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鲜活產物采購進程的每個分外阶段無疑城市致使采購本錢的增长，這直接影响到鲜活產物的質量和代價。因此，咱们應當尽力低落生鲜采購渠道的水平，出格是丧失率较高的蔬菜。而直连情势是新兴批發企業購買别致產物的最好選擇。新兴批發企業可以或许與中山市本地或附近的菜农签訂协作协定，菜农可以或许直接向一加一超市供應别致產物。在“超市+农场和超市對接莳植基地”情势的驱動下，一方面，超市只需求做好消费者需乞降偏好查询拜访和需求展望事情，并供给一個贩賣平台和不乱延续的定单。另外一方面，為了解除农夫生鲜產物脱销的問题，农夫有更多的精力来晋升生鲜產物的質量，同時也避免第三方拉拢以賺取差價。[2]
集约采購可以或许有用應答市场成长。起首，不竭優化采購運营辦理。平常采購方案規劃應多样化。當首選采購規劃显現告急状态時，應實時跟進替换規劃，避免丧失。同時，采購职員的專業身手和事情實時性應不竭晋升。如许，采購职員和供應商可以或许在公然透明的情况中相互协作，削减采購职員小我構成的采購丧失。其次，采纳電子采購平台，将采購相干部分整合為数字平台。在强化的引导下，一切数据的数据透明度使采購决议计劃越發正确和靠得住。[3]
鲜活產物采購進程的每個分外阶段無疑城市致使采購本錢的增长，這直接影响到鲜活產物的質量和代價。因此，咱们應當尽力低落生鲜采購渠道的水平，出格是丧大理石水垢清洗，失率较高的蔬菜。而直连情势是新兴批發企業購買别治療高血糖,致產物的最好選擇。新兴批發企業可以或许與中山市本地或附近的菜农签訂协作协定，菜农可以或许直接向一加一超市供應别致產物。在“超市+农场和超市對接莳植基地”情势的驱動下，一方面，超市只需求做好消费者需乞降偏好查询拜访和需求展望事情，并供给一個贩賣平台和不乱延续的定单。另外一方面，為了解除农夫生鲜產物脱销的問题，农夫有更多的精力来晋升生鲜產物的質量，同時也避免第三方拉拢以賺取差價。[2]
集约采購可以或防彈椰奶,许有用應答市场成长。起首，不竭優化采購運营辦理。平常采購方案規劃應多样化。當首選采購規劃显現告急状态時，應實時跟進替换規劃，避免丧失。同時，采購职員的專業身手和事情實時性應不竭晋升。如许，采購职員和供應商可以或许在公然透明的情况中相互协作，削减采購职員小我構成的采購丧失。其次，采纳電子采購平台，将采購相干部分整合為数字平台。在强化的引导下，一切数据的数据透明度使采購决议计劃越發正确和靠得住。[3]
最短路子法用于查找途中两個節點之間的最短路子。Dijkstra算法是一種高效的算法，在寻找两點之間的最短路子時不需求频频回溯搜刮。本文之以是選擇最短路子Dijkstra算法，是因為生鲜批發企業生鲜產物配送的最首要問题是運輸配送門路计劃分歧理，直接致使運輸本錢的增长。而最短路子Dijkstra算法可以或许有用计较配送點與一加一超市之間的最短路子，從而获得最科學的配送路子規劃。[7]
中山市有近60家新品批發企業的店肆。因為抱负的過分限定和计较的繁杂性，本文将選擇东部地區的六家大型商铺举行會商。起首，對五家固定門店举行標記，起首，一家新批發企業的别致配送中間標記為V1，門店一、門店二、門店三、門店四、門店5和門店6標記為V二、V三、V四、V五、V六、V7。根据Amap的数据，测量相邻两個門店的運輸距離。
起首给V1標以一個永恒性的標号為0，则T（v0）=0，将其他极點標出摸索性標号為∞，则列出最初的表格表1。（本論文所列表格中的r暗示阶段）。
表1 Dijkstra算法初始表
從V1 起頭，斟酌V二、 V3 點
T新（v2）=min{T（v1）+W12，T旧（v2）}=min{0+3,+∞}=3
T新（v3）=min{T（v1）+W12，T旧（v2）}=min{0+4,+∞}=4
此時，S=｛v1｝，（调集S暗示已找到的最短路径）
则v1到各個點的間隔｛v2（3）,v3（4）,v4（∞）,v5（∞）,v6（∞）,v7（∞
）｝，此中∞代表未知数或無限大，括号里的数值代表V1點到该店的間隔。
比力T（v2）=3，T（v3）=4，取T（v2）=d（v2）=3,将计较成果收拾，获得表2
表2 Dijkstra算法阶段一
從V2起頭，斟酌V二、V四、V5點：
T新（v3）=min{T（v2）+W23，T旧（v3）}=min{3+8,4}=4
T新（v4）=min{T（v2）+W24，T旧（v4）}=min{3+6,+∞}=9
T新（v5）=min{T（v2）+W25，T旧（v5）}=min{3+10,+∞}=13
此時，｛V1（0）、V2（3）、V3（4）、V4（9）、V5（13）、V6（∞）、V7（∞）｝
取標号中最小的值為T（v3）=4，因而取T（v3）=d（v3）=4，将计较成果收拾，获得表3
表3 Dijkstra算法阶段二
從V3起疤痕修復霜，頭，斟酌V四、V6點：
T新（v4）=min{T（v3）+W34，T旧（v4）}=min{4+2,9}=6
T新（v6）=min{T（v6）+W36，T旧（v6）}=min{4+8,∞}=12
此時，｛V1（0）、V2（3）、V3（4）、V4（6）、V5（13）、V6（12）、V7（∞）｝
取標号中最小的值T（v4）=6，因而取T（v4）=d（v4）=6，将计较成果收拾，获得表4
表4 Dijkstra算法阶段三
從V4起頭，斟酌V五、V六、V7點：
T新（v5）=min{T（v4）+W45，T旧（v5）}=min{6+7,13}=13
T新（v6）=min{T（v4）+W46，T旧（v6）}=min{6+9,12}=12
T新（v7）=min{T（v4）+W47，T旧（v7）}=min{6+16,∞}=22
此時，｛V1（0）、V2（3）、V3（4）、V4（6）、V5（13）、V6（12）、V7（22）｝
取標号中最小的值T（v6）=12，因而取T（v6）=d（v6）=12，将计较成果收拾，获得表5
表5 Dijkstra算法阶段四
從V6起頭，只斟酌V7點：
T新（v7）=min{T（v6）+W67，T旧（v7）}=mi玄關門設計，n{12+14,22}=22（不更新）
此時，｛V1（0）、V2（3）、V3（4）、V4（6）、V5（13）、V6（12）、V7（22）｝
颠末第5次迭代運算後，V5的值最小，以是取T（v5）=d（v5）=13，将计较成果收拾，获得表6
表6 Dijkstra算法阶段五
從V5起頭，只斟酌V7點
T新（v7）=min{T（v5）+W57，T旧（v7）}=min{13+12,22}=22
此時，｛V1（0）、V2（3）、V3（4）、V4（6）、V5（13）、V6（12）、V7（22）｝
最後获得T（v7）=d（v7）=22，可见表7
表7 Dijkstra算法阶段6
按照以上治療牛皮癬,的運算，收拾出從V1達到各門店的最短路径及里程，如表8所示
表8 各門店最短路径及里程数 |
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發表於 2024-1-5 16:02:44
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