.

In order to play the distributionrsquo;s role to achieve the distribution efficiency, the distribution process including: formulate a distribution plan, issue the distribution plan, confirm requisite amount according to the distribution pla

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译 文

生鲜食品冷链物流的路径优化研究

摘要

以国家快速冷藏运输公司的配送为例，验证了冷链物流配送路径的基本模式。如果运输成本和客户数量每单位里程一致，从配送中心到客户服务的里程越长，总运输成本就越高。因此，车辆运输的总成本与服务里程成比例。由于里程积累和时间流逝造成的每个产品更大的损坏成本，从而导致更高的总损坏成本。单价越高，运输时间和车门开启引起的新鲜产品的总损坏成本越高。因此，损坏成本与货物的运输时间和单价成比例。根据客户点的区域和基于良好路况下的11t车辆的极限承载能力划分客户点，对结果进行聚类分析，分别使用标准遗传算法和改进遗传算法在相同控制参数下计算，比较并获得结果。结果表明，改进遗传算法在计算速度和效率方面优于标准遗传算法。

关键词：优化；遗传算法；冷链物流；生鲜食品

1 简介

物流配送是一系列物流活动，包括根据客户的订单要求在物流中心对货物进行分类和分配，并及时向收货人交付订单货物。配送是客户服务的最后一个环节；它处于一个非常重要的位置。优化物流配送路径问题，也称为车辆路径问题（VRP），这是目前物流系统研究的热点话题之一。它是指在某些约束条件下，如客户对货物的需求量，车辆承载能力，运输时间，交货时间和行驶里程，在交货点和接收点之间正确组织车辆路线，以实现最短距离，最低成本，交货准时，使用车尽可能少。国内外许多专家证明遗传算法（GA）在解决VRP方面具有很大的优势。

2 主要内容和研究方法

2.1车辆路径问题的组成部分

车辆路径问题的主要组成部分包括货物，配送中心（或物流中心），客户和车辆。

（1）货物

货物是配送的主要物体。我们可以将每个需求货物作为一批单独的货物。每批货物包括以下性质：名称，重量，体积，包装，所需交货时间和地点，是否可以部分配送（Wang，2012）。冷链物流中的货物包括上述的加工食品，新鲜水果和蔬菜等其它农产品，同时也包含一部分需要冷藏运输的药品和其他特殊产品（Montanari，2008）。

（2）配送中心

配送中心主要是对货物进行处理，包括合并，加工，拣选，分配和组织交货，以实现供应或销售的现代配送设施（Palacio和Nuin，2009）。在配送系统中，配送中心可以根据配送网络问题适当调整其数量（Hoang和Alvarez，2012）。如果一些配送网络拥有很多网点，并且它们覆盖的范围相当广泛，我们通常采用多级配送中心来实现交付：一级配送中心向下一级配送中心发货；在多个二级配送中心下，对于如何安排不同配送中心之间分配的研究则涉及到优化分配问题。（Li和Nien，2010）

（3）顾客

顾客同时也被称为用户，包括各个零售店，消费点等。单个客户所需的商品的数量可以超过或小于物流分配中的某个车辆的允许装载能力。在上述情况下，当货物的总需求超过总运输能力时，我们需要通过几次或几辆车来交付货物； 当需求小于车辆的允许装载能力时，我们应该尽可能地进行货物装载（Wu and Zhao，2013）。客户要求的货物时间是所需的交货时间，它可以分为以下几种情况：没有时间窗口约束； 在指定的时间段内，即在时间窗内完成交货；有时间窗约束，但如果我们采取相应的惩罚可能不适用（Lan和Xue，2013）。

（4）车辆

车辆是货物的载体，其属性包括：类型，装载能力，尺寸，采购价格，使用寿命，最大行程分布，任务完成前后的车辆停放位置等（Xu and Gong，2016）。冷藏车是冷链物流系统的主要配送设备；车辆的分配在生鲜食品新鲜度的保持，提高运输效率，节约能源和降低运输成本方面起着决定性作用；它不仅影响企业的经济效益，而且还与整个社会的利益相关。

为了发挥配送的作用，实现配送效率，配送的过程包括：制定配送计划，发布配送计划，根据配送计划确认必要金额，将货物从配送点运送到仓库，分配货物，包装，再由财务部门发出具体任务分配，运输和交付，如图1所示。

图1 车辆配送的工作过程

订单合同

信息流

货物属性

配送点货物装载能力

运输

交付

和配送

制定配送

计划

发布配送

计划

2.2 建立配送模型

（1）配送问题的假设

冷链物流配送模型是由一个配送点对许多客户的配送模型，配送中的生鲜食品的类型是单一的，同时也满足以下条件：

①单程货物流，即纯交货；

②有K辆车，每辆车都有一定负载能力的约束，但所有车辆的总容量大于单个客户在运输路径上的需求；

③了解每个客户的需求，让所需的货物能够只通过一辆车完成，并且使所有客户都得到服务；

④在每条路径的起点和终点设置配送中心，即所有车辆必须在规定时间内完成任务并返回配送中心；

⑤每个客户有一个指定的服务时间窗口； 必须在此时间范围内完成交货；

⑥如果它有多个目标，则使运输成本最低，运输里程和所有客户的总等待时间最短；

⑦配送中心与客户之间以及任意两个客户之间的最优配送路径已经通过物流配送路线优化系统计算；

⑧不考虑车辆拥堵的情况，认为道路交通顺畅，无高峰时间。

（2）建立配送模型

配送车辆的运输成本由固定成本和可变成本两部分组成。 固定成本是不变的，这与客户数量和运输里程没有直接的关系。一般来说，它包括车辆折旧费用，辅助设施设备和与运输相关的固定资产，例如司机的工资。如果有m辆车，每辆车的固定成本是，则总固定成本是。配送车辆的可变成本包括燃料消耗，维护和其他成本；车辆的可变成本与行驶里程成比例。对于一般车辆运输配送费用，我们采用公式（1）计算。

(1)

s.t.

(2)

(3)

(4)

(5)

or 1 (6)

or 1 (7)

（3）交货过程中的损坏成本

新鲜食品属于易腐食品，有许多因素影响新鲜食品的腐蚀性。假设新鲜食品可以在交付中维持在固定的温度，则新鲜食品在配送中的衰减仅与交货时间有关，而不考虑其他影响因素（Lan，2012）。另一方面，由于客户服务，车辆后门被打开；它将增加新鲜食物的变质速度。随着开封频率和时间的不同，新鲜食品的质量将受到不同程度的影响。因此，我们将新鲜食品腐蚀性分为两种情况：一种损坏是由于在交货过程中时间的累积导致新鲜食品的腐败；其他损坏是由客户服务造成的。当车辆的后门打开时，热空气从外部流入和内部冷空气的流出，这增加了车辆的温度，然后由于新鲜食品的质量快速下降造成货物的损坏。这两个部分的成本可以使用公式（8）来计算。

(8)

当外部温度相对较高时，冷藏车辆消耗的能量成本也较高； 温度的实时变化将影响冷藏车在新鲜食品配送期间的能量成本。在能量成本计算方面，配送过程中的能量成本与汽车内部和外部之间的温度差成比例。在给定时间将车辆内部和外部之间的温差设为Delta;h（t），a是每单位温度差和每单位时间的能量成本，则总能量成本是：

(9)

基于这一原则修改原始模型。

（4）超过客户交货时间的惩罚成本

(10)

以下可以表示为新鲜食品配送期间的时间窗口的惩罚成本：

(11)

（5）配送优化模型

对于遗传算法，通常只有一个评价函数。 在下面统一的目标单位和尺寸情况下，通过使用线性加权方法直接处理多目标模型，简单地将几个目标添加到单个目标中。 因此，冷链物流配送的优化模型如下：

(12)

s.t.

(13)

其中：公式（13-1）表示每辆车的货物容量不超过其最大允许货物容量q。

公式（13-2）表示每个客户必须只被服务一次，没有重复服务；

公式（13-3）表示所有客户都得到服务，而不缺失任何客户。

公式（13-4）表示每个客户仅由一辆车服务。

公式（13-5）表示客户的服务时间应在客户的可接受范围内。

2.3 冷链物流车辆路径模型的解决方法

遗传算法是一种“生成和检测”迭代搜索算法。它将群体中的所有个体作为运算对象，并且每个个体都是对应问题的解决方案。有三个主要操作：选择，交叉和突变。应用Matlab7.0编译适合算法模型的计算机程序，完成对配送问题的求解过程，获得最优路径，从而实现实际问题的指导。

通过使用自然数编码方法，将新鲜易腐食品的接收点作为配送路径优化问题的解向量中的染色体。使数学模型中的解向量为长度为m 1的染色体用来表示可行解（可行配送路径），即第一辆车从“0”出发，在完成任务“i11，i12 ，i13，... i1t“之后，它回到“0”，形成子路径1；第二车辆从“0”复位以完成之前未被访问的任务“i21，i22，i23，...，i2t”，然后它也回到“0”以形成子路径2； 重复这种方式，直到完成所有任务。

例如，染色体014502306780的分布路径如下：

子路径1：配送中心0→客户1→客户4→客户5配送中心0。

子路径2：配送中心0→客户2→客户3→配送中心0。

子路径3：配送中心0→客户6→客户7→客户8→配送中心0。

这些子路径的染色体结构是有序的，如果任务1和4在子路径1中交换位置，则改变目标函数值；但子路径之间的染色体结构无序，如果子路径1和2交换位置不会影响目标函数值。

3 结果和论述

3.1 生活示例概述

为了验证和提高遗传算法的有效性，我们采取福州国际冷链物流运输有限公司的配送流程，以城市客户为例。配送中心数为“0”，为市区内30个客户点进行配送服务。根据第三方冷链物流配送企业提供的信息，送到超市的货物是一些每天都在销售的新鲜蔬菜，如卷心菜，中国卷心菜，西红柿和土豆等，它们不能被其他气味污染，其保存期限为12小时。当室外温度超过20度时，冷藏车的温度应控制在2-15度之内；当室外温度低于20度时，冷藏车应在常温下运输货物。

每个配送点的坐标值（采用北京坐标系），时间窗口约束和服务时间以及每个配送点所需的数量，由冷链物流配送优化系统计算的配送距离见附表。公司配备的运输车辆承载能力分别为3t，5t，8t的ISUZUⅢ冷藏车，11t的冷藏车主要见表1。所有的路段不是禁止的情况下，车辆平均运行速度在配送过程中为35 km / h，单价参考市场实际价格，如表5所示。合理安排配送路径，以充分满足配送点的时间窗口约束。

表1不同配送点分配距离的需求

配送点	X 坐标	Y 坐标	需求	第一个接 受服务时间	最后接受 服务时间	服务时间
0	13271.603	2 896.715	0	6∶15	17:00	0
1	13270.702	2 998.124	2	7∶00	9:45	30
2	13270.466	2 900.727	2.5	7∶00	10:00	45
3	13269.094	2 899.413	1	6∶45	14:00	15
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