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鲜活农产品航空冷链物流随机时间Petri网模型构建与分析

2021-06-29李静

湖北农业科学 2021年11期
关键词:物流优化模型

李 静

(陕西工业职业技术学院,陕西 咸阳 712000)

根据相关数据显示,2018年中国水果、蔬菜、肉类等鲜活农产品的流通腐损率分别达到了11%、20%、8%,而西方发达国家,通常能够在农产品全产业链冷链物流的支撑体系下将果蔬损失率控制在5%以下,尤其美国更是将这一数字长期控制在1%~2%[1]。先进的鲜活农产品冷链物流技术与利用率的差距,直接决定了农产品的最终效益差距。同时,利用先进的农产品冷链物流技术也能有效降低最终农产品进入百姓餐桌的食物中毒概率,提升食品安全性。

航空冷链物流的核心是空中运输,据有关机构预测中国2020年航空冷链物流规模约在200亿元,主营业务将会覆盖鲜切花、果蔬、医药和生鲜电商等领域,鲜活农产品航空冷链物流体系的飞速发展成为必然[2]。航空冷链物流是一项系统化程度极高的工程,由于参与主体具有多元化特征,因而系统的顺利、顺畅运行需要航空公司、机场、货运代理、海关等多主体协同衔接。针对鲜活农产品航空冷链物流体系的运行流程进行优化成为除设备与技术优化外该物流体系发展的另一主要思路。

1 随机时间Petri网概述

Petri网是对离散并行系统的数学表示,因此随机时间Petri网具有严格的数学表述方式(式1),满足该表达式的三元组N=(S,T,F)被称为一个网[3]。

Petri网能够表达并发事件,通常被认为是所有流程定义语言之母,在有关软件设计、工作流管理、工作流模式、并行程序设计等领域的应用极为广泛。然而,由于Petri网描述模型时对某些具有庞大、复杂流程体系的模型处理过于繁琐且稍显无力,因而部分学者逐渐在Petri网的基础上进行了研发,随机时间Petri网便是其中最为常见的一种。……

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