蓄冷式多温共配箱的研制与传热系数测试

为满足生鲜产品多品类、多温区共同配送需求,确保冷链“最后一公里”不断链,研制适宜的冷链配送设备至关重要。本文通过对生鲜电商市场的调研和配送需求分析,利用现有研究成果,结合相关标准,从结构设计、温区分配、箱体材料以及蓄冷剂选择和计算等方面设计研发了一款蓄冷式多温共配箱,并进行传热系数测试。结果表明:蓄冷式多温共配箱保温结构性能稳定,箱体传热系数为0.68 W/(m^(2)·K),满足普通温度冷藏运输车辆的技术要求。

低碳理念下生鲜品多温共配路径优化研究

为有效降低生鲜品配送过程中产生的高能耗和高碳排放,考虑车辆行驶速度、车辆距离和负重对碳排放的影响,以配送总成本最小为目标,在时间窗、车辆额定载重等约束下,建立生鲜品多温低碳共配路径的优化模型;并基于遗传算法,应用改进的顺序交叉法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性。研究结果表明:多温低碳变速共配路径更优,较均速共配,变速共配的总配送成本降低11.2%,碳排放成本降低了5.2%。生鲜品多温低碳变速共配模式相比均速共配模式具有明显优势,可为其他物流配送研究提供借鉴。

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径优化

考虑客户分级的冷链物流多温共配车辆路径问题,结合软时间窗约束,依据多温共配特性对客户实施分级处理,建立以车辆运输成本、蓄冷箱成本和时间惩罚成本之和最小为目标的多温共配车辆路径优化模型,设计相应的单亲遗传算法对模型进行求解。实验结果表明,该模型能够引导企业优先服务重要客户,从而提高企业的竞争力。

考虑道路实况的冷链物流多温共配路径优化研究

随着我国居民生活质量与消费水平的提高,居民对于生鲜冷链产品的需求正在不断攀升,考虑到冷链产品易腐的特性,为了减少产品损耗,提高消费者满意度,文章引入多温共配模式,同时考虑配送过程中道路实际状况的影响,构建了以总成本最低为目标的冷链配送路径优化模型。模型总成本包括车辆固定成本、车辆运输成本、制冷成本、碳排放成本。为求解所建模型,从启发式因子、移动概率的选择、信息素更新策略等多个方面对传统蚁群算法进行了改进,并混入了2-opt局部优化算法。最后,通过对照仿真实验,证实了模型及算法的有效性。

关于发展蓄冷式冷链物流多温共配的思考

传统的冷链物流配送模式既易造成运能浪费、环境污染和产品损耗,又不利于保持食品的新鲜度、拓展产品的销售半径及商店的销售时间。以蓄冷板代替冷冻装置的多温共配模式,是经济社会可持续发展的具体体现,并很好地践行了循环经济的发展理念。在现实中,多温共配模式使低碳节能、保质保值的冷链食品配送成为现实,使冷链食品的配送半径得以延长。针对国内冷链物流专业化和集成化程度不高,断链严重的现状,我国急需加强冷链物流基础设施和信息化建设、培育第三方冷链物流增值服务和推行蓄冷式多温共配技术,以促进我国冷链物流的发展。

基于WSN的多温共配冷链信息监测系统开发

为适应多温共配的需求,提高信息化程度,监测冷链配送中温湿度信息。以NRF2401无线通信模块为核心,设计了基于无线传感网络(WSN)的多温共配冷链信息采集系统。系统包括了采集温湿度的传感器节点,组织网络和汇集数据的协调器节点,以及实时监测与数据上传的车载监测终端。对该系统进行了冷链环境测试、传感器节点功耗测试以及通信性能测试。结果表明,网络工作稳定,通信可靠,传感器节点待机功耗为0.28 mA,可以满足多温共配冷链温湿度信息采集与监测的要求。

动态需求下蓄冷式多温共配多目标优化模型及算法

蓄冷式多温共配是当前冷链物流领域一种较新的配送模式,可以有效地满足客户对产品多样性的需求。针对蓄冷式多温共配中客户需求的动态变化,本文从需求预测的角度出发,首先根据服务客户点的不同将车辆冗余空间的装载比例做了差异化处理,实现合理利用车辆冗余空间而又不全部满载;进而从时间满意度和订单完成率两方面度量客户满意度,建立了蓄冷式多温共配多目标模型;最后构建了较为高效的算法进行求解。算例分析表明,和其他策略相比,本文方法实用性更强。

冷链品配送系统双目标优化研究——基于多温共配的比较研究

本文在传统配送模型基础上,以蓄冷式多温共配与机械式多温共配模式为研究对象,综合考虑配送系统中的车辆成本、配送中心运行成本、保鲜制冷、保温箱等相关费用,建立成本最小化与客户满意最大化双目标函数,并设计优化配送的NSGA-Ⅱ算法。最后,本文通过实际算例对两种模式的有效性进行验证,对不同模式产生的系统成本以及客户满意度进行对比分析,从而论证了蓄冷式多温共配模式的理论支持性与实践支撑性。

随机需求下蓄冷式多温共配优化模型

针对随机需求下蓄冷式多温共配问题,综合考虑配送过程中的固定成本、行驶成本、保温箱成本、碳税成本及顾客需求的随机性,以配送总成本最小化为目标,建立了随机需求下蓄冷式多温共配的优化模型及算法。将容量无法交叉使用的多区隔车辆补货路径的随机动态规划及其算法拓展至车容量可以交叉使用的蓄冷式多温共配。采用事前估计策略求解随机需求所带来的回程补货问题,并根据概率分布构造了多维冷链品剩余量分布图用以决策可能的前行/回程方案。最后,通过算例验证了模型及算法的有效性。

基于遗传算法的蓄冷式冷品多温共配成本优化

在充分考虑冷链品混装时安全要求的前提下,考虑同一品类的冷链品使用同一个蓄冷箱,实现不同品类的冷链品分装在同一配送车辆的不同温度的蓄冷箱中,并以此建立配送成本最小化的优化模型,给出改进后的遗传算法并进行求解,算例仿真结果显示:遗传算法能够对蓄冷式冷品多温共配的运行成本进行优化,为多温共配的最优路径选择提供参考。

基于同时取送货的多温共配冷链车辆路径优化

为降低成本,提高效率,提出了多温共配冷链车辆路径优化问题。在同时取送货的基础上,充分考虑了多温共配运输过程中的特性以及配送节点的时间窗约束,构建了基于VRPDSP的机械式冷冻区隔车多温共配模型。利用遗传算法(GA),设计了适合于求解问题模型的染色体编码方式以及遗传算子。最后对算例进行求解,结果表明多温层冷链配送模式能够有效解决多温货物配送问题,且对比传统的冷链配送模式,总成本降低了45.72%。

多温共配冷链物流车辆配送路径优化仿真

针对传统多温共配冷链物流车辆配送路径优化方法未考虑配送各阶段的干扰因素,存在单车装载率较低、日均转载率较低的问题,提出一种新的多温共配冷链物流车辆配送路径优化方法.在考虑多温冷链物流配送时间、配送成本、配送风险等干扰因素的前提下,构建多温共配冷链物流车辆配送路径优化模型,将多目标优化问题简化为单目标优化问题.利用量子比特描述配送路径的相关信息,结合蚁群算法对优化模型进行最优路径求解运算,实现路径优化.结果表明,该方法的单车装载率与日均转载率分别提高了29.3%和22.8%.

交通拥堵情况下的多温共配车辆路径优化

针对实际配送过程中,经常会出现由于交通事故、上下班高峰期以及交通限流等因素导致的交通拥堵情况,为保证多温共配路径优化结果能更符合实际情况,提出了一种基于交通拥堵的多温共配优化模型,相较于传统的多温共配的路径优化模型,该模型更符合实际的运输情况.由于路径优化问题属于NP难问题,故采用随机自适应遗传算法进行求解,求出在总成本最优的情况下使路径最短、总成本最少的最佳配送路径.通过对比遗传算法和用Cplex求解,发现两者结果接近,且算法更为快速,更加适合大规模求解.算例分析结果表明:考虑了拥堵情况的路径优化,相较于没有考虑拥堵情况的路径优化,运输成本下降了16.74%.

台湾地区冷链多温共配模式研究

研究台湾地区冷链多温共配主要模式,对比分析不同模式的特点及应用范围,提出借鉴、引进台湾地区多温共配模式,特别是蓄冷保温箱多温共配的应用经验与发展模式,以提高大陆地区冷链物流产业发展水平,促进两岸冷链物流产业的融合发展。

多温共配冷链物流的优化研究

文中在分析冷链物流中共同配送模式的基础上,针对冷链物流中存在的问题,提出了多温共配模式在冷链中的运用方案,并分析了多温共配的系统特征。多温共配为连续的、分层的温度控制物流提供了新的方案。

物联网下冷链物流多温共配的可行性研究

当前对冷链物流配送的研究多为单一冷链产品下的配送研究,且仅运用物联网中部分技术,未能全面应用物联网技术于冷链物流配送中。研究将物联网技术与多温共配方法应用于冷链物流配送中,探究其可行性。

基于低碳排放的冷链物流多温共配路径优化研究

低碳是我国今后相当长一段时期内经济可持续发展的必然要求,考虑到冷链物流在运输中的高能耗和高碳排放,本文将低碳理念引入到路径优化问题中,在传统的冷链多温共配车辆路径优化问题中加入碳排放成本,建立由运输成本、碳排放成本、制冷成本及损失成本构成的以总成本最低为目标函数的冷链物流多温共配路径优化模型。设计遗传算法,并用Matlab对案例进行求解,通过实例验证了模型的有效性和实用性。该模型可以为低碳环境下冷链物流企业的配送活动提供理论指导。

冷链物流多温共配方案优化系统设计

系统运用Eclipse完成了WebGIS系统的开发,融合了多温共配方案优化模型实现了路径和配载方案决策,在GPS与ZigBee技术的辅助下,对冷链配送质量进行实时的监管,让管理者及时掌握生鲜农产品在途过程中所处的温度信息。冷链物流多温共配方案优化系统的开发和应用,对提升冷链物流企业的管理水平,提升供应链的质量控制能力具有较大的作用。

台湾地区冷链多温共配标准研究

研究台湾地区冷链物流标准化组织现状、推动政策、多温共配主要标准内容及标准化现状,借鉴、引进台湾地区冷链及多温共配的标准,提升大陆地区冷链多温共配物流产业和标准化水平,促进两岸冷链物流产业的融合发展。

考虑碳排放的冷链物流多温共配路径优化研究

为了降低企业成本,早日实现我国2060年碳中和的目标,本文以多个企业实施“共同配送”模式为前提,考虑了碳排放成本、生鲜产品在配送和服务过程中的损耗、车辆多个温区的制冷成本、车辆到达客户处的时间惩罚成本,构建了总成本最小的冷链物流多温共配的路径优化模型。最后通过案例分析对上述模型的有效性进行验证。案例求解结果表明:总成本优化率为12.3%,变动成本、货损成本、时间惩罚成本及碳排放成本分别降低了52.2%、43.5%、18.1%以及51.6%,优化后的结果能够减少车辆数量以缓解道路拥堵,减少产品损耗及环境污染。