基于多目标规划的生鲜农产品物流园区选址研究

丁玉娇

摘要：近些年来，生鲜农产品的地位越来越凸显，但因运送不当造成的事件也时有发生，这也反映出冷链物流在衔接处存在漏洞，而物流园区能够承接上下游，并对整个物流网络的优化起着非常重要的作用。因此，合理地进行生鲜农产品物流园区的选址，有利于降低物流成本，提高物流服务质量，提高物流响应速率，现实意义巨大。本文建立生鲜农产品物流园区选址的多目标规划模型，使运营成本最低，并实例分析验证了模型的可靠性，为相关企业及部门决策提供借鉴意义。

Abstract： In recent years， the status of fresh agricultural products is more and more prominent， but due to improper delivery of events have occurred， which also reflects that there are loopholes in the connection of cold chain logistics. Logistics park can undertake upstream and downstream， and play a very important role in the optimization of the whole logistics network. Therefore， it is of great practical significance to select a reasonable location for the logistics park of fresh agricultural products to help reduce logistics cost， improve logistics service quality and improve logistics response rate. In this paper， a multi-objective planning model for the location selection of fresh agricultural products logistics park is established to minimize the operating cost. The reliability of the model is verified through case analysis， which provides reference for relevant enterprises and departments to make decisions.

關键词：生鲜农产品;物流园区;选址;多目标规划

Key words： fresh agricultural products;logistics park;location;multiobjective programming

中图分类号：F326.6                                     文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2019）12-0083-03

1  研究背景

随着新技术高科技的不断完善与应用，人们对生活质量的要求越来越高，已经不仅仅追求生鲜农产品的营养问题，更追求生鲜农产品的安全质量问题。物流园区起到了加工，仓储的重要作用，对于生鲜农产品的保鲜储存以及配送阶段至关重要。

近年来，学者们在对生鲜农产品和物流园区两个方面的研究颇多。生鲜农产品方面的研究：刘爱军（2007）用SUR模型说明了物流基础设施和技术的提高可以降低农产品流通成本[1]。高悦凯，赵惠（2012） 提出了三种优化模式即降低物流成本、提高物流效率、增加农产品附加值，来实现构筑策略和建议[2]。曹倩，邵举平，孙延安（2015）建立了多目标数学模型并引入惩罚函数来处理约束，并对遗传算法进行改进获得Pareto最优解[3]。赵霞，曹宝明，窦建平（2015）考虑了最小化总成本和最大化客户需求满足率两个目标，建立了多目标混合整数规划数学模型[4]。彭剑（2016）通过提出一种增强的蜂群算法来优化农产品基地的多基地、多目标供应链优化问题，并通过对比实验验证了算法的鲁棒性[5]。冯乐（2017）以S公司农产品进行实例研究，并运用近邻传播聚类算法和粒子群算法进行配送路径的优化[6]。阳幸宇，郑国华，曹靖（2018）从企业和客户两个角度进行生鲜农产品配送网络优化，并利用LINGO软件编程进行求解，对模型的有效性进行了验证[7]。尹三平（2019）通过节约里程法的核算模型，对A公司进行配送路径优化，解决了A公司配送不及时、配送成本高等问题[8]。学者们对于物流园区方面的研究：侯文英，李宣（2007）建立了非线性选址模型，给出了一个量化方法来处理配送中心型农产品物流园区选址问题[9]。孙淑生，罗宝花（2013）运用CCRMP/AHP模型使投资成本最小化并实现回收率的最大化[10]。胡郭军，张从翔，高德宝（2015）通过建立混合整数数学模型对大庆市的农产品物流园区选址进行了合理规划和建议[11]。卞兴超，张滨丽（2017）利用SLP法把数据通过单元的相互关系量化指标表现出来，实现园区规划[12]。陈明泉（2017）通过价值链管理理论，发展上下游企业，实现突破[13]。胡昌辉，戴义（2018）采用GIS中的网络分析技术并通过最短路径和时间最少进行了模型求解[14]。

基于以往学者的研究现状来看，对生鲜农产品配送中心选址的研究颇多，有较多是从多目标规划的角度对农产品进行网络优化，方法比较多变和具有创新性。但也存在一些不足，例如：针对生鲜农产品物流园区的研究仅仅抓原产地与物流园区这个阶段，缺乏整体思路，成本的考量也有欠缺。所以本文建立了生鲜农产品物流园区选址的多目标规划模型，考虑到制冷能耗成本，使总成本最低，达到利润的最大化，并通过实例分析验证了模型的可靠性，为相关企业及部门决策提供借鉴意义。

2  问题描述与模型构建

2.1 问题描述与假设

有m家生鲜农产品厂的原产地和k个农贸市场，n个备选园区，现从n个备选园区中选择一个园区，使总成本达到最低，实现从原产地——园区——农贸市场运输货物的过程。其中生鲜农产品要保持它的新鲜度，还要防止腐坏，需要进行仓储、降温、分拣和配送，同时物流园区在入区，加工、仓储、出区方面也要格外注意，对其的选址至关重要。所以选址务必要保证系统总成本最低同时运行效率最好（如图1所示）。

在考虑相关成本要素和服务效率的同时，模型基本假设如下：

①排除各园区之间相互周转的可能，但可以多园区为市场提供配送服务;

②备选园区由专家进行初步确定，即原产地——备选园区——农贸市场之间的距离、速度和单位运输费用作为已知给出;

③运输费用与运输量、运输距离三者之间存在线性关系;

④在农产品物流园区中满足供应大于需求;

⑤固定建设费用作为已知条件给出。

3  算例分析

3.1 公司问题描述

烟台、潍坊、临沂、日照、济南是山东物流园区重点布局城市，其中某城市是重要交通枢纽，并且也是陆路中转物流中心城市，同時它也是国家级物流园区和物流中心并以大力发展农产品、商贸、机电、汽车、建材为主。此城市中的某公司现有G1，G2，G3，G4，G5五个原产地，F1，F2，F3三个备选园区，H1，H2，H3，H4，H5五个农贸市场，现在需要从三个备选园区中选择一个园区。下面是算例给出的已知量：表1表示原产地到备选园区的距离及单位运费情况、表2表示备选园区到农贸市场的距离及单位运费还有市场的需求量、车辆从原产地到物流园区的运输速度V1为90km/h、车辆从物流园区到市场的运输速度V2为55km/h、生鲜农产品价值P为100（元/kg）、制冷能耗e为4.2（元/h），变质速率系数b为0.012。

3.2 求解方法

常用的多目标优化方法有加权法、约束法、理想点法、目标达成法、目标规划法等。本文采用的加权法，一般地，用加权法求得的最优解有如下性质：给定一个权重向量W，由单目标优化问题，求得的一最优解X*（W），当X*（W）是单目标优化问题的唯一最优解，或者W>0，则X*（W）是多目标问题的一个非劣解。

这个结果意味着不管目标函数和可行域是否是凸的，适当地选择总能产生一些非劣解。当目标函数和可行域的凸性条件成立时，则理论上所有的非劣解都能从求解加权法的问题中找到。我们要计算的目标函数是求极小，根据层次分析法与估算本文取W1=（0.228，0.285，0.487）代入计算，矩阵的一致性指标较高，有很好的一致性。套用本文中的生鲜农产品物流园区选址模型，利用LINGO编程得出结果。

3.3 求解结果分析

本文建立的是非线性混合整数规划模型，经过73次迭代后得到全局最优解，最低总运营成本是297750.9元，此时应选择备选园区F2建立农产品物流园区。为了使模型更加可靠，再取W1=（0.5，0.35，0.15）代入重新计算，得最低总运营成本是299664.6元，选择F2备选园区;另取 W1=（0.31，0.51，0.18）代入重新计算，得最低总运营成本是 304375.3元，也选择F2备选园区，经过试验比较，都是选择F2备选区，因此本模型具有合理性和可靠性。于此同时，充分考虑F2地区的客观条件，F2地区靠近国道，交通便利，而且F2区靠近农村，土地价格相对便宜，为以后园区的建设提供了充足的人力资源保障。综上所述，在F2建立物流园区对该区域的发展有极大的促进作用，有利于推动物流园区的资源整合、发展规划，推进信息化建设。

4  结论

基于生鲜农产品冷链运输的特殊性，以及越来越受大众所喜爱，生鲜农产品的安全保鲜以及选址重要性凸显。结果表明，在总成本中，将腐烂成本，制冷能耗成本作为重要因素考虑在内，使成本计算更准确，能有效提高客户满意度，在保证物流园区绩效的同时，提升冷链物流的服务水平。通过此模型，可以解决生鲜农产品物流园区选址这一类的问题，实现运营成本最小化的目标，为其他物流园区的选址提供借鉴意义。

参考文献：

[1]刘爱军.基于企业角度的农产品物流发展研究[D].南京农业大学，2007.

[2]高悦凯，赵惠.浅谈我国农产品现有物流模式的优化改进[J].企业导报，2012（14）：109-111.

[3]曹倩，邵举平，孙延安.基于改进遗传算法的生鲜农产品多目标配送路径优化[J].工业工程，2015，18（01）：71-76.

[4]赵霞，曹宝明，窦建平.基于群体智能的农产品供应链网络多目标优化设计[J].计算机集成制造系统，2015，21（09）：2515-2527.

[5]彭剑.基于增强蜂群算法的农产品多目标供应链优化[J].控制工程，2016，23（07）：1123-1128.

[6]冯乐.S公司农产品配送中心选址及配送路径优化研究[D].武汉理工大学，2017.

[7]阳幸宇，郑国华，曹靖.基于双目标的生鲜农产品配送网络优化研究[J].物流工程与管理，2018，40（11）：66，95-97.

[8]尹三平.生鲜农产品物流配送路径优化研究——以A公司为例[J].物流科技，2019，42（02）：51-54.

[9]侯文英，李宣.配送中心型农产品物流园区选址研究[J].安徽农业科学，2007（35）：11700-11701.

[10]孙淑生，罗宝花.基于CCRMP/AHP模型的农产品物流园区选址研究[J].物流工程与管理，2013，35（06）：90-93.

[11]胡郭军，张从翔，高德宝.混合整数模型在农产品物流园区选址中的应用[J].中外企业家，2015（28）：63，66.

[12]卞兴超，张滨丽.基于SLP的农产品物流园区布局规划[J].佳木斯大学学报（自然科学版），2017，35（01）：107-110.

[13]陈明泉.基于价值链管理理论的农产品物流园区发展研究[J].价格月刊，2017（06）：73-76.

[14]胡昌辉，戴义.基于农产品物流的城郊农业园区选址设计——以贵阳市城郊农业为例[J].规划师，2018，34（12）：116-121.