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摘要：本发明公开了一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，包括S1、构建农产品实时数据集；S2、通过蚁群算法，根据农产品实时数据集寻找成本最低且效率最高的供应链配置；S3、设定目标函数，以最小化整体供应链成本和最大化客户满意度为优化目标；S4、基于蚁群算法动态调整供应链策略；S5、实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，通过改进的信息共享机制进行信息的传递和共享；S6、提出基于蚁群算法的供应链协同优化策略，针对农产品供应链的产品易腐性、季节性以及对市场需求的快速响应，优化整个供应链的性能。本发明提高了供应链对市场需求波动、季节性变化和突发事件的适应性和响应速度。

主权项：1.一种基于群体智能算法的农产品供应链协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集与分析供应链中各环节的生产数据、库存水平、物流状态、市场需求、环境因素数据、作物生长状态数据以及供应链各环节的能耗数据和碳排放数据，并构建农产品实时数据集；S2、通过蚁群算法，根据农产品实时数据集寻找成本最低且效率最高的供应链配置；所述S2具体包括以下步骤：S21、初始化蚁群算法的参数，包括蚂蚁数量N、信息素蒸发率ρ、信息素强度α1、启发式因子β1以及蚁群的迭代次数T；S22、构建供应链配置模型，将供应链中的生产地点、仓库、配送中心和销售点定义为图G中的节点，节点间的路径代表物流连接，路径的成本和时间表示为Cij和Tij：Cij＝k1·Dij+k2·Tij+k3·Sij；其中，i和j表示节点索引，Dij是物理距离加权或成本时间加权，Sij是存储或处理成本，k1、k2、k3是调整系数，反映不同因素对总成本的影响；S23、在每次迭代中，每只蚂蚁根据当前的信息素浓度和成本Cij和时间Tij信息选择路径，路径选择概率引入需求变化Dchange和市场响应度Mresponse的动态调整因素： 其中，k为蚂蚁索引，τijt为路径i到j的信息素浓度，ηij＝1Cij+Tij为路径i到j的启发式值，allowedk为蚂蚁k选择的路径集合，t表示当前迭代次数；S24、每次迭代结束后，更新路径上的信息素浓度，信息素更新规则结合优化路径OptPath上信息素的增强： 其中，ΨOptPath是对最优路径额外增加的信息素量，指导蚁群向优解收敛，是蚂蚁k在路径ij上留下的信息素量；S25、重复步骤S23和S24直到达到最大迭代次数T或者解的质量满足预定条件，输出成本最低且效率最高的供应链配置方案，终止条件的公式通过供应链的整体效率Etotal和成本Ctotal进行性能指标PI的优化：PI＝φEtotal,Ctotal,Titer,Titer≤Tmax；其中，φ是一个复合函数，反映了效率、成本和迭代次数的关系，Titer是当前迭代次数，Tmax是最大迭代次数；S26、将得到的最优供应链配置方案与实时数据集进行匹配，综合各节点的实际生产能力、库存水平、物流状态因素，调整最终的供应链配置： 其中，Configopt是蚁群算法得到的最优配置方案，Ω是根据实时数据集和最优配置方案计算得到的调整量；S3、设定目标函数，以最小化整体供应链成本和最大化客户满意度为优化目标，同时结合农产品的季节性变化和易腐性特点；S4、基于蚁群算法动态调整供应链策略，包括生产计划、库存管理、配送路线和配送频率，以应对市场需求的波动、季节变化和突发事件；S5、实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，通过改进的信息共享机制进行信息的传递和共享，包括生产计划的调整、库存水平的更新、物流状态的变化和市场需求的变动；S6、提出基于蚁群算法的供应链协同优化策略，针对农产品供应链的产品易腐性、季节性以及对市场需求的快速响应，优化整个供应链的性能。

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