1 引言 生鲜商品多中心车辆路径问题是生鲜物流多中心共同配送网络优化研究的一个重要环节，且在资源协同性和时间紧迫性上具有更高要求。研究基于资源共享和温度控制的多中心车辆路径优化问题，可以提高车辆利用率和降低生鲜商品的价值损失，并有助于生鲜物流配送中心间实现合理化的资源配置和全面提升生鲜商品物流配送服务品质，进而丰富和完善当前的生鲜商品物流配送体系。国内外学者在基于资源共享的配送调度和基于温度控制的生鲜商品和易腐产品配送方面进行了一系列研究工作。 基于资源共享的配送调度问题已引起学者的广泛关注，Askari等[1]研究了一种具有多种运输方式和允许缺货的车辆共享系统，并提出了一种基于遗传和粒子群的混合算法用于求解车辆共享系统的成本最小化问题。LiJian等[2]研究了考虑共享车场资源和燃油消耗的多车场车辆路径问题，并提出一种自适应邻域搜索的混合遗传算法研究了非共享和共享车场的效益比。Wolff等[3]研究了基于资源共享的卡车调度问题，并结合卡车的作业时间提出了通过越库平台和配送中心实现有效的资源共享调度。Xu Xiaofeng等[4]研究了共享物流网络中的任务-资源分配问题，并构建了一个考虑多阶段资源共享的任务-资源分配模型和设计了多目标智能蜂群算法求解模型。Wang等[5]提出了一种基于K-means聚类的非支配排序遗传算法研究了基于运输资源共享的多中心配送和收集优化问题。Fernández等[6]研究了共享客户服务需求的协作车辆路径问题，并与非共享客户服务的独立运作模式进行了对比分析，进而得到客户服务需求共享可以获得潜在的成本节省。由上述文献可知，基于资源共享的配送调度问题研究主要集中在运输资源共享和客户服务需求资源共享等方面，且主要是结合运输车辆作业时间和多阶段任务资源的合理化分配调度入手研究资源共享问题，而多中心物流配送网络中的资源共享模式选择以及与生鲜商品物流配送问题结合的研究还有待进一步深入拓展。 在基于温度控制的生鲜商品和易腐产品配送问题相关研究方面，Hsu等[7]研究了动态需求和多温控食品共同配送的最优配送周期，并构建了多温控食品配送的运营计划模型，研究结果表明多温共配技术可以提高客户服务水平和降低企业运营成本。Wang Yong等[8]研究了考虑需求商品属性的客户点聚类问题，并对客户需求商品的多重属性进行了提取、拆分、量化、集成等研究。Accorsi等[9]构建了一个混合整数线性规划模型用于研究冷链作业过程中的易腐产品配送问题，并通过案例研究验证了外界环境对冷链成本的影响。王晶等[10]针对生鲜食品质量衰减规律构建了基于温度控制的多产品冷链运营优化模型，并对生鲜食品的运输路线和运输环节温度进行优化设计。Zhang Yu和Chen Xudong[11]构建了包括运输成本，温控成本，惩罚成本和商品价值损失的多品种冷冻食品配送车辆路径优化模型，并提出一种基于精英个体基因存储的遗传算法求解模型。邵举平等[12]在生鲜农产品配送过程中引入了随时间推移的新鲜度价值损耗系数，研究构建了包含配送成本，生鲜商品价值损失和惩罚成本的总成本最小和客户服务满意度最大的双目标优化模型。有上述相关研究文献可知，在基于温度控制的生鲜商品和易腐食品配送问题研究中，生鲜商品的多温控特性和新鲜度的异质性时效需求特征为客户点聚类研究提供了必要的切入点，而配送成本，温控成本，生鲜商品价值损失和惩罚成本等常被用于多目标函数构建，进而通过智能算法设计求解模型用于探讨不同目标函数之间的相关关系[13-15]，而上述多目标函数构建和智能算法设计为基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心配送问题提供了研究方法切入。 本文在生鲜商品多中心车辆路径优化问题研究过程中，结合了物流资源共享和不同温度控制下生鲜商品价值损失的变化特征，构建了包含基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心物流配送成本和生鲜商品配送车辆使用数最小化的双目标优化模型。设计了一种基于K-means多维聚类的TS-NS-GA-II混合算法求解模型，进而研究了基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题。最后，通过实例分析探讨了资源共享和温控选择组成的五种组合模式下的车辆使用数，配送成本，温控成本，惩罚成本，车辆租赁成本，价值损失和物流运营总成本的变化，进而为基于资源共享和温度控制的生鲜物流配送问题提供新的研究切入。 2 问题描述 当前的生鲜物流配送企业间缺乏有效的资源共享模式，且生鲜商品物流配送过程中较少考虑不同种类生鲜商品的温控条件设计。针对生鲜商品具有易腐性和时效性强的特点，多中心物流配送过程中需要进行有效的生鲜商品温控条件设计和多中心间合理的资源共享协调配置，进而有效减少多中心配送过程的生鲜商品价值损失和降低物流运营成本。 图1出示了生鲜商品多中心车辆路径优化前后对比图。图1（a）表示生鲜商品多中心车辆路径优化前，由于生鲜物流配送网络中存在多种类型的生鲜商品需求，且生鲜物流配送中心间缺乏有效的资源共享模式，使得生鲜物流配送线路中普遍存在着长距离配送和交叉运输以及违反客户服务时间窗的现象，进而导致生鲜商品配送过程产生较大的价值损失和较高的物流运营成本。图1（b）表示生鲜商品多中心车辆路径优化后，结合生鲜商品温控特征、客户服务需求时间窗特性和需求客户地理位置分布等特点，进行合理的客户聚类、指派、生鲜物流配送中心间的集中运输以及基于资源共享的线路优化，进而消除了长距离配送、交叉运输以及违反客户服务时间窗等的现象，并实现了生鲜物流配送中心内部和配送中心间的合理温控设计和有效资源共享。如图1（b）中，生鲜物流配送中心FDC2出发的两条配送线路“FDC2→C11→C10→C9→FDC2”和“FDC2→C12→C13→C14→FDC2”与FDC3出发的配送线路“FDC3→C17→→C16→C15→FDC3”实现了资源共享。
假设单位时间的运输成本为15元，单位时间的配送成本为10元，违反客户时间窗（早到或晚到）的单位时间的惩罚成本为20元，生鲜商品运输车的租赁成本为80元/辆·次，生鲜商品配送车的租赁成本为60元/辆·次。单位时间内温控区间为“（1℃）-（6℃）”与“（-13℃）-（-8℃）”的两种生鲜商品的温控成本和价值损失分别为7元和4元、10元和5元。表1出示了生鲜商品多中心车辆路径优化前后温控成本、价值损失、配送车辆数、和物流总成本等的相关指标比较，结果表明，基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化后可减少配送车辆使用数，降低配送成本、生鲜商品的温控成本和价值损失，进而有效降低总的物流运营成本。
