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user: 5. 算例实验 5.1. 实验设置 由于目前没有生鲜农产品高铁与公路物流联运的测试数据库，本文拟根据问题特性构建一个仿真实验算例，数据如下：1) 产地配送数据。考虑到特色生鲜农产品生产者一般是集中生产，采用Solomon提供的Benchmark Problems [ 22 ] 的集中分布型算例C105数据，第1个节点的坐标作为产地配送中心的坐标，从第2个节点到第41个节点的第1列数据作为生产者序号、第2列与第3列数据作为生产者坐标、第4列数据作为生产者发货量。另外，设定车辆从配送中心出发时间为早上7点，产地高铁物流中心坐标为(80， 80)，高铁出发时间为8点30分。2) 高铁物流数据。设定高铁运输时间为2小时， c 2 = 5 元/公斤。3) 销地配送数据。考虑到生鲜电商的客户普遍属于随机分布，采用Benchmark Problems [ 22 ] 的随机分布型算例R201数据，第1个节点的坐标加上500作为销地配送中心的坐标，从第2个节点到第101个节点的第1列数据作为客户序号、第2列与第3列数据分别加上500作为客户坐标、第4列数据乘以比例(产地总发货量与销地总需求量的比例，确保产地与销地的农产品数量相等)作为客户需求量，另外，设定销地高铁物流中心坐标为(500， 500)。 三阶段启发式算法采用Matlab 2016a编程，程序运行环境：处理器Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @3.40GHz 3.41GHz，RAM 8.00GB。算法参数设置如下： Q 1 = 1500 公斤， c 1 = 3 元/公里， s 1 = 55 公里/小时， Q 2 = 1000 公斤， s 3 = 50 公里/小时， c 3 = 4 元/公里， X = 0.8 ， T = 900 分钟。依据文献 [ 20 ] 与 [ 21 ]，将蚁群算法的相关参数设置为： m a x i t e r = 600 ， M = 30 ， W = 20 ， ρ = 0.2 。 5.2. 实验结果 5.2.1. 高铁与公路物流联运的生鲜农产品配送规划结果分析 经过仿真实验，高铁与公路物流联运的生鲜农产品配送规划结果如图2所示。图2中的黑色长方形表示高铁物流中心，黑色平行四边形表示配送中心。从图2可知：1) 农产品生产者呈集中分布，同一区域内的生产者由同一配送车辆集货；产地配送总共需要2辆车，车辆从配送中心出发，完成集货任务后直接驶达产地高铁物流中心送货。2) 农产品从产地高铁物流中心直接运达销地高铁物流中心。3) 销地的客户呈随机分布，一共需要5辆配送车辆，车辆从销地高铁物流中心出发，完成配送任务后回到销地配送中心。说明本文数学模型与三阶段启发式算法能有效实现决策者目标，既可以降低物流成本，又能保障生鲜农产品送达客户时的鲜活度，拓展生鲜农产品销售范围，促进农产品上行。 图2. 生鲜农产品高铁与公路物流联运的配送规划 图2所示配送规划的计算结果如表1。表1中，配送成本的单位：元，车辆数量的单位：辆，行驶距离的单位：公里，配送时间的单位：分钟。 Table 1 The results of fresh agricultural products distributed by high-speed railway logistics and highway logistic 物流阶段 配送成本 车辆数量 行驶距离 配送时间 产地配送 753.57 2 251.19 274.02 高铁物流 14，400 1个班次 593.97 120 销地配送 3461.4 5 865.35 1038.4 合计 18，614.97 7辆汽车 + 1个班次高铁 1710.51 1432.42 表1. 高铁与公路物流联运的生鲜农产品配送规划结果 从表1可知：1) 产地配送成本最小，仅753.57元，占总成本的4.05%；高铁物流费用最大，为14400元，占总成本的77.36%；销地配送费用为3461.4元，占总成本的18.59%。原因在于特色农产品普遍采用集中生产方式，有利于形成规模效应、打造具有地域特色的生鲜农产品知名品牌。例如图2，生产者位置呈集中分布，生产者之间的距离非常短、发货量比较大，有利于开展物流配送。同时也说明高铁物流费用是生鲜农产品突破传统流通半径、拓展销售范围的关键，只有真正降低了农产品流通的物流成本，才能有效促进农产品上行、突破生鲜农产品“买难卖难”困境。2) 产地配送需要2辆车辆，行驶距离为251.19公里，配送时间为274.02分钟。高铁物流只采用一个班次高铁列车，行驶距离为593.97公里，运输时间为120分钟。销地配送需要5辆车辆，行驶距离为865.35公里，配送时间为1038.4分钟。虽然产地发货量与销地配送量相等，但是销地车辆使用数量是产地车辆数量的2.5倍，销地车辆行驶距离是产地车辆行驶距离的3.45倍，销地配送时间是产地配送时间的3.79倍，销地配送费用是产地配送费用的4.59倍。原因在于生鲜农产品生产者位置呈集中分布、生产者数量相对较少、发货量较大，而客户需求量小、客户数量较多且呈随机分布。生鲜农产品“最后一公里”的配送规划比较复杂，既要考虑物流成本因素，又要考虑生鲜农产品送达客户时的鲜活度等因素，决策者需要根据实际情况科学规划。 5.2.2. 鲜活度对生鲜农产品“最后一公里”的影响分析 鲜活度直接影响生鲜农产品的品质，是决定消费者是否购买生鲜农产品的首要影响因素。生鲜电商企业既要保证生鲜农产品送达客户时的鲜活度，又要尽可能地降低配送成本。为揭示鲜活度对农产品“最后一公里”配送成本的影响，本文将鲜活度以0.05为一个梯度，设定农产品最低鲜活度为0.7，按照从小到大的顺序进行销地配送实验(本实验中，生鲜农产品从产地运达销地高铁物流中心已经使用210分钟)，计算结果如表2所示。表2中，“-”表示无可行解，算法运行时间单位：秒，其余计算结果的单位同表1所示。 Table 2 The influence of fresh agricultural products freshness on “last kilometer” vehicle path plannin 鲜活度 总成本 车辆数量 行驶距离 配送时间 算法运行时间 0.7 3091.6 4 772.88 927.46 218.38 0.75 3144.3 4 786.07 943.29 220.87 0.8 3461.4 5 865.35 1038.4 221.59 0.85 3776.7 6 944.17 1133 227.69 0.9 - - - - - 0.95 - - - - - 表2. 鲜活度对生鲜农产品“最后一公里”车辆路径规划的影响 从表2的计算结果可知：1) 当鲜活度为0.9及其以上时，算法无法求解。原因在于本实验中，生鲜农产品从产地运达销地高铁物流中心已经使用210分钟。2) 随着鲜活度值的上升，车辆使用数量、行驶距离与配送时间呈逐渐上升状态。例如总成本，当鲜活度从0.7上升到0.75时，总成本增加1.71%；当鲜活度从0.75上升到0.8时，总成本增加10.08%；当鲜活度从0.8上升到0.85时，总成本增加9.11%。说明鲜活度的变化，对车辆路径规划造成了相当大的影响。鲜活度是影响生鲜农产品配送成本的关键因素之一。为拓展农产品销售范围、延长农产品保质时间，高附加值的生鲜农产品应该采用冷链物流与冷链储存方式。3) 算法最大运行时间仅227.69秒，说明本文设计的算法运行效率较高，能在较短时间内给出满意解。 5.2.3. 不同物流方式的生鲜农产品流通半径分析 为分析不同物流方式的生鲜农产品流通半径，本文将鲜活度以0.05为一个梯度，设定农产品最低鲜活度为0.7，按照从小到大的顺序进行实验，分别计算不同鲜活度限制下基于公路物流方式的生鲜农产品流通半径、基于“公路 + 高铁 + 公路”物流联运方式的生鲜农产品流通半径，计算结果如表3所示。基于公路物流方式的生鲜农产品流通半径计算条件设定如下：1) 生鲜农产品集货时间为60分钟之内完成，集货阶段内车辆行驶速度设定为55公里/小时；2) 集货完毕，配送车辆从产地配送中心出发，通过高速公路直接驶达销地配送中心，设定车辆在高速公路行驶速度为100公里/小时。3) 销地配送时间限定为90分钟之内完成。基于“公路 + 高铁 + 公路”物流联运方式的生鲜农产品流通半径计算条件设定如下：1) 生鲜农产品集货时间为60分钟之内完成，送达产地高铁物流中心；2) 集货完毕，农产品通过高铁物流运达销地高铁物流中心，设定高铁行驶速度为250公里/小时。3) 销地配送时间限定为90分钟之内完成，配送阶段内车辆行驶速度设定为50公里/小时。 表3中，最大流通半径指满载直配，单位：公里，比率为公路流通方式的最大流通半径与“公路 + 高铁 + 公路”物流联运方式的流通半径的比率。由表3的计算结果可知：1) 基于公路物流方式的最大流通半径远远小于基于“公路 + 高铁 + 公路”物流联运方式的最大流通半径，二者的比率最低为45.01%，最高为62.71%，平均比率为49.91%。说明基于“公路 + 高铁 + 公路”物流联运方式更加有利于拓展生鲜农产品流通范围，有利于进一步促进高附加值的生鲜农产品销售。2) 随着鲜活度值的上升，两种物流方式的最大流通半径都逐渐变小，二者之间的差距逐渐缩小。 Table 3 The fresh agricultural products circulation radius of different logistics model 鲜活度 公路物流方式 高铁与公路物流联运方式 比率(%) 最大流通半径 最大流通半径 0.7 701.58 1558.95 45.01 0.75 630 1380 45.65 0.8 546.67 1171.67 46.65 0.85 460.93 957.33 48.14 0.9 354.33 690.83 51.29 0.95 215.4 343.5 62.71 表3. 不同物流方式的生鲜农产品流通半径