基于蚁群优化与2-opt混合算法的冷链物流路径优化研究：以印度西孟加拉邦农产品存储网络为例

针对印度农业冷链存储行业存在的运输效率低下问题，研究人员采用旅行商问题(TSP)算法框架，结合贪婪算法、模拟退火(SA)、粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)等计算智能技术，开发出ACO-2-opt混合模型。实验表明该模型在西孟加拉邦391个冷库的路径优化中平均降低运输成本0.169%，显著提升农产品流通效率，为发展中国家农业供应链优化提供新范式。

　　

在印度农业持续发展的背景下，农产品产后损失却因冷链基础设施不足居高不下。西孟加拉邦作为重要农业区，其分散的冷库网络导致运输成本占农产品售价的15-20%，严重制约农民收入。传统路径规划方法难以应对391个冷库节点的复杂拓扑结构，亟需智能算法优化物流网络。

印度布尔丹大学计算机科学系的研究人员通过整合生物启发算法与组合优化理论，在《Scientific Reports》发表研究，提出创新性解决方案。团队收集西孟加拉邦23个行政区391个冷库的经纬度数据，采用Vincenty公式计算椭球面精确距离，构建对称距离矩阵。关键技术包括：1)基于TSPLIB基准测试的算法验证；2)ACO全局搜索与2-opt局部优化的混合架构；3)动态信息素更新机制；4)政府运输费率模型的经济效益分析。

方法

研究分三阶段实施：数据采集阶段从国家园艺委员会等机构获取冷库地理信息；计算阶段运用Vincenty公式处理WGS-84椭球面坐标，其核心迭代公式涉及半长轴(a)、半短轴(b)和扁率(f)参数；优化阶段对比五种算法性能，其中ACO参数设置为α=3(信息素影响)、β=5(启发式影响)，2-opt通过边交换消除交叉路径。

结果

实验数据显示，混合模型在Burdwan地区实现223.78km最优路径，较贪婪算法缩短50.73km。成本分析表明，每千公担运输可节省?2,460，北24区帕尔加纳斯县优化率达14.52km。在TSPLIB标准测试中，eil51实例误差仅0.47%，验证算法普适性。

讨论

该研究首次将地理空间算法应用于印度农业冷链场景，ACO-2-opt混合策略突破传统metaheuristic的局部最优陷阱。尽管未考虑实时交通等动态因素，但模型为发展中国家农产品物流提供可扩展框架。未来研究可引入多目标优化，平衡运输成本与碳排放，进一步提升农业价值链韧性。

研究通过图表演示冷库分布密度与路径优化效果，证实算法在复杂地理环境中的实用性。这项成果不仅为农业信息化提供技术支撑，更通过精准物流网络设计，助力实现联合国可持续发展目标中的零饥饿与产业创新目标。