摘要：随着新农村建设改革的进一步深化，农林业生产方式的不断改进，以往的农产品生产及运输方式也得到了较大的改进，但还是存在一些不足有待提高，如各省份之间的蔬菜运输系统的优化，及时、准确无误地、高效率地将蔬菜等农产品从源产地供应点输送到各个销售点是亟待解决的问题，通过程序计算出各地之间的最优运输途径，达到高效配送蔬菜等农产品，解决由于长时间保存、长途运输带来的农产品失去鲜嫩保鲜等问题。
 
 
关键字：蔬菜；运输系统；最优化系统；
 
 
一：各省市之间蔬菜运输配送系统现状
 
目前，蔬菜价格已经关乎到老百姓的生活中热切关注的话题。有报道称蔬菜价格高的一个原因是蔬菜在运输环节上出现的高速路高收费，一旦蔬菜运输距离足够远，不但在蔬菜新鲜上面得不到太好的保障，而且也增加了人工费、汽车运输燃油费及高速公路收费站的费用，因此，对于尽可能的缩短蔬菜的运输路程十分有必要[1]。蔬菜等农产品在运输过程中，我们应尽可能的将蔬菜果蔬的新鲜度降低到最低限度，是蔬菜果蔬的基本要求。
影响蔬菜等农产品保鲜度的外界影响因素很多，不仅表现在我们人为的保护程度，如种植环境、蔬菜品种及蔬菜包装程度，还表现在运输过程的环境、条件，如运输系统的仓库温湿度控制是否恰当，运输中途的碰撞、震动等外界环境的影响。而目前我们的大部分运输仓储还未很好的控制好运输途中的这些外界条件，还有一些不可抗拒的外界原因[2]，如运输途中出现的高温或者极度低温等情况也会给我们的蔬菜等农产品运输带来比较大的影响。
蔬菜等农产品的运输是一个系统的工程，它包含了农产品的品种选择、人工包装、打包运输等环节。专业气象预报和服务及产业工程气象学面向的对象大体可划分为商品储藏运输等九大类[3]，美国AM S 早在1919 年开始关注天气预报的商业应用, 我们气象部门也于1985年开始把专业气象预报和服务当作事业结构调整的重要组成部分, 并成为促进气象科技转化为生产力的主要形式[4]。对于更好的对蔬菜果蔬等农产品的运输系统，目前还没有系统化的解决方案，对于进一步提高蔬菜果蔬等运输系统具有较大的提升空间。
 
二：蔬菜运输配送系统的提出和分析
 
对于目前的蔬菜运输配送系统存在的问题，可以通过现代技术手段进一步提高运输配送效率，减少由于蔬菜果蔬等农产品的运输成本造成的蔬菜新鲜度不够、甚至蔬菜腐烂等问题的发生，对此，我们可以通过建立高效的各省市之间的运输配送系统，进一步提高蔬菜果蔬等农产品的运输效率，同时也能够实现各省市之间的蔬菜水果供应量的均衡化，达到资源的均衡有效最大化利用。
我们可以通过程序设计来计算出各城市之间的最短路径，进而尽可能的缩短城市间的运输距离，达到蔬菜果蔬等农产品的运输距离短、高效运输，进一步的提高农产品的保鲜度，我们假定的输送蔬菜果蔬等农产品城市列表如下：
G.vex[0].city="乌鲁木齐"; 
G.vex[1].city="西宁";
G.vex[2].city="兰州";
G.vex[3].city="呼和浩特";
G.vex[4].city="北京";
G.vex[5].city="天津";
G.vex[6].city="沈阳";
G.vex[7].city="长春";
G.vex[8].city="哈尔滨";
G.vex[9].city="大连";
G.vex[10].city="西安";
G.vex[11].city="郑州";
G.vex[12].city="徐州";
G.vex[13].city="成都";
G.vex[14].city="武汉";
G.vex[15].city="上海";
G.vex[16].city="昆明";
G.vex[17].city="贵州";
G.vex[18].city="株洲";
G.vex[19].city="南昌";
G.vex[20].city="福州";
G.vex[21].city="柳州";
G.vex[22].city="南宁";
G.vex[23].city="广州";
G.vex[24].city="深圳";
注：本程序以Visual C++为开发工具、通过C语音设计，以上为城市程序片段。通过应用计算机程序相关技术，实现蔬菜果蔬配送系统的最优化选择路径方案。本设计通过以下几个部分来实现：
（1）设计合理的界面，进行程序中预置了部分城市间的距离；
（2）然后由用户选择两个城市，计算出两城市之间的最短距离以及相应的路线
（3）按照要求输入数据，能在程序界面返回最优化的路径配送结果，用户可以按任意键盘退出。
 
三：蔬菜运输配置系统的最优化解决方案
 
    通过分析了现阶段蔬菜果蔬运输配送系统的现状，我们可以通过现状来设计一套程序模型，该程序可以计算出蔬菜配送的最优路径，大大提高配送效率，继而推广开来，对于我国农林业生产过程中的效率推进具有较大的意义。
本设计通过将实际案例具体程序化，设计出一套符合蔬菜果蔬等农产品的运输程序，方便农户或者果蔬运输人员的实时操作计算两地之间的最短线路。
主程序设计方法思路如下：
（1）首先通过定义边的类型、相邻城市之间的序号、城市名称、顶点类型等，实现该功能的程序代码如下：
typedef struct ArcCell{
int adj;  /*相邻接的城市序号*/
}ArcCell; /*定义边的类型*/
 
typedef struct VertexType{
int number;    /*城市序号*/
char *city;   /*城市名称*/
}VertexType; /*定义顶点的类型*/
 
typedef struct{
VertexType vex[25];  /*图中的顶点，即为城市*/
ArcCell arcs[25][25]; /*图中的边，即为城市间的距离*/
int vexnum,arcnum; /*顶点数，边数*/
}MGraph; /*定义图的类型*/
 
MGraph G; /*把图定义为全局变量*/
 
int P[25][25]; 
long int D[25];
 
 
（2）其次，通过造图函数定义各城市名称和序号，并同时考虑一些相邻城市间的具体情况，具体实现程序如下：
void CreateUDN(v,a) 
int v,a;
{ int i,j;
G.vexnum=v;
G.arcnum=a;
for(i=0;i<G.vexnum;++i) G.vex[i].number=i;
/*以下是城市名称*/
G.vex[0].city="乌鲁木齐"; 
G.vex[1].city="西宁";
G.vex[2].city="兰州";
G.vex[3].city="呼和浩特";
G.vex[4].city="北京";
G.vex[5].city="天津";
G.vex[6].city="沈阳";
G.vex[7].city="长春";
G.vex[8].city="哈尔滨";
G.vex[9].city="大连";
G.vex[10].city="西安";
G.vex[11].city="郑州";
G.vex[12].city="徐州";
G.vex[13].city="成都";
G.vex[14].city="武汉";
G.vex[15].city="上海";
G.vex[16].city="昆明";
G.vex[17].city="贵州";
G.vex[18].city="株洲";
G.vex[19].city="南昌";
G.vex[20].city="福州";
G.vex[21].city="柳州";
G.vex[22].city="南宁";
G.vex[23].city="广州";
G.vex[24].city="深圳";
/*这里把所有的边假定为20000，意思是各城市间不可到达*/
for(i=0;i<G.vexnum;++i)
for(j=0;j<G.vexnum;++j) 
G.arcs[i][j].adj=20000;
/*下边是可直接到达的城市间的距离，由于两个城市间距离是互相的，
所以要对图中对称的边同时赋值。*/
G.arcs[0][2].adj=G.arcs[2][0].adj=1892;
G.arcs[1][2].adj=G.arcs[2][1].adj=216;
G.arcs[2][3].adj=G.arcs[3][2].adj=1145;
G.arcs[2][10].adj=G.arcs[10][2].adj=676;
G.arcs[3][4].adj=G.arcs[4][3].adj=668;
G.arcs[4][5].adj=G.arcs[5][4].adj=137;
G.arcs[5][6].adj=G.arcs[6][5].adj=704;
G.arcs[6][7].adj=G.arcs[7][6].adj=305;
G.arcs[7][8].adj=G.arcs[8][7].adj=242;
G.arcs[6][9].adj=G.arcs[9][6].adj=397;
G.arcs[4][11].adj=G.arcs[11][4].adj=695;
G.arcs[5][12].adj=G.arcs[12][5].adj=674;
G.arcs[10][13].adj=G.arcs[13][10].adj=842;
G.arcs[11][14].adj=G.arcs[14][11].adj=534;
G.arcs[12][15].adj=G.arcs[15][12].adj=651;
G.arcs[13][16].adj=G.arcs[16][13].adj=1100;
G.arcs[13][17].adj=G.arcs[17][13].adj=967;
G.arcs[14][18].adj=G.arcs[18][14].adj=409;
G.arcs[17][18].adj=G.arcs[18][17].adj=902;
G.arcs[15][19].adj=G.arcs[19][15].adj=825;
G.arcs[18][19].adj=G.arcs[19][18].adj=367;
G.arcs[19][20].adj=G.arcs[20][19].adj=622;
G.arcs[17][21].adj=G.arcs[21][17].adj=607;
G.arcs[18][21].adj=G.arcs[21][18].adj=672;
G.arcs[21][22].adj=G.arcs[22][21].adj=255;
G.arcs[18][23].adj=G.arcs[23][18].adj=675;
G.arcs[23][24].adj=G.arcs[24][23].adj=140;
G.arcs[16][17].adj=G.arcs[17][16].adj=639;
G.arcs[10][11].adj=G.arcs[11][10].adj=511;
G.arcs[11][12].adj=G.arcs[12][11].adj=349;
}
 
（3）通过设计程序算法，计算出接收用户输入的各城市序号进而输出最优路径，其程序实现算法如下：
void ShortestPath(num) /*最短路径函数*/
int num;
{ 
int v,w,i,t;
int final[25];
int min;
for(v=0;v<25;++v)
{
final[v]=0;D[v]=G.arcs[num][v].adj;
for(w=0;w<25;++w) P[v][w]=0;
if(D[v]<20000) {P[v][num]=1;P[v][v]=1;}
}
D[num]=0;final[num]=1;
for(i=0;i<25;++i)
{
min=20000;
for(w=0;w<25;++w)
if(!final[w])
if(D[w]<min){v=w;min=D[w];}
final[v]=1;
for(w=0;w<25;++w)
if(!final[w]&&((min+G.arcs[v][w].adj)<D[w]))
{
D[w]=min+G.arcs[v][w].adj;
for(t=0;t<25;t++) P[w][t]=P[v][t];
P[w][w]=1;
}
}
}
 
（4）最后，输出蔬菜果蔬运输的最短路径，即农业生产中蔬菜运输配送系统最优化解决方案，其主函数程序实现如下：
 
void main()
{
int v0,v1;
CreateUDN(25,30);

narrate();
printf("\n\n请选择起点城市（0～24）：\n");
scanf("%d",&v0);
printf("请选择终点城市（0～24）：\n");
scanf("%d",&v1);
ShortestPath(v0);  /*计算两个城市之间的最短路径*/
output(v0,v1);     /*输出结果*/
printf("\n");
printf("\n 请按任意键退出...\n");
getch();
}
 
例如，当用户输入哈尔滨到上海两个城市，其具体解决方案如下：
（1）以下图一是程序登录欢迎界面，程序等待输入界面如下：
  
 
（2）根据提示，输入哈尔滨城市的编号和上海城市的编号，并执行结果如下所示：
  
 
 
参考文献：
[1]韩枫:《论我国流通模式的创新发展》, 《商业研究》2003 年第 15 期.
[2]林毅夫 : 《三农问题与我国农村的未来发展》, 《农业经济问题》2003年第1期.
[3]章澄昌. 产业工程气象学. 北京: 气象出版社, 1997, 1～ 15.
[4]气象服务效益评估课题组. 气象服务效益评估. 北京象出版社, 2008, 146～154.

原文地址：绿满天涯  http://news.bbsnefu.com/paper/394.html