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以一个提供生鲜品运输服务的速递企业为研究对象，考虑客户对生鲜品出货新鲜度要求对该企业集配策略进行研究。首先，基于生鲜品质量变质特性的数量集配策略采用随机更新理论建立生鲜产品集配模型，决策使平均期望总成本最小的集配数量。分析模型指出集配中平均期望运输成本与平均期望集配惩罚成本的内在变化规律，指出平均期望总成本关于集配数量的变化规律及企业是否采用集配策略与需求速率、固定运输成本与单位惩罚成本相关，及采用集配策略后的最优集配数量取决于需求、成本与产品环境的联合作用。发展模型求解算法，数值实验出示集配数量、保鲜成本及期望成本与企业所处的需求、成本与产品环境的关系，为生鲜产品物流速递企业制定集配策略提供借鉴。
，Bookbinder[8，9]、Bookbinder，Higginson[10]、Cheung，Lee[11]、Jaruphongsa等[12]和杨晓艳，崔利荣[13])对这三种集配策略基于泊松随机需求分布并采用更新理论分别建立模型，决策集配策略参数表达式。基于此，Chen等[14]、等[15，16]和Mutlu等[17]研究对不同集配策略的运营效果进行了建模与比较，指出在成本集约方面基于数量的集配策略要优于其他两个集配策略，而在客户服务水平方面，基于时间的集配策略要优于其他两个集配策略。因此，企业可以通过采用基于数量与时间的混合集配策略以合理设定集配数量和集配时间的路径来实现运营成本与服务水平的双向指标。近年，部分学者考虑依赖集配价格与集配时间的随机需求速率、以期望利润最大化为目标对集配决策进行研究。如
，Bookbinder[18]在该环境下采用基于时间集配策略建立集配模型，并对实时价格变化、首订单到达时间价格、集配周期中间时间价格和末订单到达时间价格四种服务价格模式下的期望利润进行比较，总结适合每种服务价格的集配时间。但在该研究中价格的改变时间是既定的，而不是通过系统优化的最优改变时间。Cai等[19]应用马尔可夫树结构对集配过程进行模型化，并通过对系统长期性能的比较寻找最优的集配策略，同时文章还给出订单到达过程的变化对集配系统的影响。 然而，以上对集配策略与集配决策的研究对象大多定位为常规产品，即产品的质量(效用)保持不变。相比常规产品，生鲜产品具有易腐性，即产品本身质量(价值)往往会随时间而下降。同时，由于这类产品质量变化的特性使得可销售数量随时间呈现逐步减少的现象。这使得常规产品下的集配策略参数性质的研究无法适用，也增加了研究生鲜产品集配策略的难度。因此，近年只有少部分学者对生鲜产品的集配优化问题进行初步探索研究。如Du等[20]采用基于数量与时间的混合集配策略对生鲜产品建立物流集配模型，并对模型分析发展求解该模型的启发式算法。但在研究过程中，他们仅考虑了生鲜产品库存量随时间而减少的特性，缺乏对生鲜产品随时间延长而发生的自身质量(价值)下降的特性研究。Nguyen等[21]基于随机需求考虑多个农产品卖家通过集配降低运输成本的场景，提出一个前向启发方法(a look-ahead heuristic algorithm)对集成补货决策的物流集配进行决策。并通过数值分析指出该方法的计算结果接近采用动态规划方法对该问题进行建模的计算结果。但文章并未给出精确的集配策略参数表达式，也未对集配策略本身影响进行分析。Chen等[22]从物流集配决策角度对生鲜产品质量随时间变化的特性进行建模与初步分析，给出采用基于时间集配策略时最优物流集配的时间满足条件，并发展算法对模型进行求解。但该文章中，需求被假定为与产品价格相关的确定性表达式，缺乏对随机需求场景下生鲜产品集配策略的研究。另外，现有的关于生鲜产品物流集配的研究大多缺乏对产品新鲜程度要求的刻画。因此，很难为现实生鲜供应网络企业所应用。 基于以上文献总结，为进一步完善生鲜品物流集配研究。本研究从集配产生的成本集约本质出发，以生鲜产品物流速递服务企业为研究对象，考虑随机分布的需求速率与客户对产品新鲜程度的要求，采用基于数量的集配策略并应用更新理论建立生鲜产品集配模型。通过深入分析集配策略参数探索生鲜产品集配决策的内在规律及对生鲜产品物流速递服务企业成本的影响，为我国生鲜品物流速递服务企业在采用基于数量集配策略时依据自身成本与市场环境制定集配策略参数提供指导。 3 问题描述与假设说明 以一个提供生鲜产品物流速递服务的企业为研究对象(见图1)。该速递企业接收来自客户的生鲜产品快递业务，并将这些产品在满足客户对产品新鲜度要求条件下送至指定区域(R1、R2、R3)。
