摘要: 聚焦农业产业基础高级化、推动农业产业链现代化是乡村全面振兴和农业农村现代化的重要支撑。农资产品在稳定农业生产发展领域发挥着重要作用，农资物流更是实现农业价值前提条件。当下，农资配送市场竞争激烈，畅通农资运输和末端配送渠道，成为各大... 展开 聚焦农业产业基础高级化、推动农业产业链现代化是乡村全面振兴和农业农村现代化的重要支撑。农资产品在稳定农业生产发展领域发挥着重要作用，农资物流更是实现农业价值前提条件。当下，农资配送市场竞争激烈，畅通农资运输和末端配送渠道，成为各大农资生产配送厂商争相布局的亿万蓝海。 基于此，本研究立足于优化农资物流配送模式，提出优化方法及改进策略。首先从涉及农资配送相关理论入手，查阅国内外研究现状、研究方法，总结梳理农资物流相关概念、特点，分析车辆路径优化常用模型算法，重点介绍遗传算法（GA）、模拟退火算法(SA)，具体说明算法基本原理、特点及适用范围，明确研究目的意义，提出研究课题在内容及方法上创新点。 然后，在深入调研R农资企业物流配送现状的基础上，介绍其农资配送体系及运作模式，梳理R企业从传统自营到连锁经营再到电商环境下农资流通模式的转变，并总结在农资配送过程中面临的主要问题，根据农资配送季节性、时效性、特殊性等特点，为及时配送、优化路径、满足客户个性化需求，重点研究多时间段及时配送，提出并建立带多时间窗惩罚函数模型，同时结合GA收敛速度快及SA全局性强优势，优化初代种群、采用混合交叉和倒位变异的方式、引入自适应Metropolis准则，提出设计改进遗传算法（SA-GA）。 最后，以R农资公司配送中心实际数据作为算法案例对象，利用Matlab软件分别基于传统遗传算法、模拟退火算法及改进遗传算法（SA-GA）进行求解，通过比较不同算法在配送成本、配送里程、算法效率等方面的执行结果，得出改进后SA-GA算法在解决车辆路径优化问题中更具优势。本研究结果以期能为R公司农资物流配送网络优化给予理论指导，并通过以点带面的方式为优化农资配送模式提供借鉴意义。 收起