周万洋+王力锋

[摘要]通过对冷链配送中心选址问题进行总结与分析，并将潜在成本及消费者对流通时间的限制加入风险因素中，对冷链配送中心选址问题的时效性进一步探索。为此，文章将从冷链配送中心选址影响因素入手，构建选址模型，并利用遗传算法进行求解，最后结合实例分析出冷链配送中心选址问题的时效性符合实际要求，为冷链配送中心选址问题的研究提供更多的参考资料。

[关键词]冷链配送中心；选址；时效性

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.25.139

1 冷链配送中心选址问题时效性分析

1.1 问题描述

文章通过定性方法对备选地址进行初步选择，并利用混合非线性选址模型及双层规划选址模型选出最优的地址，并对冷链配送中供应链进行研究，将物品损坏程度及配送时间作为指标，探究冷链配送中心选址问题的时效性。

1.2 选址模型假设

选址模型假设主要针对冷链配送的生产基地、流通范围、经济、时间等方面。假定冷链配送中的供应链由多個生产基地及配送中心、需求点等共同构成的供应链，分为三个层次、两个阶段。

1.3 选址模型构建

设定生产基地为i，配送中心为j，消费者为k，农产品生产基地数量为I，配送中心备选数量为J，配送中心选址最大个数为N，消费者需求点个数为K，生产基地的最大产能为S，配送中心的最大容量为M，消费者的需求量为Dk，产品单价为p，运输费率为c。

可将目标函数看作总成本的极小值，利用上述函数表达式表示生产基地发货量的供应能力；产品满足消费者需求量的能力；配送中心的发货量对配送中心容量限制的满足能力等。

1.4 遗传算法模型求解

遗传算法首先要生成可行性较高的解种群，并以此解种群作为搜索标准，形成二进制基因编码的初始解，并逐渐使种群收敛，最终形成最优解。而上述LAP选址模型是典型的NP-Hard模型问题，求解方法通常分为精确及启发式算法两大类。其中精确算法的应用较广泛，结果精确度较高，通常应用在非线性规划数学技术的最高决策求解。而启发式求解方法是最逼近最优解的方法，可对所求的解多次判断并修正，将影响因素及恶劣条件筛选出去，最终获得最优解，这与遗传算法模型求解相似度较高。

2 实例分析

已知某市的冷链物流公司向消费者提供食品，如生鲜产品、果蔬产品等对环境要求较高的产品，因此计划在某市建设冷链配送中心，选取合适的地点。已知某市周边有三个果蔬生产基地，分别是A、B、C，共有五个配送中心选址，1、2、3、4、5，需要配送的地点有八个，分别是a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8。要从中选取三个地址做冷链配送中心，需对其实效性进行分析。通过相关数据编写程序，并利用LING软件对其求解，经过5400次遗传叠代后获得最优解，亦筛选出三个最优备选地址，但此次计算的条件不包含货损及成本、能耗等，实际要求不够全面，但相对来说，本文所讲冷链配送中心选址模型的构建比传统更加合理，时效性更高，且已有部分地区投入实践，在一定程度上展现出良好的时效性。

3 结 论

文章对冷链配送中心选址问题进行了总结与分析，并对配送过程的能源消耗、货物损坏等相关影响因素全面思考，并对冷链配送中心选址模型进行构建与计算，验证冷链配送中心选址问题的实效性问题，并与实例进行计算比对，最终得出冷链配送中心选址模型构建在不包括能耗因素时，实效性较高，但若包含成本等因素，经济实用型则无法得到良好的体现。

参考文献：

[1]朱荣荣，胡大伟.冷链物流配送中心选址的多目标优化模型[J].物流技术，2012（1）：108-110.

[2]索志林，王栋.农产品物流中心选址模型及其应用研究[J].农业技术经济，2007（6）：51-55.

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