基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型

目的为了实时监测农产品始终处于低温、适宜湿度等条件下,实现农产品质量信息的及时反馈和预警。方法针对农产品在冷链物流中的质量安全问题,首先分析影响其质量安全的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,构建农产品的质量安全预警指标体系。然后设计结合交叉变异算子的自适应混合粒子群算法(AHPSO)优化支持向量机(SVM)参数,以此建立基于AHPSO-SVM的农产品冷链物流质量安全预警模型。结果以苹果的预警指标体系为例,经过模型训练和预测后,预测输出曲线与期望输出曲线均能较好拟合,误差值小。结论该方法较传统的BP神经网络与支持向量机方法,在解决实际问题中预测结果精度更高,可以有效提高农产品冷链物流中质量安全预警的准确性。

基于货架寿命的乳制品配送车辆路径优化研究

目的基于货架寿命对库存和配送进行优化研究,降低冷链过程中的乳制品损耗,保证乳制品的质量,降低企业成本,提高消费者的满意度。方法考虑到货架寿命对配送的影响,在研究货架寿命的基础上,建立乳制品货损率与货架寿命的关系式。在时间窗约束下,以总成本最小为目标,分别构建未考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型和考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型,并通过改进遗传算法对2种模型进行求解分析。结果对比2种模型的最优结果,发现在1个配送周期内,基于货架寿命配送的总成本比不考虑货架寿命的运输总成本低3.71%。结论该研究在一定程度上可以为物流企业减少配送成本,提高企业的经济效益。