本文是一篇物流管理论文，本文依据连锁超市生鲜食品冷链物流线上配送的特点及物流系统 LIRP 优化理论，从连锁超市生鲜食品冷链物流系统的实际问题出发，建立了折线软时间窗下考虑客户满意度的卫星仓系统选址-库存-路径优化模型，本文研究的卫星仓模式下连锁超市冷链物流系统 LIRP 优化是对传统选址-库存-路径优化问题的拓展，为以后关于连锁超市冷链物流系统的研究提供了方向。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
伴随着居民消费水平的上升以及对健康生活的重视，消费者对于生鲜产品的需求量日益增加，同时新零售、大数据、云计算等科技的不断发展推动传统连锁超市企业转型升级，国家更是提出要促进传统流通企业创新转型升级，线上线下融合发展，提高我国流通产业的核心竞争力[1]。在多种因素的合力作用下，国内一些品牌实力和综合实力较强的连锁超市凭借发达的采购网络纷纷进入生鲜宅配市场，为连锁超市的发展增添了活力，但是，新形势下机遇与挑战并存。
首先，消费观念的变化催生连锁超市生鲜宅配业务。80，90 后已经成为消费主力，他们注重生活品质和时间成本，追求食材新鲜和配送高效，愿意为服务买单。其次，生鲜食品作为线上线下高频率、高粘性的核心消费产品，使得商家争先抢占生鲜市场，并且纯电商已发展多年，线上交易额增速放缓，商家发货地因距离用户较远，顾客即得性不强，且生鲜食品不易保存，冷链物流成本高，纯电商模式发展动力不足。然而连锁超市一般与顾客距离较近，能够在短时间内实现快速配送，满足消费者即时消费的需求。同时对于储存环境要求较高的生鲜商品也是一种最有效率的保存方式。第三，社区小卖店作为连锁超市生鲜宅配业务的另一竞争者，它们虽然距离顾客更近，但包含的商品种类较少，不能对附近客户的消费频率起支配作用，消费者在假期期间仍倾向于去大型连锁超市购物，尤其体现在疫情期间传统电商企业遭受物流受阻、没有办法正常发货的境遇，不仅如此，倍受中老年消费者喜爱的社区小卖部、农贸市场等购物场所也没有办法正常开放，由此导致大型连锁超市线上购物成为疫情期间人们购买商品的主要渠道。第四，5G 技术的发展、智能移动设备的广泛普及使得大众对于线上消费的接受度越来越高，消费者线上消费的范围越来越广，并且生鲜宅配服务的接受水平也越来越高，需求量也越来越大，80 后、90 后作为新的消费主力，他们对新事物的学习能力强，适应能力快，这些特质使得他们成为了连锁超市线上购物的支持者和宣传者，也促使越来越多的中老年消费者慢慢的接受连锁超市线上购物。因此，新零售时代，国内一些品牌实力和综合实力较强的连锁超市凭借发达的采购网络纷纷进入生鲜宅配市场，涵盖了消费者有购买意愿却又不想亲自去购物时的消费情景，为连锁超市的发展注入了新鲜血液。
1.2 国内外研究现状
通过分析相关文献发现国内外对物流系统优化的研究趋势基本是逐年递增的，其中关于冷链物流系统优化问题的研究更是国内外学者研究的重点。配送中心的选址、仓库库存控制以及车辆路径规划是冷链物流系统优化的三个重要环节，并且这三个重要环节之间往往互相关联，存在明显的效益背反现象，因此，在冷链物流系统中某一个环节的变动都会对剩余的两个环节产生影响，最后关系到整个冷链物流系统是否最优化的问题，所以对于冷链物流系统的优化必须从整体的角度进行分析。
1.2.1 国外研究现状
选址-库存-路径问题(LIRP)指的是以客户的订单需求为基础，在企业的备选配送中心中明确配送中心的准确数量，配送中心位置以及面积，并根据配送中心的选址结果来规划车辆的配送路线，进而选择仓库库存策略的过程。实际生活中，随着客户需求的多样化，学者们在研究选址-库存-路径问题的过程中往往加入某些限制条件，如客户配送时间的时间窗约束、配送车辆的类型、碳排放量约束等，在满足这些限制条件的基础上实现物流系统总成本最小。早期对于物流系统的研究，大多数是将选址优化、库存优化以及车辆配送路径优化分别进行研究，这仅仅解决了物流系统优化问题中的某个局部，然而，对于企业来说，选址优化、库存优化和车辆路径优化之间互相影响，因此只有从整个物流系统出发，才能实现企业的物流系统总成本最小。国外学者对于 LIRP 问题的研究如下：
Liu 与 Lee(2003)最早开始研究 LIRP 问题[2]，后来 Liu 等人(2005)以此为依据改进了 LIRP 问题，并且设计了不确定需求下的三目标组合优化模型，然后运用了两阶段混合启发式算法对 LIRP 数学模型进行求解[3]。随着研究的深入，学者们开始研究多周期、多产品等多种约束前提下的 LIRP 模型。Tavakkoli 与 Raziei(2016)研究了多周期的情况下考虑顾客需求不确定的 LIRP 问题，并建立了以系统总成本最小为目标函数的 LIRP 优化模型，在模型的构建过程中将产品的缺货率作为约束条件，最后通过改进的 NSGA-II 算法对该 LIRP 模型进行求解[4]。Juan-Pablo 等人(2016)研究了水车对露天矿井中的运输道路进行除尘过程中的 LIRP 问题，并将路径成本和道路湿度不足的惩罚成本最小作为总的目标函数，然后建立了相应的数学模型，并且设计了交换算法修改初始位置，并采用自适应的大型邻域搜索算法求解该模型[5]。Zahra 等人(2018)面对顾客需求的不确定性以及配送车辆的多样性问题建立了多周期多种类易腐产品的 LIRP 模型，并采用基于拉格朗日的启发式算法计算了模型的最优解[6]。
第 2 章 相关理论
2.1 冷链物流
2.1.1 冷链物流的特点
冷链物流是指为了使生鲜食品维持较高的新鲜度，通过采用一些制冷技术，将海鲜、肉类、生鲜蔬果、蛋奶类等需要冷藏的生鲜食品，在送到消费者之前的一系列流通环节中(如运输、储存以及销售)都维持在规定的冷藏温度的工程。通过冷链物流工程能够降低生鲜产品经营企业的货损率，从而提高企业的经济效益和顾客的满意度。
当前，需要由冷链物流提供配送服务的产品大致有以下三种，其中包括未加工冷链物流产品、经加工的冷链物流产品、特殊储存条件下的冷链物流产品等。其中未加工冷链物流产品包括我们平常食用的新鲜水果、蔬菜、以及海产类、生鲜肉类、新鲜花卉等产品；经加工的冷链产品包括速冻的水饺等面制品和新鲜牛奶、果汁等饮品以及加工处理后的各类熟食；特殊储存条件下的冷链物流产品主要包括生物制品、药物疫苗、具有危险性的化工用品等[24]，如图 2-1 所示。
2.2 LIRP 介绍
LIRP 问题是选址问题、库存问题和配送车辆路径问题的集合。在整个物流系统的优化过程中，选址问题、库存问题和车辆路径问题体现的是企业不同级别的优化决策，首先选址决策属于物流系统优化中战略级别的决策，库存决策属于物流系统优化中战术级别的决策，而车辆路径优化属于企业物流系统优化中运作级别的决策，由于这三个级别的决策行为在冷链物流系统优化的过程中存在着明显的效益背反现象，其中任何一个环节的决策变化都会对另外两个环节产生影响，最终对冷链物流系统的整体决策产生影响，LIRP 问题的研究正是为了均衡选址、库存、路径优化三者之间的效益背反现象，它通常是指依据企业已有的备选地址，在满足企业的各项要求下进行的仓储配送中心选址，库存策略优化以及车辆路径规划的冷链系统集成优化策略，最终实现整个物流系统的收益最大化和企业物流成本最小化的目标。
因此，本文将分别介绍选址-库存问题(Location-Inventory Problem, LIP)、库存-路径问题(Inventory-Routing Problem, IRP)、选址-路径问题(Location-Routing Problem,LRP)、从而更深入了解选址-库存-路径问题(Location-Inventory-Routing Problem,LIRP)。
.2.1 选址-库存问题
选址-库存问题(LIP)又称选址-库存联合决策问题，是指将库存成本优化考虑到物流仓储配送中心的选址决策中去，从而达到物流企业选址问题和库存问题联合优化的效果，在传统的选址决策中往往会忽略掉库存决策对仓储配送中心选址成本的影响，这并没有从物流系统的角度出发，因此，会导致整个决策并未使物流系统的总成本达到最小化。
选址-库存问题决策是企业管理决策中的重要环节，外部需求的不确定性会对企业的库存策略产生影响，而库存容量的大小往往与企业物流系统的选址决策联系紧密，因此企业在进行物流系统优化的过程中，一定要将选址决策和库存策略的制定综合考量，从而达到企业物流系统优化的整体最优。
第 3 章 随机需求下的卫星仓系统 LIRP 模型构建...................... 21
3.1 问题描述...............................21
3.2 模型假设和符号说明..........................................22
第 4 章 随机需求下的卫星仓系统 LIRP 模型求解.......... 30
4.1 算法的分类与比较.................................30
4.2 算法的思想.....................................32
第 5 章 实证分析..............................40
5.1 实证概述............................................40
5.2 实证数据处理及参数设置.............................................40
第 5 章 实证分析
5.1 实证概述
以唐山市某连锁超市运营项目为例进行实证分析，并使用 Mat
