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互联网背景下供给不确定下的多目标生鲜农产品供应链网络鲁棒优化分析 引言 生鲜农产品（如蔬菜、水果、肉类和水产品等）在我国消耗量巨大，但管理水平比较低。据研究，我国生鲜农产品每年的平均损耗率高达25%~30%，其中大都是在流通过程中损耗的。与此同时，在农产品从生产到消费整个供应链链条中，需要消耗大量的可再生与不可再生的化石燃料，以及大量的人力与畜力，从而造成大量的温室气体排放，给自然环境造成沉重的负担。随着碳减排在全球的迅速升温，消费者的碳减排意识与日俱增，加之互联网行业的迅速发展，不少电商涉足生鲜农产品行业，如京东战略入股天天果园、阿里投资易果生鲜等等，使得消费者的选择更加趋向于多元化和个性化，这些进一步加剧了生鲜农产品行业供应链的复杂程度。提升供应链网络效率、追求创新是生鲜农产品行业必由之路。 生鲜农产品行业的供应链也不再是单一的链条，而是一个复杂的多商品供应链网络，若不把各相关利益者的核心资源有机结合起来，形成适合于我国国情的供应链网络结构，实现资源共享、优势互补、降低成本，就有被淘汰的危险。因此，研究生鲜农产品供应链网络各个成员的决策行为、竞争策略、结构的稳定性具有重要的意义。 国外文献关于农产品供应链的研究成果较丰富。其中，不少学者从环保、经济成本最低方面对食品供应链进行研究，使得整个供应链实现多目标均衡，如K.Govindan，A.Jafarian，R.Khodaverdi等等[1]以经济成本和环境成本最小为目标，构建了带有时间窗的两级多车辆定位-运输路线安排问题的数学模型，并应用元启发式算法对模型进行了求解，对易腐食品的可持续性供应链网络进行了优化。Hugo Aldana，Francisco J.Lozano，Joaquin Acevedo[2]以最大化能源生产，最小化二氧化碳产生或最小化经济成本为目标，考虑进不同的农产品残余转化技术，建立供应链多目标优化模型。Dominic C.Y.Foo,Raymond R.Tan,Hon Loong Lam[3]在不确定因素下，比如工厂的关闭或扩张，由此生成的多种生物质供应链情境，提出了混合整数线性规划优化模型，以油棕渣的分配网络为例，验证了模型在实际操作上的灵活性。Z.Sazvar,S.M.J.Mirzapour Al-e-hashem,A.Baboli等等[4]在不确定需求下，考虑库存、运输成本以及环境影响，提出了在集中供应链下，对于易腐产品的随机数学模型以及新的补货政策，以寻求在经济成本和环境影响之间取得平衡。Carlos Bohle,Sergio Maturana,Jorge Vera[5]考虑在不确定的情况下，用鲁棒优化模型解决葡萄收获调度优化问题。也有一些学者从顾客服务水平的角度，从保障产品的安全质量等方面给出了相关策略，如Rui-Yang Chen针对食品安全和质量问题，使用模糊认知地图和模糊规则方法，对于产品使用生命周期，设计了基于互联网架构的自动化代理人追溯系统。Houtian Ge,Richard Gray,James Nolan[6]针对最终影响食品安全的复杂内部优化问题提出了有效解，以加拿大小麦处理系统为例，以在复杂的运营和监管环境中建立有效的小麦质量检测策略为最终目标，分别建立了解析和仿真模型并进行对比。另外，也有学者从风险预警方面对生鲜农产品供应链做了相关研究，如Gregorio Fernandez Lambert，Alberto Alfonso Aguilar Lasserre，Marco Miranda Ackerman等等[7]考虑墨西哥波斯石灰供应链的结构问题，基于波斯石灰生产周期，提出了使用包括如果-那么形式的推理机模糊逻辑的专家系统，来预测果园产量和水果质量。还有的学者从供应链协调博弈均衡方面做了相关研究，如Naoum K.Tsolakis,Christos A.Keramydas,Agorasti K.Toka等等[8]在一个包含所有利益相关者的农产品供应链的设计和管理中，提出了一个可以应用于其中的综合分层结构和分类法。Guoping Nong,Sulin Pang[9]研究了基于价格补偿策略的带有随机产量的农产品供应链协调问题，表明价格补偿策略是农产品供应链的帕累托改进。 目前, 国内学者关于生鲜农产品供应链的研究大多基于供应链网络，从生鲜农产品链条各成员之间的博弈、供应链协调，风险评估，消费者行为，低碳管理模式等方面进行研究，且定性方面的研究居多。 综合以往文献可以看出，生鲜农产品供应链网络具有链条长、行业波及面广、环境变化复杂、不确定性高等特点，受天气变化情况影响，顾客需求、产品价格、成本、风险等都具有不确定性，进而影响着生鲜农产品供应链网络的结构与稳定性。生鲜农产品行业的不稳定性与天气情况有很大的关系，研究表明，农产