1.一种冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，包括冷鲜肉厂商的生产基地、中转仓配中心、客户超市、订单模块、信息采集模块、动态货架期预测模块、运输路径规划模块、质量信息追溯模块和运营优化模块；冷鲜肉运输过程中实施全程实时监控和信息共享；

所述客户超市根据一次订货周期内预测的冷鲜肉需求量通过订单模块发送订单；

所述冷鲜肉厂商的生产基地为冷鲜肉的出厂地；

所述中转仓配中心用于冷鲜肉从冷鲜肉厂商的生产基地到客户超市的中转，包括厂商自有仓配中心和第三方冷链仓配中心；中转仓配中心配备有轻型冷藏车；

所述客户超市拥有用于存放冷鲜肉的冷藏库和冷藏陈列柜；

所述订单模块用于接收客户订单，订单模块接收到客户订单后，根据订单信息安排订单出厂信息；所述订单出厂信息包括冷鲜肉运量、出厂采样检测指标信息、采样检测日期和出厂日期；

所述信息采集模块，用于根据订单出厂信息对冷鲜肉进行第一次采样，并记录第一次采样时间，以备检测；在冷鲜肉的运输车到达客户超市的接单处，由超市方对冷鲜肉进行第二次采样，并记录第二次采样时间；信息采集模块还用于采集冷链物流各个环节中的温度信息和相应的时间信息；

所述动态货架期预测模块获取对冷鲜肉的第一次采样检测结果和第一次采样时间，预测冷鲜肉在指定冷藏温度下的剩余货架期；获取对冷鲜肉的第二次采样检测结果和第二次采样时间，预测冷鲜肉在指定冷藏温度条件下的剩余货架期；

所述运输路径规划模块，根据订单类型和订单信息，结合厂商自有仓配中心的吞吐规模值M和轻型冷藏车辆数m，以及是否有临时参与的第三方冷链仓配中心，给出对应订单的配送车辆路径安排；

所述质量信息追溯模块，用于查询的信息包括：从冷鲜肉厂商的生产基地到客户超市的过程中，订单中所需冷鲜肉的时间—温度履历，第一次采样时间和第一次采样检测结果，第二次采样时间和第二次采样检测结果，以及根据两次采样检测结果中的TVBN指标值所预测的、在设定储藏温度条件下的剩余货架期；

所述运营优化模块，根据不同类订单的应对策略、厂商冷链运营的全年利润最大化目标、不同客户超市之间获得的冷鲜肉品质的均衡程度，进行运营优化；在厂商自有仓配中心的地点固定的情况下，对厂商自有仓配中心的吞吐规模值M和轻型冷藏车数量m进行优化；

所述动态货架期预测模块建立了基于TVBN指标的冷鲜肉剩余货架期预测模型，如公式（1）所示；其中，SL(TVB-N)是冷鲜肉的剩余货架期，ATVB-N0是TVBN指标，T是储存温度，用绝对温度表示，R是气体常数；通过即时测定ATVB-N0，能预测出冷鲜肉在储存温度T条件下的剩余货架期寿命；公式中，当ATVB-N0达到15mg/100g时，冷鲜肉将到达货架期寿命终点；

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SL(TVB-N)=(ln(15/ATVB-N0))/(2.167×10 exp(-8.719×10 /RT)) (1)。

2.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，所述第一次采样检测结果和第二次采样检测结果均包括感官指标、理化指标和微生物指标的结果，所述动态货架期预测模块使用理化指标中的TVBN指标，进行剩余货架期预测；厂商和客户超市根据剩余货架期长短对订单涉及的冷鲜肉采取三种订单处理策略：一是正常接收；二是折价接收；三是客户超市拒收由厂商实施召回。

3.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，运营优化模块实现步骤如下：步骤1，输入当前厂商自有仓配中心的轻型冷藏车辆数m和厂商自有仓配中心的吞吐规模值M；

步骤2，对各个客户超市，当已有上一次全年供应冷鲜肉的平均货架期水平统计结果时，限定平均货架期水平在各客户超市间的最大差额值，利用启发式算法修改各客户超市配送时间的优先权值；平均货架期水平是指，一年内，客户超市每次订单接收的冷鲜肉重量与其货架期的乘积，所有的乘积加总，再除以全年接收冷鲜肉的总重量；

步骤3，对每次各个客户超市的订货配送，随机生成若干种配送方案并计算出配送方案相应的利润，根据最大利润来获取当次的最优运输方案；并生成配送路线图，配送方案中包括每趟车的出发地、依次要去的客户超市和给每个客户超市的运量；所述配送方案指的是配送车辆路径安排方案；

步骤4，累计计算全年的厂商利润值，并通过多次的全年仿真求得多个全年利润，再求得平均全年利润值；

步骤5，利用梯度法获取梯度方向上的下一组厂商自有仓配中心的轻型冷藏车数量m和自有配送中心吞吐规模值M，若运营所得的平均全年利润值更大，保存相关数据，回到步骤2继续运行，否则结束。

4.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，在运输路径规划模块中，根据订单得到每次从中转仓配中心给各个客户超市的配送，对于每次从中转仓配中心给各个客户超市的配送，用矩阵flagkt表示针对全年第k次订货的车辆路径安排方案，每种方案将对应有相应的利润，依据利润最大迭代搜索最优方案；如公式（2）和（3）中所示，t表示单次订货搜寻最优安排的迭代次数；为简化模型，设每辆车每天最多跑两趟，每辆车每趟最多跑u个超市，来自第三方冷链仓配中心的临时轻型冷藏车辆数为 ；矩阵flagkt的每一列表示一趟车的安排；在每一列中，第1行是轻型冷藏车从哪个中转仓配中心出发，接下来的u行是待配送的u个超市的排序，最后u行对应给每一超市的相应配送量；

（2）

, （3）。

5.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，在运营优化模块中，运营优化依据厂商全年利润最大化的目标，建模目标是在保证冷鲜肉品质安全的前提下，考虑超市之间的配送平衡，在最佳的厂商自有仓配中心吞吐规模和轻型冷藏车辆数的安排下，最大化冷鲜肉厂商的全年运营利润；目标函数如公式（4），年利润Pyear是全年中单次订货所获利润Pk的累计，Pk第k次订货所获利润；

（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

约束条件（5）是时间窗约束；设某轻型冷藏车在ti时刻到达客户超市i，该客户超市所能容忍的时间窗为[TEi,LTi]；

约束条件（6）是装载能力约束；轻型冷藏车j额定载重量为Zj，j∈{1，…，ni}，给客户超市i的送货量为qij，设每辆轻型冷藏车每趟最多跑u个超市，客户超市i订货量为Qi，某天给其配送的车辆数为ni；

约束条件（7）是客户超市接收冷鲜肉的品质约束；当一批冷鲜肉到达某一超市进行交接时，若预测剩余货架期在3天及以上，正常接收；若预测剩余货架期在2到3天且不足3天的，产生品质惩罚成本，为合同价格的δ1倍，δ1为惩罚系数；当预测剩余货架期在2天以下，要求厂家进行召回，δ2是冷鲜肉被召回导致的惩罚系数；

约束条件（8）是品质均衡约束，它反映的是各客户超市所得冷鲜肉品质的全年平均水平差距要限定在一定范围内；其中，剩余货架期是表征冷鲜肉品质的指标；公式（8）中，rsum是每个客户超市全年接收冷鲜肉的总次数，它也是轻型冷藏车配送到达该超市的总次数；

mi是每次接收的冷鲜肉重量，Hi是这批冷鲜肉的剩余货架期的天数。

6.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，将单次订货中厂商所获利润记为P，如公式（9）所示，它等于单次订货中厂商对冷鲜肉的销售收入减去成本，成本包括品质惩罚成本RPC、生产成本PC、仓配中心成本OCS，以及运输成本TC；

P=S-RPC-(PC+OCS+TC)（9）。

7.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，在运营优化模块中，通过蒙特卡洛仿真对市场需求波动、冷鲜肉出厂时TVBN指标值波动、运输过程中温度异常波动变量进行随机生成，具体而言：①生成某一正态分布随机数，来模拟冷鲜肉日常的市场需求波动情况，分别模拟预计日销量和实际日销量；②生成某一正态分布随机数，来模拟出厂时冷鲜肉的挥发性盐基氮初始值，同时给出最低、最高限值；③生成服从某一参数的指数分布随机数，来模拟运输途中冷藏车车厢内温度出现异常升温的值，包括从厂商到中转仓配中心的途中、从中转仓配中心配送到各客户超市的途中温度。

8.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，运营优化模块中，对厂商自有仓配中心的吞吐规模值M和轻型冷藏车辆数m进行初始赋值，然后，利用梯度法去不断获取对应于更大全年利润Pyear的轻型冷藏车辆数m和吞吐规模值M；当两次相邻的冷链运营平均全年利润值之差小于设定值时，结束梯度搜索迭代。

9.根据权利要求1所述的冷鲜肉行业的可持续冷链物流系统，其特征在于，基于已有的一次全年冷链运营的仿真结果，根据结果中各超市所得冷鲜肉品质的全年对比情况，利用启发式算法调整各超市运输的优先权值，使得之后的仿真满足配送给各超市的冷鲜肉品质尽量接近，所述冷鲜肉品质是基于TVBN值推算指定储藏温度下的剩余货架期，作为交接时冷鲜肉品质的表征指标。