基于B2C环境下的生鲜农产品物流配送路径优化分析

张曼瑞 王安琪

[摘 要]基于B2C环境下的生鲜农产品物流配送路径优化，能为其可持续发展提供帮助，也会促使其工作质量的提升。所以需要基于现状的分析，给出优化措施。

[关键词]B2C环境;生鲜农产品;物流配送;路径优化

[中图分类号]F326.6 [文献标识码]A

在社会经济发展的过程中，人们的生活质量逐渐提高，对生鲜农产品需求也有所增加。生鲜农产品电子商务平台受到了广泛的重视，为消费者提供较为全面的选择空间，消费者在网络中可以直接进行生鲜农产品交易处理。在调查研究中可以发现，在2017年我国的生鲜电商交易额达到了1391.3亿元，虽然与2016年相较增加了520亿元左右，但是，相关的物流成本占有其中的51%左右，物流运行期间损耗量达到24%左右。如此高的配送成本以及损耗，导致生鲜电商的实际发展受到了一定阻碍。

所以，为了解决目前的生鲜农产品物流配送问题，减少物流的运行成本，降低损耗问题，确保产品新鲜度以及质量，当前很多学者已经开始针对B2C电子商务以及相关的生鲜农产品配送路径进行分析，提出了关于相关配送路径的优化建议，可以结合目前的B2C技术创建订单的配送模型，采用正确的技术方式创建相关求解模型，在一定程度上可以通过生鲜农产品的物流配送路径优化措施，积极预防物流配送过程中的产品成本过高或时间消耗问题。

1 B2C环境下的生鲜农产品物流配送现状

目前在B2C的环境之下，已经开始进行生鲜农产品物流配送服务的整改以及创新处理，遵循科学的工作原则，编制完善计划方案，利用科学的方式方法进行全方位整改，探索最佳的工作措施，全面提升整体物流配送效果。当前在研究中，已经开始针对车辆的路径优化问题进行分析，创建多配送中心系统以及多车型系统的混合模型，提出了相关模型的算法求解建议。在研究的过程中，还建立了将物流配送路径优化工作作为基础的管理体系，针对路径总长度进行优化处理，利用数学模型方式开展优化处理工作，改进求解算法。此类方式从B2C的电子商务以及相关生鲜农产品配送工作、路径优化角度等考虑问题，了解实际情况，更好地解决目前的物流配送问题，使得电子商务平台的发展得到良好支持，形成新时期背景之下的优化模式。

2 基于B2C环境下的生鲜农产品物流配送路径优化模型

在B2C的環境之下，生鲜农产品的物流配送路径具有服务工作对象的数量很多，位置具有分散性特征。所以，很多区域都开始采用多配送中心相关配送模式，结合生鲜农产品容易腐蚀的特征，创建了可以反映损耗状况的生鲜农产品价值损耗函数，了解运输期间的损耗状况。与此同时还创建了正确反映客户满意度的系统，将物流的配送成本降到最低，增强各方面工作的可靠性以及有效性，更好地针对物流配送模型进行改革完善，提升验证模型有效性与可靠性。

2.1 物流配送优化模型

对于物流配送的优化模型而言，在建设之前需要全面分析目前的生产农产品物流配送问题，更好地创建相关系统以及机制。对于生鲜电商而言，有利于改善人们的生鲜农产品消费方式，为消费者提供便捷服务，在一定程度上可以为消费者提供高质量的物流流通服务。在B2C的网络环境之下，已经开始创建了相关的物流配送网络系统，其中的构成内容主要就是消费者内容、生鲜农产品的电子商务平台内容、供应商的物流配送环节等等。且在B2C的环境之下，物流配送方式与以往的配送方式相较，所面临的消费者数量很多，位置也很分散，在一定程度上会导致其配送的难度提升。通常情况下，消费者对于物流配送存在期望时间，如若超过期望时间，会导致配送服务满意度降低，甚至会导致电子商务平台的声誉度受到损害，所以，为了解决此类问题，应科学合理地利用连续线性函数对消费者的满意度状况进行分析，合理地开展各方面工作。其中，消费者的收获时间主要为两个阶段，也就是期望收获的时间段以及可以接受的时间段，如若消费者可以在期望时间之内收获，就可以将满意度设定为100%，如若在可接受的时间之内收获，那么，满意度就会存在差异，在了解相关的模型之后，应结合各方面分析特点与状况，根据B2C环境之下的生鲜农产品物流配送路径优化问题，更好地开展分析工作以及探索工作，了解实际状况，编制完善的计划方案。根据消费者的实际情况，进行多个配送中心向着区域之内分散消费者提供物流配送的处理，有利于在消费者规定时间窗之内更好地完成目前的配送任务，无论是早于相关顾客规定时间还是晚于相关规定时间，都会进行费用的惩罚。在服务工作中结合消费者位置情况，针对物流配送方案进行改革完善，降低配送成本，提升消费者的满意度，在一定程度上能够提升消费者的满意度。

在构建相关模型期间，应当结合基本建设完成模型的创建工作，根据配送中心的工作特点以及实际状况，更好地进行调查分析，不可以出现配送车容量超过上限的问题。应全面了解消费者的位置以及需求量，创建配送车的服务模式。在每位消费者进行配送时间窗口设计的过程中，还能够更好地结合生鲜农产品可能出现的腐败问题进行处理，遵循科学化以及合理化的工作原则，更好地对其进行改革完善。在生鲜农产品损耗函数方面，还需进行科学化的研究探索，了解实际状况，更好地进行探讨服务。目前在生鲜农产品物流配送环节中，受到诸多因素的影响，经常会出现物流配送路径方面的问题，严重影响整体工作效果。所以，为了更好地针对生鲜农产品的物流配送路径进行优化改革，应正确采用计算机技术、互联网技术等开展综合性的物流配送路径分析工作，创建科学化的工作模式，利用合理的方式提升物流配送路径的优化改革，达到预期的工作目的。

2.2 遗传算法求解

采用遗传算法进行求解，应创建模拟自然环境遗传以及进化过程的机制，形成自适应的全局优化概率搜索算法，在一定程度上能够结合实际问题，形成优化路径。在算法设计期间，应遵循基础性的设计原则，探索最佳的设计手法以及模式。

第一，应采用染色体的编码方式开展工作，编码设计属于遗传算法方面较为重要的步骤，最为主要的编码方式就是二进制类型、自然数类型、浮点数类型等等，本次研究中主要分析自然数编码方式的应用。为每位消费者分配1到m的编号，配送中心的相关编号是0，创建染色体的消费者编号形式，表示配送方案，例如：在创建“014703450”相关标号之后，配送中心0然后为消费者1消费者4消费者7，配送中心0。另外的路径就是配送中心0消费者3消费者4消费者5配送中心0。在此顺序之下，应根据目前的实际状况，遵循科学化的工作原则，对其进行全方位处理。

第二，开展群体的初始化处理工作。在采用遗传算法的过程中，能够形成群体进化操作模式，应进行起始搜索点的分析，了解初始的群体数据信息，根据消费者编码进行排序，依次开展物流的分配工作，更好地进行处理，形成服务工作机制以及模式。根据操作编码分配的配送车情况，进行染色体的建设。如若消费者子串为“m11，m12....m1i”，那么，按照具体的要求进行操作，直到最后的编码分配于配送车中，形成了第一条的染色体，【0，M11，M12....M1i，0，M21....Mnm，0】。在重复操作之后，直到可以满足相关初始群体规模G的要求为止。

第三，适应度的正确计算。在适应度计算工作中，需要结合个体情况进行优劣程度的评定处理，根据实际状况合理地进行适应度值分析探索，编制完善的配送方案，明确最终的工作目标，协调各方面工作之间的关系，确保结合实际配送方案成本目标，进行配送成本综合的计算。

第四，选择类型的运算措施。具有适应度计算的承接特点，主要是将适度很高的个体，按照具体规则，遗传到下一代中，充分发挥出选择类型预算方式积极作用。

2.3 算例分析

将某生鲜电子商务企业作为本次研究案例，选择区域网络购物消费者的配送进行分析，该区域一共有两个配送中心，分别为①（6千米，15千米），②（4千米，8千米），分别进行消费者配送处理，结合消费者的位置以及需求量、期望配送时间等进行处理。顾客需求量为684千克，配送距离为150.9千米。在每天早晨八点的时候开展配送工作，在配送中心设置规格为100千克的电动车对其处理，在每个配送点配送车的停留时间为十分钟，且速度为15千米每小时，成本为一元每千米，生鲜农产品的价格为20元每千克，保质期为两天，在配送的过程中，懲罚的费用为30元每小时。通过仿真分析方式，创建专业化的计算模型进行计算，可以发现总成本为560元，消费者的满意度为94%。

3 总结

在生鲜农产品物流配送路径优化的过程中，应结合B2C环境之下的技术应用状况，对相关的物流配送路径进行优化处理，转变以往的方式方法，逐渐提升整体路径优化效果，充分发挥各方面工作方式的积极作用。与此同时，在农产品的物流配送路径优化环节中，应编制较为完善的计划方案，通过模型计算方式的支持，促进生鲜农产品物流配送路径的合理优化，不仅要为消费者提供高质量服务，还应降低物流配送成本，为其发展夯实基础。

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[1] 何有世，马腾飞.B2C环境下生鲜农产品物流配送路径优化研究[J].商业经济研究，2017（05）.

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