生鲜农产品物流配送路径优化是物流领域的重要研究热点。随着消费者对产品新鲜度和品质要求的提升，减少配送时间、降低成本、提升服务质量成为行业挑战。该问题涉及车辆、载重、时间窗、交通状况等多种因素，使得优化变得复杂。传统方法难以兼顾多目标，优化效果有限。因此，寻找高效求解方法成为研究重点。国内外学者已对此进行了深入研究，其中，江云倩等[1]提出基于考虑碳排放和时间窗的冷链物流配送路径优化研究方法，在冷链物流配送路径优化中，既考虑到时间窗和效率，又融入碳排放成本，有助于实现绿色物流。但引入碳税机制后，模型复杂度上升，求解难度增加。李松柏[2]提出基于深度强化学习的物流车队配送路径规划及库内分拣作业路径优化方法，根据不同的订单和场景需求，提供个性化的路径规划方案，提高了配送的精准度和可信度。但是，深度强化学习算法的计算成本较高，须消耗大量的计算资源和时间。
针对以上问题，本文提出了一种基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化方法。鲸鱼算法作为一种新兴的群体智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。通过对鲸鱼算法进行改进，可以进一步提高其求解生鲜农产品物流配送路径优化问题的效率和质量。本文旨在通过引入改进鲸鱼算法，为生鲜农产品物流行业配送路径优化问题提供一种新的求解思路和方法。综上所述，本文对基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化方法具有重要的研究意义和实践价值。通过深入研究该问题，可以为物流行业提供更为高效、优质的配送服务，推动生鲜农产品物流的可持续发展。
在实际物流配送过程中，物流运作受到诸多因素的影响[3]。分销路径的总距离、货物的时效性、运输过程中的质量变化、客户的时间窗口要求以及客户的特定需求等，都会对分销路径的优化产生重要影响。为了客观、全面地反映物流配送路径优化问题，本文首先构建了一套完善的物流配送指标体系。这一体系不仅深入分析了现代物流配送的核心特点，还着重考量了配送路径优化所带来的实际效益。具体而言，该体系涵盖了以下关键指标。
反映了配送过程中车辆的负载情况，对油耗和供应时间具有重要影响。合理控制货物质量有助于降低运输成本，提高配送效率[4]。
体现了从发货到送达的时间效率，直接关系到客户满意度和农产品品质。
反映了不同客户对商品和服务的需求紧迫性以及维护重要客户的战略意义。
明确了客户对供货时间的具体要求，是优化配送路径时须要考虑的关键因素[5]。
综合反映了完成所有供应任务所需的运输距离，对运输时间和成本具有重要影响。
体现了配送过程中的燃料消耗情况，是评估配送效率和经济性的重要指标。
通过综合考虑这些指标，本文旨在构建一个更加全面、科学的生鲜农产品物流配送路径优化模型，为物流行业提供更为高效、优质的配送服务，推动生鲜农产品物流的持续发展。
在基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化中，构建全面、准确的目标函数是解决问题的核心。该函数须综合考虑运输距离、时间、成本及生鲜特性等因素，确保优化结果的实用性和准确性。基于生鲜农产品物流配送指标体系，结合实际情况，设计考虑质量、时间、道路等因素的配送路径优化目标函数。
在基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化中，货物质量是影响配送方案的关键因素。质量指数可根据货物实际质量量化，并在目标函数中体现，确保优化过程中优先考虑重型货物，实现降低燃料消耗、提高配送效率的目标。
SG=[∑(G-∑gj)]/(N·G) (1)
公式中，N为需要交付的地点总数；G代表需要交付货物的总质量；j则代表交付地点的顺序编号；而gj为在特定交付地点j所需要交付的货物质量(其中，gj=0表示起始点没有货物交付)[6]。
电子商务快速发展，生鲜农产品等“冷鲜”商品对物流配送要求提高。有效配送关乎商品新鲜度、品质及消费者满意度、企业竞争力。优化生鲜农产品物流配送路径尤为重要。本文建立的时效指数表示为：
公式中，TEi用于衡量货物的新鲜度以及到达交货目的地所需的总时间(假设出发时间为0点基准);其中，ti为供应相关货物所需的具体时间(即从起始点出发到送达该交货地点的时间，以出发时间为0进行计算)。
为确保稳定客户基础、满足个性化交货时间需求、提升准时率和成功率，物流配送须考虑客户时间窗口限制，引入时间窗口指数作为关键变量，根据客户要求计算，优化配送路径满足时间限制。其公式为：
公式中，TW±Δ为客户接收货物的时间窗口范围，即允许交付的时间区间(以出发时刻为0点基准)。其中，TW为时间窗口的中心点，即客户期望的交付时间；Δ为时间窗口的宽度或容差范围，即在中心时间点前后可接受的交付时间偏差。
在基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化中，为了确保稳定的客户基础、满足每个客户的个性化交货时间需求，并提升交货的准时率和成功率，应充分考虑客户的时间窗口限制。不同物流路线导致供应路线长度差异，从而优化供应路线长度对提高物流效率和缩短运输过程有显著意义。合理规划窗口指数作为一个关键变量，可以根据客户的具体时间窗口要求进行计算，并在优化过程中确保配送路径能降低运输成本，满足时间要求，提升客户满意度。道路总指数公式可表示如下：
公式中，Ri-1,i为从第i-1个交付点到第i个交付点之间的距离，反映了物流配送过程中各点之间的实际路程；ε为一个极小的正数，作用是调整总道路指数，确保其在合理的范围内。
路径优化问题涉及物流配送中心、需求地点、货物、车辆、约束条件及目标函数等。设K辆车服务N个需求地点，I代表货物位置，Q为车辆最大装载能力。dij为请求点间距离，ais为车辆以速度s行驶的平均耗时，bi为货物到达请求点的最晚时间，nk表示车辆k服务的需求点数量。基于上述因素，可以构建基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化建模：
Z=minSF∑dijxijk(5)
在基于改进鲸鱼算法的生鲜农产品物流配送路径优化方法中，构建物流配送路径优化模型是至关重要的一步。在模型中，设定了一些决策变量和约束条件来确保配送路径的可行性和有效性。
首先，决策变量xijk用于表示车辆k是否从请求点i行驶到点j。如果第k辆车确实从请求点i行驶到点j,则xijk的值为1;否则，其值为0。
考虑目标函数构建，设配送中心位置固定，产品、车辆充足。车辆从中心出发，完成任务后返回，便于规划管理。
在构建目标函数时，须要考虑一系列的限制条件。这些限制条件包括但不限于：
公式中，L为客户的总数。在物流配送过程中，当第L辆车在点i完成交付服务请求时，设定yik的值为1,表示该车辆在该点进行了交付；若未完成交付，则yik的值为0,可以清晰地追踪每辆车的服务状态。
接下来，考虑供应过程的限制条件。首先，确保每个请求点都得到交付服务，以满足所有客户需求。其次，车辆的最大装载能力须得到遵守，避免超载。再次，供应车辆必须从配送中心出发，开始配送任务。最后，车辆完成配送后须返回配送中心，确保有效管理和后续任务顺利进行。通过求解模型，实现生鲜农产品物流配送路径的合理、有效优化，降低配送成本，提高配送效率。
为了验证本文设计方法的可行性和有效性，设计对比实验与其他2种传统方法进行对比，对基于3种方法的配送成本进行对比。
为比较传统鲸鱼算法与改进算法的效果，本文采用Solomon数据集的C101数据，设定10辆配送车和50 km/h速度条件。实验涉及传统鲸鱼算法、蚂蚁群算法与本文方法。初始群体大小为50,重复运行50次，选取最佳配送计划。
图1展示3种方法对比结果，纵轴为成本值，横轴为迭代次数。
图1显示，本文设计方法在3种初始群体大小下均实现低成本，平均为171434.13元。相比传统方法，本文方法成本更低。实验证明，本文方法在生鲜农产品物流配送路径优化中可以获得更低的经济成本，显示改进算法在寻找更优路径、降低成本方面的优势。
本文研究生鲜农产品物流配送路径优化，提出基于改进鲸鱼算法的求解策略，应对传统方法处理复杂配送路径的挑战。结合实际情况改进算法，构建高效实用优化模型，为生鲜农产品物流配送提供新思路和方法。
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