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农产品供应连锁店是食品行业的关键部分，因为它们负责确保按时以正确的成本以及所需的质量按时向客户交付水果和蔬菜。在过去的几十年中，研究人员一直在提议使用轮毂和辐条网络作为一种建模方法来优化大型食品供应链。供应链的传统优化涉及识别和消除效率低下，减少交货时间，改善库存管理，增强供应商关系以及利用技术以改善整个过程中的可见性和控制。但是，以前的大多数模型都是确定性的，并且无法考虑作物产量的隐含变异性以及气候变化对农业供应的影响。大气中二氧化碳量的增加，以及温度和天气变化的变化可能会影响收获。因此，迫使分销商和消费者在其他地区寻找不同的供应商，以弥补农产品供应的波动。在这项研究中，提出了随机的轮毂和辐条网络模型和运行算法，以通过寻找最佳的生产，分配和运输网络来降低运输成本，同时考虑气候变异性及其对作物产量的影响。考虑了使用气候模型和加利福尼亚州的真实土壤数据创建的多种情况，该案例研究是针对随机冷食供应链（CFSC）的。草莓在这项工作中进行了研究，因为加州大学是美国主要生产的草莓分析的初步结果表明，表现出更多降水量的天气情况更有可能增加农作物的产量，而降水量较小的情景产生了较低的新鲜水果。
随机冷食品供应链（CFSC）设计
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