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由于果蔬农产品具有季节性、鲜活性、易腐性和地域性等特征，要保证果蔬农产品的品质和口感，高效完整的物流配送逐渐成为农产品运筹领域的热点问题。因此，压缩农产品供应链环节，增强果蔬农产品采摘与配送的效率，保证成熟度和生鲜性，是在直销模式下亟需解决的关键问题。本文以果蔬农产品为研究对象，以保证果蔬农产品的新鲜度和最小化物流成本为目标，以何时采摘和最优配送路径为重点决策问题，按照“定义问题-识别问题-解决问题”的基本研究思路，围绕集成性和时空性研究问题的内在决策要求，运用曲线回归、带时间窗的车辆路径问题、遗传算法和时空网络流等理论方法，展开基于成熟度的果蔬农产品采摘与配送联合优化的建模与算法设计研究。针对上述问题，本文主要研究工作如下:
(1)针对果蔬农产品高易腐性和成熟度生鲜性之间的矛盾，使用统计分析方法，研究果蔬农产品成熟度的问题，运用曲线估计分别预测出色差、硬度、可溶性固形物和感官与时间的函数，运用主成分分析法分析主成分变量，最后运用多项Logistic回归分析，建立时间作为成熟度自变量的函数模型，通过实测数据对模型进行检验分析，为果蔬农产品成熟度预测提供一种新的决策方法。
(2)针对果蔬农产品采摘与配送环节结合的相互关联性，首先，从集成的角度分析和研究采摘与配送环节的联合优化问题，考虑果蔬农产品采摘与配送过程中决策变量耦舍下的约束关系，引入二次质量损失函数，构建混合整数规划模型，分析模型求解过程的复杂性;其次，结合所构建模型的内部特征，设计改进的自适应遗传算法，提出了自适应调整的交叉概率和变异概率方法;最后，用小规模案例验证模型的准确性，用大规模案例验证算法和模型的有效性，为果蔬农产品联合优化的建模问题提供一种新思路。
(3)针对果蔬农产品时间复杂性和空间复杂性的问题，首先，运用时空网络流方法，提出了决策变量耦舍下的果蔬农产品采摘与配送联合优化问题，以生鲜性和顾客满意度最大为决策目标，构建基于成熟度的果蔬农产品采摘与配送联合优化的时空网络流模型;其次，针对模型的结构特点，利用差分进化算法对模型进行求解;最后，用小规模案例验证算法的准确性，用大规模案例验证算法的有效性，为果蔬农产品采摘与配送联合优化问题拓展一种新途径。
本论文的研究工作，在模型上解决了果蔬农产品的采摘与配送联合优化问题，在算法上解决了集成优化模型难求解的问题，为果蔬农产品的采摘与配送决策提供了有效的理论基础和方法体系，对果蔬农产品的保鲜和提高顾客满意度具有现实指导意义和理论意义。
(1)针对果蔬农产品高易腐性和成熟度生鲜性之间的矛盾，使用统计分析方法，研究果蔬农产品成熟度的问题，运用曲线估计分别预测出色差、硬度、可溶性固形物和感官与时间的函数，运用主成分分析法分析主成分变量，最后运用多项Logistic回归分析，建立时间作为成熟度自变量的函数模型，通过实测数据对模型进行检验分析，为果蔬农产品成熟度预测提供一种新的决策方法。
(2)针对果蔬农产品采摘与配送环节结合的相互关联性，首先，从集成的角度分析和研究采摘与配送环节的联合优化问题，考虑果蔬农产品采摘与配送过程中决策变量耦舍下的约束关系，引入二次质量损失函数，构建混合整数规划模型，分析模型求解过程的复杂性;其次，结合所构建模型的内部特征，设计改进的自适应遗传算法，提出了自适应调整的交叉概率和变异概率方法;最后，用小规模案例验证模型的准确性，用大规模案例验证算法和模型的有效性，为果蔬农产品联合优化的建模问题提供一种新思路。
(3)针对果蔬农产品时间复杂性和空间复杂性的问题，首先，运用时空网络流方法，提出了决策变量耦舍下的果蔬农产品采摘与配送联合优化问题，以生鲜性和顾客满意度最大为决策目标，构建基于成熟度的果蔬农产品采摘与配送联合优化的时空网络流模型;其次，针对模型的结构特点，利用差分进化算法对模型进行求解;最后，用小规模案例验证算法的准确性，用大规模案例验证算法的有效性，为果蔬农产品采摘与配送联合优化问题拓展一种新途径。
本论文的研究工作，在模型上解决了果蔬农产品的采摘与配送联合优化问题，在算法上解决了集成优化模型难求解的问题，为果蔬农产品的采摘与配送决策提供了有效的理论基础和方法体系，对果蔬农产品的保鲜和提高顾客满意度具有现实指导意义和理论意义。