張曼瑞 王安琪

[摘 要]基于B2C環(huán)境下的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化，能為其可持續(xù)發(fā)展提供幫助，也會促使其工作質(zhì)量的提升。所以需要基于現(xiàn)狀的分析，給出優(yōu)化措施。

[關(guān)鍵詞]B2C環(huán)境;生鮮農(nóng)產(chǎn)品;物流配送;路徑優(yōu)化

[中圖分類號]F326.6 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，人們的生活質(zhì)量逐漸提高，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求也有所增加。生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)平臺受到了廣泛的重視，為消費(fèi)者提供較為全面的選擇空間，消費(fèi)者在網(wǎng)絡(luò)中可以直接進(jìn)行生鮮農(nóng)產(chǎn)品交易處理。在調(diào)查研究中可以發(fā)現(xiàn)，在2017年我國的生鮮電商交易額達(dá)到了1391.3億元，雖然與2016年相較增加了520億元左右，但是，相關(guān)的物流成本占有其中的51%左右，物流運(yùn)行期間損耗量達(dá)到24%左右。如此高的配送成本以及損耗，導(dǎo)致生鮮電商的實(shí)際發(fā)展受到了一定阻礙。

所以，為了解決目前的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送問題，減少物流的運(yùn)行成本，降低損耗問題，確保產(chǎn)品新鮮度以及質(zhì)量，當(dāng)前很多學(xué)者已經(jīng)開始針對B2C電子商務(wù)以及相關(guān)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑進(jìn)行分析，提出了關(guān)于相關(guān)配送路徑的優(yōu)化建議，可以結(jié)合目前的B2C技術(shù)創(chuàng)建訂單的配送模型，采用正確的技術(shù)方式創(chuàng)建相關(guān)求解模型，在一定程度上可以通過生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流配送路徑優(yōu)化措施，積極預(yù)防物流配送過程中的產(chǎn)品成本過高或時(shí)間消耗問題。

1 B2C環(huán)境下的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送現(xiàn)狀

目前在B2C的環(huán)境之下，已經(jīng)開始進(jìn)行生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送服務(wù)的整改以及創(chuàng)新處理，遵循科學(xué)的工作原則，編制完善計(jì)劃方案，利用科學(xué)的方式方法進(jìn)行全方位整改，探索最佳的工作措施，全面提升整體物流配送效果。當(dāng)前在研究中，已經(jīng)開始針對車輛的路徑優(yōu)化問題進(jìn)行分析，創(chuàng)建多配送中心系統(tǒng)以及多車型系統(tǒng)的混合模型，提出了相關(guān)模型的算法求解建議。在研究的過程中，還建立了將物流配送路徑優(yōu)化工作作為基礎(chǔ)的管理體系，針對路徑總長度進(jìn)行優(yōu)化處理，利用數(shù)學(xué)模型方式開展優(yōu)化處理工作，改進(jìn)求解算法。此類方式從B2C的電子商務(wù)以及相關(guān)生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送工作、路徑優(yōu)化角度等考慮問題，了解實(shí)際情況，更好地解決目前的物流配送問題，使得電子商務(wù)平臺的發(fā)展得到良好支持，形成新時(shí)期背景之下的優(yōu)化模式。

2 基于B2C環(huán)境下的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化模型

在B2C的環(huán)境之下，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流配送路徑具有服務(wù)工作對象的數(shù)量很多，位置具有分散性特征。所以，很多區(qū)域都開始采用多配送中心相關(guān)配送模式，結(jié)合生鮮農(nóng)產(chǎn)品容易腐蝕的特征，創(chuàng)建了可以反映損耗狀況的生鮮農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值損耗函數(shù)，了解運(yùn)輸期間的損耗狀況。與此同時(shí)還創(chuàng)建了正確反映客戶滿意度的系統(tǒng)，將物流的配送成本降到最低，增強(qiáng)各方面工作的可靠性以及有效性，更好地針對物流配送模型進(jìn)行改革完善，提升驗(yàn)證模型有效性與可靠性。

2.1 物流配送優(yōu)化模型

對于物流配送的優(yōu)化模型而言，在建設(shè)之前需要全面分析目前的生產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品物流配送問題，更好地創(chuàng)建相關(guān)系統(tǒng)以及機(jī)制。對于生鮮電商而言，有利于改善人們的生鮮農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)方式，為消費(fèi)者提供便捷服務(wù)，在一定程度上可以為消費(fèi)者提供高質(zhì)量的物流流通服務(wù)。在B2C的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之下，已經(jīng)開始創(chuàng)建了相關(guān)的物流配送網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其中的構(gòu)成內(nèi)容主要就是消費(fèi)者內(nèi)容、生鮮農(nóng)產(chǎn)品的電子商務(wù)平臺內(nèi)容、供應(yīng)商的物流配送環(huán)節(jié)等等。且在B2C的環(huán)境之下，物流配送方式與以往的配送方式相較，所面臨的消費(fèi)者數(shù)量很多，位置也很分散，在一定程度上會導(dǎo)致其配送的難度提升。通常情況下，消費(fèi)者對于物流配送存在期望時(shí)間，如若超過期望時(shí)間，會導(dǎo)致配送服務(wù)滿意度降低，甚至?xí)?dǎo)致電子商務(wù)平臺的聲譽(yù)度受到損害，所以，為了解決此類問題，應(yīng)科學(xué)合理地利用連續(xù)線性函數(shù)對消費(fèi)者的滿意度狀況進(jìn)行分析，合理地開展各方面工作。其中，消費(fèi)者的收獲時(shí)間主要為兩個(gè)階段，也就是期望收獲的時(shí)間段以及可以接受的時(shí)間段，如若消費(fèi)者可以在期望時(shí)間之內(nèi)收獲，就可以將滿意度設(shè)定為100%，如若在可接受的時(shí)間之內(nèi)收獲，那么，滿意度就會存在差異，在了解相關(guān)的模型之后，應(yīng)結(jié)合各方面分析特點(diǎn)與狀況，根據(jù)B2C環(huán)境之下的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化問題，更好地開展分析工作以及探索工作，了解實(shí)際狀況，編制完善的計(jì)劃方案。根據(jù)消費(fèi)者的實(shí)際情況，進(jìn)行多個(gè)配送中心向著區(qū)域之內(nèi)分散消費(fèi)者提供物流配送的處理，有利于在消費(fèi)者規(guī)定時(shí)間窗之內(nèi)更好地完成目前的配送任務(wù)，無論是早于相關(guān)顧客規(guī)定時(shí)間還是晚于相關(guān)規(guī)定時(shí)間，都會進(jìn)行費(fèi)用的懲罰。在服務(wù)工作中結(jié)合消費(fèi)者位置情況，針對物流配送方案進(jìn)行改革完善，降低配送成本，提升消費(fèi)者的滿意度，在一定程度上能夠提升消費(fèi)者的滿意度。

在構(gòu)建相關(guān)模型期間，應(yīng)當(dāng)結(jié)合基本建設(shè)完成模型的創(chuàng)建工作，根據(jù)配送中心的工作特點(diǎn)以及實(shí)際狀況，更好地進(jìn)行調(diào)查分析，不可以出現(xiàn)配送車容量超過上限的問題。應(yīng)全面了解消費(fèi)者的位置以及需求量，創(chuàng)建配送車的服務(wù)模式。在每位消費(fèi)者進(jìn)行配送時(shí)間窗口設(shè)計(jì)的過程中，還能夠更好地結(jié)合生鮮農(nóng)產(chǎn)品可能出現(xiàn)的腐敗問題進(jìn)行處理，遵循科學(xué)化以及合理化的工作原則，更好地對其進(jìn)行改革完善。在生鮮農(nóng)產(chǎn)品損耗函數(shù)方面，還需進(jìn)行科學(xué)化的研究探索，了解實(shí)際狀況，更好地進(jìn)行探討服務(wù)。目前在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送環(huán)節(jié)中，受到諸多因素的影響，經(jīng)常會出現(xiàn)物流配送路徑方面的問題，嚴(yán)重影響整體工作效果。所以，為了更好地針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流配送路徑進(jìn)行優(yōu)化改革，應(yīng)正確采用計(jì)算機(jī)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等開展綜合性的物流配送路徑分析工作，創(chuàng)建科學(xué)化的工作模式，利用合理的方式提升物流配送路徑的優(yōu)化改革，達(dá)到預(yù)期的工作目的。

2.2 遺傳算法求解

采用遺傳算法進(jìn)行求解，應(yīng)創(chuàng)建模擬自然環(huán)境遺傳以及進(jìn)化過程的機(jī)制，形成自適應(yīng)的全局優(yōu)化概率搜索算法，在一定程度上能夠結(jié)合實(shí)際問題，形成優(yōu)化路徑。在算法設(shè)計(jì)期間，應(yīng)遵循基礎(chǔ)性的設(shè)計(jì)原則，探索最佳的設(shè)計(jì)手法以及模式。

第一，應(yīng)采用染色體的編碼方式開展工作，編碼設(shè)計(jì)屬于遺傳算法方面較為重要的步驟，最為主要的編碼方式就是二進(jìn)制類型、自然數(shù)類型、浮點(diǎn)數(shù)類型等等，本次研究中主要分析自然數(shù)編碼方式的應(yīng)用。為每位消費(fèi)者分配1到m的編號，配送中心的相關(guān)編號是0，創(chuàng)建染色體的消費(fèi)者編號形式，表示配送方案，例如：在創(chuàng)建“014703450”相關(guān)標(biāo)號之后，配送中心0然后為消費(fèi)者1消費(fèi)者4消費(fèi)者7，配送中心0。另外的路徑就是配送中心0消費(fèi)者3消費(fèi)者4消費(fèi)者5配送中心0。在此順序之下，應(yīng)根據(jù)目前的實(shí)際狀況，遵循科學(xué)化的工作原則，對其進(jìn)行全方位處理。

第二，開展群體的初始化處理工作。在采用遺傳算法的過程中，能夠形成群體進(jìn)化操作模式，應(yīng)進(jìn)行起始搜索點(diǎn)的分析，了解初始的群體數(shù)據(jù)信息，根據(jù)消費(fèi)者編碼進(jìn)行排序，依次開展物流的分配工作，更好地進(jìn)行處理，形成服務(wù)工作機(jī)制以及模式。根據(jù)操作編碼分配的配送車情況，進(jìn)行染色體的建設(shè)。如若消費(fèi)者子串為“m11，m12....m1i”，那么，按照具體的要求進(jìn)行操作，直到最后的編碼分配于配送車中，形成了第一條的染色體，【0，M11，M12....M1i，0，M21....Mnm，0】。在重復(fù)操作之后，直到可以滿足相關(guān)初始群體規(guī)模G的要求為止。

第三，適應(yīng)度的正確計(jì)算。在適應(yīng)度計(jì)算工作中，需要結(jié)合個(gè)體情況進(jìn)行優(yōu)劣程度的評定處理，根據(jù)實(shí)際狀況合理地進(jìn)行適應(yīng)度值分析探索，編制完善的配送方案，明確最終的工作目標(biāo)，協(xié)調(diào)各方面工作之間的關(guān)系，確保結(jié)合實(shí)際配送方案成本目標(biāo)，進(jìn)行配送成本綜合的計(jì)算。

第四，選擇類型的運(yùn)算措施。具有適應(yīng)度計(jì)算的承接特點(diǎn)，主要是將適度很高的個(gè)體，按照具體規(guī)則，遺傳到下一代中，充分發(fā)揮出選擇類型預(yù)算方式積極作用。

2.3 算例分析

將某生鮮電子商務(wù)企業(yè)作為本次研究案例，選擇區(qū)域網(wǎng)絡(luò)購物消費(fèi)者的配送進(jìn)行分析，該區(qū)域一共有兩個(gè)配送中心，分別為①（6千米，15千米），②（4千米，8千米），分別進(jìn)行消費(fèi)者配送處理，結(jié)合消費(fèi)者的位置以及需求量、期望配送時(shí)間等進(jìn)行處理。顧客需求量為684千克，配送距離為150.9千米。在每天早晨八點(diǎn)的時(shí)候開展配送工作，在配送中心設(shè)置規(guī)格為100千克的電動車對其處理，在每個(gè)配送點(diǎn)配送車的停留時(shí)間為十分鐘，且速度為15千米每小時(shí)，成本為一元每千米，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格為20元每千克，保質(zhì)期為兩天，在配送的過程中，懲罰的費(fèi)用為30元每小時(shí)。通過仿真分析方式，創(chuàng)建專業(yè)化的計(jì)算模型進(jìn)行計(jì)算，可以發(fā)現(xiàn)總成本為560元，消費(fèi)者的滿意度為94%。

3 總結(jié)

在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化的過程中，應(yīng)結(jié)合B2C環(huán)境之下的技術(shù)應(yīng)用狀況，對相關(guān)的物流配送路徑進(jìn)行優(yōu)化處理，轉(zhuǎn)變以往的方式方法，逐漸提升整體路徑優(yōu)化效果，充分發(fā)揮各方面工作方式的積極作用。與此同時(shí)，在農(nóng)產(chǎn)品的物流配送路徑優(yōu)化環(huán)節(jié)中，應(yīng)編制較為完善的計(jì)劃方案，通過模型計(jì)算方式的支持，促進(jìn)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑的合理優(yōu)化，不僅要為消費(fèi)者提供高質(zhì)量服務(wù)，還應(yīng)降低物流配送成本，為其發(fā)展夯實(shí)基礎(chǔ)。

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