苹果产业集群大型集散中心的配送优化模型及求解
供应链管理下的配送路线优化模型
供应链管理下的配送路线优化模型供应链管理是现代企业发展中不可或缺的一环。
在供应链中，配送路线优化模型的建立和应用对于提高企业的运输效率、降低成本、满足客户需求具有重要意义。
本文将探讨供应链管理下的配送路线优化模型，包括模型的构建、应用和优势。
一、模型的构建供应链管理下的配送路线优化模型的构建是基于大量的数据分析和数学建模。
首先，需要收集相关的数据，包括供应链中各个环节的运输距离、货物数量、运输时间等信息。
其次，利用这些数据进行分析和处理，建立数学模型。
常用的数学模型包括线性规划、整数规划、动态规划等。
最后，利用优化算法对模型进行求解，得到最优的配送路线。
二、模型的应用供应链管理下的配送路线优化模型的应用可以帮助企业实现以下目标：1. 提高运输效率：通过优化配送路线，减少运输距离和时间，提高运输效率，降低运输成本。
2. 降低库存成本：优化配送路线可以减少货物在运输过程中的停留时间，降低库存成本。
3. 提高客户满意度：通过优化配送路线，可以更加准确地满足客户的需求，提高客户满意度。
4. 提高可持续发展能力：优化配送路线可以减少运输中的能源消耗和排放，对环境友好，提高企业的可持续发展能力。
三、模型的优势供应链管理下的配送路线优化模型具有以下优势：1. 精确性：通过大量的数据分析和数学建模，模型可以提供精确的配送路线，避免了人工规划中的主观性和随意性。
2. 效率性：模型的求解过程可以通过计算机算法进行自动化处理，大大提高了求解效率，节省了时间和人力成本。
3. 可扩展性：模型可以根据实际情况进行调整和扩展，适应不同规模和复杂度的供应链系统。
4. 实时性：模型可以结合实时的数据进行优化，及时调整配送路线，应对突发情况，提高应对能力。
总结：供应链管理下的配送路线优化模型是现代企业提高运输效率、降低成本、满足客户需求的重要工具。
通过模型的构建和应用，企业可以实现运输效率的提升、库存成本的降低、客户满意度的提高以及可持续发展能力的增强。
物流运输配送优化模型及算法研究
物流运输配送优化模型及算法研究随着电子商务行业的快速发展，物流运输配送的效率成为了商家和消费者关注的重点。
为了提高物流配送的效率和准确性，许多研究者开始探索物流运输配送优化模型和算法。
首先，对于物流运输配送的优化模型研究。
物流运输配送的优化模型可以分为几个方面：路线优化、车辆调度、货物装载等。
路线优化是指在给定的起点和终点之间，寻找最短的路线来减少交通时间和燃料消耗。
车辆调度是指在给定的货物配送需求下，合理安排车辆的调度顺序和时间，以最大程度地减少车辆的空驶和等待时间。
货物装载是指在给定的车辆和货物需求情况下，合理安排货物的装载顺序和方式，以最大程度地减少空间浪费和装载时间。
接下来，对于物流运输配送的优化算法研究。
为了解决物流运输配送的优化问题，研究者们提出了许多优化算法，如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这些算法主要通过优化目标函数，求解最优解或近似最优解。
遗传算法模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来产生新的个体，以逐步优化目标函数。
模拟退火算法模拟了固体退火过程，通过在解空间中随机搜索，以找到全局最优解。
禁忌搜索算法通过记录禁忌表，以避免陷入局部最优解，最终找到全局最优解。
除了以上两个方面的研究，物流运输配送的优化模型和算法还需要考虑以下几个因素。
首先是实时性，由于物流运输配送的动态性，模型和算法需要能够适应实时变化的需求，以保证效率。
其次是容错性，由于各种不可预测的因素（如交通堵塞、天气等），模型和算法需要具备容错能力，能够在异常情况下正常运行。
再次是可扩展性，随着物流规模的不断扩大，模型和算法需要具备可扩展性，以适应大规模的物流运输配送需求。
在实际应用中，许多公司已经开始采用物流运输配送的优化模型和算法。
例如，亚马逊通过算法自动计算出最佳的货物装载顺序，以减少送货所需的车辆和时间。
而滴滴则通过实时交通信息和智能调度算法，实现了高效的出行服务。
这些应用的成功不仅提高了物流运输配送的效率，也降低了物流成本，为企业带来了巨大的经济效益。
快递物流配送优化问题的多目标模型建立与求解
快递物流配送优化问题的多目标模型建立与求解随着经济的快速发展和互联网的普及，电商平台的崛起成为了中国市场最主要的流通方式。
因此，物流配送在经济中的地位显得越来越重要。
比如快递物流公司的进一步发展也在逐渐壮大，从小到大逐渐运转，从简单到复杂逐渐发展，这些都离不开其核心模型-多目标优化模型。
多目标优化模型是追求“更好”的模型，通过某些手段来达到满足不同目标的效果。
1. 快递物流配送的问题快递物流配送的问题主要是指在揽件、分拣、配送等环节中的成本、效率和质量的问题。
成本问题在主要集中在人工和资源成本，配送的效率问题则直接影响到物流公司的能力和效率。
而送达的时间的质量问题则体现出物流公司的质量管理水平和服务质量。
这些问题都需要在多目标模型下进行优化解决，最终实现客户满意度和企业的利润为主要目标。
2. 多目标模型的建立基于此，我们可以建立如下的多目标模型，其主要目标为最小化成本、最大化效率和达到质量的目标。
同时，在实际应用中，我们还需要考虑其他影响因素，比如天气和道路状况等，从而准确的建立更加符合实际场景的多目标模型。
3. 多目标优化算法的求解对于多目标模型的求解，我们可以采用多目标优化算法进行解决。
其中，多目标优化算法包括了很多种优化算法，如GA、PSO、NSGA-II、STPA等。
不同的算法有不同的特点和适用范围。
为了能够合理选择应用的算法，我们需要充分了解各种算法的适用条件、求解时的优劣势和操作步骤等。
此外，求解多目标模型的过程中还需特别注意的是，在不确定的情况下如何选取最优解的问题。
我们需要给出各种情况的评价和预测，以便在实际应用中做出合适的选择。
4. 总结物流配送的优化问题，它是对多个目标点的协调优化，不仅是在成本、效率和质量上做出选择，同时还需要考虑天气和道路状况等因素的影响。
为了能够解决这些问题，我们需要建立一个符合实际场景的多目标模型，并使用多目标优化算法进行求解。
在应用过程中，我们还需要注意选择最优解的问题。
时变需求下“苹果”型产品库存运输整合优化
时变需求下“苹果”型产品库存运输整合优化谢小良;胡少华【摘要】“苹果”型产品属于典型的物理性变质产品,这种产品在库存运输过程中,随着时间的推移会产生变质成本.由于这种产品需求具有季节性和不稳定性,致使产品需求的随机性比一般产品更强,相应库存运输总成本更难以确定.本文在时变需求条件下,假定产品变质率分两阶段跳跃变化,建立了“苹果”型产品库存运输整合优化模型与算法,进而求得成本最小时产品的最优订购周期和订购量.算例说明,模型与算法是有效的.%Hie product of "Apple" type belongs to physical bad product Along with the lapse of time, this product will go bad in the process of stock-transportation. Because of seasonality and instability, the need of this product is more random than generic product, and the total cost of stock-transportation is more difficult to confirm. In the conditions of time-varying demand, on the hypothesis that deteriorating rate is bounded to change by two stages , this article has established the integrated optimization stock-transportation model and algorithms of " Apple" products , and then has impetrated the most optimum order cycle and order quantity at the minimum cost. For example, model and algorithms are valid.【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》【年(卷),期】2011(033)004【总页数】4页(P119-122)【关键词】"苹果"型产品;库存运输;成本;整合优化【作者】谢小良;胡少华【作者单位】湖南商学院信息学院,湖南长沙410205;长沙市特殊教育学校,湖南长沙410205【正文语种】中文【中图分类】TP183易逝品主要包括物理性变质品和无形性变质品两类［1］，前者如水果、蔬菜、牛奶、面包、月饼、血液、啤酒、肉类等易腐产品以及放射性产品、挥发性产品等，这些产品的物理性能会随着时间的推移而呈现显著降低的特征，在库存运输过程中，产品可能会发生腐坏、挥发、衰减，导致使用价值下降甚至丧失;后者如图书、报纸、杂志、时装、贺卡、特定节日礼物、玩具、高科技产品(半导体和数码通信等消费类电子产品)以及顾客化订制的特殊零部件(如模具)等，这些产品随着时间的消逝本身并不会发生物理性变化，但由于新的工艺、技术的产生或顾客偏好变化等因素的影响，其内在价值却随着时间的推移而呈现显著降低，有的甚至因此而退出市场［1～3］.“苹果”型产品并非特指苹果之类的水果，但都类似于苹果产品，这类产品在变质过程中仅仅发生腐烂、失效等形态的变化，产品本身的无形价值因与替代产品相同而不发生变化.这类产品从上市起就不断发生质变，其变质的临界点不能确定，或者根本就不存在固定的变质临界点，也就是说，这类产品总是在模糊缓慢中惭惭失去其应用价值，一直到消费者消费或变质处理为止.不仅如此，“苹果”型产品的价格同样会受到供求关系、人们的消费水平等多种因素的影响.如牛奶属典型的“苹果”型产品，近几年经常发生奶农将白花花的牛奶倒进河里，这是供大于求发生的牛奶贬值现象.前段时间电视里有位专家大谈牛奶的负面效果，这也造成了牛奶的滞销.这说明，虽然牛奶本身的效用没变，但因人们的偏好、市场供求关系的变化造成其价值的变化也是常有的事.“苹果”型产品属于快速消费品，其生命周期短，储存费用高，因此要尽可能缩短库存时间、尽快实现产品的使用价值.因为这类产品变质后残值很低，超过一定变质时间后，有的产品不但没有残值，甚至还需要处理成本.从消费者的角度来说，这类产品大多属于消费频率高的易耗品，消费者需要此类产品的不断供应.因此，企业应尽可能地加快“苹果”型产品的流通速度，以降低产品的变质成本.1 问题的提出从供应链管理的角度看，由于库存和运输存在“效益悖反(trade-off)”关系，单独的库存或运输路径优化有时不利于从整体上减少物流成本［4］.为了提高供应链的效能，人们提出了供应商管理库存(Vendor Managed Inventory，VMI)的策略，探索改进传统的各自为政的库存控制模式，以系统集成的思想进行库存管理，以便更有效地解决牛鞭效应(bull-whip effect).但对于供应商而言，如何充分利用自已的资源，同时对物流领域中最为重要的环节配送路线和库存控制作出更有效率、更加灵活的决策，是实施VMI首先必须要解决的问题［5，6］.因为库存控制与运输决策整合优化是实施VMI策略的核心问题.在该策略下，允许供应商在确保下游顾客的库存能满足其需要的前提下，自主确定向下游客户送货的时间及数量，而不是由客户提出订单，这种运作模式已成为一个新的运筹学和物流系统优化的主要研究方向.目前，很多学者开始对库存控制、运输决策及库存运输整合优化问题进行研究，并取得了一些成果，而对易逝品的相应问题研究却极少看到.如何把握“苹果”型产品库存控制与运输决策方法，从定量的角度研究这类产品的上述特征，真正实现这类产品库存运输整合优化，是企业降低成本、提高效益的关键.为此，本文根据“苹果”型产品的特征，在合理的假设条件下，尝试建立“苹果”型产品库存运输整合优化模型与求解算法，力求在库存运输总成本最低的条件下，求出产品的最优订购周期与订购量.2 问题假设与符号的说明(1)问题的假设:只考虑“苹果”型产品的一个市场生命周期;定义在t=0时刻，“苹果”型产品成熟上市;“苹果”型产品在其生命周期内的前两个阶段，变质率为θ1;后两个阶段，变质率增大为θ2，其中0≤θ1＜θ2≤1;假定各产品的需求率按照D(t)=at2变化，其中a＞0;销售期间不存在缺货;不考虑价格折扣和其他物价变化因素.(2)符号的说明:I(t):产品在时刻t的库存;h:单位产品单位时间的存贮费;T0:“苹果”型产品变质率变化的临界点;P:零售商采购价格;U:单位距离单位货运量的运费;Kb:零售商每次订货成本;T:订货周期.3 模型的建立据问题假设与符号说明，则有:第一种情形:在0≤t≤T0时，库存水平为:.据边界条件，产品首次定购量为:第二种情形:在T0≤t≤T时，库存水平为:.由边界条件:t=T0及I(T)=0，有于是4 模型的求解由于定购量与定购周期存在确定的对应关系，因此这里视定购周期作为决策变量.为了求出成本最低时的最佳订货周期.由(2)和(3)求导:对(4)求导，得将(5)和(6)代入(7)，得由(8)求得对应的订货周期为:将(9)计算得最优订货周期T*分别代入(1)、(3)和(4)即可分别得相应的最优订购量Q*和最低库存运输总费用TTC.5 算例分析红富土苹果具有很多优良特性:极耐贮运，可贮到翌年四、五月份，贮后肉质不发绵，风味变化小，失重少，病害轻.不少水果批发商，每年都从陕西、甘肃、辽宁、河北、山东、山西等地定时调进一批红富士苹果，以供零售商调用.红富士苹果按其大小可分为65、70、75、80、85等多种型号，每一型号又可分一级、二级和三级品，价格相差很大:批发价从几角一直到6元、7元不等.由于全国各地不同种类苹果收获的时间各不相同，一般从7月底到11月底都有苹果成熟，不同种类的苹果从开始收获到罢园时间各不相同.果实生育期170～180天，即10月下旬至11月上旬采收.目前，我国各种苹果销售时，下半年基本上是直销，大部分苹果都不需要冷装处理，其库存保管费相对较低，变质率也相对较低;而上半年基本上是冷装库存，其库存保管费相对较高，变质率相应也较高.从销售情况来看，端午节、春节等节日，苹果销量很大，从长沙市红星水果市场调查的情况来看，春节只要半天时间，就可以销售30～40吨苹果，而平时也是1～2天就可以销售20多吨苹果.但由于市场调节失控，常常出现苹果缺货，供不应求;同时也出现供过于求，大量苹果因无人进货而腐烂也是常有的事.这说明对苹果实施库存控制是降低成本、提高服务的关键.下面，利用上面提供的“苹果”型产品库存模型，对长沙市红富士苹果的订货和库存情况作一个定量的说明.根据长沙市红星水果批发市场批发商提供的信息:每年上半年，红富士苹果主要靠大型冷库提供，贮装成本较高，变质率也较高;而下半年红富士苹果主要是从果农处调货，苹果新鲜，保质期相对较长，贮装成本较低.为研究方便起见，这里仅考虑苹果在下半年的订货和库存问题.设这个时期的红富土苹果每斤每天的库存持有成本为0.08元，变质临界点为30天，订货初期变质率为1%，而临界点之后的变质率为3%，订购成本为200元，每年下半年，购入苹果批发价4.5元/斤，即T0=30天，θ1=0.01，θ2=0.03，h=0.08元/斤天，P=4.5元/斤，a=7.8，Kb=200，U=0.5元/斤.分别代入(9)、(3)、(1)和(4)，并用Matlab7.0编程计算得:订购周期为T*=24天，订购量Q*=47吨，全年订货15次，总成本TTC=371 791元，平均成本AC=9 103.2上面的计算结果与长沙红星水果批发市场实际操作比较，订购周期长3天，订购量每次多7吨，全年订货次数少1次.这样全年可减少成本23 561元.6 结语“苹果”型产品是易逝品中比较典型的物理性变质产品，由于其产品存在腐烂变质现象，导致其库存控制与运输决策中不得不考虑产品的变质成本.本文在一个销售周期内，假定需求时变的情况下，得到了“苹果”型产品库存运输的总成本函数，在此基础上，利用微分法求得总成本最小情况下的订购周期与订购量，为进一步研究“苹果”型产品库存运输整合优化问题，提供了一定的基础.但由于“苹果”型产品需求具有很强的季节性与不确定性，导致产品需求情况很难准确预测，甚至根本不可能准确预测.这样，“苹果”型产品的库存水平就很难准确把握，从而相应的库存持有成本、变质成本等一系列成本就很难准确求得，加之，产品的变质率也是随机的，因此，“苹果”型产品也和一般易逝品一样，得到的库存运输总成本和实际问题存在一定的偏差，当然其整合优化也就不可能有很满意的效果.如何找到较好的方法能准确地得到“苹果”型产品库存运输总成本，将是深入研究这一问题的关键.参考文献［1］徐贤浩.短生命周期产品库存控制及运营策略［M］.北京:中国物资出版社，2007.［2］赵泉午.基于报童模型的易逝品供应链合同研究［D］.重庆:重庆大学，2004. ［3］赵泉午，熊中楷，林娅，等.基于电子市场的易逝品两级供应链供需博弈分析［J］.中国管理科学，2004，12(3):92—97.［4］符卓.开放式车辆路径问题及其应用研究［D］.长沙:中南大学，2003. ［5］赵达，李军，马丹祥.求解随机需求库存-路径问题的一种算法［J］.系统工程，2006，24(5):23—28.［6］赵达，李军，李妍峰，等.随机需求库存-路径问题:研究现状及展望［J］.系统工程，2007，25(8):38—44.［7］谢小良.易逝品库存运输整合优化［D］.长沙:中南大学，2010.。
物流配送中的优化模型设计
物流配送中的优化模型设计物流配送是现代企业经营中非常重要的环节，但是由于物流配送涉及到多方面的因素，所以相对来说管理也不可避免地变得复杂多样。
优化物流配送可以减少成本、提高效率，因此对于企业而言是至关重要的。
本文将探讨物流配送的优化模型设计。
一、优化模型的目标和意义优化物流配送的目标主要有以下几点：1. 减少配送成本：由于缩短配送路线、减少配送次数等因素，可以大幅度降低配送成本。
2. 提高配送效率：优化物流配送可以使得货物得到更快速的送达，进而提高企业的生产效率。
3. 保证服务质量：有了科学的配送计划，可以使得货物送达更为迅速顺畅，同时也减少了货损的可能。
4. 提高企业形象：一个高效的物流体系可以让企业在顾客心目中获得更为优秀的形象。
二、物流配送的优化模型1. 随机森林算法。
随机森林算法通常用于数据分类问题，而在物流配送中，也可以将其应用到路线计划、货物分拣等环节。
具体来说，通过采集运输数据，比如时间、货物品类、目的地等等，将这些数据应用于随机森林算法中，由机器学习生成优化的配送路线，并在实际环境中应用起来。
相比传统的人工计算，这种方法可以大大降低错误率，提高运输效率。
2. 蚁群算法蚁群算法是一种计算机优化算法，模拟了蚂蚁寻找食物的行为。
在物流配送中，蚁群算法可以应用在初始货物分配上。
蚂蚁从巢穴向外探索食物，途中释放信息素并沿着信息素浓度高的路径行进，传递着食物所在方向的信息。
将这种思想应用于初始货物分配，可以使得所有货物都被合理分摊到各个配送车辆上，从而降低了单个配送车辆的货物负载，保证了整个配送的高效性。
3. 贪心算法贪心算法在物流配送中有着广泛的应用，比如在单车路径规划上，可以使得车辆在经过所有客户后，回到起点一次性完成所有配送。
另外，在多车运输问题中，贪心算法可以保证每个车辆都访问最近的配送点，从而实现高效运输。
三、结语物流配送是现代企业经营中非常重要的环节，实现配送的高效性可以带来企业年年稳定的利润增长。
物流配送优化模型的建立与求解方法
物流配送优化模型的建立与求解方法随着电子商务的快速发展，物流配送的效率和准确性成为了供应链管理中至关重要的一环。
为了降低成本、提高送货效率和满足客户的需求，物流配送优化模型的建立与求解方法逐渐受到了广泛关注。
物流配送优化模型是通过数学建模和优化方法，以最小化配送成本或最大化配送效率为目标，确定最佳的配送方案。
在这个模型中，需要考虑到多个因素，包括送货点的位置、货物数量、运输工具的可用性、交通网络的拥堵情况等。
下面将介绍一些常用的物流配送优化模型的建立与求解方法。
1. 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）车辆路径问题是物流配送中经典的优化问题之一，主要考虑如何合理安排货车的路线和送货顺序，以实现最佳的配送效果。
常用的求解方法包括贪心算法、启发式算法和精确算法等。
其中，贪心算法以局部最优解为基础，逐步得到更优的全局解；启发式算法通过一系列规则和启发式知识，快速搜索解空间，并找到较好的解；精确算法则通过穷举搜索或动态规划等方法，保证找到最优解。
2. 车辆规划问题（Vehicle Scheduling Problem，VSP）车辆规划问题是在给定的时间窗口内，合理安排货车的配送时间和路线，以最小化总的配送成本或最大化配送效率。
主要考虑到货车的装载率、时间窗口的限制、配送点的优先级等因素。
求解方法包括启发式算法、模拟退火算法和遗传算法等。
启发式算法根据启发式规则和评价函数，逐步优化解空间；模拟退火算法模拟金属冷却过程，逐步靠近最优解；遗传算法模拟生物进化过程，通过遗传操作找到最优解。
3. 配送路径规划问题配送路径规划问题是在给定的地理网络和需求点上，合理安排配送路径，以最小化总的配送距离或时间。
该问题主要考虑配送路径的优化和节约。
常用的求解方法包括最短路径算法、动态规划算法和模拟退火算法等。
最短路径算法根据地理网络的拓扑结构和距离信息，寻找最短路径；动态规划算法通过建立状态转移方程，逐步求解最优路径；模拟退火算法模拟金属退火过程，通过接受较差解的概率，找到全局最优解。
水果配送中心运作优化方案
水果配送中心运作优化方案目录1绪论 (2)1..1 水果储配概述 (2)1.1.1水果储配`白勺`特殊性 (2)1.1.2水果流通储配`白勺`区域性 (2)静宁常津果品有限责任公司，严格按照国际食品卫生标准生产经营，开发当地资源优势，加快产业化进程，为地方经济`白勺`发展和增加农民收入树立了榜样.该公司自成立以来，秉承现代企业管理理念，始终遵照全省农业长夜发展要求，努力为社会主义新农村建设添砖加瓦，紧紧围绕促进优势果品加工、扩大果品外销、带动农民增收`白勺`创业目标，抓住历史机遇，在果品质量提升、散户果品收购及果品深加工、广销售上下功夫，建立了“公司+基地+农户”`白勺`经营管理模式，采取了一系列行之有效`白勺`措施和手段，促进了区域优势农业产业`白勺`发展，公司现在广东、湖南、四川、贵州、北京上海、深圳等省市地区建立了较为稳固`白勺`销售渠道和窗口，其所注册`白勺`“陇原红”牌红富士苹果深受各地客户`白勺`好评，2005年该品牌通过国家绿色食品认证.2007年，公司被评为“静宁县优秀民营企业”，同年`白勺`12月被评为“平凉市农业产业化重点龙头企业”，2008年荣获上海博览会畅销产品奖，2011年被评为“甘肃省农业产业化重点龙头企业”，同年被静宁县工商局评为“重合同，守信誉”企业，2012年取得了产品出口证. (6)2 金华广源水果配送中心运作分析 (8)2.1中心规模小 (8)2.2水果周转情况 (9)2.3 各流程作业量 (9)2.4 结构布局 (10)2.5业务流程 (12)3金华广源水果配送中心发展障碍 (14)3.1配送中心布局不合理 (14)3.2配送中心流程环节存在`白勺`问题 (14)3.3物流配送设施薄弱，物流技术水平低 (15)3.4统一配送率低，装配`白勺`合理化不高 (15)3.5配送人员素质较低 (16)4 金华广源水果配送中心运作优化对策 (17)4.1对配送中心结构进行合理布局优化 (17)4.1.1 进货平台设计 (17)4.1.2各功能区域物流强度分析 (17)4.2利用地理优势和资源，扩大其规模 (19)4.3 加强配送各环节`白勺`管理，提高运作效率 (20)结论 (22)引言随着物流业`白勺`迅速发展，城市物流配送日益得到重视和发展.近年来，许多城市都开始兴建物流配送中心，物流基础设施逐渐得到改善，整体物流技术水平也开始得到提高.特别是随着社会化配送中心`白勺`出现，配送中心将在结构上进行一次重组，专业化`白勺`配送中心将成为一种发展趋势.我国是一个农业大国，大多数`白勺`人口都从事农业生产，只有农民`白勺`生活水平得到改善，生活质量得到提高，才能全面实现小康社会.而水果作为一种重要`白勺`农产品，改革开放以来，获得土地经营权`白勺`农民纷纷把目光投向水果业，全国各地水果业发展`白勺`积极性空前高涨，并得到迅速发展.跟着市场经济`白勺`成长，物流配送对于城市水果配送显得越来越重要，物流配送标准模式`白勺`选择对于水果市场`白勺`成长起着关键作用.近年来，越来越多`白勺`水果批发市场意识到物流配送`白勺`重要性.对于大型水果批发市场`白勺`运营，高效`白勺`物流配送是其获得范围经济优势、供给优质产品和提高工作效率以及减低综合成本`白勺`关键1绪论1..1 水果储配概述随着人们生活水平`白勺`不断提高，水果越来越受人们`白勺`欢迎，也成了日常生活中必不可少`白勺`食物.水果储配就是指按照水果消费者`白勺`需求，在水果储配中心或是水果批发市场进行加工、整理、分类、配货等一系列活动最后将水果送到消费者`白勺`过程.由于水果有生产地域性和季节性`白勺`特点，同时水果又是人们`白勺`生活必需品，具有消费普遍性和分散性`白勺`特点，因此无论是水果`白勺`流通，还是水果加工配送都不同于工业产品物流和其他包装消费品物流，其主要特点为：1.1.1水果储配`白勺`特殊性水果具有鲜活易腐蚀性，要求在配送过程中必须采取一定`白勺`措施，才能保证其新鲜度，确保客户满意度.在收购后首先要进行预冷，消除水果自身具有`白勺`热量，防止在加工前暂存环节中腐烂；经过加工，再分区、分类进行冷藏；送货过程中也需要特定`白勺`冷藏设备，这就是区分于其他工业品配送`白勺`特性.同时还有很大`白勺`风险性.首先，水果`白勺`供应主体具有分散性，使经营者不容易占据垄断地位，同时市场信息分散，人们难以全面把握市场需求信息，以及其竞争对手，合作伙伴`白勺`信息，这样就会产生“信息不对称”.其次，水果生产`白勺`季节性强，水果上市不容易在短时间内进行正确地调节，这会使得市场价格有很大`白勺`波动，在水果流通市场上经常出现.最后，以鲜活形式为主`白勺`水果，限制其在跨区域间`白勺`调节，这使水果在物流运作和加工配送过程中具有更多`白勺`相对运营风险.1.1.2水果流通储配`白勺`区域性水果生产具有季节性和区域性，但是人们需求是多样化`白勺`，因此不同区域间进行流通交易，而水果具有鲜活易腐性，这样使得在运输储存时需要特定`白勺`冷藏设备；但即使采取保鲜，冷藏措施，也有可能出现很大`白勺`损耗，而且这个比例会随着时间和距离`白勺`加大而增加，为了减少这种损失，就要限制水果`白勺`配送区域，在水果保鲜期内完成送货.由于水果生产地面广，消费水果`白勺`地点也很分散，所以水果运输和装卸比其他工业品要复杂.又因为城市交通`白勺`限制同时还要满足顾客`白勺`需求，水果企业不得不在距离用户较近`白勺`居民区设置大量`白勺`配送中心.1.2水果储配`白勺`必然性（1）是静宁县苹果产业发展`白勺`需要苹果是静宁县具有明显竞争优势`白勺`特色农产品，苹果业已经成为当地农民增收致富`白勺`支柱产业，也是企业生存发展`白勺`根本.但目前缺少产地加工包装储藏企业，缺少对优质苹果`白勺`“品牌包装”和“品质化”升级处理，缺少旺季保鲜储存调试和增加附加值`白勺`商业化经营理念，大部分苹果采摘后在收获季节由供应商以鲜果收购，优果贱卖，没有形成当地优质苹果`白勺`有效竞争力，品牌效应缺失，果农收入没有保障，长期发展受到影响，产业附加值较低、抗风险能力差.因此，通过对苹果`白勺`产后商品化处理和旺季保鲜存储调试，变资源优势为产业优势，可促进农业产业化结构向品牌化方向发展，对促进本地区`白勺`苹果产业发展有着重要`白勺`意义.（2）是促进农民增收和满足当地苹果储藏`白勺`需要苹果在全省农作物产值和农民收入中所占`白勺`比重呈较快`白勺`增长趋势，已经成为静宁县农民收入`白勺`主要来源.该果品公司通过对苹果进行产后商品化处理，提高品质，树立品牌，将在很大程度上带动广大农户种植苹果`白勺`积极性，推动苹果产业向组织化、集约化、标准化发展，有利于促进农业增效和农民增收.该果品公司`白勺`冷藏物流不但有利于降低生产成本，提高生产流通效率，更有利于提高产品品质，促进地区苹果产业`白勺`可持续发展.（.3）、是保证市场供应`白勺`必然途径果蔬类农产品大都是季节性产品，要随熟随收，常年消费，这就需要通过冷藏在保质`白勺`前提下，对产品进行较长时间`白勺`储藏并实现均衡供应市场，满足消费者`白勺`需求.此果品公司可将结余果品进行保险储存后反季节销售，即可延长当地苹果`白勺`储存期，减缓品质损失，又可以满足反季节人们对新鲜水果`白勺`需要.2.企业背景2.1行业背景近年来，随着农业结构`白勺`调整和居民消费水平`白勺`提高，生鲜农产品`白勺`产量和流通量逐年增加，全社会对生鲜农产品`白勺`安全和品质提出了更高`白勺`要求.加快发展农产品`白勺`冷链物流，对于促进农民持续增收和保障消费者安全具有十分重要`白勺`意义.农业部于2009年2月发布实施了《苹果优势区域布局规划》（2008-2015年），确定了渤海湾和黄土高原两大区域优势如下图2-1所示：其中黄土高原优势区包括陕西渭北和陕西南部地区，山西晋南和晋中，河南三门峡地区和甘肃`白勺`陇东及陇南地区.甘肃省就有18个苹果优势区域重点县市，其中静宁县是最大`白勺`苹果生产地.静宁县是全国红富士苹果最佳产区之一，光照时间长，昼夜温差大，雨量充足，所产苹果以个头大、色泽鲜艳、质脆、味香、含糖量高、营养丰富、硬度适中而深受广大消费者`白勺`青睐.苹果是甘肃省在全国具有明显竞争优势`白勺`特色农产品，对带动全省经济`白勺`快速发展有着重要`白勺`作用.2.2公司简介静宁常津果品有限责任公司是2005年10月注册成立`白勺`民营企业，注册资金100万元，流动资金1600万元，固定资产800万元.主要从事果品购销、贮藏、加工、生产等业务.公司现有占地面积6600㎡`白勺`气调冷藏保鲜库10孔，年贮藏能力4000吨，年加工运营能力5800吨，去年销售利润180万元.公司现有各种车辆4辆，管理人员8人，固定员工16名，临时工50名，引进台湾苹果分选机生产线2条.为进一步扩大规模，2006年该公司新租赁土地30亩，投资800万元.新建年贮藏量5000吨专用于果品出口`白勺`气调库12孔；引进台湾生产果品清洗、分级、包装生产线2条，建成加工车间2座；新建果品包装材料库房2座；常津果品有限责任公司办公楼1座.公司自成立以来，紧紧围绕全县果品支柱产业开发，努力扩大经营规模，积极开拓市场，狠抓内部管理，实现了企业和社会效益“双赢”目标.去年10月份，公司办理了出口水果加工厂认证及企业自营出口权认证，同时在海关办理了备案登记证，同泰国新华有限公司签订了1500吨苹果出口合同，实现直接出口创汇82万美元（折合人民币650多万元），填补了全市乃果品出口空白，成为目前全省最大`白勺`果品出口企业.年生产总值1400万元，实现利润250万元.公司现有苹果标准化生产基地16000亩，年果品产量可达15000吨，基地现有果品贮藏库22孔，年贮藏量可达1万多吨.通过公司＋基地＋农户`白勺`生产经营和标准化生产管理，进而推动了全县苹果基地果品生产，极大地提高了全县苹果生产`白勺`整体水平.静宁常津果品有限责任公司，严格按照国际食品卫生标准生产经营，开发当地资源优势，加快产业化进程，为地方经济`白勺`发展和增加农民收入树立了榜样.该公司自成立以来，秉承现代企业管理理念，始终遵照全省农业长夜发展要求，努力为社会主义新农村建设添砖加瓦，紧紧围绕促进优势果品加工、扩大果品外销、带动农民增收`白勺`创业目标，抓住历史机遇，在果品质量提升、散户果品收购及果品深加工、广销售上下功夫，建立了“公司+基地+农户”`白勺`经营管理模式，采取了一系列行之有效`白勺`措施和手段，促进了区域优势农业产业`白勺`发展，公司现在广东、湖南、四川、贵州、北京上海、深圳等省市地区建立了较为稳固`白勺`销售渠道和窗口，其所注册`白勺`“陇原红”牌红富士苹果深受各地客户`白勺`好评，2005年该品牌通过国家绿色食品认证.2007年，公司被评为“静宁县优秀民营企业”，同年`白勺`12月被评为“平凉市农业产业化重点龙头企业”，2008年荣获上海博览会畅销产品奖，2011年被评为“甘肃省农业产业化重点龙头企业”，同年被静宁县工商局评为“重合同，守信誉”企业，2012年取得了产品出口证.2 金华广源水果配送中心运作分析金华广源配送中心成立于2005年，至今已经有5个年头，是一家综合性`白勺`水果批发及零售配送中心，批发经营各种进口和国产高中低档水果，已经同许多生产基地建立了联系，有稳定而广泛`白勺`进货渠道，同时也致力于饭店，酒吧，棋牌室`白勺`水果配送业务.金华广源以高起点，从严治内，树立良好`白勺`中心文化，凭借着严格`白勺`科学管理，精干`白勺`营销队伍，优质`白勺`果品质量，高标准`白勺`农残测试，完善`白勺`售后服务.已逐步走上了规范化`白勺`道路.本着“诚信，创新，优质”`白勺`理念为广大新老顾客朋友提供全方位、全面、全过程`白勺`优质服务.金华广源`白勺`水果质量好，为顾客提供`白勺`水果全是精选过`白勺`优质水果，非常新鲜，为顾客服务态度特别好.金华广源水果配送中心`白勺`经营特色为“批发团购配送零售”是以经营水果为主，同时充分利用地理优势和产地`白勺`便利条件兼营干果，为广大客户提供方便和优质`白勺`服务.批发：通过水果生产基地收购水果，在水果批发市场上批发给二级批发商和经营水果`白勺`商家，在各大水果批发市场上销售.团购：单位订货团购，单位给员工分发水果，或以水果卡`白勺`形式,让员工可以去金华广源领取.水果质量必须要好，新鲜，让顾客满意.配送：按照饭店，酒吧，棋牌室，超市对水果品种，质量`白勺`要求及时`白勺`配送供货，让顾客放心省心是广源`白勺`一贯宗旨.零售：广源配送中心有便利`白勺`交通，消费者都可以很方便`白勺`买到这里`白勺`水果，广源`白勺`水果种类齐全.同时，顾客在电话预定好水果后，在最短`白勺`时间内送货上门.金华广源批发配送中心保证最低价`白勺`水果，100%新鲜，种类齐全，为团购配送提供了基础保障.水果配送促进了水果批发`白勺`发展，每天都有稳定`白勺`配送销量，就有能力与更多`白勺`产地签订更多`白勺`购销合同，产品越多价格越低，从而推动了团购和礼品水果卡配送业务发展（张晓青，2010）.2.1中心规模小金华广源配送中心规模总体来说还是比较小`白勺`，金华大多数`白勺`水果物流都是分散型`白勺`，自营自理，所以配送也都是自己完成`白勺`，配送中心只能经营物流`白勺`几项活动，将水果从生产地运往消费地只是承担了简单`白勺`物流业务，既没有将物流各个环节整合，也没有对水果从生产到消费整个环节流通过程进行统一`白勺`管理，这样导致配送中心`白勺`规模小，服务不到位等问题，而且广源配送`白勺`区域不大，大多数都是本区域内`白勺`配送，没有延伸到外地去，地域分割`白勺`影响，网点布局还不统一.在此基础上建设`白勺`配送中心形不成规模优势，不能发挥规模经济`白勺`效益.2.2水果周转情况金华广源配送中心内部水果周转情况：水果名称、库存量、周转周期、周转量等数据资料（水果周转情况见表1）.2.3各流程作业量广源配送中心每年货物运转量大约为11000`白勺`托盘，每天平均就是30托盘/天，进出水果量总共在每天20吨左右，每天进出货`白勺`车辆大约有6-8辆.上游供应商`白勺`车辆都比较大，一天数量也就2、3辆左右，而广源自备车辆属于小型`白勺`箱式货车，地区不同，所以每天配备`白勺`车辆也会多一点.进行分析，可以知道各流程`白勺`物流作业量（广源各流程`白勺`作业量见表2）.表2广源各流程`白勺`作业量资料来源：金华广源配送中心2.4结构布局物流配送中心设施布局规划设计与产品特征、流程特征能否相互支持、配合，将是物流配送中心系统运作效率能否提升`白勺`关键.对广源配送中心内部结构进行观察，可以总结为八大区域进行整个综合作业，根据其流程流量可以表示出配送中心结构图（广源配送中心结构布局见图1）.（1）进货区.在这个作业区内，配送中心工作人员需要完成卸货等一系列接收货物`白勺`任务和货物入库前`白勺`准备工作.（2）加工区.在这个区域内对收进`白勺`水果进行包装，加工等作业.在这个区域`白勺`作业可以使得水果增值，这样`白勺`加工有助于水果`白勺`销售.（3）分类区.分类区是配送中心人员进行对水果进行拣货，按照水果大小或性质进行分类作业.（4）设备摆放区.是当时没有用到`白勺`设备主要存放地，主要`白勺`设备有空置托盘，手推货车，叉车等.（5）储存区.水果有着特殊性，而且保管难度大，所以对水果存储要求很严.在这个区域内，对接收后`白勺`水果根据其不同性质，进行不同方式储存.对于不耐存储`白勺`水果要采用冷藏库来保存，保证其新鲜度.（6）拣货区.对于已经分拣出来`白勺`，但是不能马上发送`白勺`货物，需要集中在拣货区等待统一发货，工作人员根据客户订单，对水果进行分拣、配货等作业.（7）出货区.出货区是工作人员将准备马上配送出去`白勺`水果，进行装车，配送作业.（8）零售区.广源配送中心不仅可以批发配送同时还有自己零售区域，直接面向顾客，消费者可以根据自己`白勺`需求直接购买`白勺`区域.每个环节都离不开信息`白勺`支持，信息作用贯穿于整个配送中心流程，在上述`白勺`八大作业区在信息`白勺`控制下相互联系相互作用，组成如下`白勺`流程图（广源配送中心流程见图2）.图2广源配送中心流程图2.5业务流程广源配送中心基本业务流程是接受顾客`白勺`批量订单，再通过对采购订单处理后，然后向客户进行送货.这种方式通过减少流通过程中环节可以减低双方`白勺`交易成本，并且在流通过程中可以增加对水果`白勺`增值服务，这样在使交易双方得利`白勺`同时也可以使配送中心获利.金华广源水果配送中心`白勺`客户分为四类：第一类是学校和企业单位，学校或是企业内部都会有食堂或者小型`白勺`水果店，学生和员工为了方便会选择内部水果店购买水果；第二类是酒店、饭店和棋牌室，酒店饭桌上最后都会有水果提供，棋牌室里也会为来娱乐`白勺`人供应水果；第三类是连锁超市，大型`白勺`连锁超市里都会有水果区域，顾客可以自由选择自己喜爱`白勺`水果品种；最后一类是水果店铺，水果行`白勺`水果都是采用批发商配送`白勺`模式，而不是自己去采购.广源为少数`白勺`几家水果商铺进行配送.广源配送中心`白勺`供应商也可以分成三类：第一类是海南等产地供应商，广源配送中心`白勺`水果一般都是从海南运过来`白勺`，海南有着“水果之岛”`白勺`美称，是中国热带水果`白勺`主要产地之一，资源丰富，主要有香蕉、荔枝、芒果等几十种，其中有被誉为“生命树”“宝树”`白勺`椰子，还有“微花巨果”`白勺`菠萝蜜，有称“水果珍品”`白勺`红香蕉，有冠以“水果之王”`白勺`芒果，等等；第二类是金华水果批发市场，19：00点开始到第二天凌晨4：00，来自不同区域`白勺`果农还有车辆聚集在市场里，批发商和广源配送中心与这些果农通过一系列谈判后完成交易.在凌晨4：00后，在开始销售；第三类是本地`白勺`水果基地或果农，广源中心在本地水果上市期间直接从水果基地代理商那里进行收购.目前广源水果配送中心由于规模较小，资金`白勺`缺乏，市场接受程度和水果供应因素，还不能面对居民服务.现以酒店为例，其采购渠道基本如下（酒店采购渠道见图3）.图3 酒店采购渠道对果农和酒店而言，单独配送中心业务可以在两个方面使业务增值：一个是减少交易环节，另一个是增加产品`白勺`价值.根据酒店`白勺`采购过程，如果配送中心面对`白勺`客户主要从水果市场采购，而配送中心能够保证水果直接从果农手中收购，就可以节省一道交易环节.根据调查，水果从产地到最终用户每经过一道交易环节，平均要增加30%`白勺`毛利润；另一方面是通过增加水果`白勺`价值来提高市场上`白勺`售价而从中获利.具体包括通过对水果进行加工，包装，使其增值，提高水果价格.综上所述，广源配送中心`白勺`业务组成是：由当地水果基地`白勺`水果收购或是产地，像海南地区`白勺`收购，再经过广源将水果根据客户要求，按照订单整理后配送给客户.（广源配送中心`白勺`配送模式见图4）图4 广源配送中心`白勺`配送模式3金华广源水果配送中心发展障碍3.1配送中心布局不合理广源配送中心`白勺`仓储面积没有得到合理利用，区域之间`白勺`划分不严谨，对各区域物流强度没有进行分析，每个区域`白勺`面积都没有估算，配送效率不高，区域间分割较远，直接造成运输上`白勺`矛盾.零售区域`白勺`水果很大部分是来自货架上`白勺`，而货架位置离零售区有一定`白勺`距离，设备区过于后面，这样离进货区太远了，这样就给工作带来很多不便，内部结构安排也不合理，空位，低档储存库较多，仓库利用率不高，导致其产生出许多问题以及资源`白勺`浪费，浪费了较多`白勺`劳动力.而在建立广源配送中心时，主要考虑资源分布，地理位置，而对需求状况、运输条件和周边经济等因素考虑不够全面，导致在整个配送过程中无论是时间还是流通效率都无法适应水果`白勺`鲜销形式，有一部分水果就是因为在配送作业环节层次和其处理能力、运价、交通基础状况等原因，当水果刚上市时，出现水果物流不畅、产销严重脱节.3.2配送中心流程环节存在`白勺`问题根据流程观察，发现在整个配送流程环节中，很多作业都存在问题，缺乏统一`白勺`管理.进货环节`白勺`时间不确定，造成仓库`白勺`空闲浪费和积压，仓库信息没有很及时上报给上游像海南等产地，达不到信息共享；仓储环节`白勺`仓库操作凌乱，没有秩序，很多时候水果`白勺`堆放没有特定`白勺`位置，也没有做好相应`白勺`记录，造成之后在时间和人力上`白勺`浪费；在流通加工作业中，广源仅仅完成交货作业较为粗糙`白勺`分配工作，在流通加工作业中分类较为粗放，没有跟得上先进`白勺`配送理念；广源配送`白勺`时候一般很盲目`白勺`配送，之前没有做好交通流量`白勺`观察和最短路线`白勺`选择，配送中心实行`白勺`是定时、定线路配送.在水果旺季时，随着客户订单量`白勺`增大，导致送货量`白勺`增加，车辆`白勺`调配就比较频繁而在淡季时，少数车辆就能完成配送任务而却还要动用全部车辆，有时为了几个偏远`白勺`客户在订单量很少情况下也要送很远`白勺`路，导致车辆`白勺`空置.配送模式不合理，没有开通网上订购，不能在网上进行交易.配送中心实行`白勺`是自备型配送模式，这种模式一次性投资较大，占用资金较多，只服务于自身，业务量也不大，规模小，导致物流成本高.配送方式单一，难以迎合物。
物流配送中心选址数学模型的研究和优化
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2020.03.214
学术论坛
物流配送中心选址数学模型的研究和优化
王勇 韦俊 姜涛 徐金荟 (盐城工学院 江苏盐城 224051)
Hale Waihona Puke 摘 要：为解决县域农村物流配送中心的选址问题，综合现实路网信息和农村网点吞吐量等要素，建立基于实际公路网
的选址坐标。
3 物流配送中心选址优化模型的建立 针对镇级行政区域的限制和镇级配送中心的数量进行
优化，打破行政区域的限制，不再依据一镇一配送中心原 则，而是在已知农村物流网点的位置和需求量的基础上使 用密度峰值聚类算法，确定需要的配送中心数量。以配送 中心的最大配送时间最小和总成本最小作为目标函数，建 立物流配送中心选址优化模型的双目标优化模型，求解即 可得到各配送中心的坐标及各配送中心管辖的网点范围。 3.1 密度峰值聚类算法求配送中心点数目
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
虽然传统的密度聚类算法对于任意形状分布的数据可以进 行分类，但必须通过一个密度阈值除去噪音点，对密度阈值 的依赖性较大。密度峰值聚类算法是基于密度的新聚类算 法，由Rodriguez和Laio在Science杂志发表提出，该方法该 方 法可以聚类 非球形数 据集，具 有聚类 速 度快、实现简单 等优点，目前得到了较为广泛的应用。该模型在已知农村物 流网点的位置和需求量的前提下使用密度峰值聚类算法， 进而确定所需要的配送中心数量。 3.2 物流配送中心选址的双目标优化模型的建立
首先给配送中心点赋予交通网络赋权图的第一个网点
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苹果产业集群大型集散中心的配送优化模型及求解李倩江素薇闫柏睿（长安大学经济与管理学院，陕西西安, 710064）摘要：在以实现零库存为目标的配送环境和允许批发市场之间优先存在商品转运(调运)的假设前提下,将批发市场细分为:有库存市场和缺货市场.并在已有的VRP研究基础上,得出了大型集散中心的配送优化问题模型及其算法的求解方法. 同时结合陕西渭北苹果产业集群的发展现状，合理地确定了模型中出现的随机化不确定参数（市场需求增长量），并介绍了统计假设检验法的应用.关键词: 产业集群;集散中心;配送优化模型；统计假设检验Distributed Optimization Model and Solution of Apple IndustryCluster large distribution centerLiQian JiangSuWei YanBoRuiSchool Economy and Management, Chang’an University, Xi’an 710064, China Abstract:In the assumptions of achieving the goal of zero inventory for the environment and allowing the goods delivery(transport) of priority to exist between the wholesales, breaking the wholesale market down into: Has stock market and Lack stock market.And base on the VRP research,obtained the Distributed Optimizationl algorithm mode and the solving method of a large distribution center. Combining the development condition of Shaanxi Apple industrial clusters ,determine the reasonable random uncertainty parameters of the model of (market demand growth quantity ), and explaining the application of statistical hypothesis testing.Keywords:industrial cluster; Distributed Center; Distributed Optimizationl algorithm mode; Statistical hypothesis testing0 前言陕西作为全国苹果产出第一大省，苹果产业优势比较突出，在国际市场上具有很强的竞争力。
如今，许多产业基地已经建立了标准化的生产规范，以标准化来推动优质化的发展。
在供应链环境下，部分基地已经形成了以苹果销售为龙头，带动产业标准化、规范化、优质化发展的模式。
本文按照“信息化、网络化、连锁化、市场化”的物流配送营销模式，以信息化为主要手段，以市场零库存为主要目标，来挖掘效益的最大化。
并在已有的VRP研究基础上, 在允许批发市场之间优先存在商品转运(调运)的前提下,将批发市场细分为:有库存市场和缺货市场,最终建立了大型苹果集散中心的配送优化模型及其求解方法.1 陕西苹果供应链的现状据陕西果业局统计：目前有三十多万人从事陕西苹果的运输、流通加工、销售等工作。
据统计，陕西每年苹果以75%以上的比例销往省外和国外，出口到东南亚、东欧、中东等世界20多个国家和地区。
但总体看来，虽然果品质量已经有了很大的提高，但是陕西苹果的市场占有份额还是很低，国际出口仅占销售总量的1%，边境贸易也仅占9%左右。
目前随着农产品物流和信息流的迅速发展，很多农产品龙头企业已经采用了“农场—集散中心—消费地批发市场—就近的消费群体”的供应链结构模式。
商品苹果通过“采收—分级—包装—储藏—运输—销售”的全过程已经采用了冷链式体系，实现了苹果的季产年销，全年供应【1】【2】。
在苹果供应链网络中，往往形成以批发市场为核心的流通体制，实现一种当日现货交易的机制。
农产品批发市场的出现是我国流通体制改革的重大成果，随着网络化的发展，各个市场间已经形成了类似连锁经营的模式，即商品不仅可以由集散中心向市场配送，也可以由各市场之间根据库存信息相互配送。
现阶段比较传统的苹果供应链销售物流环节的主要流程如下图1所示：图1：苹果销售物流环节的主要流程图1可以看出：在现阶段的苹果销售网络中，批发市场是流通渠道的一个关键性环节，它将农户种植的商品苹果通过多种渠道集散到一起，然后供应给消费者。
因此，从集散中心到批发市场这一环节的优化必定能实现大量的收益增量。
因为农产品流通具有很强的空间效益，不管是从季节性还是从地域差异性考虑，往往苹果稀少的地方，作为稀有商品，价格会很高，所谓“物以稀为贵”。
鉴于苹果消费市场遍及全球，不同消费地域的消费水平差异，所以导致了不同地域的苹果批发市场价格也大不同。
因此，集散中心把商品苹果配送到哪个市场，配送的量是多少，成为我们急切关注的一个问题【3】。
2 苹果产业集群大型集散中心的配送优化模型2.1模型建立假如 t 时刻，集散中心已经获得了各个批发市场的的价格信息和需求量，即要向批发市场配送一定量的商品，但是由于t+1时刻，市场需求的不确定性，同时为了实现零库存的配送目标，集散中心可以优先选择由就近的有库存的市场转运向缺货的市场，然后再考虑由集散中心向缺货市场发货。
2.1.1模型假设：（1）把时间、路程和花费都折算转化成运输成本。
（2）假设商品苹果的品质差别较小，销售模式相同，可视为标准化的、无差别的商品，并且不考虑苹果的在运输过程中重量和质量的损失。
（3）商品苹果的产量或集散中心的商品苹果能够满足批发市场的需求（集散中心不会缺货）。
（4）集散中心有不同型号、载重大小的车辆，且在各个批发市场均有分配车辆。
（5）某一批发市场的市场价格短期内不会改变。
（6）设单位里程成本为常数（单位里程成本作为运距的函数，可能完全不随运距变化，也可能直接随运距波动，而大多数的运价结构介于两个极端之间。
商品在不同地理位置的两个市场之间进行配送，单位里程的成本一般不同，但综合考虑不同地理位置的单位运输成本，就能得到一个均值）。
2.1.2模型描述（1）O ：苹果产业集群的大型集散中心（2）Mi ：处于全球不同地点批发市场)......2.1(m i =； Mj ：处于全球不同地点批发市场)......2.1(n j =； （3）Ci ：一段时间内苹果在Mi 的的市场价格)......2.1(m i = Cj ：一段时间内苹果在Mj 的市场价格)......2.1(n j = （4）Qi ：能以Ci 卖出的商品的数量)......2.1(m i = Qj ：能以Cj 卖出的商品的数量)......2.1(n j = Oij ：Mi 与Mj 之间转运的的数量).......2.1;......2.1(n j m i ==:Qoj 集散中心O 到Mj 的货物补充量)......2.1(n j =（5）Doj ：O 与Mi 的距离)......2.1(n j =Dij ：Mi 与Mj 之间的距离).......2.1;......2.1(n j m i == （6）s Dij Lij *=；s Doj Loj *=).......2.1;......2.1(n j m i == （7）qi ：t+1时刻Mi 的市场需求增量)......2.1(m i =，可正可负（大于零是正增长，小于零为负增长）qj ：t+1时刻Mj 的市场需求增量)......2.1(n j =，可正可负（大于零是正增长，小于零为负增长）2.1.3模型建立根据当前时刻的需求量和价格信息，来估计未来一段时间内的需求量，可以建立容易求解的整数规划模型如下：（1）当;0≥-Qi Qoi 且;0≥--qi Qi Qoi 则Mi 的库存量就为：Qi Qoi -。
我们令库存量大于零的批发市场为有库存市场，记为集合A ，其中的元素设为i ，且元素个数为m 。
（2）当;0<-Qj Qoj 且有 qj Qj Qoj +<；说明Mj 的缺货量为：qj Qoj Qj +-。
我们令存在缺货情况的批发市场为缺货市场，记为集合为B ，其中的元素设为j ，元素个数为n ;这时为了实现零库存，优先用集合A 去补充集合B 的缺货量.2.1.4模型目标目标函数：**..max *[()i A j Bi A j B i A i A j B i A j B i A j Bj B opt Qij Cj Lij qi Ci S T Qoi Qi Qj Qoj qj Qij Qi Qoi qiY opt Qij Cj Qj Qoj qj ∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈⎧⎫--⎨⎬⎩⎭->-+=--=+-+∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑(2-1-1) **]**..i A i A j B i A j B j B i A i A j B i A j B i A Qij Cj LijLoj qi Ci S T Qoi Qi Qj Qoj qj Qij Qi Qoi ∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈⎧--⎨⎩⎫--⎬⎭-≤-+=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ (2-1-2) ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩说明：（2-1-1）即总库存量大于总缺货量时，Ci qi A i ∑∈*是∑∑∈∈A i Bj Qij 从Mi 地运往Mj 地将损失其原来可以在Mi 销售的机会成本。
（2-1-2）即总库存量小于等于总缺货量时，---∑∈)(A i qi Qoi Qi ∑∑∈∈A i Bj Qij 是优先通过批发市场之间货物补充后，集散中心的补充量。
Ci qi A i ∑∈*是∑∑∈∈A i Bj Qij 从Mi 地运往Mj 地将损失其原来可以在Mi 销售的机会成本，而处在集散中心的货物没有机会成本可言2.2 模型求解算法通过一系列的简化，该模型转化为运筹学中的多起讫点的配送优化问题。
起点集合A 和集散中心O 合记为*A ，讫点记为B 。
通常采用的求解方法有：线形规划法、动态规划法、运筹学中专门解决运输问题所采用的表上作业法、网络优化中的最小树问题、不确定函数模拟法等。
如果考虑一般较复杂的模型，可以采用随机模拟、遗传算法和线形规划相结合的混合智能算法进行求解【4】【5】。