开云优惠体育网页版入口

专利名称：一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410600738.5

专利申请（专利权）人：德州学院
权利人地址：山东省德州市德城区大学西路566号

专利发明（设计）人：杨娟,肖凤华,金红兰,杨和利,张长坤,刘豪睿

专利摘要：本发明公开了一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，包括S1、构建农产品实时数据集；S2、通过蚁群算法，根据农产品实时数据集寻找成本最低且效率最高的供应链配置；S3、设定目标函数，以最小化整体供应链成本和最大化客户满意度为优化目标；S4、基于蚁群算法动态调整供应链策略；S5、实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，通过改进的信息共享机制进行信息的传递和共享；S6、提出基于蚁群算法的供应链协同优化策略，针对农产品供应链的产品易腐性、季节性以及对市场需求的快速响应，优化整个供应链的性能。本发明提高了供应链对市场需求波动、季节性变化和突发事件的适应性和响应速度。

主权利要求：
1.一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集与分析供应链中各环节的生产数据、库存水平、物流状态、市场需求、环境因素数据、作物生长状态数据以及供应链各环节的能耗数据和碳排放数据，并构建农产品实时数据集；
S2、通过蚁群算法，根据农产品实时数据集寻找成本最低且效率最高的供应链配置；
所述S2具体包括以下步骤：
S21、初始化蚁群算法的参数，包括蚂蚁数量N、信息素蒸发率ρ、信息素强度α1、启发式因子β1以及蚁群的迭代次数T；
S22、构建供应链配置模型，将供应链中的生产地点、仓库、配送中心和销售点定义为图G中的节点，节点间的路径代表物流连接，路径的成本和时间表示为Cij和Tij：Cij＝k1·Dij+k2·Tij+k3·Sij；
其中，i和j表示节点索引，Dij是物理距离加权或成本时间加权，Sij是存储或处理成本，k1、k2、k3是调整系数，反映不同因素对总成本的影响；
S23、在每次迭代中，每只蚂蚁根据当前的信息素浓度和成本Cij和时间Tij信息选择路径，路径选择概率 引入需求变化Dchange和市场响应度Mresponse的动态调整因素：其中，k为蚂蚁索引，τij(t)为路径i到j的信息素浓度，ηij＝1/(Cij+Tij)为路径i到j的启发式值，allowedk为蚂蚁k选择的路径集合，t表示当前迭代次数；
S24、每次迭代结束后，更新路径上的信息素浓度，信息素更新规则结合优化路径OptPath上信息素的增强：其中，ΨOptPath是对最优路径额外增加的信息素量，指导蚁群向优解收敛， 是蚂蚁k在路径ij上留下的信息素量；
S25、重复步骤S23和S24直到达到最大迭代次数T或者解的质量满足预定条件，输出成本最低且效率最高的供应链配置方案，终止条件的公式通过供应链的整体效率Etotal和成本Ctotal进行性能指标PI的优化：PI＝φ(Etotal,Ctotal,Titer),Titer≤Tmax；
其中，φ是一个复合函数，反映了效率、成本和迭代次数的关系，Titer是当前迭代次数，Tmax是最大迭代次数；
S26、将得到的最优供应链配置方案与实时数据集 进行匹配，综合各节点的实际生产能力、库存水平、物流状态因素，调整最终的供应链配置：其中，Configopt是蚁群算法得到的最优配置方案，Ω是根据实时数据集和最优配置方案计算得到的调整量；
S3、设定目标函数，以最小化整体供应链成本和最大化客户满意度为优化目标，同时结合农产品的季节性变化和易腐性特点；
S4、基于蚁群算法动态调整供应链策略，包括生产计划、库存管理、配送路线和配送频率，以应对市场需求的波动、季节变化和突发事件；
S5、实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，通过改进的信息共享机制进行信息的传递和共享，包括生产计划的调整、库存水平的更新、物流状态的变化和市场需求的变动；
S6、提出基于蚁群算法的供应链协同优化策略，针对农产品供应链的产品易腐性、季节性以及对市场需求的快速响应，优化整个供应链的性能。
2.根据权利要求1所述的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，所述S1具体包括以下步骤：S11、生产数据收集与分析过程：通过农场管理系统自动收集每个作物的生产量Pqty，使用GPS定位信息获取生产地点Ploc，并根据作物种植的实际日期记录生产时间Ptime，综合评估生产数据的效率和优化潜力，生产数据表示为计算每个生产批次的综合评分Peval：其中，Peval为生产数据的综合评分，α、β、γ为权重系数，μqty为期望的生产量，δ(Ploc,Lfarm)为生产地点与最优生产区域Lfarm的距离函数，Θ(Ptime,Toptimal)为生产时间与最佳生产季节Toptimal的时间差函数；
S12、库存水平优化指标计算：通过仓储管理系统自动更新库存数据，包括库存数量Iqty和库存日期Idate，计算库存水平的优化指标Iopt，通过优化库存量和更新频率，减少过剩或缺货的风险：Iopt＝λ×Iqty?ξ×ψ(Idate,Dcurrent)；
其中，Iopt为库存水平优化指标，λ、ξ为权重系数，ψ(Idate,Dcurrent)为库存日期与当前日期Dcurrent的时差函数；
S13、物流状态效率评估：采用物流追踪系统收集物流状态数据，包括物流状态Lstatus，当前位置Lloc和更新时间，通过物流状态的效率评估公式Leff对物流效率进行评估，识别物流过程中的潜在改进点：Leff＝η×φ(Lstatus)?θ×ρ(Lloc,Ddest)；
其中，Leff为物流效率评分，η、θ为权重系数，φ(Lstatus)为物流状态映射函数，ρ(Lloc,Ddest)为当前位置到目的地的距离函数；
S14、市场需求预测：结合市场调研和历史销售数据，市场需求的预测模型预测市场需求Dpred，并根据市场需求Dpred调整生产和供应链计划：其中，Dpred为市场需求预测量，ω、 为权重系数，f(Dhist)为历史需求数据分析函数，g(Eexternal)为外部环境因素分析函数；
S15、环境因素数据的影响分析：通过气象站和农田监测设备收集环境数据，包括天气状况Ew和土壤湿度Es，应用环境因素数据的影响分析模型Eimpact分析环境因素对农产品生产的影响，并调整生产策略：Eimpact＝σ(Ew)×τ(Es)；
其中，Eimpact为环境因素对农产品生产的综合影响指数，σ(Ew)和τ(Es)分别为天气状况和土壤湿度对农产品生产的影响函数；
S16、作物生长状态数据的健康评估：使用遥感技术和现场检测获得作物生长数据，包括植被指数Cv和作物健康状况Ch，运用作物生长状态数据的健康评估指数评估作物的健康状况Chealth：Chealth＝κ×Cv+λ1×Ch；
其中，Chealth为作物健康评估指数，κ、λ1为权重系数，Cv和Ch分别为植被指数和作物健康状况的测量值；
S17、能耗与碳排放Etotal的综合评价：通过能源管理系统和碳足迹计算模型，收集供应链各环节的能耗数据En和碳排放数据Ec：Etotal＝μ×∑En+ν×∑Ec；
其中，Etotal为供应链各环节能耗和碳排放的综合评价值，μ、ν为权重系数，∑En和∑Ec分别为总能耗和总碳排放量；
S18、综合S11?S17构建农产品实时数据集Dreal?time，引入时间戳标识Tstamp，时间戳标识Tstamp代表数据集更新或收集的具体时间点，加入时间戳后的农产品实时数据集表达式更新为
3.根据权利要求1所述的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，所述S3具体包括以下步骤：S31、定义供应链总成本Ctotal为生产成本Cproduction、存储成本Cstorage、物流成本Clogistics和损耗成本Closs的和：其中，n为供应链中节点的总数，Ti表示存储时间，λstorage为存储时间的成本增长率，Di为运输距离， 为距离对物流成本的影响系数，Pi为产品易腐性指标，ψperishability为易腐性对损耗成本的影响系数；
S32、客户满意度Scustomer由交货时间准确性、产品质量满意度和服务满意度的加权和表示：其中，Dexpected和Dactual分别为期望和实际交货时间，σtimeliness为交货时间差异的敏感度，Q为质量差异指数，ωquality为质量对满意度的影响系数，Sexpected和Sactual为预期和实际服务水平，κservice为服务水平差异的敏感度；
S33、目标函数Fobjective在最小化供应链总成本Ctotal同时最大化客户满意度Scustomer，引入季节性因素Fseasonal和易腐性因素Fperishability作为调整项：其中，log、sin及cos函数引入非线性因素，使优化过程更加复杂且逼近实际业务逻辑。
4.根据权利要求3所述的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，所述季节性因素Fseasonal结合农产品在不同季节的供需变化对供应链成本和效率的影响：其中，m为季节数量，ξj为第j季节的影响系数，Tcurrent为当前时间，Tj,start和Tj,end分别为第j季节的开始和结束时间；
易腐性因素Fperishability结合产品在存储和运输过程中的损耗率变化：其中，p为产品种类数量，ηk为第k种产品的易腐性系数，μk为腐败速率，Tshelf为货架时间，Tk,harvest为第k种产品的收获时间。
5.根据权利要求4所述的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，所述S4具体包括以下步骤：S41、利用蚁群算法优化生产计划根据市场需求Dmarket、当前库存水平Icurrent和生产能力Cproduction动态调整生产量Qproduction：Qproduction＝f(Dmarket,Icurrent,Cproduction)；
其中，f为基于蚁群算法的优化函数，结合市场需求的波动和生产能力的限制决定最优生产量；
S42、通过蚁群算法优化库存管理策略结合产品易腐性Pperishability和预期需求变化DExpected来调整库存水平，优化库存周转率：Ioptimal＝g(Pperishability,DExpected)；
其中，g为库存优化函数；
S43、应用蚁群算法确定最优配送路线Loptimal和配送频率Foptimal，根据配送中心与销售点之间的距离Ddelivery、交通状况Ttraffic和客户订单Ocustomer进行优化：(Loptimal,Foptimal)＝h(Ddelivery,Ttraffic,Ocustomer)；
其中，h为配送策略优化函数；
S44、为应对突发事件Esudden和季节性变化Sseasonal，利用蚁群算法的自适应特性调整供应链策略，包括紧急生产调度、库存预留调整和临时配送方案制定：Strategyadaptive＝i(Esudden,Sseasonal,Strategycurrent)；
其中，i为自适应调整函数，Strategycurrent为当前供应链策略。
6.根据权利要求5所述的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，所述S6具体包括以下步骤：S61、分析农产品的易腐性特征和季节性特征建立易腐性和季节性模型调整供应链配置，易腐性和季节性模型表达式为：其中，n为产品种类，m为季节数量，ηp和ξs分别为易腐性和季节性的影响系数，Tp为产品p的存储时间，Tcurrent为当前时间，Ts,start和Ts,end分别为季节s的开始和结束时间；
S62、通过蚁群算法，根据易腐性和季节性模型动态优化生产计划、库存管理、配送路线和配送频率，优化函数表达式为：Optimizestrategy＝f(Pperishability,Sseasonal,Dmarket)；
其中，f为基于蚁群算法的优化函数，Dmarket为市场需求数据，综合产品易腐性、季节性变化和市场需求的波动，动态调整供应链策略以最小化成本和最大化效率；
S63、通过应急响应机制应对突发市场需求和外部环境变化，应急响应机制包括紧急生产启动、备用库存策略和快速配送路径选择：其中，J为综合突发事件类型数量，Esudden,j为第j种突发事件的影响级别，K1为当前策略参数的数量，Strategycurrent,k为第k个策略参数的当前值，ζj和λk为权重系数，表示各种突发事件和当前策略参数对应急响应的影响程度，Ω为综合调整函数，根据突发事件的影响级别和当前策略的配置，计算出的应对策略；
S64、在农产品供应链中持续的供应链性能评估和优化回路，利用实时数据和市场反。岷鲜谐〉某て诒浠图窘谛灾芷诘髡陀呕┯α磁渲，持续的供应链性能评估和优化回路的公式为：其中，Ctotal为供应链的总成本，Scustomer为客户满意度，Mperishability,p为第p种产品的易腐性模型值，Mseasonal,s为第s季节的季节性模型值，δp和ξs为易腐性和季节性对性能评估的特定调整系数，n和m分别为产品种类和季节数量，Ψ为性能评估的综合函数。 说明书 : 一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法技术领域[0001] 本发明涉及农产品供应链技术领域，尤其涉及一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法。背景技术[0002] 在当今全球化的农产品供应链管理中，传统的供应链优化方法面临着众多挑战。首先，农产品供应链具有独特的特性，如产品的易腐性、生产的季节性以及市场需求的不确定性，这些特性要求供应链系统不仅要高效，还需要具备强大的适应性和灵活性。然而，传统的供应链管理方法往往依赖于静态的规划和预测模型，难以实时响应市场需求的快速变化，导致资源浪费、响应迟缓和成本增加。例如，在面对突发的市场需求波动或供应中断时，缺乏有效的应急响应机制和动态调整能力，容易导致供应链中断或库存积压。[0003] 其次，在农产品供应链中，生产者、加工商、物流公司和零售商之间的信息不对称，导致整个供应链的协同效率低下。传统方法中的信息共享机制不够完善，使得供应链各环节难以实现真正的信息同步和高效协同作业，进而影响了供应链的整体响应速度和成本控制。[0004] 此外，由于缺乏对农产品易腐性和季节性变化的深入考虑，传统的供应链优化策略无法有效地处理这些特定问题，导致产品损耗率高，成本增加，以及无法满足市场对新鲜农产品的需求。[0005] 因此，如何提供一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法是本领域技术人员亟需解决的问题。发明内容[0006] 本发明的一个目的在于提出一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，本发明通过利用蚁群算法有效模拟自然界中的群体行为，实现供应链中生产计划、库存管理、配送路线和配送频率的动态调整，提高了供应链对市场需求波动、季节性变化和突发事件的适应性和响应速度。[0007] 根据本发明实施例的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，包括以下步骤：[0008] S1、收集与分析供应链中各环节的生产数据、库存水平、物流状态、市场需求、环境因素数据、作物生长状态数据以及供应链各环节的能耗数据和碳排放数据，并构建农产品实时数据集；[0009] S2、通过蚁群算法，根据农产品实时数据集，模拟自然界生物的群体行为来寻找成本最低且效率最高的供应链配置；[0010] S3、设定目标函数，以最小化整体供应链成本和最大化客户满意度为优化目标，同时结合农产品的季节性变化和易腐性特点；[0011] S4、基于蚁群算法动态调整供应链策略，包括产计划、库存管理、配送路线和配送频率，以应对市场需求的波动、季节变化和突发事件；[0012] S5、实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，通过改进的信息共享机制进行信息的传递和共享，包括生产计划的调整、库存水平的更新、物流状态的变化和市场需求的变动；[0013] S6、提出基于蚁群算法的供应链协同优化策略，针对农产品供应链的产品易腐性、季节性以及对市场需求的快速响应，优化整个供应链的性能。[0014] 可选的，所述S1具体包括以下步骤：[0015] S11、生产数据收集与分析过程：通过农场管理系统自动收集每个作物的生产量Pqty，使用GPS定位信息获取生产地点Ploc，并根据作物种植的实际日期记录生产时间Ptime，综合评估生产数据的效率和优化潜力，生产数据表示为计算每个生产批次的综合评分Peval：[0016][0017] 其中，Peval为生产数据的综合评分，α、β、γ为权重系数，μqty为期望的生产量，δ(Ploc,Lfarm)为生产地点与最优生产区域Lfarm的距离函数，Θ(Ptime,Toptimal)为生产时间与最佳生产季节Toptimal的时间差函数；[0018] S12、库存水平优化指标计算：通过仓储管理系统自动更新库存数据，包括库存数量Iqty和库存日期Idate，计算库存水平的优化指标Iopt，通过优化库存量和更新频率，减少过剩或缺货的风险：[0019] Iopt＝λ×Iqty?ξ×ψ(Idate,Dcurrent)；[0020] 其中，Iopt为库存优化指标，λ、ξ为权重系数，ψ(Idate,Dcurrent)为库存日期与当前日期Dcurrent的时差函数；[0021] S13、物流状态效率评估：采用物流追踪系统收集物流状态数据，包括物流状态Lstatus，当前位置Lloc和更新时间，通过物流状态的效率评估公式Leff对物流效率进行评估，识别物流过程中的潜在改进点，优化配送效率：[0022] Leff＝η×φ(Lstatus)?θ×ρ(Lloc，Ddest)；[0023] 其中，Leff为物流效率评分，η、θ为权重系数，φ(Lstatus)为物流状态映射函数，ρ(Lloc,Ddest)为当前位置到目的地的距离函数；[0024] S14、市场需求预测：结合市场调研和历史销售数据，市场需求的预测模型预测市场需求Dpred，并根据市场需求Dpred调整生产和供应链计划：[0025][0026] 其中，Dpred为市场需求预测量，ω、 为权重系数，f(Dhist)为历史需求数据分析函数，g(Eexternal)为外部环境因素分析函数；[0027] S15、环境因素数据的影响分析：通过气象站和农田监测设备收集环境数据，包括天气状况Ew和土壤湿度Es，应用环境因素数据的影响分析模型Eimpact分析环境因素对农产品生产的影响，并调整生产策略以应对环境变化：[0028] Eimpact＝σ(Ew)×τ(Es)；[0029] 其中，Eimpact为环境因素对农产品生产的综合影响指数，σ(Ew)和τ(Es)分别为天气状况和土壤湿度对农产品生产的影响函数；[0030] S16、作物生长状态数据的健康评估：使用遥感技术和现场检测获得作物生长数据，包括植被指数Cv和作物健康状况Ch，运用作物生长状态数据的健康评估指数评估作物的健康状况Chealth：[0031] Chealth＝κ×Cv+λ×Ch；[0032] 其中，Chealth为作物健康评估指数，κ、λ为权重系数，Cv和Ch分别为植被指数和作物健康状况的测量值；[0033] S17、能耗与碳排放Etotal的综合评价：通过能源管理系统和碳足迹计算模型，收集供应链各环节的能耗数据En和碳排放数据Ec：[0034] Etotal＝μ×∑En+ν×∑Ec；[0035] 其中，Etotal为供应链各环节能耗和碳排放的综合评价值，μ、ν为权重系数，∑En和∑Ec分别为总能耗和总碳排放量；[0036] S18、综合S11?S17构建农产品实时数据集Dreal?time，引入时间戳标识Tstamp，时间戳标识Tstamp代表数据集更新或收集的具体时间点，加入时间戳后的农产品实时数据集表达式更新为[0037][0038] 可选的，所述S2具体包括以下步骤：[0039] S21、初始化蚁群算法的参数，包括蚂蚁数量N、信息素蒸发率ρ、信息素强度α、启发式因子β以及蚁群的迭代次数T；[0040] S22、构建供应链配置模型，将供应链中的生产地点、仓库、配送中心和销售点定义为图G中的节点，节点间的路径代表物流连接，路径的成本和时间表示为Cij和Tij：[0041] Cij＝k1·Dij+k2·Tij+k3·Sij；[0042] 其中，i和j表示节点索引，Dij是物理距离或成本时间加权，Sij是存储或处理成本，k1、k2、k3是调整系数，反映不同因素对总成本的影响；[0043] S233、在每次迭代中，每只蚂蚁根据当前的信息素浓度和成本Cij和时间Tij信息选择路径，路径选择概率 引入需求变化Dchange和市场响应度Mresponse的动态调整因素：[0044][0045] 其中，k为蚂蚁索引，τij(t)为路径i到j的信息素浓度，ηij＝1/(Cij+Tij)为路径i到j的启发式值，allowedk为蚂蚁k选择的路径集合，t表示当前迭代次数；[0046] S24、每次迭代结束后，更新路径上的信息素浓度，信息素更新规则结合优化路径OptPath上信息素的增强：[0047][0048] 其中，ΨOptPath是对最优路径额外增加的信息素量，指导蚁群向优解收敛， 是蚂蚁k在路径ij上留下的信息素量；[0049] S25、重复步骤S23和S24直到达到最大迭代次数T或者解的质量满足预定条件，输出成本最低且效率最高的供应链配置方案，终止条件的公式通过供应链的整体效率Etotal和成本Ctotal，其满足性能指标PI的优化，表示为：[0050] PI＝φ(Etotal,Ctotal,Titer),Titer≤Tmax；[0051] 其中，φ是一个复合函数，反映了效率、成本和迭代次数的关系，Titer是当前迭代次数，Tmax是最大迭代次数；[0052] S26、将得到的最优供应链配置方案与实时数据集 进行匹配，综合各节点的实际生产能力、库存水平、物流状态因素，调整最终的供应链配置：[0053][0054] 其中，Configopt是蚁群算法得到的最优配置方案，Ω是根据实时数据集和最优配置方案计算得到的调整量。[0055] 可选的，所述S3具体包括以下步骤：[0056] S31、定义供应链总成本Ctotal为生产成本Cproduction、存储成本Cstorage、物流成本Clogistics和损耗成本Closs的和：[0057][0058] 其中，n为供应链中节点的总数，Ti表示存储时间，λstorage为存储时间的成本增长率，Di为运输距离， 为距离对物流成本的影响系数，Pi为产品易腐性指标，φperishability为易腐性对损耗成本的影响系数；[0059] S32、客户满意度Scustomer由交货时间准确性、产品质量满意度和服务满意度的加权和表示：[0060][0061][0062] 其中，Dexpected和Dactual分别为期望和实际交货时间，σtimeliness为交货时间差异的敏感度，Q为质量差异指数，ωquality为质量对满意度的影响系数，Sexpected和Sactual为预期和实际服务水平，κservice为服务水平差异的敏感度；[0063] S33、目标函数Fobjective在最小化供应链总成本Ctotal同时最大化客户满意度Scustomer，引入季节性因素Fseasonal和易腐性因素Fperishability作为调整项：[0064][0065] 其中，log、sin及cos函数引入非线性因素，使优化过程更加复杂且逼近实际业务逻辑。[0066] 可选的，所述季节性因素Fseasonal结合农产品在不同季节的供需变化对供应链成本和效率的影响：[0067][0068] 其中，m为季节数量，ξj为第j季节的影响系数，Tcurrent为当前时间，Tj,start和Tj,end分别为第j季节的开始和结束时间；[0069] 易腐性因素Fperishability结合产品在存储和运输过程中的损耗率变化：[0070][0071] 其中，p为产品种类数量，ηk为第k种产品的易腐性系数，μk为腐败速率，Tshelf为货架时间，Tk,harvest为第k种产品的收获时间。[0072] 可选的，所述S4具体包括以下步骤：[0073] S41、利用蚁群算法优化生产计划根据市场需求Dmarket、当前库存水平Icurrent和生产能力Cproduction动态调整生产量Qproduction，以减少库存积压和满足市场需求：[0074] Qproduction＝f(Dmarket,Icurrent,Cproduction)；[0075] 其中，f为基于蚁群算法的优化函数，结合市场需求的波动和生产能力的限制来决定最优生产量；[0076] S42、通过蚁群算法优化库存管理策略结合产品易腐性Pperishability和预期需求变化Dexpected来调整库存水平，优化库存周转率：[0077] Ioptimal＝g(Pperishability，Dexpected)；[0078] 其中，g为库存优化函数，利用实时数据和预期需求来动态调整库存水平，减少过剩或缺货风险；[0079] S43、应用蚁群算法确定最优配送路线Loptimal和配送频率Foptimal，根据配送中心与销售点之间的距离Ddelivery、交通状况Ttraffic和客户订单Ocustomer进行优化：[0080] (Loptimal，Foptimal)＝h(Ddelivery，Ttraffic，Ocustomer[0081] 其中，h为配送策略优化函数，通过分析配送条件和订单需求，优化配送路径和频率，以提高效率和减少配送成本；[0082] S44、为应对突发事件Esudden和季节性变化Sseasonal，利用蚁群算法的自适应特性调整供应链策略，包括紧急生产调度、库存预留调整和临时配送方案制定：[0083] Strategyadaptive＝i(Esudden，Sseasonal，Strategycurrent)；[0084] 其中，i为自适应调整函数，Strategycurrent为当前供应链策略，通过分析突发事件和季节性变化的影响，动态调整策略以保证供应链的连续性和高效性。[0085] 可选的，所述S6具体包括以下步骤：[0086] S61、分析农产品的易腐性特征和季节性特征建立易腐性和季节性模型调整供应链配置，易腐性和季节性模型表达式为：[0087][0088][0089] 其中，n为产品种类，m为季节数量，ηp和ξs分别为易腐性和季节性的影响系数，Tp为产品p的存储时间，Tcurrent为当前时间，Ts,start和Ts,end分别为季节s的开始和结束时间；[0090] S62、通过蚁群算法，根据易腐性和季节性模型动态优化生产计划、库存管理、配送路线和配送频率，优化函数表达式为：[0091] Optimizestrategy＝f(Pperishability，Sseasonal，Dmarket)；[0092] 其中，f为基于蚁群算法的综合优化函数，Dmarket为市场需求数据，综合产品易腐性、季节性变化和市场需求的波动，动态调整供应链策略以最小化成本和最大化效率；[0093] S63、通过应急响应机制应对突发市场需求和外部环境变化，应急响应机制包括紧急生产启动、备用库存策略和快速配送路径选择：[0094][0095] 其中，J为综合突发事件类型数量，Esudden,j为第j种突发事件的影响级别，K为当前策略参数的数量，Strategycurrent,k为第k个策略参数的当前值，ζj和λk为权重系数，表示各种突发事件和当前策略参数对应急响应的影响程度，Ω为综合调整函数，根据突发事件的影响级别和当前策略的配置，计算出的应对策略；[0096] S64、在农产品供应链中持续的供应链性能评估和优化回路，利用实时数据和市场反。岷鲜谐〉某て诒浠图窘谛灾芷诘髡陀呕┯α磁渲，持续的供应链性能评估和优化回路的公式为：[0097][0098] 其中，Ctotal为供应链的总成本，Scustomer为客户满意度，Mperishability,p为第p种产品的易腐性模型值，Mseasonal,s为第s季节的季节性模型值，δp和ξs为易腐性和季节性对性能评估的特定调整系数，n和m分别为产品种类和季节数量，Ψ为性能评估的综合函数，将供应链的总成本、客户满意度、易腐性和季节性的影响综合起来，评估供应链的整体性能。[0099] 本发明的有益效果是：[0100] (1)本发明通过利用蚁群算法有效模拟自然界中的群体行为，实现供应链中生产计划、库存管理、配送路线和配送频率的动态调整，提高了供应链对市场需求波动、季节性变化和突发事件的适应性和响应速度。[0101] (2)本发明通过改进的信息共享机制，增强了供应链各环节之间的信息同步和协同工作效率，确保了信息的即时传递和共享，从而实现了整个供应链的高效运作。[0102] (3)本发明考虑到农产品的易腐性和季节性特点，设计了供应链管理和优化策略，有效降低了产品损耗率，降低了运营成本。通过控制生产计划和库存水平，以及优化配送路线和频率，够确保农产品的新鲜度和减少整体成本。附图说明[0103] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：[0104] 图1为本发明提出的一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法的流程图。具体实施方式[0105] 现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。[0106] 参考图1，一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，包括以下步骤：[0107] S1、收集与分析供应链中各环节的生产数据、库存水平、物流状态、市场需求、环境因素数据、作物生长状态数据以及供应链各环节的能耗数据和碳排放数据，并构建农产品实时数据集；[0108] S2、通过蚁群算法，根据农产品实时数据集，模拟自然界生物的群体行为来寻找成本最低且效率最高的供应链配置；[0109] S3、设定目标函数，以最小化整体供应链成本和最大化客户满意度为优化目标，同时结合农产品的季节性变化和易腐性特点；[0110] S4、基于蚁群算法动态调整供应链策略，包括产计划、库存管理、配送路线和配送频率，以应对市场需求的波动、季节变化和突发事件；[0111] S5、实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，通过改进的信息共享机制进行信息的传递和共享，包括生产计划的调整、库存水平的更新、物流状态的变化和市场需求的变动；[0112] S6、提出基于蚁群算法的供应链协同优化策略，针对农产品供应链的产品易腐性、季节性以及对市场需求的快速响应，优化整个供应链的性能。[0113] 本实施方式中，S1具体包括以下步骤：[0114] S11、生产数据收集与分析过程：通过农场管理系统自动收集每个作物的生产量Pqty，使用GPS定位信息获取生产地点Ploc，并根据作物种植的实际日期记录生产时间Ptime，综合评估生产数据的效率和优化潜力，生产数据表示为计算每个生产批次的综合评分Peval：[0115][0116] 其中，Peval为生产数据的综合评分，α、β、γ为权重系数，μqty为期望的生产量，δ(Ploc,Lfarm)为生产地点与最优生产区域Lfarm的距离函数，Θ(Ptime,Toptimal)为生产时间与最佳生产季节Toptimal的时间差函数；[0117] S12、库存水平优化指标计算：通过仓储管理系统自动更新库存数据，包括库存数量Iqty和库存日期Idate，计算库存水平的优化指标Iopt，通过优化库存量和更新频率，减少过剩或缺货的风险：[0118] Iopt＝λ×Iqty?ξ×ψ(Idate，Dcurrent)；[0119] 其中，Iopt为库存优化指标，λ、ξ为权重系数，ψ(Idate,Dcurrent)为库存日期与当前日期Dcurrent的时差函数；[0120] S13、物流状态效率评估：采用物流追踪系统收集物流状态数据，包括物流状态Lstatus，当前位置Lloc和更新时间，通过物流状态的效率评估公式Leff对物流效率进行评估，识别物流过程中的潜在改进点，优化配送效率：[0121] Leff＝η×φ(Lstatus)?θ×ρ(Lloc，Ddest)；[0122] 其中，Leff为物流效率评分，η、θ为权重系数，φ(Lstatus)为物流状态映射函数，ρ(Lloc,Ddest)为当前位置到目的地的距离函数；[0123] S14、市场需求预测：结合市场调研和历史销售数据，市场需求的预测模型预测市场需求Dpred，并根据市场需求Dpred调整生产和供应链计划：[0124][0125] 其中，Dpred为市场需求预测量，ω、 为权重系数，f(Dhist)为历史需求数据分析函数，g(Eexternal)为外部环境因素分析函数；[0126] S15、环境因素数据的影响分析：通过气象站和农田监测设备收集环境数据，包括天气状况Ew和土壤湿度Es,应用环境因素数据的影响分析模型Eimpact分析环境因素对农产品生产的影响，并调整生产策略以应对环境变化：[0127] Eimpact＝σ(Ew)×τ(Es)；[0128] 其中，Eimpact为环境因素对农产品生产的综合影响指数，σ(Ew)和τ(Es)分别为天气状况和土壤湿度对农产品生产的影响函数；[0129] S16、作物生长状态数据的健康评估：使用遥感技术和现场检测获得作物生长数据，包括植被指数Cv和作物健康状况Ch，运用作物生长状态数据的健康评估指数评估作物的健康状况Chealth：[0130] Chealth＝κ×Cv+λ×Ch；[0131] 其中，Chealth为作物健康评估指数，k、λ为权重系数，Cv和Ch分别为植被指数和作物健康状况的测量值；[0132] S17、能耗与碳排放Etotal的综合评价：通过能源管理系统和碳足迹计算模型，收集供应链各环节的能耗数据En和碳排放数据Ec：[0133] Etotal＝μ×∑En+v×∑Ec；[0134] 其中，Etotal为供应链各环节能耗和碳排放的综合评价值，μ、v为权重系数，∑En和∑Ec分别为总能耗和总碳排放量；[0135] S18、综合S11?S17构建农产品实时数据集Dreal?time，引入时间戳标识Tstamp，时间戳标识Tstamp代表数据集更新或收集的具体时间点，加入时间戳后的农产品实时数据集表达式更新为[0136][0137] 本实施方式中，S2具体包括以下步骤：[0138] S21、初始化蚁群算法的参数，包括蚂蚁数量N、信息素蒸发率ρ、信息素强度α、启发式因子β以及蚁群的迭代次数T；[0139] S22、构建供应链配置模型，将供应链中的生产地点、仓库、配送中心和销售点定义为图G中的节点，节点间的路径代表物流连接，路径的成本和时间表示为Cij和Tij：[0140] Cij＝k1·Dij+k2·Tij+k3·Sij；[0141] 其中，i和j表示节点索引，Dij是物理距离或成本时间加权，Sij是存储或处理成本，k1、k2、k3是调整系数，反映不同因素对总成本的影响；[0142] S233、在每次迭代中，每只蚂蚁根据当前的信息素浓度和成本Cij和时间Tij信息选择路径，路径选择概率 引入需求变化Dchange和市场响应度Mresponse的动态调整因素：[0143][0144] 其中，k为蚂蚁索引，τij(t)为路径i到j的信息素浓度，ηij＝1/(Cij+Tij)为路径i到j的启发式值，allowedk为蚂蚁k选择的路径集合，t表示当前迭代次数；[0145] S24、每次迭代结束后，更新路径上的信息素浓度，信息素更新规则结合优化路径OptPath上信息素的增强：[0146][0147] 其中，ΨOptPath是对最优路径额外增加的信息素量，指导蚁群向优解收敛， 是蚂蚁k在路径ij上留下的信息素量；[0148] S25、重复步骤S23和S24直到达到最大迭代次数T或者解的质量满足预定条件，输出成本最低且效率最高的供应链配置方案，终止条件的公式通过供应链的整体效率Etotal和成本Ctotal，其满足性能指标PI的优化，表示为：[0149] PI＝φ(Etotal,Ctotal,Titer),Titer≤Tmax；[0150] 其中，φ是一个复合函数，反映了效率、成本和迭代次数的关系，Titer是当前迭代次数，Tmax是最大迭代次数；[0151] S26、将得到的最优供应链配置方案与实时数据集 进行匹配，综合各节点的实际生产能力、库存水平、物流状态因素，调整最终的供应链配置：[0152][0153] 其中，Configopt是蚁群算法得到的最优配置方案，Ω是根据实时数据集和最优配置方案计算得到的调整量。[0154] 本实施方式中，S3具体包括以下步骤：[0155] S31、定义供应链总成本Ctotal为生产成本Cproduction、存储成本Cstorage、物流成本Clogistics和损耗成本Closs的和：[0156][0157] 其中，n为供应链中节点的总数，Ti表示存储时间，λstorage为存储时间的成本增长率，Di为运输距离， 为距离对物流成本的影响系数，Pi为产品易腐性指标，ψperishability为易腐性对损耗成本的影响系数；[0158] S32、客户满意度Scustomer由交货时间准确性、产品质量满意度和服务满意度的加权和表示：[0159][0160] 其中，Dexpected和Dactual分别为期望和实际交货时间，σtimeliness为交货时间差异的敏感度，Q为质量差异指数，ωquality为质量对满意度的影响系数，Sexpected和Sactual为预期和实际服务水平，κservice为服务水平差异的敏感度；[0161] S33、目标函数Fobjective在最小化供应链总成本Ctotal同时最大化客户满意度Scustomer，引入季节性因素Fseasonal和易腐性因素Fperishability作为调整项：[0162][0163] 其中，log、sin及cos函数引入非线性因素，使优化过程更加复杂且逼近实际业务逻辑。[0164] 本实施方式中，季节性因素Fseasonal结合农产品在不同季节的供需变化对供应链成本和效率的影响：[0165][0166] 其中，m为季节数量，ξj为第j季节的影响系数，Tcurrent为当前时间，Tj,start和Tj,end分别为第j季节的开始和结束时间；[0167] 易腐性因素Fperishability结合产品在存储和运输过程中的损耗率变化：[0168][0169] 其中，p为产品种类数量，ηk为第k种产品的易腐性系数，μk为腐败速率，Tshelf为货架时间，Tk,harvest为第k种产品的收获时间。[0170] 本实施方式中，S4具体包括以下步骤：[0171] S41、利用蚁群算法优化生产计划根据市场需求Dmarket、当前库存水平Icurrent和生产能力Cproduction动态调整生产量Qproduction，以减少库存积压和满足市场需求：[0172] Qproduction＝f(Dmarket,Icurrent,Cproduction)；[0173] 其中，f为基于蚁群算法的优化函数，结合市场需求的波动和生产能力的限制来决定最优生产量；[0174] S42、通过蚁群算法优化库存管理策略结合产品易腐性Pperishability和预期需求变化Dexpected来调整库存水平，优化库存周转率：[0175] Ioptimal＝g(Pperishability,Dexpected)；[0176] 其中，g为库存优化函数，利用实时数据和预期需求来动态调整库存水平，减少过剩或缺货风险；[0177] S43、应用蚁群算法确定最优配送路线Loptimal和配送频率Foptimal，根据配送中心与销售点之间的距离Ddelivery、交通状况Ttraffic和客户订单Ocustomer进行优化：[0178] (Loptimal,Foptimal)＝h(Ddelivery,Ttraffic,Ocustomer)；[0179] 其中，h为配送策略优化函数，通过分析配送条件和订单需求，优化配送路径和频率，以提高效率和减少配送成本；[0180] S44、为应对突发事件Esudden和季节性变化Sseasonal，利用蚁群算法的自适应特性调整供应链策略，包括紧急生产调度、库存预留调整和临时配送方案制定：[0181] Strategyadaptive＝i(Esudden,Sseasonal,Strategycurrent；[0182] 其中，i为自适应调整函数，Strategycurrent为当前供应链策略，通过分析突发事件和季节性变化的影响，动态调整策略以保证供应链的连续性和高效性。[0183] 本实施方式中，S6具体包括以下步骤：[0184] S61、分析农产品的易腐性特征和季节性特征建立易腐性和季节性模型调整供应链配置，易腐性和季节性模型表达式为：[0185][0186][0187] 其中，n为产品种类，m为季节数量，ηp和ξs分别为易腐性和季节性的影响系数，Tp为产品p的存储时间，Tcurrent为当前时间，Ts,start和Ts,end分别为季节s的开始和结束时间；[0188] S62、通过蚁群算法，根据易腐性和季节性模型动态优化生产计划、库存管理、配送路线和配送频率，优化函数表达式为：[0189] Optimizestrategy＝f(Pperishability,Sseasonal,Dmarket)；[0190] 其中，f为基于蚁群算法的综合优化函数，Dmarket为市场需求数据，综合产品易腐性、季节性变化和市场需求的波动，动态调整供应链策略以最小化成本和最大化效率；[0191] S63、通过应急响应机制应对突发市场需求和外部环境变化，应急响应机制包括紧急生产启动、备用库存策略和快速配送路径选择：[0192][0193] 其中，J为综合突发事件类型数量，Esudden,j为第j种突发事件的影响级别，K为当前策略参数的数量，Strategycurrent,k为第k个策略参数的当前值，ζj和λk为权重系数，表示各种突发事件和当前策略参数对应急响应的影响程度，Ω为综合调整函数，根据突发事件的影响级别和当前策略的配置，计算出的应对策略；[0194] S64、在农产品供应链中持续的供应链性能评估和优化回路，利用实时数据和市场反。岷鲜谐〉某て诒浠图窘谛灾芷诘髡陀呕┯α磁渲，持续的供应链性能评估和优化回路的公式为：[0195][0196] 其中，Ctotal为供应链的总成本，Scustomer为客户满意度，Mperishability,p为第p种产品的易腐性模型值，Mseasonal,s为第s季节的季节性模型值，δp和ξs为易腐性和季节性对性能评估的特定调整系数，n和m分别为产品种类和季节数量，Ψ为性能评估的综合函数，将供应链的总成本、客户满意度、易腐性和季节性的影响综合起来，评估供应链的整体性能。[0197] 实施例1：[0198] 为了验证本发明的可行性，模拟在一个广阔农。┎反犹锛涞较颜卟妥赖娜坦┯α疵媪僦疃嗵粽。由于地理位置的偏远和交通不便，加之农产品易腐性强、季节性大的特点，供应链的效率和响应速度一直是该农场亟需解决的问题。[0199] 在这个场景中，我们引入了本发明的方法。首先，通过部署在农场各个关键节点的传感器收集实时数据，包括生产量、库存水平、物流状态和市场需求等信息，并通过先进的数据分析技术进行处理。这些数据被用来动态调整供应链策略，包括但不限于生产计划、库存管理、配送路线和配送频率。应用蚁群算法模拟自然界蚂蚁寻找食物的行为，我们成功地寻找到了成本最低且效率最高的供应链配置。通过算法不断地迭代优化，供应链管理系统能够实时响应市场需求的变化，同时考虑到农产品的易腐性和季节性变化，制定出最优的生产和配送计划。[0200] 具体来说，模拟将这一方法应用于夏季的玉米和番茄的供应链中。夏季是这两种作物的高产期，也是市场需求最旺盛的时期。通过应用本方法，农场管理者根据实时收集到的市场需求数据，动态调整玉米和番茄的生产计划。同时，通过优化库存管理和配送路线，确保了农产品能够新鲜、快速地送达消费者手中。[0201] 在实施前，农场的产品损耗率平均为10.24％，配送时间平均为3天。实施本方法后，数据显示，产品损耗率降低到了3.14％，配送时间缩短到了1.5天。此外，由于优化了配送路线和频率，运输成本也有了显著的下降。在整个夏季，农场总共节约了20.41％的运营成本。[0202] 本发明通过利用蚁群算法有效模拟自然界中的群体行为，实现供应链中生产计划、库存管理、配送路线和配送频率的动态调整，提高了供应链对市场需求波动、季节性变化和突发事件的适应性和响应速度。[0203] 本发明通过改进的信息共享机制，增强了供应链各环节之间的信息同步和协同工作效率，确保了信息的即时传递和共享，从而实现了整个供应链的高效运作。[0204] 本发明考虑到农产品的易腐性和季节性特点，设计了供应链管理和优化策略，有效降低了产品损耗率，降低了运营成本。通过控制生产计划和库存水平，以及优化配送路线和频率，够确保农产品的新鲜度和减少整体成本。[0205] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

专利地区：山东

专利申请日期：2024-05-15

专利公开日期：2024-11-22

专利公告号：CN118378846B