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农业物流技术与交通工程团队研究成果“A Hybrid Fuzzy C-Means Heuristic Approach for Two-Echelon Vehicle Routing With Simultaneous Pickup and Delivery of Multicommodity”在《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（中科院一区TOP期刊，IF 11.9）发表，并入选ESI（Essential Science Indicators）高被引，标志着团队成果在农产品物流技术领域具有重要的国际学术影响力与关注度。该研究建立了针对多类商品取送货的两级车辆路径问题，提出了一种融合模糊聚类与改进智能优化的混合启发式求解方法，为物流配送的降本增效提供了创新性解决方案。
受城市货车配送通行限制影响，越来越多制造企业与物流公司开始采用 “工厂 - 仓库 - 门店” 的两级运输模式。与此同时，连锁商品在物流流转过程中，还频繁地进行补货、退货、货品调配以及 “先入先出” 管理等多项操作。在此背景下，如何在保障配送需求的同时，实现货品的高效回收与再分配，成为物流运营中的关键问题。尤其是对于食品、冷链这类对配送时效要求严苛的行业，科学规划车辆运输路径、降低运输环节的资源浪费，更具有极强的现实紧迫性。
针对连锁企业商品运输中的各类复杂物流作业场景，本研究构建了 “多品类商品同时取送货的两级车辆路径问题”模型。该模型突破了以往研究仅在单一运输层级考虑同时取送货的局限，实现了两级运输网络中取货与送货的协同优化；同时引入基于产品批次的配送优先级机制，允许车辆在运输途中动态调整货物装载方案，支持商品跨节点灵活再分配，能够显著减少库存浪费、降低整体运输成本。
针对连锁企业商品运输中的各类复杂物流作业场景，本研究构建了 “多品类商品同时取送货的两级车辆路径问题”模型。该模型突破了以往研究仅在单一运输层级考虑同时取送货的局限，实现了两级运输网络中取货与送货的协同优化；同时引入基于产品批次的配送优先级机制，允许车辆在运输途中动态调整货物装载方案，支持商品跨节点灵活再分配，能够显著减少库存浪费、降低整体运输成本。
针对该模型求解复杂度高、适配数据规模大的特点，研究团队创新提出一种混合启发式算法：先通过混合模糊 C 均值聚类对门店与仓库进行智能分配，有效缩小模型求解空间；再设计改进的多种群遗传算法，结合变邻域搜索策略，实现对子问题的高效求解。该算法还创新性引入模拟退火机制优化适应度计算，同时设计自适应交叉变异与短路径消除策略，进一步提升求解结果的质量与稳定性。研究结果显示，相较于传统取送货分开操作的模式，同时取送货模式平均减少车辆调度次数 39.62%，总运输成本降低 34.66%；在支持商品灵活再分配的情况下，运输成本仅微增 0.47%，需调配商品的运输量却减少 28.72 吨。本研究提出的算法在求解质量与运行效率上均优于其他同类算法，展现出极佳的工程应用价值。
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农业物流技术与交通工程团队王恒副教授为该文第一作者，通讯作者为团队中的王振锋教授。研究获得河南省高等学校青年骨干教师培养计划（2021GGJS032）、河南省科技攻关项目（242102240028、232102110300）等项目支持。
文章链接：//ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10491315（图/文：王占武 审核：王振锋）
文章链接：//ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10491315（图/文：王占武 审核：王振锋）
