1. 研究目的与意义
电子商务的发展带动了服务业的推进与产业升级，各行业的发展如今都难以离开电子商务，尤其是农产品市场，根据数据显示近几年农产品的电商交易额不断攀升，电商企业也在日益增多，例如阿里巴巴、中农网、我买网等。政府也为农业产品的电子商务平台提供了支持与保障，各项政策都朝着有利于农业电子商务发展的方向展开，特别强调了物流配送与体系构建，我国与发达国家相比仍然在物流冷链配送上的技术与设施保持落后状态，导致配送时间无法满足消费者需求。
农产品因其自然属性而易腐烂、变质，这样的特性使农产品在物流过程中具有特殊性，这样就使农产品在电子商务平台中的流通有别于一般物流，在农产品运送到配送中心时，还要对其进行保鲜等一系列的加工处理，这些操作就使得它的附加价值要高于一般物流产品，并且在电子商务环境中，要有更加规范与标准的防疫与冷藏设备与保险设备，有些农产品的保质期过短，含水量容易缩减，这种容易腐烂的特性成为物流中的重点与难点，怎样保持充足的水分与长久的维持农产品的生命为电子商务环境下的物流提出了难题。电商面对的绝大消费者都是大多个体，比如一些酒店餐馆、家庭、单位，这些消费者的特点是具有分散性，这些实际情况都为配送增加了复杂性，在配送过程中更需要电商与物流合理与科学的将配送路线进行规划，从而提升配送效率，并且对于易腐烂的农产品要配以先进保鲜技术与运输工具，充分考虑消费者对时间的要求，尽量及时将农产品配送到指定地点，要快速并及时，目前同城配送电商能够保质保量的配送农产品。对于物流成本要通过优化路径和减少供应环节等方式实现，同时还要加强对农产品的质量管理，要建立标准评价体系，保证在物流过程中能够实时监测其状态保证产品质量。
2. 研究内容和预期目标
本文的主要研究思路为：首先，从国内外鲜活农产品物流配送车辆路径优化问题的研究现状出发，提出我国鲜活农产品物流以及鲜活农产品配送车辆路径优化研究存在的问题。其次，在界定鲜活农产品和鲜活农产品物流范畴的基础上，从降低鲜活农产品物流配送成本和满足鲜活农产品物流配送时间约東的角度出发，分析鲜活农产品配送过程的成本构成，引入鲜活农产品变质周期函数，在充分考虑时间约束和鲜活农产品配送成本的复杂性的基础上建立了鲜活农产品配送车辆路径优化问题的模型。最后，通过对求解车辆路径问题算法的分析比较运用蚁群算法求解。
拟解决的关键问题：通过本文的研究，提出合理的鲜活农产品配送路径，提高鲜活农产品配送的效率，减少鲜活农产品流通过程中的损耗成本，为鲜活农产品企业创造更大的利润空间。本文采用理论和实际相结合的方法提出问题，通过对每日优鲜的合理假设的基础上，抽象构建数学模型，并采用蚁群算法求解该模型，解决鲜活农产品车辆配送路径优化问题。
写作提纲：第一部分：引言和文献综述（1）背景分析及其研究意义（2）国内外现状（3）存在问题
3. 国内外研究现状
我国关于鲜活农产品配送车辆路径优化问题的研究起步比较晚，在90年代以后才逐渐兴起，比国外相对落后。随着客户物质需求的多样性和小规模性以及经济全球化趋势的发展，运输规划的重要性日益显著，近年来我国理论界逐渐开始关注车辆路径问题的解决方法，取得了较为显著的成果。但总的来说，我国目前对车辆路径问题的理论研究仍相对薄弱，有待进一步的研究。大量学者们都对路线优化做出了进一步研究。早期将蚂蚁算法扩展到多目标组合优化问题，从实验上探索了蚂蚁算法的优化能力近几年的研究成果，近期雷登云等人于2010年在分析基本蚁群算法的基础上，针对交通路径的特点，提出了适合于求解路径规划的改进型算法并验证了改进型算法可行性和高效性。姜凌等人于2010年应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计，构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案并证明了其可行性，使其更能适应实际的需要。吴洁明于2011年提出一种蚁群算法的物流配送车辆路径优化算法，并通过具体实例对算法进行实验，提高寻优效果，找图的物流配送车辆路径的最优解短于其它算法，降低物流配送成本。国外鲜活农产品物流起步早，发展快。鲜活农产品经过采收、加工、运输、储存等环节，最终送达消费者手中，发达国家因其冷链技术的发展在运输、保鲜储存等环节形成了高效的冷链物流，使得蔬菜、水果等鲜活农产品在流通环节处于低损耗状态。同时国外关于车辆路径问题的研究较早，最初由 Dantzig和Ramser于1959年首先提出后，众多学者对其进行了理论研究及试验分析，取得了很大进展。
4. 计划与进度安排
1.2022年11月1日--2022年11月10日：检索自己感兴趣的资料，通过指导老师的指导最终定题为：电子商务环境下生鲜农产品配送线路优化问题探析--以每日优鲜为例
2.2022年11月10日--2022年11月30日：检索有关物流配送路线设计的资料，了解每日优鲜当前物流运营的模式与现有物流配送路线，分析资料并思考路线优化的大体方向，写出开题报告并通过指导老师的审核。
3, 2022年12月1日--2022年3月10日：结合理论与实践，提出多种解决方案，对所选资料进行筛选，挑选出相关信息，与指导老师进行交流，完成初稿的大致框架。
5. 参考文献
[1]巨晓敏.生鲜品冷链物流的发展潜力及问题研究[J].科技情报开发与经济，2010（22）：136-139.
[2]李作聚.生鲜电商冷链物流发展模式，问题与思路［J］.中国物流与采购，2013（024）：76-77.
[3]毋庆刚.我国冷链物流发展现状与对策研究[J].中国流通经济,2011,2：24-28.
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