鲜切蔬菜加工过程追溯的原料批次混合优化模型构建

摘要：

为了保障鲜切蔬菜加工企业的产品质量安全，提高鲜切蔬菜生产加工效率，减少加工过程中因原料批次而导致的召回正本增加等问题，提出了一种鲜切蔬菜加工过程追溯的批次混合优化问题的解决方案。该研究通过分析鲜切蔬菜加工的基本工艺流程，根据中小规模鲜切蔬菜加工企业的实际生产需求，研究适用于单原料仓库、单成品仓库的生产加工过程，构建基于企业生产订单和多原料批次的生产加工模型。在模型构建上，综合考虑了加工过程中单个订单不可拆分，以及原料批次选取时应优先选取最近未用完批次原则等企业生产加工管理的实际因素。在此基础上应用遗传算法对订单的加工次序和原料批次的选取次序进行优化。采用北京某鲜切蔬菜加工企业的实际生产数据对模型进行验证，采用平均召回规模及平均出成率作为鲜切蔬菜加工的目标函数。结果表明，通过算法优化后的目标函数值与初始值相比提高了10.5%，能够有效减少平均召回规模并提高产品加工的综合出成率，该模型为中小规模鲜切蔬菜加工企业的原料批次分配及生产流程的优化提供参考。

关键词：农产品、优化、遗传算法、鲜切蔬菜、追溯、批次混合

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划资助项目2013BAD19B04

在线出版日期：2015-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：309-314