本文是一篇物流论文，本研究选取山东省Z连锁超市的生鲜产品配送作为实证研究对象，开展了模型求解与分析工作。通过实地走访调研，收集整理了相关的基础数据，并完成算法参数设定。将处理好的数据输入Matlab 2024a软件，进行模型求解和运算。
第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
近年来，经济社会不断发展，居民生活水平也在提高，人们饮食消费的习惯发生了显著变化。粮食等基本生活需求的消费逐渐下降，而对一些水产品、蔬菜及肉禽品等生鲜产品的需求急剧上升。此外，互联网和其他先进技术的广泛应用，使得人们的购买渠道增多，也进一步加速了冷链产品需求的增长。据中物联冷链委发布的行业报告可知，2021年在疫情背景下，我国冷链物流市场的需求开始持续增长，在此年超过了2.75亿吨。到2024年，冷链物流需求总量达到了3.65多亿吨，较2023年增长了4.3%。这一增长趋势显示出冷链物流在满足消费者日益增长的生鲜食品需求方面发挥着越来越重要的作用，并且冷链物流行业的未来发展潜力巨大。
除市场需求的强劲增长外，政府也在积极引导冷链物流行业的发展。2021年，商务部发布了《商贸物流高质量发展转向行动计划》，该计划强调相关企业要改善末端冷链设施，进一步推动全程冷链配送系统的建立。这一措施旨在提升冷链物流的整体效率和质量，以应对生鲜食品需求的快速增长。2022年，国务院发布了《扩大内需战略规划纲要（2022-2035年）》，并对冷链物流行业进行政策补充，特别是对“十四五”冷链物流发展规划进行了完善。这一规划为行业的进一步发展奠定了基础，推动了冷链物流行业在国家战略层面的重视和支持。同年，《关于加快推进冷链物流运输高质量发展的实施意见》被发布，这项文件明确提出要推进冷链运输设备的专业化发展。这意味着未来冷链物流运输不仅会在技术和设备上得到优化，还将推动运输工具的专用化和高效化，以更好地满足日益增长的冷链需求。
1.2国内外研究现状
生鲜产品作为居民日常饮食的重要组成部分，主要包括蔬菜水果、肉禽蛋类、水产品及初加工产品（如净菜、分割肉等）。由于其易腐、易损的特性，消费者对新鲜度的要求极高，因此生鲜产品的采购频率较高，配送需求频繁，对物流体系的时效性和稳定性提出了严峻挑战。随着居民幸福指数的增高，他们的消费观念逐渐转变，对生鲜产品的品质、安全性和多样性需求日益增长，推动了生鲜市场的快速扩张。在此背景下，物流作为连接生产端与消费端的关键环节，其效率和质量直接影响着生鲜产品的市场供应和消费者体验。然而，当前生鲜物流配送仍面临诸多难题，如冷链运输成本高昂、配送效率低下、仓储及运输设备不完善等。其中，“最后一公里”配送由于涉及终端分散、交通限制、订单波动大等因素，成为制约行业发展的重要瓶颈。为了应对这些挑战，同时满足消费者对产品新鲜度的高要求、社会对低碳环保运输的期待以及企业对降本增效的迫切需求，国内外学者围绕冷链物流配送问题展开了广泛研究。目前，以下四个方面为主要研究方向：车辆路径优化研究、冷链物流路径优化研究、考虑到客户满意度的车辆路径优化研究、不确定需求车辆路径优化研究。
1.2.1车辆路径优化研究
车辆路径问题最早由国外学者Dantzig等人在1959年提出，至今已有众多学者对此问题进行了深入的研究与探讨[1]。Alina Ghian等人（2018）提出运用扫描算法，对节点实施聚类分析，构建以车辆数最少、行驶距离最短为目标的模型，设计混合变邻域搜索算法以求解路径优化问题[2]。基于一般车辆路径优化问题，Weibo等人（2019）对容量在一定限制内的车辆进行路径优化研究，旨在通过最小化成本来优化运输路径，并提出火焰算法来求解该优化模型，通过与其他常见优化算法进行对比，实验结果表明，火焰算法在求解效果上具有更好的性能，能够更有效地降低成本并优化路径，从而提高车辆路径规划的效率和准确性[3]。
第二章相关概念和理论基础
2.1冷链物流问题概述
2.1.1冷链物流的定义
在1894年，Albert Barrier和J.A.Ruddich最早提出了冷藏链（Cold Chain）的概念，后来，冷链受到社会的广泛关注，并迅速发展[55]。在2006年，国家标准《物流术语》对其定义进行了修订，冷链物流的概念才得到统一[56]。本文研究的冷链物流指在物流过程中，需对商品在一定的温度条件下进行运输、仓储和配送的一种特殊物流形式。通常广泛应用于生鲜产品、药品等易受温度影响的物品的物流活动。这一定义强调了冷链物流的特殊性，即对商品在一定温度条件下进行运输、仓储和配送的需求，以确保商品的安全品质。它通过专业制冷设备、保温包装、温度监测等技术手段，构建贯穿采购、加工、仓储、运输、配送、销售各环节的连续低温供应链，确保货物在流通全程始终处于规定的温度范围内，从而有效控制微生物滋生、延缓品质劣变、保障产品安全性和使用价值，是现代物流体系中技术要求高、管理难度大的专业化物流分支。
2.1.2冷链物流的适用范围
《冷链物流分类与基本要求》指出，冷链货物种类被按照物品类分为四类，如表2.1所示：
2.2车辆路径优化问题概述
2.2.1车辆路径问题的定义及分类
车辆路径问题是物流调度优化研究中的一个重要研究方向。其核心思想就是：配送中心需调度一系列运输车辆，装载着客户需求的物品为每个客户点进行配送服务。在进行配送时，必须遵守特定的约束条件（如运输里程的限制、客户需求量的限制、时间窗口限制等），以实现某一企业想要达到的优化目标，例如最低总成本、最高运输效率或最大化客户满意度等。
2.2.2车辆路径问题的构成要素
路径优化问题由多个不同要素的组合所构成，在对该问题问题模型进行研究时，大多数学者通常将其中的各种要素进行随机组合的方式开展分析。不同要素包括：
（1）车辆
在路径运输作业中，货运车辆作为核心载具，其核心参数包含车型的分类、载重量、一次性配送里程限制以及任务完成前后的停放位置等。从功能划分来看，运输装备主要包含通用型与专用型两类：前者适用于一般货物的运输，后者则需满足特定运输需求，如冷链物流必须配置温控系统。配送中心在派发车辆选时，需综合评估单位里程燃油消耗、承载能力及续航里程等关键指标。具体来说就是，额定载重会限制火车一次性装载货物的量，而货厢容积会决定可以用来装载货物的空间范围有多大。这两个核心参数不仅决定了车辆的适用场景，更直接关系到配送任务效率。同时，续航能力作为重要约束条件，也会直接影响服务的里程是否可以完成所有客户点的任务。在本文研究中本设定所有运输装备具有统一规格且性能稳定，能够充分保障货物运输的环境适应性要求。
第三章 不确定需求下考虑客户满意度的冷链物流配送路径优化模型构建 ........................ 27
3.1 问题描述 ............................... 27
3.2 模型假设和符号描述 ........................... 27
第四章 模型求解算法分析与设计 ...................................... 36
4.1 求解算法的对比与选择................................ 36
4.2 遗传算法概述 ......................................... 38
4.2.1 遗传算法的基本概念 ...................... 38
第五章 算例应用及分析 ................................. 46
5.1 算例描述及参数设置 ............................... 46
5.2 算例求解与分析 ........................................... 48
第五章算例应用及分析
5.1算例描述及参数设置
本文的研究对象为山东省Z连锁超市生鲜产品的物流配送，该连锁超市在1993年成立，如今已成功转型为现代化商贸流通企业，业务范围覆盖超市连锁、物流配送、生鲜冷链、主食加工以及自有品牌建设等多个领域。共有40家直营连锁店，其中27家位于城区的大型购物中心，13家为社区便民店。该企业设立自建物流配送中心，组建专业配送团队，并配置8辆冷藏车，每日承担生鲜产品至各连锁门店的配送工作。鉴于连锁超市生鲜产品运营的特殊性，配送中心执行“一日一配”模式，为避免影响门店日间的销售，配送任务通常在凌晨处理。这一安排可以使冷藏车辆错峰出行，有效规避交通高峰时段，因此在本研究中，未将交通拥堵因素纳入考量范围。同时，由于该连锁超市旗下的社区便利店规模较小，故本文只选取其中的27家大型购物中心的数据来进行算例研究。本文通过把客户点实际需求量假设为服从独立正态分布的方式，将期望需求量当作确定的需求量来计算。编号0的是企业配送中心，配送中心及各个客户点的地理位置如图5.1所示分布。
第六章结论与展望
6.1结论
生鲜商品的易腐特性使其成为了物流配送领域的重要研究对象。此类商品在运输过程中对温度控制、时效性等条件具有严格要求，而且随着社会进步与居民生活品质的提升，冷链物流配送日益受到大众关注。消费者对产品新鲜度与质量把控提出了更严苛的标准。这一趋势在推动冷链物流行业蓬勃发展的同时，也促使配送企业必须持续优化升级，以满足市场日益增长的品质需求。基于生鲜产品物流配送特性以及路径问题相关理论，本文以时效性与品质性满意度约束为前提，构建了旨在不确定需求下实现成本最小化的目标函数优化模型。针对不确定需求情况下考虑客户满意度的冷链物流配送路径优化问题，本文的研究内容与成果为：
（1）对国内外学者们在车辆路径、冷链物流路径、考虑客户满意度的车辆路径以及不确定需求车辆路径的相关研究进行了分析和整理。并阐述了冷链物流、车辆路径优化、物流配送客户满意度量化函数以及车辆路径问题的求解算法等相关理论，为不确定需求下考虑客户满意度的冷链物流配送路径优化模型的构建以及求解提供了相应的理论基础。
（2）为使研究更贴近企业实际配送场景，本文在模型构建中加入软时间窗约束条件，同时将碳排放成本纳入到配送总成本的计算体系中。此外，充分考虑客户对配送时效性与生鲜品质的满意度需求，以总体满意度函数为约束构建了不确定需求下的生鲜产品配送路径优化模型。通过对比分析多种车辆路径求解算法的特性，并结合本模型求解需求，最终选定遗传算法作为求解工具，以确保求解结果的可靠性。
（3）本研究选取山东省Z连锁超市的生鲜产品配送作为实证研究对象，开展了模型求解与分析工作。通过实地走访调研，收集整理了相关的基础数据，并完成算法参数设定。将处理好的数据输入Matlab 2024a软件，进行模型求解和运算。研究对比了确定性需求情况下，以及不确定需求下不同方差波动时的配送成本结构、平均客户满意度等指标，剖析需求不确定性对它们的影响，验证遗传算法求解的有效性以及所构建模型在实际应用中的合理性。
参考文献（略）