王莉 张智勇 舒国云

摘 要：以“互联网+食材”B2C配送模式为研究对象，针对该模式下冷链企业存在的高配送成本与低客户满意度矛盾，本文在配送路径规划中引入模糊时间窗限制，设计B2C生鲜食材配送线路优化模型，提升to C配送服务水平。基于粒子群算法设计随机键编码和解码方式，并通过案例计算验证，为相关企业提出最优配送路径规划方案与建议。

关键词：生鲜食材B2C;模糊时间窗;客户满意度;路径优化;PSO

当前“互联网+食材”的B2C生鲜食材配送模式成为一二线城市的主流趋势，为满足消费需求，诞生了如美菜、链农、每日优鲜等供应企业，提供高质量的生鲜产品的线上订单、线下配送服务。B2C模式以客户需求为导向，冷链企业通过采购、仓储、城市配送等满足客户需求。一方面，对于像果蔬类季节性收获的生鲜产品，企业需通过冷藏仓储满足客户各时间窗需求;另一方面，客户消费行为具有时效性强和服务质量高的特点，需要通过城市配送中心周转调拨满足需求。在此背景下，生鲜食材配送企业面临巨大的成本压力和客户满意度考核，因此计算最优冷链配送路径是提升企业核心竞争力的有效方案。

一、文献综述

针对冷链最优路径的问题，传统的研究方法以成本最小为目标构建数学模型，如张文峰（2017）考虑果蔬冷链配送相关的建设费用和运输成本，设计双目标模型为选择最佳的配送路径提出科学建议。随着冷链配送研究的不断深入，学者们在模型中引入更多实际影响因素，王智忆等（2017）在研究中考虑车型、配送温度、载重限制等因素对路径优化的影响。……