生鮮農產品綠色配送技術研究綜述

周騰明 張少平 邵鵬

摘要：生鮮農產品綠色配送是當前社會關注的熱點問題，對環境保護和社會可持續發展具有重要意義。該研究回顧了近幾年領域內的相關文獻資料，從技術研究角度將生鮮農產品綠色配送分成生鮮農產品綠色配送模式、配送中心選址和配送路徑優化三部分進行歸納總結，介紹了研究領域內常見的若干配送模式之間的差異，重點闡述了不同配送中心選址技術的優缺點和求解配送路徑優化問題的相關技術，最后對生鮮農產品綠色配送技術研究的發展前景進行展望，以期為推動該領域發展提供參考方案。

關鍵詞：生鮮農產品綠色配送；配送模式；配送中心選址；路徑優化；綜述

中圖分類號：TP311? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）36-0127-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

近年來，隨著我國物流規模不斷擴大，許多問題也不斷顯現出來，我國對此高度重視，先后針對不同時期制定了不同規劃。例如，國務院于2022年5月17日印發的《“十四五”現代物流發展規劃》，其中指出現有的幾個突出問題，如物流配送成本高、效率低，物流發展不平衡，農村物流、冷鏈物流等存在短板。為了建設更加完善的物流體系，推動綠色物流技術發展，還需要對現有問題進行深入研究。

我國近幾年對該領域的研究熱度不斷升溫，以知網為例，使用“生鮮農產品配送”為主題對近十年的期刊論文進行檢索，分別統計每年的論文數量，結果如圖1所示。

從2013年至2022年，與生鮮農產品配送相關的期刊論文共263篇，其中2016年發表在《中國軟科學》上的一篇文章被引用了353次。從近幾年發文量看呈遞增趨勢，同時隨著相關政策的落實，該領域將發展到新的高度。

本文的結構如下：第2節介紹了生鮮農產品傳統配送模式與綠色配送模式；第3節介紹了目前主流的生鮮農產品綠色配送中心選址技術；第4節介紹了不同生鮮農產品綠色配送路徑優化技術的優缺點；最后，提出了總結與展望。

1 生鮮農產品綠色配送模式研究

生鮮農產品配送模式作為生鮮農產品配送研究的第一站，其重要性不言而喻。配送模式的選擇主要考慮以下幾個方面：生鮮農產品的品質、配送效率、配送成本和環境影響。需根據實際情況綜合考慮選擇合適的配送模式，實現生鮮農產品配送最優化。目前配送模式主要分為傳統配送模式和綠色配送模式兩大類。

1.1 生鮮農產品傳統配送模式

傳統配送模式有生產者直供配送、批發市場配送等，其中生產者直供配送模式是由生產者將農產品從生產基地直接配送到市場或消費者手中，所以流轉過程少，產品質量好，耗費成本低，生產者收益高，但存在配送規模小、配送區域受限等缺點[1]。批發市場配送模式則是生產商或中間商將農產品配送到市場進行銷售，優點是配送范圍更廣，配送成本低，但中間流通環節增加可能會帶來更大的食品安全風險和時間延誤風險。為此徐安琪和潘經強[2]對發達國家批發市場配送模式進行分析，總結相關經驗并指出制約我國批發市場配送模式發展的關鍵因素。為貫徹新發展理念，傳統配送模式需全面綠色轉型。

1.2 生鮮農產品綠色配送模式

隨著人們對環境保護意識和健康意識的提高，以及互聯網技術的發展，生鮮農產品綠色配送模式逐漸成為主流的配送模式，該模式通常采取環保、低碳、節能和高效等措施，在保證產品質量和配送效率的同時盡可能減少對環境的影響。目前常見的幾種綠色配送模式有社區團購配送、冷鏈配送、電商配送等，許多學者從不同的背景和角度出發，對此展開了研究。社區團購配送是一種通過集中采購和配送的方式，將生鮮農產品送到消費者手中的模式，該模式的統一配送能有效減少物流成本，故在近幾年迅速發展，但卻面臨供應鏈不穩定等挑戰。孟妍[3]等從社區團購的發展進程和常見的幾種配送經營模式出發，針對不同挑戰提出了相應的對策。冷鏈配送是一種逐步發展的模式，配送需求和配送范圍都在不斷擴大，該模式通過對溫度、濕度的精準把控來保證生鮮農產品的質量和安全性，進而提高消費者的信任度和滿意度。但冷鏈配送模式存在能源消耗高、成本高昂等問題，慕艷平和雷小青[4]為完善冷鏈配送模式提出了加強冷鏈設備基礎建設和技術創新、搭建實時監測數據平臺和完備的管理體系等對策。電商配送是指通過電子商務平臺進行生鮮農產品的銷售和配送。為解決生鮮農產品“最后一公里”配送難題，袁紫薇等[5]將配送模式分為直接配送模式和間接配送模式，闡述了兩種模式的優缺點，并給出了提高配送效益的改進意見；冉安平[6]使用層次分析法綜合評價O2O模式下常見的幾種配送模式，得到配送成本為影響模式選擇的主要因素。陳哲等[7]對我國生鮮農產品電商配送現狀進行研究后提出了一種融入大數據服務的新電商配送模式。目前大多數的研究都聚焦于城市，對鄉村地區的生鮮農產品綠色配送模式研究較少，這將成為今后的研究熱點。

2 生鮮農產品綠色配送中心選址技術研究

生鮮農產品綠色配送中心選址在生鮮農產品綠色配送中起著至關重要的作用，選址的好壞將直接影響到生鮮農產品綠色配送的效率和質量，從而影響到生產、流通和銷售環節的效益，因此如何選擇合適的生鮮農產品綠色配送中心位置成了研究熱點。目前對該問題的技術研究主要分為定性分析法、定量分析法和定性與定量相結合的方法。

2.1 定性分析法

定性分析法是通過專家經驗和判斷，以及對當地市場、政策、環境等因素的了解，來確定最終選址方案的一種方法。常見的德爾菲法[8]是一種專家咨詢和意見收集的方法，利用專家經驗和知識，有效地解決復雜問題，但缺乏客觀性，因此選址決策較少單獨使用定性分析法。

2.2 定量分析法

定量分析法通過數學模型和定量指標對選址方案進行評估和比較，以確定最優選址方案。相較于定性分析法，定量分析法通過科學的計算方法對具體的數值計算得到明確的結果，客觀性更強。常見的定量分析法有重心法[9]、混合整數規劃法[10]等。重心法是一種地理信息分析方法，通常用于確定區域或地圖上一組點的中心位置，具有簡單易行、結果清晰明了等優點。陳姝宇等[11]和于蕾[12]分別對呼和浩特地區和安徽省的生鮮農產品配送中心使用重心法進行選址研究，前者以總費用最小為目標，后者從實際需求出發，都通過建立模型再求解得到最優選址位置，但重心法存在求解精度有限、無法應對多目標問題等缺點?；旌险麛狄巹澐▌t能夠提供精確的數學模型和解決方案，適用于處理復雜的離散決策問題。為減少配送中心的配送費用，Ding和Liu[13]使用混合整數規劃模型對上海市乳制品物流中心備選地址進行排序，得到了最佳的選址位置；Zhang 等[14]基于混合整數非線性規劃理論建立模型求解非線性物流管理中基于物流的布局優化問題，實驗結果表明，該模型可以有效地優化物流管理布局，同時節省時間和降低成本。然而定量分析法在涉及主觀因素或復雜情景時，某些指標或數據難以量化將影響分析結果的準確性。

2.3 定性和定量結合法

由于定性分析法和定量分析法都有各自的優缺點，單獨使用都存在一定的局限性，而定性、定量結合法則可以充分發揮二者的優勢，彌補其不足。王魯萍等[15]針對選址過程的模糊復雜性，在定性分析中采用二元語義處理選址評價信息并在定量分析中使用熵權法計算各指標權重，從多方面構建評價體系并建立選址模型，對算例進行評估分析后得出最佳配送中心位置，該方法使選址過程簡單清晰，同時結果更精確合理。莊小云[16]對安徽省生鮮農產品配送中心選址進行研究，結合使用了定性分析法中的覆蓋模型思想和定量分析法中的TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法對方案評價，同時在對評價指標賦權時采用了層次分析法，彌補了單一方法對參數改進的不足，使實驗結果更加科學合理。為建立合適的冷鏈物流配送中心以解決生鮮農產品因不易存儲而影響顧客購買需求的問題，李晶晶[17]采用定性分析法確定目標選址和備選地點，然后用定量分析法中的灰色預測模型推斷生鮮農產品的可能需求量，最后建立數學選址模型確定最優選址位置和配送方案。綜上所述，定性、定量結合法在生鮮農產品綠色配送中心選址技術研究中有著重要的地位和應用前景，它能夠提供更全面的信息和更準確的決策支持，有助于綠色配送中心的合理選址。

3 生鮮農產品綠色配送路徑優化技術研究

生鮮農產品綠色配送路徑優化問題作為車輛路徑問題的一種特殊情況，是目前各學者廣泛研究的熱門領域，且生鮮農產品綠色配送路徑優化技術研究對于提高運輸效率、降低運輸成本、減少環境影響、提升服務質量和促進可持續發展具有重要的影響。目前，主要的技術研究分為以下三大類：精確算法、傳統啟發式算法和元啟發式算法，其中常見的幾種算法的優缺點如表1所示。

3.1 精確算法

精確算法是一類用于求解優化問題的算法，能夠在有限時間內找到問題的最優解，常見的精確算法有動態規劃法[18]、分支定界法[19]等。為提高電商倉庫的揀貨作業效率，馮愛蘭等[20]采用了基于聚類和動態規劃的組合路徑策略，對待揀儲位的分布特征進行聚類分析后，再使用動態規劃得到類序和各類內部路徑，最后按類序連接各類內部路徑得到最終路徑，并通過實例驗證了該策略的適用性。針對考慮載重約束、里程約束、強時間窗約束下的車輛配送路徑問題，呂欣昊[21]提出的改進分支定價算法克服了基于{0，1}分支策略在該問題求解時效率低、穩定性差的缺陷。雖然精確算法能夠在規模小、結構簡單的問題中給出確切的最優解，但是在面對大規模復雜性問題時，計算復雜度太高將會導致求解時間過長，耗費大量計算資源，難以改善目前生鮮農產品綠色配送逐漸復雜化的現狀。

3.2 傳統啟發式算法

傳統啟發式算法相較于精確算法，求解速度較快，適用于大規模復雜性問題，其中最常見的是節約里程法。盧茗軒等[22]對連鎖超市生鮮農產品配送路徑采用節約里程法進行優化分析，配送里程相較未使用路徑優化算法大幅縮短，配送效率顯著提高。王轉等[23]基于一種用于電商配送中心的自動化揀貨系統，考慮揀貨器具和商品包裝體積，構建訂單分批模型，提出節約里程的訂單分批算法，并與先到先服務方法和基于訂單相似度分批方法進行對比，求解效果最優。然而傳統啟發式算法通?；诮涷灪蛦l式規則，對問題進行近似求解，這使得其容易受限于局部最優解而無法找到全局最優解，無法實現生鮮農產品綠色配送降本增效的目的。

3.3 元啟發式算法

元啟發式算法是通過組合多種啟發式策略和元啟發式操作來解決問題的一類高級啟發式算法，具有高效性、魯棒性和全局搜索能力等優點，是目前的研究熱點，常見的有遺傳算法[24]、蟻群算法[25]、粒子群算法[26]、人工蜂群算法[27]等。為降低物流配送成本，實現綠色環保的配送方案，Li 等[28]提出了一種自適應模擬退火突變遺傳算法，相較于遺傳算法有著更快的收斂速度和更低的成本功耗；張念等[29]考慮時間窗約束和配送總成本對多車場生鮮產品配送路徑優化問題采用多策略改進的遺傳算法進行求解，實驗結果相較于傳統的自適應遺傳算法有更好的尋優效率，總成本降低明顯?？祫P等[30]構建的配送路徑優化模型將配送過程中的多個損耗成本考慮在內，采用混入2-opt局部優化的改進蟻群算法進行求解，同基本蟻群算法和遺傳算法進行實驗對比后證明該算法的有效性；為滿足生鮮農產品的質量要求和低碳物流，Chen 等[31]建立了一種考慮品質劣化和碳排放成本的配送路徑優化模型，采用了改進的蟻群算法進行全局搜索和禁忌搜索算法進行局部搜索，與多蟻群優化算法和非支配排序遺傳算法進行對比，效果最優。陳久梅等[32]針對生鮮農產品多隔室車輛路徑優化問題展開研究，以配送成本最小化為目標建立數學模型，采用粒子群優化算法求解，實驗結果與蟻群算法進行比較，證實了該算法的穩定性和易收斂性；Poonthalir和Nadarajan [33]使用帶有貪婪變異算子和時變加速系數的粒子群優化算法解決了具有變速約束的雙目標節能綠色車輛路徑問題，該方法能夠消耗更少的燃料，大大減少碳排放。為解決人工蜂群算法易過早陷入局部最優問題，汪濤等[34]使用基于中位數的選擇策略，且在更新時引入禁忌表，改進后的人工蜂群算法比改進前的收斂速度更快；Katiyar et al.[35]使用人工蜂群優化算法實現了在時間窗口內無懲罰和食品質量損失的新鮮食物分配。元啟發式算法也存在收斂速度慢、對參數設置敏感等缺點，針對不同的具體問題需選擇合適的元啟發式算法才能發揮其優勢，通過融合順應時代發展潮流的新技術和不同算法的優點將成為生鮮農產品綠色配送技術發展的新趨勢。

4 總結和展望

通過對現有技術研究的梳理，得知生鮮農產品綠色配送不僅涉及環境保護、資源利用和食品安全等方面的問題，還對推動農產品供應鏈的可持續發展具有重要意義。在未來的技術研究中，可以從以下四個方面進行展開。

首先，跨學科合作和合作共享將成為推動生鮮農產品綠色配送技術研究的重要動力。其次，注重環境友好性和資源節約性，尋找可持續發展的配送模式和策略。再次，對鄉村生鮮配送深入探索，提高鄉村生鮮配送的效率，降低成本，為鄉村農產品的可持續發展提供支持。最后，將更多創新的配送方式和技術融入生鮮農產品綠色配送中。例如，物聯網、人工智能和大數據分析等技術的應用將進一步提高配送效率和準確性。

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【通聯編輯：李雅琪】