0引言

我国农产品产量在农业产业结构不断调整的背景下逐渐增加，针对生鲜农产品的质量，人们提出了较高的要求，冷链物流在此基础上得到了发展。但与发达国家相比，我国农产品冷链物流的运输能力与运输需求之间的矛盾较大。为了增加连锁超市的经营利益，在农产品冷链物流中需要解决操作不规范、管理不严等问题，精准化农产品冷链物流的时效性[1]。通过上述分析可知，对农产品冷链物流路径规划方法进行分析和研究具有重要意义。

早在19世纪末期，冷链物流就已经被国外学者Bogataj和Ladiqi提出，在上世纪中期，欧美等发达国家就已经构建了完善的食品运输冷链体系。在2019年Wentao Wu研究一套虚拟冷链方法可用于大部分水果的运输，Joshi则以草莓为研究对象，改进冷链管理运输技术，延长草莓的货架期。我国主要针对冷链产品运输路径规划进行研究，崔叶竹[2]等人在VPR数学模型的基础上根据路径规划约束条件建立路径规划模型，采用人工鱼群算法用鱼群模拟过程表示物流配送过程，获取路径规划模型的最优解，完成物流路径规划，该方法无法获取冷链物流路径的相关信息，构建的路径规划模型精准度较低，导致方法规划路径长度较长。刘建胜[3]等人将物流车辆的车长和载重作为约束条件，将运输成本最低、运输车辆最少作为优化目标，建立路径规划模型，结合粒子群算法和遗传算法，建立混合遗传算法对路径规划模型求解，该方法无法获取准确的路径信息，导致方法的碳排放量高、总成本大，方法的规划效果较差。

为了解决上述方法中存在的问题，提出基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法。

1模型构建

基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法，采用物联网技术获取农产品冷链运输路径的相关信息，根据获取的信息构建路径规划目标函数。

1.1目标函数

(1）碳排放量

设E代表的是物流运输过程中产生的碳排放量，其计算公式如下：

式中，n代表的是配送点数量；m为物流运输过程中的车辆数量；ε为碳排放系数；N为发动机转速；γ为发动机对应的摩擦因子；V为发动机对应的排量；PP为运输车辆对应的功率；η为汽油发动机对应的效率参数；dij为配送点i与配送点j之间存在的距离；qi为针对农产品客户i的需求量；xijk为决策变量，其表达式如下：

碳排放量的约束条件为[4]:

1）运输车辆数量在配送中心中的约束条件为：

2）起始点与终止点之间运输车辆的约束条件为：

3）针对农产品需求客户，运输车辆的数量约束条件如下：

(2）配送总成本

1）车辆租金、司机劳务费和折旧费等都属于车辆固定成本，该成本不受运输路程和客户数量的影响，设b1代表的是每完成一次农产品运输，车辆产生的固定成本，用C1表示车辆固定成本，可通过下式计算得到：

2）在正常运输过程中车辆产生的成本即为运输成本，受运输距离的影响，设b2代表的是在运输过程中车辆产生的运费，用C2表示车辆运输成本，其表达式如下：

3）农产品货损成本通常由两部分构成，一部分为车内温度由于开启车门装卸货物产生变化导致农产品腐败产生的成本，另一部分为由于时间积累在运输过程中导致农产品变质、腐败产生的成本，用C3表示货损成本，其计算公式如下：

式中，p代表的是农产品对应的单位价值；yik为决策变量；a1、a2分别代表的是运输和装卸货物过程中产生的货损系数；Qm为完成农产品配送订单时车上剩余农产品对应的质量；tsi为服务农产品配送点i的时间；t0k为在配送中心中车辆k的出发时间；tik为到达配送点i时车辆所用的时间。

4）设Qk1代表的是在运输过程中车辆k产生的热负荷；Qk2代表的是由于对流，在装卸农产品过程中车辆k产生的热负荷，通过下式计算能源消耗成本C4:

式中，b3为制冷成本；tk为完成农产品配送后，车辆k行驶到配送中心所用的时间。

5）通过下式描述惩罚成本函数G(ti):

式中，Y为无限大正数；[ei,li]为配送点要求的时间窗；g1为在时间窗[ei,li]中配送时间对应的惩罚因子；[ei',li']为配送点对应的最大容忍时间窗；g2为在时间窗[ei',li']中配送时间对应的惩罚因子。

在上式的基础上计算惩罚成本C5:

结合上述公式，获得车辆的配送总成本C:

(3）客户满意度

在时间窗[5]的基础上，配送商对应的服务水平可通过客户满意度进行衡量，客户满意度函数的表达式如下：

1.2权重系数

针对上述目标函数，基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法通过模糊数学方法进行去标量化处理，结合模糊层次分析方法[6]根据去标量化处理结果对目标权重系数进行计算。

设l1=max E-min E代表的是碳排放量对应的伸缩指标，其对应的隶属度函数p1可通过下式进行描述：

根据式（14）获得碳排放量目标函数对应权重系数w1。

设l2=max C-min C代表的是配送总成本对应的伸缩指标，其对应的隶属度函数如下：

在上式的基础上获得配送总成本目标函数对应的权重系数w2。

设p3代表的是客户满意度对应的隶属度函数，其表达式如下：

在上式计算结果的基础上，获得客户满意度目标函数对应的权重系数w3。

1.3路径规划模型

结合上述过程，构建农产品冷链物流路径规划模型minz，其表达式如式（17）。

2模型求解

基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法采用蚁群算法[7][8]对路径规划模型进行求解，完成农产品冷链物流路径规划，具体步骤如下：

(1）对信息素增量迭代次数Nco=0、初始信息素量和最大迭代次数max Nco进行初始化处理；

(2）在N个农产品需求点中放置M只蚂蚁；

（3）设置迭代次数Nco=Nco+1;

(4）通过式（18）对蚂蚁的转移概率Pkij(T)进行计算：

式中，为需求点数量；ηij(T)为启发函数；α、β均代表的是权重系数；allowk={1,2,…,N}代表的是蚂蚁k在寻优过程中没有访问的需求点构成的集合；

(5）根据上述过程获取最大转移概率的需求点，并将蚂蚁转移到该点，将其记录在禁忌表tabuk中；

(6）当k

(7）通过下述公式更新信息素：

式中，描述的是经过ij路径的蚂蚁增加的信息素；代表的是在ij路径上蚂蚁k释放的信息素浓度；ρ是信息素挥发系数；

(8）当迭代次数Nco小于最大迭代次数max Nco时，对禁忌表进行清空操作，否则停止迭代，输出路径规划模型的最优解，完成农产品冷链物流路径的规划。

3实验与分析

为验证基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法的整体有效性，对基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法进行测试。测试所用的冷藏车数据如表1所示。

在图1所示的环境中，采用基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法、基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究方法和应用混合遗传算法的多集货中心多车型整车路径规划研究方法规划配送路径，规划结果如图2所示。

分析图2可知，与基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究方法和应用混合遗传算法的多集货中心多车型整车路径规划研究方法的路径规划结果相比，所提方法规划的路径最短。基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究方法规划的路径长度大于所提方法，小于应用混合遗传算法的多集货中心多车型整车路径规划研究方法。通过上述分析可知，在农产品冷链物流路径规划测试中，所提方法可获取最短路径，因为所提方法采用物联网技术获取了农产品运送路径信息，根据获取的信息构建农产品冷链物流路径规划模型，利用该模型获得最短路径。

为了进一步验证方法的有效性，将碳排放量和总成本作为指标，测试所提方法、基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究方法和应用混合遗传算法的多集货中心多车型整车路径规划研究方法的规划效果，碳排放量和总成本越小，表明方法的规划效果越好。

分析图3可知，在农产品冷链物流路径规划测试过程中，随着车辆行驶路程的增加，所提方法、基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究方法和应用混合遗传算法的多集货中心多车型整车路径规划研究方法的碳排放量和总成本均有所增加，但所提方法获得的碳排放量和总成本均低于基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究方法和应用混合遗传算法的多集货中心多车型整车路径规划研究方法获得的碳排放量和总成本。碳排放量和总成本越低表明路径规划效果越好，所提方法在农产品冷链物流路径规划过程中，将碳排放量最小和总成本最小作为目标函数，构建农产品冷链物流路径规划模型，提高了路径规划效果。

4结束语

人们对生鲜农产品的需求随着物质生活水平的提高而不断提高。物流运输过程中湿度和温度等环境因素都会对生鲜农产品的质量产生影响，属于特殊农产品。为了让消费者买到新鲜的农产品，发展了冷链物流产业，农产品冷链物流产业的发展不仅可以增加农民收入，而且可以满足消费者需求。目前农产品冷链物流路径规划方法存在规划路径长、碳排放量高和总成本高的问题，提出基于物联网的农产品冷链物流路径规划方法，构建农产品冷链物流规划模型，并采用蚁群算法对模型求解，完成路径规划，不仅缩短了物流路径长度，而且降低了碳排放量和总成本，具有良好的规划效果。