生鲜农产品冷链物流配送问题及路径规划——以S 公司为例

杨婕妤，崔秀娟，颜 洁

（1. 甘肃农业大学 财经学院，甘肃 兰州 730070；2. 东北石油大学 人文科学学院，黑龙江 大庆 163319）

0 引 言

农业是我国第一大产业，农产品、生鲜食品的产量在世界总产量中所占比例较大。随着国民收入水平的提高，对生活质量的要求也越来越高，食品则更加注重健康与营养。然而，早期的农产品运输条件简陋，运输环境也较差，农产品的防腐、冷藏与保鲜设备严重不足，导致运输过程中大量农产品腐烂、变质、浪费情况非常严重，给配送企业和客户造成经济损失。同时，我国冷链物流起步晚、发展慢，尚未形成体系，难以实现跨区域和反季节销售活动，从而出现了产量高、销售量小的局面，这也是导致生鲜农产品价格高、品质差的重要原因[1]。从当前市场上看，消费者对于农产品冷链物流的重要性认识有了进一步提高，消费市场上优质新鲜的农产品更受消费者亲睐。如何改变农产品冷链物流现状，优化资源配置是当前冷链物流面临的巨大挑战。

农产品最重要的就是质量问题，由于易腐败，难以运输的特点，所以对运输时间，温度都有着严格的要求。任何一个因素把控不到位都会对农产品的运输产生影响。在道路运输过程中，由于地理位置及配送点的不同，形成不同的配送途径，由此影响配送时间，进一步对配送的农产品损害程度产生影响。基于冷链物流成本优化及冷链食品安全评价角度，国内外学者进行了以下研究：Jessup 等[2]将配送成本最小化作为优化目标，研究了季节性车辆数目不足对易腐品配送的影响；Yifeng Zou 等[3]将食品冷链单元的安全影响因素作为权重，推导出食品冷链系统安全可靠性再分配方程，这对食品冷链系统的单元安全优化规划及降低食品冷链成本提供了一种新的思路和方法；Osvald 等[4]基于车辆配送的总成本，运用禁忌搜索启发式算法处理带有时间窗的生鲜农产品配送路径优化模型，并用Solomon 问题验证了该算法的合理性；肖婷婷[5]从JIT 生鲜农产品配送模式出发，基于整个配送系统，探索当前我国生鲜农产品批发市场存在的问题；李锋[6]研究了冷链物流中易腐货物的VRP 模型，并利用遗传算法对其分布路径进行优化；邵举平[7]基于配送总成本要求和顾客满意度两个目标，建立了生鲜农产品配送路径多目标优化模型，并运用改进遗传算法进行求解；魏洁[8]对生鲜农产品多配送中心连续选址问题进行了研究，结果表明所建立的生鲜农产品多配送中心连续选址模型更符合实际选址情景，设计的FCM-ISA 算法收敛速度快且全局寻优效果好。孙明明[9]分析了我国冷链物流发展现状，研究表明基于时温特性处理生鲜农产品冷链物流配送路径问题，采用节约成本法能达到降低配送成本、满足客户需求时间的双重要求；林超[10]分析徐州市冷链物流现状及现阶段存在的问题，针对城市农产品物流配送的复杂性，建立改进的VRP 问题最短路径优化模型，又运用Floyd 算法以及0～1 规划对模型进行求解，得出冷链物流最短路径的优化方案。渠佩云[11]以哈尔滨某同城配送公司的生鲜农产品配送实际数据为基础，通过遗传算法建模，分析时间窗约束以及优先配送级对企业实际配送成本的影响，并提出最优配送路径选择方案。

本文以临沂市S 公司存在的路径规划问题为例，针对配送路径问题，在参考现有研究成果的基础上，运用遗传算法，并结合S 公司目前的配送路径，以固定成本、变动成本、损货成本等成本最小为研究目标，建立了模型，并提出控制物流成本、加大冷链物流的基础设施投入、对路径进行优化的对策建议，为进一步提高企业配送效率和增加顾客满意度的同时降低了配送成本、增加了行业的竞争力。

1 生鲜农产品冷链物流配送问题——以S 公司为例

1.1 生鲜农产品冷链物流配送问题

我国生鲜农产品冷链物流还处于发展阶段，虽近年来发展较为可观，但仍存在一些问题：

（1） 冷链物流的成本高昂。目前，农产品的运输渠道主要以超市和大型批发市场为主。由于运输过程中牵扯到多个利益群体，且在运输过程中缺乏专业的指导，导致商品在销售过程中具有很大的随意性，其最重要的原因是产品在流通过程中经过多级流通，导致产品的价格逐渐增高，消费者的利益得不到有效的保障，在加上运输时间过长，产品又极易损坏，需支付额外的费用，导致冷链物流的成本越来越高。

（2） 我国冷链物流的配送设施有限，吞吐能力不强，部分设施已老化。与美国相比，美国的物流设施主要以火车或者集装箱形式，但我国采用最多的仍是公路运输方式，同时，我国的冷链物流运输分布不均匀，主要集中在沿海地区，内陆地区物资匮乏，难以有较大的发展。

（3） 信息化建设不足。生鲜农产品的冷链物流离不开信息技术，但我国的信息化发展比较缓慢，从而抑制了冷链物流行业的发展。农产品往往对环境要求比较苛刻，其中任何一个指标没有达到生鲜农产品的要求，则会导致生鲜农产品腐败变质，由于相关从业人员的综合素质较低，导致变相地增加了冷链物流的成本。

1.2 S 公司生鲜农产品冷链物流配送存在的问题

S 公司是一家专门从事生鲜农产品的企业。主要是进行食品加工、低温运输。公司主要经营猪肉、海鲜等产品加工，旗下拥有多个品牌。主要业务是将这些产品销售到临沂各县区。每天的运输量巨大。S 公司所拥有的配送车辆为5 辆，总质量为5 495kg，核载1 495kg。公司由5 辆车配送30 家门店，这30 家门店主要集中于临沂市的河东区和兰山区，门店与配送中心之间的距离通过百度地图进行推算。每辆车的最大行驶距离为230～300 公里，目前S 公司的配送任务主要是聘请专门的司机完成，配送中心每天根据订单量安排专门的司机。第二天由司机根据以往经验来完成配送任务，S 公司客户的配送信息如表1 所示，配送路径如图1 所示。

表1 客户信息表

第一条配送路线：配送中心→素食店→义乌店→商城店→新月店→小商城店→配送中心。

第二条配送路径：配送中心→孔村店→小汤山店→丛山店→新村店→彭村店→利民社区店→配送中心。

第三条配送路线：配送中心→马甲店→彭虎店→朝阳店→城南街道店→夏庄村店→刘家小店→天翼店→配送中心。

第四条配送路线：配送中心→东小口店→王府店→小食店→小葵花店→城北街道店→流村镇。

第五条配送路线：配送中心→信网店→兴旺店→天桥店→怡和店→怡圆店→新世界店→配送中心。

1.2.1 冷链物流配送成本过高

目前S 公司没有固定的运输路线，每天的运输路线主要是根据司机的个人习惯决定，按照就近原则或者顺路的情况下运送货物，目前S 公司主要拥有运输车辆5 辆，都是同一型号的车辆，该公司的冷藏车为每台14 万元，使用年限为7 年，残值率为2%，按照平均年限计算，得到年残值率为(1-2)% /7=14%，月折旧额为1 633 元，每日折旧额为54 元，每个司机每日工资为200 元，每日固定成本为254 元。调查发现，每辆车行驶100 公里需要消耗15 升的油，每升的平均油价为5 元计算，所以每行驶一公里需要耗油为0.75 元。加上一些其他的影响因素，因此，假设单位变动成本大约为1.5 元左右。由于司机的工资是按照天计算，所以导致一些司机在工作时采取磨洋工的态度，运输效率变低，导致固定成本和变动成本同时增加，极大的增加了物流配送成本。同时由于送货不及时导致时间约束成本增加。

1.2.2 冷链物流配送系统效果差

S 公司目前使用的制冷设备为国产的冷藏车，国产冷藏车虽价格便宜，但其制冷效果却不尽如人意。配送车辆的制冷效果主要靠制冷装备发挥作用，制冷效果较差容易造成温度过高，达不到预期效果，从而增加货物的损货成本。S 公司主要经营生鲜农产品这一类型产品，良好的制冷效果是运输的关键，制冷效果不理想则会导致整箱货物的浪费。同时，S 公司的运输系统有待完善，其每天的订单量皆采用人工统计的方法，且对配送车辆的跟踪比较模糊，没有准确的定位系统，导致司机对时间概念比较薄弱。

1.2.3 配送路线不合理

S 公司的配送路线可由图1 知：

配送路线一的运载量为：100+160+150+230+190=830。

配送路线二的运载量为：160+180+200+250+270+210=1 270。

配送路线三的运载量为：180+240+150+160+170+230+210=1 340。

配送路线四的运载量为：280+150+260+100+180+120=1 090。配送路线五的运载量为：240+180+190+200+150+140=1 200。

具体数据如表2 所示。

从表2 可知，每一条配送路线的运载量都没有达到100%，而且路线一造成了严重的浪费。由于运载率过低导致了运力浪费，在此情况下，燃油成本、人工成本、车辆调度成本都在增加。

表2 配送路径表

2 生鲜农产品冷链物流配送问题的解决策略——以S 公司为例

经过对S 公司的分析与研究，发现面对强大的行业竞争，S 公司的物流成本过高，并且运输系统不够先进，最重要的是没有合理的运输路线。因此，导致S 公司在运营时浪费了人力、财力和物力，极大地降低了顾客的满意度。根据顾客对生鲜农产品的需求以及S 公司存在的问题，S 公司主要从提高作业效率，引进智能运输系统以及合理规划配运输路线这三个方面入手，以提高公司的竞争力。

2.1 提高作业效率

随着物流管理意识的增强，人们对物流成本的重视程度日渐增强，现代物流被称为继劳动力、自然资源后的第三大利润源泉。保证这一利润源泉的举措就是降低物流成本，改变工资计算机制，实现效率化配送。由于生鲜农产品自身易腐蚀变质的特点，高效率的运输显得尤为重要。为了提高运输效率，可以对准时到达的司机进行一定的物质奖励，如每次奖励50 元以激发司机工作积极性，同时，对没在规定时间内完成工作的司机给予一定的惩罚，每超出半小时罚款50 元，半小时到一小时为100 元，以此类推。经调查研究发现，改变运输模式，由原来的按天计算工资改成按运送量计算工资，同时采用底薪加绩效的工资模式，工人的工作热情会极大的增加，工作效率也极大的提高。改变运输模式后工人的固定工资为3 000 元/月，同时，增加了与运输量挂钩的绩效工资。改变后工人的工资具体如表3 所示：

表3 工资构成表

全年商品单位价格平均为80 元/吨。改变工资机制前S 公司的损货率为1%，损货成本为4 584 元，改变机制以后的损货率为0.2%，损货成本为916.8 元，因此，共节省了3 667.2 元。改革工资前后对比如表4 所示。

表4 各成本前后对比表

经过对比发现，改变了工资计算机制工人的工资有了明显的提高，最高的增长率1 180 元/月，最低的增长了160 元。同时，由于损货成本的降低导致该公司总体运输成本每月降低了117.2 元/月。

2.2 引入智能运输系统

智能运输系统是由一系列的有线和无线为基础的信息控制和电子技术设备组成，分拣机器人一天的工作量大约是3 个工人的工作量，所以S 公司在运输作业上面可以选择智能分拣机器，这样一方面既可以减少人工作业量，由原来的12 人减少到了4 人。每一个分拣员的工资为3 500 元/月，因此，每月的固定成本减少了28 000 元。一方面用机器代替人工又提高了工作效率和准确率。

对于车辆调度方面可以选择智能化调度系统。通过系统可以对车辆进行定位与监控，向电子牌发送数据等，极大地提高了运输的准确性，增加了运输的透明性。这一举措使得公司对运输车辆进行实时监控，及时对运输方案和运输车辆进行调整。运输的时间差由原来的半个小时缩短到了20 分钟，另一方面，对于顾客而言，也能掌握最新的物流动态，提高了顾客的满意度。具体如图2 所示。

图2 运输系统图

采用ITS 技术，ITS 技术主要应用于现代物流中的运输与配送活动中，可以大大提高服务水平。通过该技术，驾驶员可以及时获得交通情况，防止进入拥挤路段，造成不必要的时间成本，ITS 技术能够帮助驾驶员计算运输时间，合理选择路线提高运输效率以及精度。同时通过ITS 技术可以对在途车辆进行实时监控，能够第一时间感知突发情况，并且做出决策，使得成本损失降到最低。

2.3 利用遗传算法进行路径优化

车辆路径问题一直是企业物流运输难以攻克的难题，尤其在生鲜农产品行业中由于运输对象的特殊性，合理的运输路径就显得尤为重要。但是路径优化问题一直是组合优化多项式求解的难题。传统的做法偏重于理论，所以有必要设计一种全新的算法。本文在利用节约成本法的理论基础上再结合遗传算法，构建出相关模型，通过对S 公司的案例分析，结合实际，来对S 公司的运输路径进行优化。

2.3.1 模型假设

为了方便模型的构建也为了尽可能贴合S 公司的实际情况，对模型的条件以及优化目标进行了一定的假设：

（1） 配送速度恒定，且交通畅通；

（2） 不同门店的需求可以统一车辆运输；

（3） 两个门店之间的距离可以准确测量出；

（4） 配送车辆的温度恒定不变。

由于地形复杂，则选择具有研究代表性的门店，表5 为模型的相关参数表。

表5 相关参数值

图3 为客户相对距离表：

图3 客户相对距离表

2.3.2 遗传算法求解流程

第一步：将问题转化为计算机可以识别的语言，并且确定参数值，对其进行编码。

第二步：筛选编码群体，随机确定初始种群，设置初始迭代次数，一般迭代次数30～200。本文为了计算效果更加准确，选择的初始迭代次数为300。

第三步：父代染色体进行交叉，形成新的子染色体。

第四步：染色体经过选择、交叉、变异，解码对其适应度进行评价。保留高适应度的染色体，再次进行迭代，迭代群体从P 变成P+1，然后重复第三步。

第五步：当迭代次数大于最大迭代次数时为终止条件。

2.3.3 遗传算法的求解结果

通过上文的遗传算法的步骤，运用Matlab 模型进行求解经过200 次迭代，我们得到了最终的结果如表6 所示。

表6 优化后配送路线

第一条配送路线：配送中心→小商城店→新月店→利民社区店→彭村店→新村店→小汤山店→孔村店→配送中心；

第二条配送路线：配送中心→马甲店→彭虎店→朝阳店→夏庄村店→丛山店→刘家店→天翼店→配送中心；

第三条配送路线：配送中心→商城店→王府店→小食店→小葵花店→城南街道店→城北街道店→流村镇→东小口店→配送中心；

第四条配送路线：配送中心→素食店→兴旺店→天桥店→怡和店→怡圆店→新世界店→信网店→义乌店→配送中心。

图4 为优化后的配送路线图：

图4 优化后的配送路线图

表7 为优化结果对比表：

表7 优化结果对比表

优化后的结果可以发现：

（1） 装载率明显提高：从图4 中可以看出优化前为5 辆车，优化后为4 辆车，降低了企业的固定成本。同时，优化前的装载率分别为55%、84%、73%、72%和80%。优化后的装载率分别为99%、92%、93%和92%。优化后所有车辆的装载率与优化前相比都有明显的提高。

（2） 总成本降低：由于优化后的路线由原来的5 条变成4 条，固定成本减少，优化后变动成本从原来的5 573 元变成现在的4 461 元，优化后的里程数也减少了。因此，运输效率也会相应的提高，顾客的满意度也极大的提高。

3 结 论

本论文以S 公司的实际情况为例，对该公司在配送路径上存在的问题进行深入研究，通过构建模型对S 公司进行优化，设计出更加适合该公司的路径运输方案，从而提高了运输效率、减少了运输成本、增加了顾客的满意度。研究表明：

（1） 分析S 公司路径优化的问题，发现主要存在以下问题：①物流冷链配送成本过高、效率低；②冷链物流配送系统效果差；③配送路径不合理。

（2） 通过分析发现要想提高运输效率、降低运输成本，不仅需要机器设备的合理使用，还需要从多方面入手，最主要的是要从路径优化入手，这是解决成本过高的关键。

（3） 本文选择了30 个代表性的门店进行分析，并构建模型。首先，为了更加方便且直观地运用数据，对运输情况进行假设；其次，通过构建模型对原来的路径进行优化，从而很好地解决因路径问题造成的成本浪费等一系列问题。

通过研究分析发现路径优化是最容易使消耗成本最小化的方法，且通过路径优化又可以提高运输效率，增加顾客满意度，提高企业在行业中的竞争力，对于未来企业发展有着深远的意义。因此，在企业的未来发展过程中应该重视物流的配送，结合本企业实际的运营状况以及客户的需求量选择合理的运输方式，优化配送路线，来实现企业利润的最大化，使企业在行业中处于有利地位，同时促进中国物流行业的进步与发展。