果蔬采后分级和预冷车辆协同调度模型与算法

摘要：

新兴的移动式分级、预冷技术应用于果蔬田间采后处理,有助于降低采后损耗,也催生了采后"最先一公里"冷链物流环节协同运作优化问题.以采后分级、预冷环节为例,综合考虑果蔬最佳预冷时间、先分级后预冷的服务顺序等特有协同情景,构建了移动式分级预冷资源协同调度优化模型.与现有模型不同,本研究考虑延迟预冷对果蔬新鲜度的特殊影响,设计了延迟预冷成本函数,在保障产品质量的同时最小化服务运作成本.设计混合遗传算法对模型进行求解,该算法融合了遗传算法与邻域搜索算法,增强混合算法的局部和全局搜索能力.其中,结合问题的双需求特点及关键协同约束,设计了基于双序列的解的表达方式、基于最佳插入策略的交叉算子以及基于三阶段邻域搜索的变异操作,以提高算法的收敛速度与求解质量.通过与标准遗传算法和变邻域搜索算法对比,验证了本文算法在求解大规模算例时可以更快收敛到更高质量的解.基于陕西省洛川县水蜜桃产业的分级预冷数据证明了模型的合理性.本研究有助于把协同运作优化思想引入果蔬采后"最先一公里"冷链物流环节,为降低我国果蔬采后损耗提供创新性解决思路.

关键词：最先一公里、移动式分级和预冷、协同调度、混合遗传算法、邻域搜索

所属期刊栏目：33

分类号：F326(中国农业经济)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2024-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：76-89