生鲜农产品冷链多中心共同配送收益分配优化研究

The project aims to study multi-center joint distribution profit allocation problem in the fresh agricultural product cold chain. The optimization structure and operation characteristics of cold chain multi-center joint distribution are concentrated in this study. Firstly, the DBSCAN algorithm and Axiomatic Fuzzy Set theory are studied to be used for designing customer clustering algorithm, and the Quotient Space Theory is used to design the assignment rules of each clustering unit and the sequencing of customers. Then, the linear programming theory and cooperative game theory are used to construct close and open multi-center joint distribution profit allocation model, and the advantages and disadvantages of different models are compared and evaluated. Followed the monotonicity and supperadditivity of multi-center joint distribution profit, and the existence and stability of snowball are analyzed and proofed. Finally, the empirical analysis is implemented based on typical real-life cases and data, and the appropriate policy advice is proposed. The theoretical study results can provide a series of methods for cold chain multi-center joint distribution profit allocation optimization, enrich and develop cold chain logistics distribution system. Meanwhile, the empirical analysis is combined with theoretical study results, and the coordination optimization management theory method decision support systems will be gradually formed, and the full study report will be completed to provide theoretical support and methodological instruction for cold chain logistics enterprises operation and the government policy.

本项目旨在研究生鲜农产品冷链多中心共同配送的收益分配优化问题。围绕冷链多中心配送收益分配的优化结构和运作特征，首先研究应用DBSCAN算法和公理模糊集理论进行客户点聚类算法设计，并应用商空间理论进行聚类单元的指派规则（Rules）和客户点定序（Sequencing）；然后运用线性规划理论和合作博弈论构建闭合式和开放式的多中心共同配送收益分配模型，并比较评价不同模型的优缺点和适用性；其次系统分析多中心共同配送收益分配的单调性和超可加性，以及“雪球（Snowball）”的存在性和稳定性；最后根据典型案例与数据进行实证分析，提出相应政策建议；本项目的理论研究成果可以提出一类冷链多中心共同配送收益分配优化方法，丰富和发展冷链物流配送理论体系。同时，与实证分析结合，将逐渐形成一套协调优化管理理论方法和决策支持系统，并形成完整研究报告，为冷链物流企业运作和政府政策制定提供理论支持和方法指导。

生鲜物流多中心共同配送收益分配问题是目前国内外学术研究的热点，生鲜物流多中心共同配送是现代物流的一个重要内容。如何合理的从整体优化的角度对生鲜物流多中心共同配送网络中的客户点聚类问题、配送区域划分问题、车辆路线问题和多中心收益分配问题等进行决策，进而降低生鲜物流配送的成本，提高服务水平，已经成为生鲜物流业发展面临的重要问题。因此，本研究的选题具有重要的理论意义和实践意义。.首先，构建了一个基于客户点属性特征的综合评价体系，设计了包含模糊集成方法和改进公理模糊集理论的客户点聚类算法。将客户点划分为不同的聚类单元，并设计了聚类有效性指标用于判断聚类结果的合理性，该方法为进一步研究大规模配送网络优化过程的客户指派问题提供了基础。.其次，提出了构建生鲜配送网络中聚类单元指派总成本最小化为目标函数，建立配送区域规划的数学优化模型，针对建立的数学模型提出了一种改进粒子群算法与遗传算法相结合的混合算法，并设计了粒子群算法和遗传算法间选择性赋予方法，加大了对群体空间的搜索能力，保证了全局搜索和局部搜索的同时进行，使得算法具有了更好的寻优能力，且避免了遗传算法中存在的早熟收敛和粒子群算法的局部收敛问题。.然后，提出了研究带时间窗的集送货可拆分的车辆路线问题，并建立了以车辆数最少和运输距离最短为目标函数的数学规划模型，设计了相应的约束条件；然后，针对建立的数学模型和相应约束条件，设计了求解模型的启发式算法。.最后，构建了生鲜物流多中心共同配送的收益分配模型，提出了收益分配模型的求解方法，从同层同规模和同层不同规模的角度分析研究的多中心共同配送的单调性和超可加性，并研究证明多中心共同配送“雪球”的存在性和稳定性。.发表期刊文章15篇，其中被SCI/SSCI检索（源刊）12篇，EI检索1篇，CSSCI论文1篇，CSCD核心期刊论文1篇，并在国际交通运输顶级会议TRB上发表论文3篇，出版中、英文专著各1部。培养研究生4人，其中国外留学研究生1人。