经济的发展带来电子商务的迅速发展ღღღ◈，同时电子商务的发展促进了网络经济的发展ღღღ◈，生鲜电商市场成为人民日常生活重要的组成部分ღღღ◈。

　　疫情防控背景下物流行业ღღღ◈，ღღღ◈，消费者居家隔离导致以小区为单位的生鲜物资需求激增ღღღ◈，而复工不足导致生鲜企业配送能力有限运输服务ღღღ◈。ღღღ◈，生鲜物资运输受到更多挑战ღღღ◈。

　　本文针对疫情防控背景下生鲜物资运输路径优化问题ღღღ◈，考虑生鲜物资保存时长以及防护物资时长限制ღღღ◈，建立数学模型ღღღ◈，构造遗传算法进行求解ღღღ◈，分析不同需求量的情景对运输车辆的需求变化必发bifaღღღ◈，ღღღ◈。‍

　　由于疫情和节假日的影响ღღღ◈，以及民众对疫情的恐慌心理ღღღ◈，居家民众对日常必需品尤其是 生鲜类产品的需求暴增 ღღღ◈。网上购物量的激增导致末端配送面临巨大压力ღღღ◈，但是由于人员隔离ღღღ◈、开工延迟ღღღ◈、部分复工企业生产力恢复不足ღღღ◈，很多物流企业受 供应链的影响 ღღღ◈，运输的货物数量亦是有限ღღღ◈，为企业生产经营带来更大挑战ღღღ◈。

　　当生鲜需求增多时ღღღ◈，需要关注生鲜物资运输路径优化的问题ღღღ◈，即在最优方案下ღღღ◈，以最少的配送车辆和最少的成本满足居家民众的生鲜物资需求ღღღ◈。

　　针对生鲜类物资配送路径及路径优化的相关理论与实践问题ღღღ◈，国内外研究人员已有初步研究ღღღ◈，通常是结合时间因素ღღღ◈，考虑固定成本和燃油成本ღღღ◈。在突发事件下ღღღ◈，多为一般性应急物资运输路径优化研究ღღღ◈，目前还没有针对突发事件情景下的生鲜物资运输的研究ღღღ◈。

　　新冠疫情突发ღღღ◈，生鲜电商企业为消费者推出了 应急系列套餐 ღღღ◈，消费者通过网络提交订单ღღღ◈，电商企业进行统计并安排运输方案ღღღ◈。囿于顾客需求暴增ღღღ◈、生鲜物资存放不易ღღღ◈、运输条件有限ღღღ◈、疫情下配送人员数量和人员安全防护等因素ღღღ◈，生鲜电商企业对快速安全地开展 配送服务 提出了更高的要求ღღღ◈。为了能够在最短时间内满足各地区尤其是疫区居民的 日常需求 ღღღ◈，生鲜电商企业需要对配送车辆的路径进行优化ღღღ◈，使其在一系列限制条件下实现最小化运输成本ღღღ◈。

　　研究假设如下ღღღ◈： 装卸货时间相对较短ღღღ◈，不考虑装卸货时间ღღღ◈；疫情期间道路上车辆较少ღღღ◈，不考虑道路拥堵ღღღ◈；假定所有小区的需求量均不大于车辆装载容量ღღღ◈，此假设可使 模型简洁 ღღღ◈，若小区的需求量均大于车辆装载容量ღღღ◈，可将1个小区拆解为多个小区ღღღ◈，使其符合该假设ღღღ◈；不同空车率下ღღღ◈，车辆成本不变ღღღ◈；不考虑配送中心货物不足ღღღ◈；单位距离运输成本不变ღღღ◈。

　　车辆路径问题是NP-hard问题ღღღ◈，启发式算法在规模较大时可以较快求解ღღღ◈。本文采用遗传算法ღღღ◈，设计了相应的编码解码ღღღ◈、适应度函数ღღღ◈、遗传变异等规则ღღღ◈。算法经过不断迭代ღღღ◈，最终找到最优个体ღღღ◈。

　　以北京市为例ღღღ◈，经过调查和访谈ღღღ◈，综合疫情期间配送量ღღღ◈、配送力量等考虑ღღღ◈，选定了某生鲜配送站以及周边99个小区（编号为1~99）为研究对象必发ღღღ◈。设定每个小区需求范围为100~300 kgღღღ◈，车辆最大载重为3000 kgღღღ◈，车辆行驶速度为25 km/hღღღ◈。每辆车的固定成本为200元/辆ღღღ◈，单位距离的运输成本为10元/m必发ღღღ◈，配送时长不超过2 hღღღ◈。算法参数选取种群规模为200ღღღ◈，迭代次数1000必发ღღღ◈，交叉率60%ღღღ◈，变异率60%ღღღ◈。

　　表中ღღღ◈，第n行表示第n辆车依次前往的小区ღღღ◈，如第3辆车依次前往小区68必发bifa官方网站ღღღ◈，ღღღ◈、67ღღღ◈、46ღღღ◈、92ღღღ◈、94ღღღ◈、41ღღღ◈、11ღღღ◈。

　　疫情环境下ღღღ◈，生鲜物资需求的 暴增问题 尤为突出ღღღ◈，因此在前面求解基础上ღღღ◈，进一步对 多倍需求量情景 进行了 仿真分析 ღღღ◈。

　　结果显示ღღღ◈，总成本随需求量增加逐步上升ღღღ◈，但由于规模效应ღღღ◈，未同倍增加ღღღ◈。在多倍需求量下ღღღ◈，如果仍采用初始需求（1倍）情况下的运输路线ღღღ◈，同比例增派车辆数ღღღ◈，总成本将随需求同倍变化ღღღ◈；如果对运输路径进行优化联邦真优美ღღღ◈，总成本也随需求增加而增加ღღღ◈，但不随需求同倍增长ღღღ◈。因此联邦真优美ღღღ◈，在不同需求量的情境下ღღღ◈，企业有必要进行路径优化ღღღ◈，提升运输效率ღღღ◈，达到节省企业成本的目的必发ღღღ◈。

　　总成本的这一表现受到车次数ღღღ◈、车辆数的影响ღღღ◈，因为车次数和车辆数随着需求的增加而增加ღღღ◈，但并非线性变化ღღღ◈，同时车辆数逐渐小于车次数ღღღ◈。

　　随着生鲜物资需求量增加ღღღ◈，运输路线重新优化ღღღ◈，车次和车辆需重新计算ღღღ◈，重新计算使得新结果比直接增派车辆采用初始需求（1倍）情况下的运输路线更优ღღღ◈。因此必发ღღღ◈，更优的方案中ღღღ◈，车次数和车辆数并非线性变化ღღღ◈，总成本也非线性变化ღღღ◈。

　　车辆数增加倍数明显低于车次数增加倍数必发ღღღ◈，是因为需求量增加意味着每辆车发车时ღღღ◈，所承载的生鲜货物能满足的小区数变少ღღღ◈，导致某辆车工作中需要补货后再出发ღღღ◈，相当于车次增加1次必发ღღღ◈，ღღღ◈，但车辆数无变化ღღღ◈。3倍需求以上时ღღღ◈，平均每辆车都要返回仓库补充货物ღღღ◈。

　　为车辆装载货物后ღღღ◈，只能服务较少数量的小区ღღღ◈。1倍生鲜物资需求下ღღღ◈，每辆车每次出发至少能服务7个小区ღღღ◈，而10倍需求下ღღღ◈，车辆每次出发携带的货物往往只能服务1~2个小区ღღღ◈。

　　基于疫情背景下生鲜物资运输路径优化问题ღღღ◈，考虑生鲜物资保存时长以及防护物资时长限制建立数学模型ღღღ◈，构造遗传算法进行求解ღღღ◈，分析不同需求量情景对方案的影响ღღღ◈。

　　由于规模效应ღღღ◈，总成本随需求量增加逐步上升但未同倍增加ღღღ◈。其中ღღღ◈，车辆数并不会随着需求量同倍增加ღღღ◈，10倍需求需要约4倍车辆ღღღ◈，并且平均每辆车都需返回仓库补货ღღღ◈，所服务的小区数量相应减少ღღღ◈。

　　需求暴增时联邦真优美ღღღ◈，企业不需要根据需求增加量同比例增加车辆数量ღღღ◈；同时ღღღ◈，同一车辆在负责某几个指定小区时的运输效率要大于负责全流程的运输效率ღღღ◈。

　　通过算法求解及结果分析ღღღ◈，可在疫情或其他突发事件发生时必发ღღღ◈，帮助企业更好应对生鲜物资需求激增的紧急情况ღღღ◈，为企业优化运输方案ღღღ◈、提升运输效率提供决策支持ღღღ◈，从而达到用最少的配送车辆完成配送任务目标的同时实现配送总成本最小化ღღღ◈。

　　进一步研究可以从以下方面开展ღღღ◈：将装卸货时间考虑在内ღღღ◈，包括在配送中心装货以及在小区卸货的时间ღღღ◈；考虑多个仓库同时使用的情景ღღღ◈；考虑小区需求量大于单个车辆的最大容量ღღღ◈，即服务小区的车辆不止1个ღღღ◈。

　　本文作者ღღღ◈：张首昊ღღღ◈，韩玮ღღღ◈，李玟玟ღღღ◈，刘国佳ღღღ◈，陈安作者简介ღღღ◈：张首昊ღღღ◈，中国科学院科技战略咨询研究院ღღღ◈，博士研究生ღღღ◈，研究方向为安全与应急管理ღღღ◈；陈安（通信作者）联邦真优美ღღღ◈，中国科学院科技战略咨询研究院ღღღ◈，研究方向为现代应急管理ღღღ◈、智库理论与方法ღღღ◈。

　　论文全文发表于《科技导报》2022年第9期ღღღ◈，原标题为《疫情防控背景下生鲜物资运输路径优化》ღღღ◈，本文有删减ღღღ◈，欢迎订阅查看ღღღ◈。

　　《科技导报》创刊于1980年ღღღ◈，中国科协学术会刊ღღღ◈，主要刊登科学前沿和技术热点领域突破性的成果报道ღღღ◈、权威性的科学评论ღღღ◈、引领性的高端综述ღღღ◈，发表促进经济社会发展ღღღ◈、完善科技管理ღღღ◈、优化科研环境ღღღ◈、培育科学文化ღღღ◈、促进科技创新和科技成果转化的决策咨询建议联邦真优美ღღღ◈。常设栏目有院士卷首语ღღღ◈、智库观点ღღღ◈、科技评论ღღღ◈、热点专题必发ღღღ◈、综述ღღღ◈、论文ღღღ◈、学术聚焦ღღღ◈、科学人文等ღღღ◈。

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