1. 研究目的与意义
目前中国经济的“互联网 ”，热潮方兴未艾，无论是从传统行业向互联网领城渗透转型，还是根植互联网沃上进行原始创业，都展示出对“互联网 ”的极大热情，而这很大程度上得益于互联网领域公平透明的竞争环境，给了更多人、更多企业崛起的机会，也扩大了原有市场的红利空间。以“互联网 农业”市场空间来看，有10万亿元的市场规模，其中农产品市场预计将占50%的比重，意味着有5万亿元的市场总量。生鲜电商作为农产品电商的重中之重，其市场空间同样不容小觑。生鲜电商是“互联网 ”影响和渗透的“最后一片蓝海”，也是各方势力争夺的战略高地。毋庸置疑，生鲜电商需要强有力的供应链与物流体系作支撑。
但生鲜产品与普通产品的最大区别就是易腐烂变质，保鲜时间短不易保存，这就对生鲜电商企业的配送系统提出了更高的要求，必须要能够满足及时配送。因此，配送路线的优化具有十分重要的意义。
2. 研究内容和预期目标
摘要：
随着互联网时代的到来以及老百姓生活水平的提高，电商环境下的生鲜配送越来越成为一种流行趋势。作为生鲜产品运输中的重要组成部分，其配送路线的优化不仅关系着生鲜产品的售卖价格与售卖市场，而且对于我国生鲜产品市场的发展也具有重要影响。基于此，本文将苏宁线上生鲜产品配送路线的优化研究作为主要内容，通过建立数学模型对苏宁线上生鲜产品配送路线进行优化，进而发现其配送路线的不合理之处并提出合理改进意见。
在分析苏宁线上生鲜配送现状的基础上，梳理出苏宁线上生鲜在配送路线规划方面存在的问题，为解决此问题建立生鲜产品配送路径优化优化模型，分别运用最短路径法，位势法和表上作业法对模型进行运算，进而为苏宁线上生鲜制定出新的配送方案，从而提升苏宁易线上生鲜模块的利润空间和企业竞争力， 以期达到更快的发展速度。主要研究内容如下：
3. 国内外研究现状
国外研究现状：在配送路径优化问题求解算法方面，精确型算法发展历史悠久。Archetti等运用分支——定价——剪支法研究带分割的车辆路径问题，建立带分割的车辆路径优化模型，并验证该模型能同时满足多个客户、多商品的服务需求。Dimitrakos等在连续随机需求条件下，应用动态规划算法，研究有客户服务序列并同时满足送取货要求的单车型车辆路径问题，并探讨动态规划算法和该算法在最短配送路径优化问题上的应用。Segerstedt等指出货物在仓库货位之间的高效收集和快速地送到零售商、客户手中对减少配送成本至关重要，并利用改进的节约算法来求解车辆路径问题，该算法仅要求使用最大的节约值，并将最大节约值添加到先前的配送路线中进行权衡，进而得出高效的配送路线。随着解决配送路径优化问题复杂程度的不断加深，现代启发式算法成为求解配送路径优化问题的主要算法。Osvald等针对生鲜蔬菜配送的车辆路线进行优化，考虑到蔬菜易腐性对成本的影响，提出带时间依赖性的生鲜蔬菜配送路径模型，并设计禁忌搜索算法对建立的生鲜蔬菜配送路径模型进行运算分析。
20世纪90年代初，多里格提出蚁群算法(Ant ColonyOptimization,ACO) 。自蚁群算法提出后，该算法理论受到众多学者的广泛关注。Ellabib等提出并行处理的思想来提高蚁群系统算法的搜索性能，基于并行处理思想的蚁群系统算法适用于带时间窗约束的物流配送路径优化问题，应用并行处理思想的蚁群系统算法后算法的搜索能力显着提高。Venkata Narasimha等研究多车场的车辆路径问题，并提出利用蚁群算法解决单车场车辆路径问题的思想来解决多个车场的车辆路径问题，并在解决多车场车辆路径问题上进行实验。
近些年，混合算法的研究成为算法理论研究的一种发展趋势，蚁群算法与其它算法相结合而形成的混合算法取得新进展。Kalayci Can等研究同时带送取货的车辆路径问题，将蚁群系统算法(ACS)和变邻域搜索算法(VNS)相结合，此混合算法弥补蚁群系统算法、变邻域搜索算法的不足，并验证此混合算法能提高算法局部搜索能力。
4. 计划与进度安排
1、2022/11/10---2022/11/29：检索自己感兴趣的资料，通过指导老师的指导最终定题为：电商企业生鲜配送优化研究
2、2022/11/29---2022/12/18：检索有关电商企业生鲜配送方面的资料并获取苏宁提供的数据，通过对资料的分析以及数据的处理，写出开题报告并通过指导老师的审核。
3、2022/12/29---4/7：继续检索相关资料并研读这些资料，对一些外文资料进行翻译，详细安排如下：
5. 参考文献
[1] F. Perea,J. Puerto, F. R.Fernandez.European Journal of Operational Research,
Modeling cooperation on aclass of distribution problem. [j]2009，198: 726. 733.
[2] Luis A.Guardiola,Ana Meca,Judith Timmer.Cooperation and profit allocation indistributionchains [J].Decision Support Systems,2007，44: 1 7-27.
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