1. 研究目的与意义
随着我国经济的快速发展和互联网的迅速普及，电子商务在我国取得了空前发展，生鲜电商是近几年的一个发展方向，作为一种高频次的刚性需求，市场前景极其广阔。根据统计数据显示，2018年我国生鲜电商行业市场交易规模达到2103.2亿元，较2017年（1402.8亿元）增长49.93%，2019年我国生鲜电商行业市场交易总额突破3000亿元，预计2020年或将达到3470亿元。
在这样的大环境下，生鲜电商公司要想获得持续发展，产品的物流配送是重要一环，而其中最核心和关键的问题之一就是“最后一公里”的末端配送冷链物流。从生鲜电商运营成本的角度来说，末端配送能力是生鲜电商企业降低成本、保障生鲜品质的重中之重。因为末端配送是生鲜进入消费领域最后一个环节，相对于生产而言，生鲜的消费相对分散，发生品质裂变和腐损的可能性也更高，极易形成产业瓶颈。 此外，随着人民群众对食品安全的要求越来越高，以及消费者购买生鲜商品时出现的即时性个性化需求，也对生鲜电商末端配送提出了更高的要求和挑战。在追求时效和安全的前提下，怎样优化末端配送成为生鲜电商企业长久发展的难题。因此，优化生鲜电商末端配送服务也就显得更为必要和迫切。
选择此课题对生鲜电商末端配送优化进行研究，在成本、时效、配送质量等角度提出一些优化建议，可为企业的实际生鲜末端配送提供部分参考，有利于提高其运营效率，降低物流成本，进一步优化生鲜电商末端配送服务，具有一定的现实意义。2. 研究内容和预期目标
第一章：绪论。对本文的研究背景及意义进行介绍，并分析论文的研究思路及所运用的研究方法。
第二章：相关概念和理论基础。从配送路径研究、配送模式研究和生鲜末端冷链技术研究三个方面对国内外的相关文献进行综述。对生鲜电商、末端配送的理论进行阐述。此外，对相关物流配送的路径优化理论模型和求解算法做出归纳分析。
第三章：以一个具体的生鲜电商企业为例，分析其末端物流配送问题并针对问题探索其主要原因。进而对生鲜在电商环境下可采取的配送模式结构进行设计，并分析其运作流程。
3. 国内外研究现状
目前，国内外学者在生鲜电商末端配送的研究主要分为三个方面：配送路径研究、配送模式研究和生鲜末端冷链技术研究。
路径研究方面主要集中在配送路径优化，最早的应该是国外学者在1962年提出的启发式算法，这种算法较为简单，在车辆数目不固定且规模不大的问题中被大量运用。后续随着科学的发展，还探索出了如遗传算法、蚂蚁算法等的多种改进算法，构建出更为合理的路径规划及配送路线，并对优化前后配送流程模型的性能进行了计算。如：国外学者Chen，Huey-Kuo等人在可以同时确定开始生产和车辆路线时间的模型中，通过有约束的Nelder Mead方法和启发式算法求解以供应商的预期利润最大化和获得最佳生产量为目标的带时间窗的车辆路径问题。国内学者高雅对城市食品冷链物流B2B、B2C融合共配流程再造进行分析；王鸽对共同配送模式下冷链物流路径优化研究。
配送模式研究方面以共同配送概念、配送模式优化研究、模式比较研究等为主流，也有部分涉及配送模式的成本控制、利益分成等方面。如国外学者Kuo Ju-Chia和Chen Mu-Chen提出了多温度共同配送系统（MTJD），并指出该系统适用于 B2B、B2C、C2C 等物流模式。国内学者付志强基于多方博弈的生鲜产品共同配送模式研究；翁祥健基于人工蜂群遗传算法的冷链物流配送多目标动态优化问题研究。随着科技的发展，无人配送模式的研究也逐渐兴起。
4. 计划与进度安排
1.2022年12月1日——2022年2月20日完成基础材料的收集，并确定写作提纲和开题报告；
2.2022年2月21日——2022年3月13日完成论文初稿和中期检查工作；
3.2022年3月14日——2022年4月30日完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作；
5. 参考文献
[1] Chaug-ing hsu, Wei-ting chen, Wei-jen wu. Optimal deliverycycles for joint distribution
of multi-temperature food[J]. Food Control, 2013, 34(1):106-114.
[2] Kuo Ju-Chia, Chen Mu-Chen.Developing an advanced Multi-Temperature Joint Distribution System for the foodcold chain[J]. Food Control, 2010, 21(4)：559-566.
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