基于群体智能的农产品供应链网络多目标优化设计

针对产出单一产品的多级农产品供应链网络优化设计问题,同时考虑最小化总成本和最大化客户需求满足率两个目标,建立了集成生产设施选址、产能决策和物流网络运输模式选择的农产品供应链网络优化设计的多目标混合整数规划数学模型。基于一种新型的改进二元粒子群算法并融合拥挤距离计算和外部Pareto档案构建等技术,提出一种Pareto多目标粒子群优化算法求解农产品供应链网络设计问题。通过将该算法与基础二元粒子群优化扩展而来的多目标粒子群优化,以及非支配排序遗传算法应用于三个案例的计算对比,验证了算法的有效性和优越性。

需求和原料价格不确定下农产品供应链网络鲁棒优化设计

针对产出单一产品的多级农产品供应链网络(agri-food supply chain network,ASCN)鲁棒优化设计问题,以降低不确定性风险和总成本为目标,建立了集成生产设施选址、产能决策和物流网络运输模式选择的混合整数规划数学模型。模型中同时考虑了需求和农产品原料价格的不确定性,并采用情景法来描述有关不确定性。通过案例计算分析验证了模型的有效性。采用一种基于基因型-表现型概念的改进二元粒子群(Binary Particle swarm optimization,BPSO)算法并融合自适应变异技术,发展出一种自适应改进BPSO算法(AMBPSO)求解ASCN设计问题。通过将AMBPSO与基础BPSO(BBPSO)、带自适应变异的BBPSO(ABBPSO)算法和改进BPSO(MPSO)就三个案例的计算对比,验证了算法的有效性。计算结果表明AMPSO优于现有的BBPSO和MBPSO算法。

我国农产品供应链存在的问题及对策

目前我国农产品物流市场建设还十分落后,主要存在信息系统不健全、中间流通环节成本高等问题。如何优化农产品供应链,保证市场上农产品质量和数量的正常供应,提高人民的生活水平,并且达到提高经济效益的目的,是当今社会需要研究的重要课题。本文从完善农产品供应链的角度出发,分析了现今我国农产品供应链存在的问题,并提出了优化农产品供应链的相应措施。