范立南, 董冬艷, 李佳洋, 劉 闖, 丁 宇

(沈陽大學(xué) 信息工程學(xué)院, 遼寧 沈陽 110044)

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基于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化

范立南, 董冬艷, 李佳洋, 劉 闖, 丁 宇

(沈陽大學(xué) 信息工程學(xué)院, 遼寧 沈陽 110044)

針對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送特性,將配送過程中的碳排放量化為成本加入到總成本中,并構(gòu)造以總成本最小為目標(biāo)函數(shù)考慮碳排放的帶時間窗的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流路徑優(yōu)化模型,采用改進(jìn)的遺傳算法求解該問題.通過仿真實驗表明,改進(jìn)的遺傳算法是求解考慮碳排放的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流路徑優(yōu)化問題的一種有效的方法,并對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送企業(yè)進(jìn)行低碳環(huán)保的配送路線選擇時具有指導(dǎo)意義.

生鮮農(nóng)產(chǎn)品; 冷鏈物流; 路徑優(yōu)化; 碳排放

隨著經(jīng)濟(jì)全球化時代的需求,物流業(yè)也正向著更科學(xué)、更現(xiàn)代化的方向發(fā)展[1],而農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流作為物流業(yè)的一個重要組成部分,也成為了當(dāng)今人們熱議的話題.農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是指果蔬、肉類等農(nóng)產(chǎn)品為保證品質(zhì)在生產(chǎn)到消費前的各個環(huán)節(jié)始終處于規(guī)定的低溫控制下的一項系統(tǒng)工程[2].由于生活水平的提高,人們對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求量及質(zhì)量的要求都有所提高,這也對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流提出了更高的要求.而我國的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流起步比較晚,相關(guān)理論與技術(shù)不是十分成熟,使得我國每年進(jìn)入流通領(lǐng)域的農(nóng)產(chǎn)品在流通過程中的損耗較大.與普通物流相比,農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流為保障產(chǎn)品質(zhì)量品質(zhì)其對能源的消耗也就有所增加,從而加大了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送的成本.與此同時冷鏈物流能源消耗的增加直接會導(dǎo)致碳排放的增加,從而也加大了對環(huán)境的影響,這就與當(dāng)今提倡的低碳經(jīng)濟(jì)綠色物流存在著矛盾關(guān)系.在這樣的大背景下,冷鏈物流配送如何能夠更好地適應(yīng)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展要求,在節(jié)約總成本的同時降低碳排放量,這也將成為未來冷鏈物流發(fā)展的必然趨勢.

1 研究現(xiàn)狀

電子商務(wù)的迅速發(fā)展使得物流配送迅速升溫,使物流配送市場需求旺盛[3].而農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送作為物流配送的一個重要分支,近些年來也成為了國內(nèi)外專家學(xué)者們關(guān)注的熱點.如P.Amorim就農(nóng)產(chǎn)品的易腐性在配送過程中的影響進(jìn)行了研究,并且建立了一個多目標(biāo)規(guī)劃模型,實現(xiàn)最小化配送成本的同時最大化產(chǎn)品的新鮮度[4].李雅萍在建立冷鏈物流配送模型時不但考慮到了固定成本、貨損成本、變動成本、能源成本,還考慮到了時間懲罰成本,利用節(jié)約里程法對鮮活農(nóng)產(chǎn)品的配送路徑進(jìn)行優(yōu)化,尋求總成本最優(yōu)[5].張亞明、李娜針對冷鏈物流配送的特殊性,在保證貨物不超載的條件下,建立基于時間和品質(zhì)因素的顧客滿意度約束的多配送中心模型,并采用改進(jìn)的精英單親遺傳算法進(jìn)行求解[6].Lin,Choy等人認(rèn)為對物流政策的制定,企業(yè)除了要考慮傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本外,還要考慮環(huán)境、生態(tài)和社會效應(yīng)[7].在此基礎(chǔ)上,許多學(xué)者們將碳排放因素考慮到物流配送過程中,更貼近實際.如劉倩晨首先運用生命周期評估法,將碳排放量因素考慮到冷鏈物流中,建立包含碳排放的冷鏈庫存模型,得到低碳目標(biāo)下的最優(yōu)庫存策略[8].郭紅霞、邵銘運用重點管理法結(jié)合低碳經(jīng)濟(jì)思想對我國農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流業(yè)務(wù)流程進(jìn)行再設(shè)計并指出新流程的優(yōu)勢[9].Kwon等考慮到了碳排放交易機(jī)制,將車輛的使用成本和碳排放成本之和最小作為優(yōu)化目標(biāo)建立了多車型的低碳路徑優(yōu)化模型,并用禁忌搜索算法進(jìn)行求解[10].而李亞男、劉聯(lián)輝等基于城市的發(fā)展理念,構(gòu)建了以碳排放為約束的冷鏈物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,使用遺傳算法得出模型的最優(yōu)解,實現(xiàn)了減少碳排放量的目標(biāo)[11].

綜上可知,很多專家學(xué)者對生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送已經(jīng)從不同角度進(jìn)行了研究,并取得了一定的成果.但是,在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流路徑優(yōu)化方面,仍然存在一些問題,如農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送成本考慮不全面.學(xué)者們通常使用固定成本、運輸成本和懲罰成本作為農(nóng)產(chǎn)品的配送成本,其中物流配送中的固定成本與運輸成本是車輛配送過程中一定會產(chǎn)生的成本,懲罰成本多是為了控制客戶滿意度而設(shè)置的成本.基于農(nóng)產(chǎn)品對溫度和濕度等條件的特殊要求,農(nóng)產(chǎn)品配送產(chǎn)生的成本除了上述成本外,還應(yīng)包括因車廂制冷而產(chǎn)生的制冷成本,因農(nóng)產(chǎn)品隨時間的積累及溫差的變化導(dǎo)致的貨損成本,這些成本都是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送過程中產(chǎn)生的不能不計算的必然成本.

本文針對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的路徑優(yōu)化問題中存在的總成本考慮不全面問題做了改進(jìn).在考慮車輛固定成本,運輸成本,制冷成本,懲罰成本的同時,還考慮了貨損成本以及碳排放成本,綜合考慮各項成本,更貼近現(xiàn)實情況.

2 構(gòu)建考慮碳排放的冷鏈物流配送路徑模型

2.1 問題描述

在配送中心及各個客戶的地理位置、需求量、期望及可接受的時間窗、配送車輛的載重量已知的情況下,調(diào)配多輛具有冷藏或冷凍功能的貨車從指定的冷鏈配送中心出發(fā),將客戶需要的農(nóng)產(chǎn)品在客戶指定的時間窗內(nèi)送到客戶指定的地點,如果送達(dá)時間超過規(guī)定的時間窗,需要支付一定的懲罰成本.在滿足約束條件的前提下,綜合考慮車輛固定成本,運輸成本,貨損成本,制冷成本,懲罰成本,碳排放成本,構(gòu)建以總成本最小為目標(biāo)的考慮碳排放的冷鏈物流路徑優(yōu)化模型,并合理安排配送車輛對客戶進(jìn)行配送服務(wù),得到最優(yōu)化的配送路線.

2.2 模型假設(shè)和約束

為將問題抽象為模型,需要做一些假設(shè)和約束:

(1) 本文研究的是單一配送中心向多個客戶配送的路徑優(yōu)化問題.

(2) 配送中心能夠滿足所有客戶需求,無缺貨情況.

(3) 文中配送運輸?shù)呢浳飪H為一種農(nóng)產(chǎn)品.

(4) 假設(shè)冷鏈物流車輛皆為配有冷凍、冷藏設(shè)備的貨車,且勻速行駛.

(5) 每輛車所配送的生鮮農(nóng)產(chǎn)品不能超過車輛的最大載重量.

(6) 車輛完成配送后直接返回配送中心.

(7) 每個客戶的地理位置及對貨物的需求量已知.

(8) 每個客戶有且僅由一輛冷藏車輛服務(wù).

(9) 貨物在運輸途中車內(nèi)的溫度是不變的,只考慮時間積累造成的貨損成本.

2.3 模型構(gòu)建

考慮到生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點,并沒有僅以碳排量最小為目標(biāo),而是將總成本最小作為目標(biāo)函數(shù).則總成本是由車輛固定成本、運輸成本、貨損成本、制冷成本、懲罰成本及碳排放成本所構(gòu)成的.

(1) 車輛固定成本.本文中的固定成本是指參與配送任務(wù)車輛的固定成本,閑置的車輛的固定成本不包括在內(nèi).用Cf表示固定成本,計算公式為

(1)

式中:C1表示每輛車運輸?shù)膯未蔚倪\輸固定成本;m表示總共使用的車輛數(shù).

(2) 運輸成本.通常運輸成本與車輛的行駛距離成正比,用Ct表示運輸成本,計算公式為

(2)

式中:C2表示車輛單位距離的運費;dij表示客戶i與客戶j之間的距離;xijk為0-1變量,若車輛k由客戶i行駛到客戶j,則值為1,否則為0.

(3) 貨損成本.本文考慮的貨損成本包括運輸途中產(chǎn)生的貨損成本(此時僅考慮時間的積累產(chǎn)生的貨損)和開啟車門時產(chǎn)生的貨損成本(開啟車門時,車輛內(nèi)外的空氣會產(chǎn)生對流,車內(nèi)的溫度會發(fā)生變化,會產(chǎn)生一定的貨損).用Cl表示貨損成本,計算公式為

(3)

式中:yik是0-1變量,當(dāng)車輛k為客戶i服務(wù)時,即yik=1,否則yik=0;p是農(nóng)產(chǎn)品的單位價值;qi是客戶i對農(nóng)產(chǎn)品的需求量;α1是農(nóng)產(chǎn)品運輸過程處于某一特定溫度下產(chǎn)品的變質(zhì)率;α2是開啟車門時的農(nóng)產(chǎn)品的變質(zhì)率,且α2>α1;tik表示車輛k到達(dá)客戶i的時間,t0k表示車輛k從配送中心出發(fā)的時間;Qm是離開客戶i時車上所剩產(chǎn)品的質(zhì)量;tsi表示服務(wù)客戶i所需要的時間.

(4) 制冷成本.文中的制冷成本包括車輛行駛過程中產(chǎn)生的制冷成本和卸貨時打開車門產(chǎn)生的制冷成本.用Cr表示制冷成本,計算公式為:

(4)

(5)

(6)

(7)

用表示Cp懲罰成本,計算公式為

(8)

式中:p1,p2分別為早于服務(wù)時間窗的懲罰因子,晚于服務(wù)時間窗的懲罰因子;aj,bj客戶要求的時間窗;tj為到達(dá)客戶j的時間.

(6) 碳排放成本.本文在冷鏈配送過程考慮的碳排放來源,主要包括以下兩個部分:車輛行駛過程中消耗的能源所產(chǎn)生的CO2和制冷設(shè)備因制冷所產(chǎn)生的CO2.用Cc表示制冷成本,計算公式為

(9)

式中:C4為單位碳排放價格;dij為客戶i到客戶j之間的距離;e0為CO2排放系數(shù);δ表示配送單位重量貨物行駛單位距離(kg·km)制冷產(chǎn)生的排放;τ單位距離燃料消耗量;Qij為客戶i到客戶j之間的需求量.

分別對觀察組和對照組在治療前后的血壓水平進(jìn)行測量比較；比較兩組在治療過程中發(fā)生心血管時間的概率（心血管事件主要包括心力衰竭、心絞痛、心肌梗死），以及患者各項癥狀是否有明顯改善[2]。

經(jīng)過以上分析,以綜合成本最小為目標(biāo),得到生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型為:

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

式(10)為目標(biāo)函數(shù),第1項是配送的車輛的固定成本,第2項是運輸成本,第3項是貨損成本,第4項是制冷成本,第5項和第6項是違背客戶時間窗約束產(chǎn)生的懲罰成本,第7項為二氧化碳排放成本. 式(11)表示配送中心的車輛總數(shù)能夠滿足配送使用的車輛數(shù);式(12)表示每個客戶有且僅由一輛車進(jìn)行服務(wù);式(13)表示車輛k的載貨重量不得超過該車的最大載重量Q;式(14)表示配送車輛到達(dá)客戶j的時間需滿足客戶規(guī)定的時間窗.

3 改進(jìn)遺傳算法設(shè)計

遺傳算法在同類文獻(xiàn)中已被證明具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力和并行性,因此能夠使用該算法求解本文所構(gòu)建的考慮碳排放的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型.

3.1 編碼

為了提高運算效率,本文采用自然數(shù)編碼方式對染色體進(jìn)行編碼,0表示配送中心,假如有m輛車,n個客戶,則一條染色體的長度即為m+n-1.假如有3輛車需要為8個客戶提供配送服務(wù),產(chǎn)生的一組編碼為025603701480,其含義是第一輛車服務(wù)的客戶為2、5、6,第二輛車服務(wù)的客戶為3、7,第三輛車服務(wù)的客戶為1、4、8.

3.2 種群初始化

種群規(guī)模會直接影響到遺傳算法的運算性能.若規(guī)模太小容易出現(xiàn)樣本不充足的情況,會導(dǎo)致搜索結(jié)果不理想;但若規(guī)模太大會導(dǎo)致計算量過于龐大,出現(xiàn)收斂速度較慢的情況.本文采用隨機(jī)方式生成規(guī)模為N=100的初始種群.

3.3 適應(yīng)度函數(shù)

3.4 選擇

本文首先將每代適應(yīng)度值最大的染色體直接進(jìn)行復(fù)制,其他個體通過判斷適應(yīng)度的高低,采用比例選擇法產(chǎn)生下一代剩余的個體.

3.5 交叉

本文的交叉操作并沒有使用最常用的單點交叉,而是采用了循環(huán)點交叉,提高了算法的搜索能力.以染色體A(753426819),染色體B(342517869)為例,首先找出A、B的循環(huán)點,第一個循環(huán)為7—3—2—1—6—7此時保留A中含有循環(huán)點的客戶位置,即為7()3()2 6()1(),將B中除循環(huán)點外的客戶保留下來,依次填入到A的空位中,即第一個交叉得到的新染色體為7 (4) 3 (5)2 6 (8)1 (9),同理可得另一個新染色體為3 (5)2 (4)1 7 (8)6 (9).

3.6 變異

對于變異操作,本文主要采用了交換變異及倒位變異,更好地維持了種群的多樣性,有效地防止了未成熟早收斂現(xiàn)象的出現(xiàn).交換變異是指將染色體上任意兩個基因的位置進(jìn)行互換.如:染色體C為0781060350;將染色體上的基因“7”“6”兩個基因進(jìn)行位置交換,則變異后的染色體C1為0 (6)810 (7) 0350.倒位變異是指在一個染色體上選擇任意兩個不相鄰的基因,將這兩個基因之間的基因按照倒序插入到原位置.如選擇染色體C的基因“8”“3”作為倒位基因,則變異后的基因為07(306018)50.

3.7 終止條件

本文選擇的終止條件是達(dá)到預(yù)先設(shè)定的迭代次數(shù)s=1 000.若達(dá)到迭代次數(shù),則停止進(jìn)化,選擇性能最好的染色體所對應(yīng)的路徑集合作為優(yōu)化解輸出.

4 仿真實驗及結(jié)果分析

本文中的生鮮物流配送中心主要對20個客戶進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送服務(wù).參加配送的車輛從配送中心出發(fā),且送完貨后需返回配送中心.本文不考慮交通擁堵的情況,假設(shè)車輛以50 km/h的速度勻速行駛,單位里程運輸成本為3元/km,每輛配送車輛的固定使用成本為200元/輛.假設(shè)外界溫度為27 ℃,車內(nèi)溫度為6 ℃,所使用的配送車輛最大載重量為9 t.在滿足客戶時間窗及車輛載重量的約束的同時,進(jìn)行合理安排配送路線.配送中心及客戶的位置坐標(biāo)如表1所示,其坐標(biāo)分布圖如圖1所示.客戶的需求量、要求服務(wù)時間窗等信息如表2.

表1 配送中心及客戶的位置坐標(biāo)

圖1 配送中心及客戶位置分布圖

編號需求量/t規(guī)定時間窗可接受時間窗服務(wù)時間/min11．56：00～8：005：30～9：002020．57：30～9：007：00～9：301031．56：00～8：005：30～8：303041．56：30～8：206：00～9：0025526：40～8：306：10～10：0030627：00～9：006：30～10：203071．87：20～9：007：00～9：3030817：30～9：007：00～10：0020917：00～8：306：40～9：30251017：00～9：006：30～9：40201117：30～9：007：00～10：3020120．57：30～9：007：00～10：0015130．57：30～9：307：00～10：3015141．57：30～9：007：00～10：00201526：50～8：306：20～9：3040161．57：00～8：406：40～9：3015171．57：00～8：406：40～9：3020180．57：50～9：007：00～10：0010192．56：30～8：306：00～9：30402017：50～9：007：00～10：00202105：30～17：005：00～17：300

根據(jù)生鮮農(nóng)產(chǎn)品的配送要求利用改進(jìn)的遺傳算法對模型進(jìn)行求解,采用Matlab R2014a進(jìn)行編程,實現(xiàn)算法.

圖2為考慮碳排放因素的標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法計算得到的一次最優(yōu)配送路線圖(此時單位碳排放價格為10元/kg),其配送需要3輛車,3輛車分別的路線為:0-1-9-18-15-6-20-12-2-0;0-3-8-4-19-7-0;0-16-11-14-5-10-13-17-0.此最優(yōu)配送路線,運輸距離為96.902 7 km,貨損成本為560.566 7元,碳排放成本為5 469.4元,制冷成本為9 919.3元,固定成本600元,總成本為16 839.974 8元.圖3為考慮碳排放因素的改進(jìn)遺傳算法計算得到的一次最優(yōu)配送路線圖(此時單位碳排放價格為10元/kg),其配送需要的車輛也為3輛,3輛車分別的路線為:0-1-14-15-3-9-18-2-0;0-17-16-6-20-10-7-0;0-11-8-12-19-5-13-4-0.此最優(yōu)配送路線,運輸距離為86.234 2 km,貨損成本為552.890 8元,碳排放成本為4 441.8元,制冷成本為8 336.7元,固定成本600元,總成本為14 190.093 4元.對比標(biāo)準(zhǔn)算法與改進(jìn)后的算法得出的結(jié)果可知,改進(jìn)后的算法得到的總成本及碳排放量都有所減少.

圖2 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法配送路線圖

圖4是標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法迭代1 000次的進(jìn)化圖,使用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法大約在迭代840次左右趨于穩(wěn)定,達(dá)到最佳狀態(tài).圖5是改進(jìn)遺傳算法迭代1 000次的進(jìn)化圖,改進(jìn)的遺傳算法在迭代320次左右就趨于穩(wěn)定,達(dá)到最佳狀態(tài),可以看出改進(jìn)的遺傳算法在收斂速度上比標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法收斂的快,從而驗證了算法的可行性.

圖3 改進(jìn)遺傳算法配送路線圖

圖4 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法進(jìn)化圖

圖5 改進(jìn)遺傳算法進(jìn)化圖

利用軟件進(jìn)行30次求解計算,在每10次求解過程中選擇出一套最優(yōu)配送路徑方案(包括三條路徑),當(dāng)模型中不考慮碳排放時得到的優(yōu)化結(jié)果如表3所示.相應(yīng)地在模型中考慮碳排放因素時,也進(jìn)行30次求解,在此過程中也產(chǎn)生了三套最優(yōu)配送路徑方案,如表4所示.為了使數(shù)據(jù)更具有普遍代表性,下文所提到的距離及相關(guān)成本取三套最優(yōu)配送方案的距離及相關(guān)成本平均值.

根據(jù)表3和表4可知,是否將碳排放因素考慮到模型中,對配送車輛數(shù)目沒有影響,二者都是使用了3輛車.但是卻對最終的配送最優(yōu)路徑有所影響,故配送的總成本也會有所不同.在模型中不考慮碳排放時,其實在配送過程中也會產(chǎn)生一定的碳排放,三套最優(yōu)方案產(chǎn)生的碳排放量均值為465.557 7 kg,此時不考慮碳排放的總成本均值為11 287.663元,若當(dāng)單位碳排放價格很低時,例如為0.1元/kg時,碳排放成本為46.6元,這對總成本的影響不大,但是當(dāng)單位碳排放價格提高為10元/kg時,此時的碳排放成本將變?yōu)? 655.577元,其對總成本的影響就會很大,這時企業(yè)所支付的總成本就為15 943.240元.而通過本文建立的考慮碳排放模型計算出當(dāng)單位碳排放

表3 不考慮碳排放下的配送路徑及相關(guān)成本

注: 總成本為未加碳排放成本.

表4 考慮碳排放下的配送路徑及相關(guān)成本

價格為10元/kg時,企業(yè)所支付的總成本均值為13 954.517 6元,此時的碳排放量為371.823 3 kg.由此可知,本文構(gòu)建的考慮碳排放因素的模型比未考慮碳排放因素的模型計算得出的企業(yè)支付的總成本減少了1 988.722 4元及碳排放量減少了93.734 4 kg,使得經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益達(dá)到了雙贏.

5 結(jié) 論

本文探討了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化問題,建立了考慮碳排放因素的冷鏈物流配送路徑優(yōu)化模型,采用改進(jìn)的遺傳算法求解該模型,并應(yīng)用到具體算例中.通過算例的計算結(jié)果可知當(dāng)單位碳排放單價上漲的幅度越大,本文所建立的考慮碳排放的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化模型越有效,不但降低了企業(yè)支付的總成本,還減少了碳排放量.從而驗證了模型的合理性與算法的有效性,也為冷鏈配送企業(yè)進(jìn)行低碳的配送路線方案的選擇提供了一定的指導(dǎo)作用.

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【責(zé)任編輯: 胡天慧】

Route Optimization of Cold Chain Logistics Based on Fresh Agricultural Products

FanLinan,DongDongyan,LiJiayang,LiuChuang,DingYu

(School of Information Engineering, Shenyang University, Shenyang 110044, China)

According to the characteristics of agricultural products cold chain distribution, the carbon emissions in the distribution process are added to total cost as cost. The cold chain logistics path optimization model of agricultural products with the time window is constructed, which takes the total cost as the objective function and the carbon emission into consideration. An improved genetic algorithm is used to solve the problem. The simulation results show that the improved genetic algorithm is an effective method to solve considering the carbon emissions of agricultural products cold chain logistics route optimization. It has the reference significance for the agricultural products logistics and distribution enterprises to choose the distribution route of low carbon environmental protection.

fresh agricultural products; cold chain logistics; route optimization; carbon emission

2016-11-08

遼寧省自然科學(xué)基金資助項目(2015020037); 遼寧省教育廳一般項目(L2013444); 遼寧省教育廳科學(xué)計劃一般項目(L2014473).

范立南(1964-),男,遼寧沈陽人,沈陽大學(xué)教授,博士.

2095-5456(2017)02-0125-07

F 252

A