冷链的采用使许多公司依赖于专业,将温度敏感产品的运输确定为一个利基市场,从而对各国的宏观经济产生重大影响。尽管冷链物流业正在发展,但加纳仍面临着基础设施不足、配送管理不善、线路安排不当、农产品腐烂变质、农产品保鲜设备缺乏等诸多问题和挑战。这些都给配送企业和整个冷链产业的发展带来了巨大的产品损失和巨大的经济损失。因此,要使公司农产品健康稳定发展,必须严格控制农产品销售成本,合理选择。同时,冷链车辆排放的碳排放量已经巨大且对环境造成了破坏,因此实现物流配送的良好路径,降低运输成本,减少冷链气体的排放,将有助于实现经济和可持续环境的双赢。在本研究中,作者的首要目标是利用贪心搜寻法和粒子群演算法,找出运输成本最低的路线。在这一目标下,研究了考虑旅行商车辆路径问题(CVRP)和运输成本最小化的冷链物流。如前所述,这两个模型的方法用于解决问题。其次,研究者审查了控制和监测温度滥用食品以确保安全和质量的质量管理措施。此外,还将提高安全和质量控制意识。最后,考虑了考虑环境中碳排放的旅行商问题,建立了距离对碳排放的影响。研究者从第一个目标得到的结果显示,使用贪婪搜索后的最优距离为22.6、10.25、21.2,最优成本为2841.2175美元。同时,粒子群算法的研究结果表明,优化结果稳定在个体适应值317.1429处,且随着种群规模的增加,优化结果在较长时间内没有显著变化。最后得到了1151.4287元的最优运输成本。同样,公司质量管理实践和温度变化的结果表明,仓库的温度范围为10-11°C。表5.4中的各种测量结果也表明,仓库的锤度百分比为13.20%。最后,考虑碳排放的旅行社旅行结果显示,最短旅行里程为55.6354km,相应的碳排放量为91.75kg,表明两个变量之间存在正相关关系。同时,最短的旅行里程和相应的碳排放量为55.6354公里:91.75公斤。本研究的主要创新点是:该研究提出了加纳物流业的一种新模式,即研究第三方物流公司,特别是冷链物流,以最小的运输成本优化距离。另一个创新点来自位于发展中国家的冷链产业所采用的方法。由于PSO具有较强的函数极值优化能力,因此研究者采用贪婪搜索法和PSO算法确定最优路径。与其他算法相比,它的计算效率更高(使用较少的函数计算)。粒子群算法在连续设计变量下的性能也优于其他算法。贪婪算法比动态规划更快地做出局部最优选择。分析贪婪算法的运行时间通常比其他技术容易得多。与其他算法相比,它们更容易实现,并且由于其简单性,它们通常是直接和有效的。对于遗传算法,它从点群并行搜索。因此,它具有避免陷入局部最优解的能力,就像传统的从单点搜索的方法一样。最后,对于同时考虑旅行商和运输成本最小化的容量约束车辆路径问题的贪婪搜索算法的研究还没有引起足够的重视,使其成为一个新的研究方向。它的应用仅限于容量受限的位置-路径问题,两级运输系统中的两级车辆路径问题,以及基于约束规划技术重新安排选定客户访问的考虑大邻域的车辆路径问题。