1 引言 产地预冷是农产品冷链的第一环，它是指农产品采收之后利用预冷设备和技术迅速去除田间热，使农产品的温度降低至适宜运输和储藏的最低限温度，同时保持其硬度、鲜度等品质指标的作业环节。农产品若不及时预冷，会加速农产品成熟、衰老、腐烂，缩短农产品货架期，且预冷延迟越长，农产品的保鲜期和货架期越短[1，2]。产地预冷主要包括固定设施预冷和移动设施预冷两种模式，目前我国的产地预冷主要采用固定设施预冷模式，移动设施预冷模式的应用相对较少，导致偏远产地农产品的预冷延迟往往较久，大部分地区农产品产地预冷的保鲜率仅为30%[3]，远低于欧美发达国家的80%。由此可见，我国“最先一公里”农产品冷链基础设施尚不完备，产地预冷服务网络需进一步完善。在这一背景下研究村镇农产品多类型预冷设施选址-路径优化模型及算法，对于完善我国农产品的预冷服务网络，进而推进我国冷链“最先一公里”的村镇社会化服务进程而言，具有重要的理论意义和实用价值。 目前针对多类型设施预冷服务网络的研究较少，但分析发现，多类型设施服务网络的构建主要包括固定设施和移动预冷设施服务对象的确定、设施场站选址与容量决策、运输车辆和移动预冷车辆的路径设置与型号配备等问题。因此，本文问题可近似归纳为带容量限制的选址-路径问题（capacitated location-routing problem，CLRP）。CLRP是选址-路径问题[4，5]（location-routing problem，LRP）的一个分支，Duhamel[6]等人首先对CLRP进行了描述和分析，此后学者们对CLRP及其拓展问题进行了深入研究，主要涉及以下三个方面：一是CLRP理论研究，即挖掘CLRP模型的特性[7]；二是探索其求解方法，主要包括聚类[8，9]、精确算法[10，11]和启发式算法[12]等三大类，其中启发式算法的研究相对较多；三是CLRP应用研究，包括应急救援[13]、逆向物流[14，15]、绿色物流[16，17]、电动汽车充电设施布局[18，19]等。从具体研究内容来看，如Yu[20]等人提出了一种基于模拟退火的启发式算法来求解CLRP，并对基准实例进行了数值实验，证明所提出的SALRP算法在求解CLRP具有一定优势，与之类似的结果也出现在Jokar和Sahraeian[21]的研究中；Lopes[22]等人基于局部搜索的思想设计变异算子，提出了一种求解CLRP问题的混合遗传算法（hybrid genetic algorithm，HGA）；代颖和马祖军[23]在遗传算法（genetic algorithm，GA）中嵌入了禁忌搜索算法和蒙特卡罗方法，以增加算法的局部搜索能力。上述成果在模型构建和算法设计方面具有较高的借鉴价值，但上述文章仅考虑了单一设施情景。针对多种设施共存情景下的协调运营问题方面，王诺等人[24]研究了固定式冷库和移动式冷藏船两种模式协调运营情景下的远海冷链运输体系，并设计基于GA和改进模拟植物生长算法（plant growth simulation algorithm，PGSA）的混合启发式算法进行求解。虽然该文献与本文所研究的问题具有一定的相似性，但村镇农产品产地预冷较为特殊，其运营模式和作业要求与远海冷链运输具有较大差异，需要重新构建模型；并且该文献在求解方面沿用一般LRP顺序求解思路，即先进行选址、分配，后进行路径优化，在一定程度上限制了方案的多样性，而本文问题的解空间更为复杂，需要设计有针对性的算法对模型进行求解。综上分析，村镇农产品多类型预冷服务网络构建问题与传统的CLRP问题在理论上存在较大不同，需要在已有模型和算法的基础上进一步开展研究。 针对移动预冷设施和固定预冷设施同时投入应用的新场景，为厘清多类型预冷设施服务网络的构建思路，识别其中的关键影响因素，本文结合村镇农产品多类型设施预冷问题的特点，建立了考虑最大预冷延迟时间约束的多类型预冷设施、多车型并存的CLRP优化模型，其主要的创新点及贡献是：①结合预冷环节的特殊性，以最大预冷延迟时间约束固定预冷站的辐射范围，并在其运输车的路径优化部分中纳入此时间约束；②考虑固定预冷设施和移动预冷设施间的相互作用，建立多类型预冷设施系统优化模型，以实现两种类型设施的资源最优配置；③针对模型的特点，在GA的基础上，通过设计能表达所有决策信息的染色体，并制定与之相应的初始化、交叉和变异规则，实现选址和路径的集成优化。最后，通过算例分析和敏感性分析，验证了所建模型和算法的有效性，分析了不同生产结构、农户分布和预冷效率情况下产地预冷服务网络的布局特点。 2 模型建立 2.1 问题描述 产地预冷主要包括固定设施预冷和移动设施预冷两种模式。其中，固定设施预冷模式由预冷站安排运输车辆，将农产品统一运回预冷站进行预冷，再由运输车将预冷后的农产品运还给农户（如图1）；移动设施预冷模式由配备移动预冷装置的预冷车从车场出发，到农户所在地进行农产品预冷服务，预冷完成后将农产品交还给相应农户，再前往下一个农户所在地（如图2）。对比而言，固定设施预冷模式成本相对较低、可满足大批量的农产品预冷需求，但具有预冷延迟较高、辐射范围有限、使用率较低等缺点；移动设施预冷模式具有灵活方便、辐射范围较广等优势，但移动预冷设备购置成本相对较高。当两种模式并存时，它们之间存在明显的矛盾。首先，若利用固定设施预冷模式进行预冷的农户越多，则预冷站的规模将越大，其建设成本、运营成本、运输成本、装卸货损和预冷延迟货损将增加；反之，若利用移动设施预冷模式进行预冷的农户越多，则可缩小预冷站建设规模，但需要购置更多的预冷车，预冷车的购置成本及其对应的维护成本、运输成本等将相应增加。其次，预冷延迟时间限制了固定设施预冷模式的服务范围，进而影响该模式中的选址和路径规划，以及农户的预冷模式设置；当固定设施预冷模式布局发生变化时，将进一步影响移动设施预冷模式的路径规划和车型决策。因此，如何从系统最优的角度，将两种预冷模式的特点和村镇实际情况进行综合考虑，构建科学的产地预冷服务网络，实现两种预冷模式的最优资源配置是本文研究的重点。
