考虑生鲜农产品“最先一公里”损耗的预冷站选址定容

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2618

摘要/Abstract

摘要：

作为冷链“最先一公里”的产地预冷是影响生鲜农产品品质的关键。本文考虑多类生鲜农产品采摘后从产地→预冷站→物流中心的物流过程中的损耗，为之建立适合其预冷需求的相应类型预冷站，并考虑各类预冷站建设和运营中的规模经济效应，进行预冷站布局优化，包括同时确定预冷站的数量、位置、类型和容量。由此建立了一种混合整数线性规划模型，并根据模型特点设计了一种遗传算法进行求解，最后通过数值分析验证了所提模型和算法的有效性，并以成都市的生鲜农产品预冷站布局优化为例进行了实例验证。结果表明，生鲜农产品“最先一公里”损耗情况和预冷站建设中的规模经济效应均会显著影响预冷站布局，实践中应结合生鲜农产品特性和预冷站建设的技术经济指标进行预冷站选址优化决策。

关键词: 生鲜农产品, 预冷站, 选址, 遗传算法

Abstract:

High loss rate has always been a pain point in the circulation of fresh agri-products. As the “First Mile” of cold chains， pre-cooling is the key to affecting the quality of fresh agri-products. In recent years， the construction of pre-cooling facilities in producing areas has been promoted in China. However， due to the difficulty of constructing pre-cooling stations in traditional building forms in fields， centralized pre-cooling is mostly adopted in regions where conditions permit. However， centralized pre-cooling stations are generally far away from the producing area of agri-products. If their locations are not reasonable， the loss rate of fresh agri-products will remain high. Therefore， it is necessary to find the best location scheme of pre-cooling stations considering the “First Mile” loss of fresh agri-products， so as to effectively reduce the loss and logistics costs in the circulation of agri-products. Although little literature has considered the pre-cooling station location problem， only the number and location of pre-cooling stations are considered. However， the type and capacity of pre-cooling stations are not involved. Moreover， different pre-cooling methods for different types of fresh agri-products are not considered， and the “First Mile” loss from producing areas to pre-cooling stations is ignored. Economies of scale in the construction of pre-cooling stations are also not considered.In this paper， the loss of multi-type fresh agri-products after being picked in the logistics process of producing areas→pre-cooling facilities→logistics centers is considered， and corresponding pre-cooling facilities suitable for their pre-cooling needs is built. By considering the economies of scale in the construction and operations of various pre-cooling facilities， a mixed-integer linear programming model is developed to optimize the layout of pre-cooling facilities and determine the number， location， type， and capacity of pre-cooling facilities. A genetic algorithm is proposed to solve the model according to its characteristics. Finally， the effectiveness of the proposed model and algorithm are verified by numerical experiments and a case study on the optimal layout of pre-cooling facilities for fresh agri-products in Chengdu. The results show that the first-mile loss of fresh agri-products and the economies of scale in the construction of pre-cooling facilities will significantly affect the location of pre-cooling facilities. In practice， it is necessary to combine the characteristics of fresh agri-products and the technical and economic indicators of constructing pre-cooling facilities to optimize their locations.

Key words: fresh agri-products, pre-cooling facility, location, genetic algorithm

中图分类号:

F272

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图/表 13

图1

表1

图2

图3

图4

图5

表2

不同规模算例的求解结果"

问题规模				Gurobi		PSO		GA		$G A P 1$ (%)	$G A P 2$ (%)
$\| I \|$	$\| S \|$	$\| J \|$	$\| L \|$	$O b j B$ /元	$C p u B$ /s	$O b j P$ /元	$C p u P$ /s	$O b j G$ /元	$C p u G$ /s	$G A P 1$ (%)	$G A P 2$ (%)
20	4	10	1	136092.21	0.5	136092.21	6	136092.21	6	0	0
		10	2	140311.39	1	140311.39	7	140311.39	6	0	0
		15	1	110208.33	1.8	110208.33	6	110208.33	6	0	0
		15	2	114427.51	2.1	114427.51	8	114427.51	7	0	0
	6	10	3	212535.38	4.8	212535.38	10	212535.38	8	0	0
		10	4	220439.20	5.4	220439.2	13	220439.20	9	0	0
		15	3	178222.45	6.1	178222.45	10	178222.45	9	0	0
		15	4	185789.78	6.3	185789.78	13	185789.78	10	0	0
80	8	25	3	810102.93	131	821124.39	148	814963.54	99	1.36	0.60
		25	4	864717.63	136	885575.23	113	869646.52	104	2.41	0.57
		35	3	710549.20	141	717747.36	129	715025.66	107	1.01	0.63
		35	4	756038.98	152	766327.17	125	760953.23	108	1.36	0.65
100	12	40	5	1168350.45	536	1180422.26	218	1177463.58	114	1.03	0.78
		40	6	1277627.66	620	1293559.52	264	1288104.21	115	1.25	0.82
		50	5	1144826.87	699	1162114.96	264	1156618.59	123	1.51	1.03
		50	6	1252943.81	782	1280121.98	192	1267352.66	129	2.17	1.15
150	16	60	5	2752193.35^*	>3600	2770537.41	570	2745075.99	510	0.67	-0.26
		60	6	2765253.60^*	>3600	2781986.22	644	2758977.74	523	0.61	-0.23
		80	5	2482227.31^*	>3600	2500349.83	623	2478714.25	558	0.73	-0.14
		80	6	2495939.28^*	>3600	2519348.45	720	2491575.42	583	0.94	-0.17

表2

图6

表3

图7

图8

图9

图10

参考文献 29

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预冷方式	适用的生鲜农产品类型	特点
压差预冷	水果、果菜类、根茎类蔬菜、切花等	较快预冷、成本不高
真空预冷	以叶菜类、花菜类和鲜花为主	快速预冷、投资大
冰水预冷	水果、果菜类和根块类蔬菜等	快速预冷、成本较低
冷库风冷	各类蔬果	操作简单、混合冷却
强制通风	各类蔬果	较慢预冷、投资小、操作简单
冰预冷	极少数蔬果	冷却速度快、无干耗

容量等级	日均固定建设成本/元			日均单位可变建设成本/元/m³			单位运营成本/元/m³
容量等级	真空预冷	压差预冷	冰水预冷	真空预冷	压差预冷	冰水预冷	真空预冷	压差预冷	冰水预冷
小	1200	1000	300	1.50	1.25	0.75	2.40	2.00	1.20
中	1600	1350	600	1.20	1.00	0.60	2.00	1.50	0.80
大	2000	1800	1000	0.90	0.75	0.30	1.60	1.00	0.40

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