本文是一篇物流论文，本文从生鲜企业与配送企业的选址-路径的视角出发，深入探讨了融合客户满意度的生鲜选址与路径多目标优化问题。在系统梳理国内外相关文献及深入分析生鲜零售模式的基础上，设计了一种契合数学模型特性的多目标蝗虫算法，以有效求解该问题。
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
随着中国经济的持续增长，国内经济呈现出积极态势，城乡居民的收入水平与消费能力均实现了显著提升。民众对食品的需求日趋多样化和个性化，同时对生鲜产品的品质及品牌要求也日益严格。根据《中国统计年鉴》的数据统计，全国人均生鲜食材消费量由2013年的232.0千克增长至2021年的274.7千克，具体趋势如图1.1所示。
生鲜商品作为日常生活中不可或缺的一部分，其零售市场呈现出稳健的增长趋势。据艾瑞网发布的数据，2020年我国生鲜食品的零售市场规模已突破5万亿元大关，并预测至2025年，这一数字将攀升至6.8万亿元，彰显出未来生鲜零售市场的强劲增长潜力。随着网络购物习惯的普及与“互联网+”模式的深度融合，线上零售市场日趋成熟，生鲜产品的在线购买因其便捷性而日益受到消费者的青睐，促使消费热点从线下实体店逐渐向线上平台转移。
1.2 国内外研究现状
本文以生鲜产品为研究焦点，致力于探索改进算法在生鲜配送选址-路径问题中的应用。选址-路径问题作为选址与路径两个子问题的有机结合，其复杂性较高。因此，本节将从生鲜配送问题、选址问题、选址-路径问题以及蝗虫算法改进应用四个角度，对国内外学者的相关研究进行系统梳理与分析。
1.2.1 生鲜配送问题研究现状
（1）国外研究现状
在生鲜配送方面， Osvald等人[1]在研究中构建了一个食品品质与时间的函数模型，该模型创新性地将食品品质随时间的变化纳入成本考虑之中，从而建立了带有时间窗口的配送模型。为求解该模型，他们采用了禁忌搜索启发式算法，旨在通过优化配送策略来降低配送成本并提升食品品质。Song等人[2]则聚焦于客户满意度最大化的目标，他们对比了冷藏车与普通车辆在易腐食品运输中的性能与效果。研究结果显示，冷藏车在保持食品品质、延长保质期方面具有显著优势，从而验证了冷藏车在生鲜配送中的优越性。Suraraksa等人[3]将地理信息系统（GIS）与选址-分配问题以及带时间窗口的配送问题相结合，以曼谷市区为例，设计了一个综合考虑多个因素的生鲜运输与配送网络。他们的研究不仅考虑了地理位置因素，还融入了时间窗口、车辆容量等约束条件，为生鲜配送网络的优化提供了有力支持。Kuo和Nugroho[4]则采用模糊多目标梯度进化（GE）算法来解决多目标平衡货物车辆路径问题模型。他们针对原始GE算法的局限性进行了修改，提出了离散GE算法，并结合模糊技术来处理模型中的不确定性因素。这一研究为生鲜配送中的车辆路径优化问题提供了新的解决思路。Zulvia等人[5] 探究易腐产品配送问题时，全面考虑了客户时间窗口、出行时间、工作时间等多重时间维度因素。设计一种结合离散化技术、非支配排序以及拥堵距离评估的改进梯度进化算法，旨在求解复杂的多目标模型，为生鲜配送领域的精细化管理提供了宝贵的参考与启示。
2 生鲜产品配送选址-路径问题相关理论
2.1 生鲜产品相关理论
2.1.1 生鲜产品
生鲜产品指的是那些未经深度加工处理，如烹饪或制作等，仅经过基础保鲜和简单整理后便直接上架销售的初级农产品。生鲜产品主要包括果蔬（含蔬菜与水果）、肉类及水产品三大类别。此外，诸如面包、熟食和乳制品等需初步加工的商品，因其保质期较短且对存储条件有严格要求，同样被归入生鲜产品行列。当前，生鲜零售市场主要涵盖五大类产品：果蔬、海鲜水产、肉类、禽蛋以及乳制品。根据我国2021年11月26日发布的《冷链物流分类与基本要求》，果蔬、海鲜水产、肉类、禽蛋、乳类以及粮食类及其加工品等均归类于食品冷链物流的范畴。
2.2 生鲜商品零售与配送模式
2.2.1 线上线下融合模式
随着生鲜电商线上线下融合趋势的加剧，生鲜企业正逐步将线下实体店或便利店的体验服务与线上订购、送货上门等便捷服务相结合，旨在灵活适应并满足多样化消费场景下的客户需求。消费者既可选择线上下单后到店自提，也能享受送货上门的便捷服务。同时，线下实体店为消费者提供了实地选购商品的体验，增强了线上购物的实体感知。这种线上线下融合的模式，使实体店发挥了“前置仓”的作用，店内配置冷藏设备以确保生鲜产品的新鲜度，并能高效处理线上订单，从而有效缩短配送距离、缩减配送时间，进而降低物流成本及生鲜产品的损耗率。
随着线上线下融合趋势的持续加强，仓店一体化模式应运而生。该模式凭借自有的APP与物流配送体系，实现了线上线下的紧密衔接。然而，仓店一体化模式对线下门店的地理位置布局及运营管理提出了更高要求，且门店的建设与运维成本相对较高，呈现出重资产运营的特性。
2.2.2 生鲜配送模式
随着国民经济的快速增长与网络技术的广泛普及，生鲜农产品的配送方式在我们日常生活中正发生着深刻变化，并展现出巨大的发展潜力。在中国消费市场中，生鲜农产品的配送模式占据着重要地位，而网络技术的飞速发展则直接推动了“互联网+农产品”电商新模式的兴起。鉴于生鲜农产品具有易腐坏、保鲜难度大以及季节性显著等特性，其对物流配送提出了极高的要求。因此，选择合理的配送模式显得尤为重要。
3 考虑客户满意度的生鲜选址-路径多目标模型 ................... 32
3.1 问题分析 ............................... 32
3.2 模型建立 ......................... 33
4 改进蝗虫算法设计 ............................ 41
4.1 蝗虫算法基本思想及算法流程 ............................ 41
4.2 蝗虫算法改进设计 ........................ 43
5 案例求解与分析 ...................... 60
5.1 案例求解 ............................... 60
5.2 算法有效性检验 .................................. 75
5 案例求解与分析
5.1 案例求解
5.1.1 案例说明
本文以天津市生鲜商的选址和路径问题为研究案例，该生线商的市场规模及客户数量稳定，由于当下人们市场需求增加，原生鲜配送中心无法满足服务需求。因此，该企业拟增加新的配送中心，并将配送业务外包于“第三方”配送团队。目前该生鲜商的拟增配送中心和客户的基本情况以确定，本文基于以上基础为建立多目标数学模型，以降低配送和配送中心建设成本，提高客户满意度。
6 结论与展望
6.1 研究结论
本文从生鲜企业与配送企业的选址-路径的视角出发，深入探讨了融合客户满意度的生鲜选址与路径多目标优化问题。在系统梳理国内外相关文献及深入分析生鲜零售模式的基础上，设计了一种契合数学模型特性的多目标蝗虫算法，以有效求解该问题。论文的主要研究成果概括如下：
1.针对市场份额较小的生鲜商户难以自主完成配送业务的现状，本文提出采用外包配送模式，这一举措不仅能有效降低生鲜商户的运营成本，还能促进第三方配送业务的发展。综合考虑生鲜商户与配送方各自的实际情况，我们构建了一个多目标数学模型。在该模型中，生鲜商户的成本包括选址成本、配送中心的制冷等相关成本；而配送方的成本则涵盖车辆固定成本、运输成本、碳排放成本、惩罚成本、货损成本以及配送车辆的制冷成本。在生鲜商户设定的满意阈值约束下，配送方力求实现自身成本的最小化，这一设定更加贴近实际运营情况。
2.本文所研究的LRP问题属于NP-hard问题范畴，鉴于其模型特性及复杂性，我们选用了自适应多目标蝗虫算法（MOGOA）进行求解。通过设计客户重要性矩阵系数的聚类策略，实现了客户与配送中心的合理匹配，从而在算法初始化阶段即可获得较优解。为改善蝗虫算法易陷入局部最优的问题，我们引入了樽海鞘算法的种群领导者思想及主导者的更新机制。针对LRP问题的高维度特性，我们采用了单点交换、插入、逆转三种搜索机制，以确保个体能够有效更新。同时，为契合本文数学模型的求解思路，我们构建了Pareto非支配解。为验证算法的求解精度，我们设置了不同种群规模下的实验对象，并与求解器LINGO进行了对比分析。实验结果表明，本文提出的算法在求解精度和效率上均优于求解器，同时也验证了模型的准确性。
参考文献（略）