易腐食品

2024-05-25

易腐食品（精选5篇）

易腐食品篇1

随着人民生活水平的不断提高,食品品种供应越来越丰富,我国易腐食品数量占到50%以上,易腐食品的安全问题也成为焦点。微生物的大量繁殖是导致易腐食品腐败变质的最主要原因,要确保易腐食品安全的关键是控制微生物的生长速度,而控制微生物的关键是控制温度,必须进行食品冷链,使易腐食品在整个流通过程处于低温环境下,才能保证食品质量安全。

本研究选取具有代表性的易腐食品:猪肉、鱼肉和水饺,测定猪肉和鱼肉冷藏7 d、水饺冷冻14 d过程中微生物指标的变化,评估微生物数量的变化对易腐食品的品质影响,并为易腐食品HACCP体系中建立关键控制点提供理论依据。

样品来源与方法

样品种类与来源

猪肉,取自佛山三水某个生猪定点屠宰场;草鱼肉,取自佛山三水某大型农贸市场;水饺,取自佛山三水某速冻水饺加工厂。

取样时均采取无菌取样:猪肉和鱼肉取样时,割取里层肉500 g;水饺采取随机挑取500 g成品。样品采集后装入样品袋,猪肉和鱼肉4℃,水饺-18℃保存,立即送回实验室分析。

方法与评价依据

将送回的样品,猪肉和鱼肉于4℃冰箱贮藏,每间隔1 d,连续测7 d;水饺于-18℃冰箱贮藏每间隔2 d,连续测14 d。取样时在每天相同时间并均以无菌称取25 g,然后按照10倍梯度稀释法稀释,选取适宜梯度检测微生物数量变化。菌落总数的测定参照《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》(GB 4789.2-2010);大肠菌群的测定参照《食品安全国家标准食品微生物学检验大肠菌群计数》(GB4789.3-2010);霉菌和酵母的测定参照《食品安全国家标准食品微生物学检验霉菌和酵母计数》(GB4789.15-2010);嗜冷菌总数的测定方法同细菌总数,培养条件为4℃下培养7 d。

结果与分析

猪肉冷藏过程微生物指标的变化

如图1所示,随着贮藏时间的延长,猪肉中菌落总数和嗜冷菌数呈不断增长的趋势,到第3 d后,嗜冷菌增长速度较菌落总数快,这主要是由于生产和流通过程中,受到嗜冷菌污染,因其具有耐冷性在冷藏条件下仍会大量生长和繁殖,最终导致肉发生腐败变质。目前我国对肉类的卫生标准中,一般认为细菌总数达到106CFU/g时为鲜肉的临界值,达到107CFU/g时肉表现出明显的腐败,达到108CFU/g时则不能食用,从图1可知,储存到第5 d达到6.43 lg(CFU/g)已经开始腐败。大肠菌群呈现缓慢上升趋势,在第1 d有所下降后,一直保持低速增长。霉菌和酵母保持平稳,数量变化不大。

草鱼肉冷藏过程中微生物指标的变化

如图2所示,随着贮藏时间的延长,草鱼肉中菌落总数和嗜冷菌数从第1 d后开始快速增长,到第3 d达到6.15 lg(CFU/g),鱼肉已经开始腐败,到第5 d达到8.11 lg(CFU/g),已经不能食用了。大肠菌群整个过程呈现缓慢上升趋势。霉菌和酵母数量一直趋于平稳,变化不明显。

速冻水饺冷冻过程中微生物指标变化

如图3所示,随着贮藏时间的延长,速冻水饺中微生物数量在前两天均呈现缓慢下降的趋势,可能是低温导致微生物一定程度的损伤,然后适应环境后又缓慢恢复,整个贮藏过程变化平缓,在储藏14 d后菌落总数才达到3.92 lg(CFU/g)。国家标准规定,速冻面米生制品细菌总数不能超过3×105CFU/g,整个贮藏期都离标准相差甚远。

讨论

本研究选取了具有一定代表性的易腐食品猪肉、鱼肉和水饺,测定猪肉和鱼肉冷藏,水饺冷冻过程中微生物指标数量的变化。猪肉、鱼肉和水饺在0 d时菌落总数分别为3.12 lg(CFU/g)、4.15 lg(CFU/g)和3.81lg(CFU/g)。冷藏保存的猪肉和鱼肉分别在第5 d和第3 d开始腐败,此时的菌落总数分别为6.43 lg(CFU/g)和6.15 lg(CFU/g),冷冻保存的水饺整个贮藏期菌落总数远低于国家规定的上限,第14 d时菌落总数为3.92lg(CFU/g)。

通过实验数据可看出,鱼肉和水饺的微生物指标初始值较高,可能是鱼肉其体表带菌数量多,在加工时容易染菌;水饺原料多,加工环节多容易染菌。从冷藏的猪肉和鱼肉的嗜冷菌总数变化可知,在加工流通过程中此菌的依然会大量生长和繁殖,最终导致食品腐败。所以对于易腐食品HACCP控制应该严格控制生产加工时染菌,且冷链过程要避免冷链断裂,储存温度越低,易腐食品贮藏期越安全。

易腐食品篇2

该院先后深入1镇8村通过集中座谈、模拟办事、参与观摩等办法，利用两个月的时间逐步熟悉和掌握了村镇两级的工作规律，从中查找出财务核销、政策审批、项目承建、土地出让、资源发包五方面十四个高危职务犯罪风险点，并通过针对查找到的腐败风险点，着力开展专项定点监督，堵塞腐败漏洞，提升预防效果。

一是重点监督农村财务管理。该院强化了对村级财务管理混乱问题的监督。在与镇政府沟通协调后，积极推动镇政府实施“村账镇管”、村务公开、民主理财，厘清和规范村级财务管理，确保群众对“家底”的知情权、监督权和参与管理权。

二是介入监督重点工程项目。对重点项目进行同步预防，本着“参与不干预，到位不越位，服务不替代，帮忙不添乱”的原则，及时介入龙凤镇各村投资规模大、关系农民切身利益的基础设施建设项目，坚持项目推进到哪里，预防就延伸到哪里，如省、市关注的铁道沿线的龙凤镇铁东村改造搬迁、房屋建设和绿化，永泉村棚户区改造，该院通过跟踪监督招投标全过程，组织施工单位和建设单位签订了《预防职务犯罪廉政合同》、《廉政承诺保证书》，通过责任的落实，确保在高质量推进项目建设的前提下无职务犯罪发生。

三是密切监督权力集中干部。“组织培养一个干部不容易”，尤其是基层人才匮乏，能干的干部更显珍贵。针对这一实际，在项目开工前，该院组织工程重点部门负责人签订《党风廉政建设责任状》和《廉洁自律承诺书》，并通过对具体环节的监督，掌握资金的投向和使用情况，及时发现违法违纪苗头，防患于未然，确保招标和工程建设公开、公平、公正，实现“工程优质，干部优秀”的目的。（文/邵国振王秀芳）

易腐食品篇3

随着上海福喜“过期肉”等事件的曝光,易腐食品的质量安全问题近年来成为社会关注的热点,而如何有效传递其质量信号对于企业和政府监管部门来说尤为重要。Akerlof(1970)最早分析卖者和买者之间信息不对称对质量信号的影响以及由此造成的市场失灵问题,提出质量信号如果不能有效传递,市场将提供低质量产品[1]。Cachon(2001)[2]研究了产品需求预测作为信号传递工具,分析质量契约的设计问题;Linnemer(2002)[3]和Erdem(2008)[4]研究了价格和广告策略作为信号传递工具,建立了质量控制的动态模型。国内在这方面研究起步较晚,朱立龙和尤建新(2011)[5]运用博弈论和委托代理理论,研究了供应链质量信号传递问题,将供应商生产过程水平类型作为传递工具;李益博(2014)[6]用价格作为信号传递工具,建立产品质量信号传递的博弈模型,并给出定价策略;但是这些研究针对的是一般产品的供应链质量信号传递问题,没有体现出易腐食品的特征。

事实上,时间和温度是影响易腐食品质量和动态生命周期的重要因素,国内部分学者如但斌、陈军等[7,8,9]考虑了以时间要素影响为主的生鲜农产品库存补货策略、定价以及最优保鲜投入问题,但未考虑温度因素的影响,虽然国外学者在考虑时间和温度因素的易腐品质量控制方面取得了一些成果,如Sahin(2007)[10]、Zhou(2009)[11]、Li(2012)[12],但大多是通过射频识别技术(RFID)、时温指示器(TTI)等技术方法研究供应链库存、动态定价、优化配送、动态保质期等问题,很少见到针对易腐品质量信号传递方面的研究。本文通过考虑时间和温度因素的信号博弈模型构建,进而提出供应链质量安全信号传递及其监管策略,以期为企业和政府监管部门的实践活动提供理论指导。

2 模型假设与一般描述

2.1 基本假设

(1)由于易腐品的特点,在供应链环节上,供应商到零售商的过程基本是由冷链配送保证质量,零售商在产品上架后,由于不同零售商在保鲜技术和质量控制水平的差异,质量安全水平参差不齐,为简化分析,本文仅考虑零售商到消费者之间的博弈关系;

(2)随着温度和时间的变化,易腐品内部微生物繁殖,其质量安全水平与温度、时间有关,依据瑞典科学家阿伦尼乌斯提出的经验公式阿伦尼乌斯方程(阿式公式)[13,14],结合借鉴文献[9][17]的做法,假设易腐品的质量安全水平表示为温度和时间的函数:

其中:η:腐败反应速率(与温度和时间有关);v:反应速率常数;q0:初始质量安全水平;Tπ:第n时刻的热力学温度;E:反应的活化能;G:摩尔气体常量;q(t,T):第n时刻的易腐品质量安全水平;

(3)现实生活中,消费者主要根据易腐品的感观质量水平和价格对自身效用产生的影响,来决定购买行为;易腐品质量安全水平将体现在最终零售市场的需求上,在同样的零售价格下,质量安全水平越高,则市场需求越大,市场需求对价格的弹性是常数。

在文献[14][19]基础上,假设易腐食品的售价是关于信号类型的函数,则消费者的效用函数为UR=ε+αjq-βjpj,消费市场关于质量安全水平和价格的需求函数为d(p,t)=ψp-μq;

其中:ε:消费者对购买的易腐品基本认知价值随机因子;αj:消费者对质量安全水平的偏好程度;βj:消费者对价格的偏好程度;αj,βj∈(0,1),αj+βj=1,j={1,2});ψ:市场规模的度量;μ:需求对零售价格的弹性指数,本文假设μ=1;

2.2 信号传递模型描述

(1)参与人集合I={S,R},S表示易腐品零售商企业(信号发送方),R表示消费者(信号接收方);

(2)Θ={f1,f2}表示参与人S的类型空间,这是私人信息,参与人S知道类型的取值,f1表示质量安全水平高的零售商,f2表示质量安全水平低的零售商,参与人R仅知道其概率分布:P(f=f1)=λ,P(f=f2)=1-λ;

(3)M={m1,m2}表示参与人S的信号空间。m1表示零售商声明自己是f1类型,m2表示零售商声明自己是f2类型,高质量安全水平产品卖价p1,低质量安全水平产品卖价p2;

(4)A={a1,a2}表示参与人R的行动空间。a=a1表示消费者购买该产品,a=a2表示消费者不购买该产品;

(5)不同类型S在易腐品上架后的控制质量安全水平的成本不同,假设f1和f2类型的S单位质量保鲜成本函数分别为C1(t,T)和C2(t,T),单位损耗成本分别为H1(t,T)和H2(t,T),主要考虑产品变质损失成本。不同类型的S可通过几种手段发送高质量安全水平信号,包括高级别认证、精美包装、广告宣传、承诺赔偿等,但如果其实际产品质量安全水平为低时,一旦被查处需要承担赔偿、罚款等损失,假设传递m1、m2信号的传递成本分别为D1和D2;作为理性人f1类型的S不会选择传递m2,但是f2类型的S可能会存在道德风险,传递信号m1欺骗消费者;

(6)假设供应链市场上监管部门为J,对于f2类型的S存在欺骗谎称传递信号m1的行为,监管方J对其进行惩罚,罚金为π;对于f1类型的S,积极真实传递信号m1的行为,监管方J对其进行激励,从罚金π中提取一定的比例ξ作为奖金,监管方检查的概率为δ;

博弈顺序如下:利用Harsany转换,引入虚拟参与人N(Nature),“自然”确定零售商的类型,零售商在知道自己的类型后选择发出信号m∈M,消费者观察到企业发出的信号m后,用贝叶斯法则从先验概率λ=λ(f)得到后验概率,然后选择行动a∈A;

用US,R(fi,mj,ak)表示参与人(i,j,k∈{1,2})的类型依存的收益函数,由前述假设可知:

使用博弈树,可以建立如下博弈模型(图1):

3 完美贝叶斯均衡及其产生条件分析

根据上文构建的信号传递模型,其可能存在的完美贝叶斯均衡包括三种情况:即分离均衡、混同均衡和准分离均衡,其中前两者为纯策略均衡,而第三个为混合策略均衡。下面主要就三种均衡进行讨论。

3.1 模型计算

假设在竞争市场中,有多家同类零售商,消费者事前对零售商没有偏好、风险中性,则两种类型的S传递m1信号的收益分别为Us1=US (f1,m1,a1)、US2=US(f2,m1,a1),相应的两种类型下消费者的效用分别为UR1=UR (f1,m1,a1)、UR2=UR(f2,m2,a1)。

信号传递模型的完美贝叶斯均衡是一个后验概率和战略组合,对于消费者而言,观测到零售商发出的信号后,得到后验概率,,分析如下:(1)在满足消费者效用最大化的策略下,零售商收益最大的战略选择。

①当消费者观察到信号m1时,求解最大化:

②当消费者观察到信号m2时,求解最大化:

(2)零售商观测到消费者的判断,从而选择最优的M,使自己的收益最大。

①若a(m1)=a1,a(m2)=a1,求解最大化:maxUS(fi,mj,ak)

对于f1零售商,US(f1,m1,a1)>US (f1,m2,a1)时,选择m1,反之不选

则f1零售商的最优战略

对于f2零售商,US (f2,m1,a1)>US(f2,m2,a1)时,选择m1,反之不选

则f2零售商的最优战略

②若a(m1)=a1,a(m2)=a2,求解最大化:maxUS (fi,mj,ak)

对于f1零售商,Us(f1,m1,a1)>0时,企业会选择m1,反之不选

则f1零售商的最优战略

对于f2零售商,Us(f2,m1,a1)> 0时,企业会选择m1,反之不选

则f2零售商的最优战略

(3)若a(m1)=a2,a(m2)=a1,求解最大化: maxUs (fi,mj,ak)

对于f1零售商,D1>-[C1(t,T)+H1(t,T)]d(p1,t)+δξπ,因此企业会选择m2;对于f2零售商,D2>[p2-C2 (t,T)-H2 (t,T)]d(p2,t),因此企业会选择m2

④若a(m1)=az,a(m2)=a2,求解最大化:maxUs (fi,mj,ak)

对于f1零售商,D1>0,因此企业会选择m2;对于f2零售商,D2>0,因此企业会选择m2

3.2 分离均衡(SE)及其产生条件分析

分离均衡是指不同类型的零售商发出不同的传递信号,且其传递的信号真实的反映出零售商的类型,即对于f1类型的零售商,声明自己的类型为f1,对于f2类型零售商,声明自己的类型为f2.由于零售商是利益驱动的,产生分离均衡即让每种类型的零售商都发送真实信号,前提是获得比发送虚假信号时更高的收益。

对于f1类型的零售商,本身质量安全水平高,只要满足条件①,使得[p1-C1(t,T)-H1(t,T)]d(p1,t)+δξπ-D1>[p2-C1(t,T)-H1(t,T)]d(p2,t)-D2成立,即:

对于f2类型的零售商,只要满足条件④,使得[p1—C2(t,T)—H2(t,T)]d(p1,t)-δπ-D1<[p2-C2(t,T)-H2(t,T)]d(p2,t)-D2成立,即:

因此要使得市场出现分离均衡,监管方和零售企业需要共同努力,监督引导零售商控制产品质量安全水平,由式(1)(2)解得对于f1类型的最佳的销售时间段t1和控温水平T1是:

f2类型的最佳的销售时间段t2和控温水平T2是:

其中,Ta、Tb主要根据ISO、ATP以及冷链物流“3T”原则等相应标准确定。相应的,消费者形成判断如下:

消费者以后验概率1判断零售商声明的类型和真实类型相一致,给定零售商策略和消费者的判断,消费者的分离均衡序贯理性策略是以概率1接受价格p1购买高质量安全水平的产品,以概率1接受价格p2购买低质量安全水平的产品。此时分离均衡表示为:

3.3 混同均衡(PE)及其产生条件分析

混同均衡是指两种类型的零售商均声明自己的类型是f1,只要声明类型f1时的收益大于声明类型f2的收益,即只要满足不等式①③,所有的零售商均声明为f1.

对于f1类型的零售商,依然只要满足(1),就会真实声明自己是高质量安全水平的零售商。对于f2类型的零售商,只要满足式③,使得[p1-C2(t,T)-H2(t,T)]d(p1,t)-δπ-D1>[p2-C2(t,T)-H2(t,T)]d(p2,t)-D2成立,即:

消费者形成的判断如下:

此时表示当消费者看到零售商选择策略m1时,其真实类型为f2的条件概率,它等于自然抽取零售商为低质量安全水平的概率1-λ.给定零售商的策略和消费者的判断,消费者以λ的概率接受p1购买产品,以1-λ的概率不购买或者价格降到p2时购买。

混同均衡是最不利的一种市场形态,在这种情况下,由于市场监管部门的不作为,很多风险偏好甚至风险中性型的零售商会铤而走险,低质量安全水平的产品侵占市场,又由于消费者信息的不完全性,不能有效的识别出易腐品质量安全水平,因而不愿意付较高的价格购买产品,最终会引起高质量安全水平的产品逐渐被低质量安全水平的产品赶出市场,产生“逆向选择”。

3.4 准分离均衡(SSE)及其产生条件分析

准分离均衡是指f1类型的零售商声明自己的类型是f1,f2类型的零售商以概率ω声明自己的类型是f1,以概率1-ω声明自己的类型是f2.则P(m1|f1)=1,P(m1|f2)=ω,P(m2|f2)=1-ω.要实现准分离均衡,f1类型的零售商只需满足条件(1),要使真实类型为f2的零售商愿意以概率随机选择一个类型作为自己的传递信号,必须使零售商在声明任意类型时的收益相等,即满足:

依据贝叶斯法则,消费者的判断如下:

给定零售商的策略及消费者的判断,当零售商选择策略m1时,消费者以概率选择接受p1购买,以概率选择不购买或者价格降为p2后购买,当零售商选择策略m2时,消费者以概率1选择接受p2购买。

消费者与零售商的策略选择和后验概率构成了准分离贝叶斯均衡。准分离均衡是目前我国易腐品零售市场的一般状态,其中易腐品质量安全水平良莠不齐,市场效率不高。

从以上分析我们可以看出,信号传递博弈的分离均衡是社会的最佳状态。

4 质量安全信号传递控制策略

表1给出了各种不同信号传递博弈的均衡结果,综合分析易腐品供应链质量安全信号传递博弈的各种均衡结果,从博弈结果来看,混同均衡和准分离均衡都会促使供应链上的易腐品质量安全程度降低,因此保证分离均衡是保证其质量安全水平的长久之计。

从分离均衡的发生条件看来,f1类型的零售商应该在易腐品上架后,通过一些促销活动,争取在[0,]时间段内将产品卖出,并且应努力将保鲜设备温度控制在[arg,Ta]区间内;同理,f2类型的最佳的销售时间段是[0,arg max],并且应努力将保鲜设备温度控制在[arg max,Tb]区间内。

当市场处于分离均衡时,消费者的后验概率可以表示为:

将代入并,结合①

④,求得下列不等式:

条件(8)表明要市场实现分离均衡,首先市场上零售商类型为高质量安全水平的先验概率λ要满足一定区间要求,而λ在趋近0或1的情况下并不能实现分离均衡。

记,根据上文的分析,对企业和监管方我们可以得到如下控制策略和建议:

(1)对于企业而言,如果是高质量安全水平的零售商,可以增加在精美包装、广告宣传、承诺赔偿上的投资,通过增加质量信号的投资成本增加信号传递成本D1,以此增强其质量信号m1,形成与低质量安全水平零售商的质量信号m2较为明显的区别。此外,为提高信号m1的可信性,零售商也可以尝试建立自有品牌或者获取高级别的质量和技术认证来进一步增强质量信号m1.

(2)高质量安全水平的零售商可增加对于保鲜冷藏设备和技术的专用性投资C,在技术上提高产品的存放期t和最佳销售时间t1,同时根据市场销售情况进行适当促销,争取在高质量产品的最佳销售时间段之内将产品销售出去。同时通过新闻媒体引导社会需求,提高社会公众对产品的质量安全意识,增强高质量产品的消费需求,扩大高质量产品的市场规模ψ,进而提高自己的利润,压缩低质量安全水平的零售商的利润空间。

(3)对于市场监管方而言,为促使零售市场出现分离均衡,市场监管方应该提高抽检概率δ,加大对质量信号的虚假宣传、欺骗消费者等行为的查处力度π,加强对提供高质量安全水平产品零售商的激励ξ.如果高质量安全水平的零售商在整个市场占据一定比例后(比重λ趋于上述条件(8)所示范围),监管方可以通过提升认证成本来增加信号传递成本D和惩罚成本π,采用政府强制的市场准入制度与自愿付费获取高级认证相结合的形式,实现市场的良性发展。

(4)市场监管方应该构建易腐品保鲜上架销售时间t以及保鲜控制温度T的标准,在此基础上建立政府和第三方认证相结合的易腐品存储时间和保鲜温度的认证机制,及时检查不同类型的零售商对销售时间以及温度控制的执行情况,确保社会公众接收到的质量信号m的真实性和可靠性。

5 结语

易腐食品篇4

当前我国反腐败初步形成惩治和预防腐败的基本思路, 反腐倡廉建设科学化水平不断提高, 一些领域消极腐败现象滋生蔓延势头得到遏制, 人民群众对反腐倡廉取得的成效给予肯定。在新形势下, 我们党面临的考验是长期的、复杂的、严峻的, 四大危险更加尖锐地摆在全党面前。中共中央政治局2013年8月27日会议审议通过了《建立健全惩治和预防腐败体系2013~2017年工作规划》。会议强调, 要在全面深化改革的进程中, 健全和完善党内监督、民主监督、法律监督和舆论监督体系, 强化对权力运行的制约和监督, 形成不敢腐的惩戒机制、不能腐的防范机制、不易腐的保障机制。

面对不断加大的反腐力度, 面对民众对腐败的强烈不满, 为何还有人顶风作案, 以身试法呢?思想道德败坏是重要因素。他们精神空虚, 信奉的是极端利己主义和享乐主义, 主张“人为财死, 鸟为食亡”, “饿死胆小的, 撑死胆大的”, 见利忘义。习近平强调, 我们党员干部队伍的主流始终是好的, 但我们也要清醒地看到, 当前一些领域的腐败现象仍然存在, 一些重大案件影响恶劣, 反腐败斗争形势依然严峻, 人民群众还有许多不满意的地方。2013年1月22日, 习近平在十八届中央纪委二次全会上强调:从严治党, 要坚持“老虎”、“苍蝇”一起打, 坚决查处领导干部违纪违法案件, 切实解决发生在群众身边的不正之风和腐败问题。当前, 中国反腐已进入了制度反腐的新时期, 亟待从经济、政治、法律等各个具体环节, 建立反腐败制度体系, 堵住腐败漏洞。比如规范网络反腐平台, 建立资料收集、舆论应对、案件查证、结论反馈机制, 避免网络反腐成为运动式反腐;建立个人住房信息联网平台, 加大腐败曝光几率;建立对“裸官”监督机制, 完善官员个人事项申报制度。

一、加大惩戒力度, 形成不敢腐的惩戒机制

为遏制腐败, 应尽快建立对腐败零容忍制度, 形成公务人员不敢腐败的预防惩戒机制, 才是反腐的治标之计。对腐败零容忍, 是指党和政府对腐败行为的容忍度为零, 公务人员实施贪污、挪用公款、受贿等腐败行为, 不论金额多少, 一律坚决打击, 决不宽容忍让。

加大惩戒力度, 严格执法。官员敢不敢腐败, 动因是多方面的, 但主要取决于两个方面:一方面是腐败案件的查处。要让他们感受到“莫伸手、伸手必被捉”, 自动中止贪腐念头。另一方面是增加违法成本。当腐败行为的预期收益超过其预期成本时, 腐败分子就会放手一搏、选择腐败;而当腐败行为的预期收益等于或小于其成本时, 当事人会拒绝腐败。因此, 一要不断提高案件查处的效率, 充分发挥严查腐败案件的巨大震慑功能。要克服困难, 树立有腐必反的理念, 坚持“老虎、苍蝇一起打”。二要始终保持惩治腐败的高压态势, 对于群众反映较大的案件, 加大惩治力度, 提高违法成本, 减少腐败收益, 令腐败分子得不偿失而不敢腐败。

二、加强对权力的制约和监督, 形成不能腐的防范机制

我们下了很大功夫建立相关制度去监督制约权力, 但是还没有真正建立起来“把权力关进制度的笼子里”的完善机制。一些权力不受制约和监督, 必然存在滥用权力、违反制度的情况, 不受监督的权力一旦被滥用, 必然侵害群众利益, 破坏社会公平正义, 损害党和政府的形象和公信力。形成不能腐的防范机制, 首先要优化权力结构、合理配置公共权力。要建立和健全既相互制约又相互协调的权力结构和运行机制, 使立法、司法与行政权之间既相互统一, 又相互制约。

其次, 在分清权力事项的基础上, 合理分解配置“一把手”和重点岗位的权力, 从制度机制上防止权力过分集中, 同时也能防止权力的扩张甚至滥用, 通过优化权力结构来形成不能腐的防范机制。防范机制越严密, 权力被滥用的概率就越小, 腐败产生的机会就越少。要建立严密的防范机制, 必须围绕限定权力范围和界限、减少自由裁量、规范权力运行建立健全制度, 使权力被授予和行使的全过程中都有制度规范, 形成用制度管权、按制度办事、靠制度管人的有效机制。要通过实践, 制定经得起检验的制度, 一切从实际出发, 在遵循客观规律的前提下, 着眼于解决实际问题, 使制度既在理论上站得住, 又在实践中行得通。

把权力关进制度的笼子里, 是通过制度来约束广大党员干部, 更是用好的制度保护我们的党员干部, 把腐败的可能性扼杀在摇篮中。权力掌握在某些党员干部的手中, 既不能乱作为, 也不能因为有制度的约束而不作为。广大党员干部要严格遵守制度, 自觉按制度用好手中的权力, 按制度规定的原则办事, 依法履行自己的职责, 让权力在制度的轨道上行使, 更好地为人民群众服务。

三、切实规范权力运行程序, 形成不易腐的保障机制

邓小平强调过, “制度好可以使坏人无法任意横行, 制度不好可以使好人无法充分做好事, 甚至走向反面。”权力的运行是否透明、是否公开, 是建立不易腐的保障机制的关键。“不易”是“不容易”, 是指建立起严密的权力运行机制, 让权力滥用, 贪污腐败很难进行下去。“把权力关进制度的笼子”, 这个制度应该是透明的, 如果权力拥有者想玩弄程序、暗箱操作、以权谋私, 每走一步都会受到方方面面条件的牵制。要想建立的制度有效地管好权力, 必须规范权力运行的程序, 形成不易腐的保障机制。一方面是要坚持依法、高效、规范、透明的原则, 编制决策、执行、监督等权力运行流程, 明确行使权力主体、条件、运行步骤、完成时限、监督措施等, 提高权力运行程序化、规范化水平。真正落实党十八大提出的“干部清正、政府清廉、政治清明”要求。另一方面是要限制权力, 公开权力, 透明各种事项和流程, 明确各方责任, 让权力按既定的线路运行, 是权力合法运行, 防止权力滥用和腐败发生的重要手段。

2014年1月14日, 习近平在中国共产党第十八届中央纪律检查委员会第三次全体会议发表讲话强调, 全党同志要深刻认识反腐败斗争的长期性、复杂性、艰巨性, 以猛药去疴、重典治乱的决心, 以刮骨疗毒、壮士断腕的勇气, 坚决把党风廉政建设和反腐败斗争进行到底。坚决反对腐败, 防止党在长期执政条件下腐化变质, 是我们必须抓好的重大政治任务。反腐败高压态势必须继续保持, 坚持以零容忍态度惩治腐败。对腐败分子, 发现一个就要坚决查处一个。

易腐食品篇5

易腐品是指随时间推移会腐烂、损坏、挥发或者过期的产品。Goyal和Giri将易腐品划分为两类[1],一类是价值随技术发展或者竞争对手新产品的引进而降低的产品,如时尚服饰、唱片等;另一类是随时间腐坏变质的产品,如肉类、海鲜、蔬菜等。配送中心是基于物流合理化和发展市场两个需要而发展起来的,是以组织配送式销售和供应,执行实物配送为主要功能的流通型物流节点,它是物流系统的核心枢纽,配送中心地址的选取是物流系统分析的核心内容,其选址决策具有举足轻重的作用[2]。

国内外学者对易腐品配送中心的选址问题进行了大量的研究。姜大立、杨西龙在假设腐败速率与物品数量成正比的情况下,建立了无容量限制的配送中心连续选址模型[3];王海丽、王勇等以带时间窗的车辆配送模型为基础,建立了易腐食品冷藏配送模型[4];杨珺、王玲等研究了多用途易腐品的配送中心选址问题,建立了有容量限制和货物中转的多用途易腐品配送中心选址模型,并采用拉格朗日算法求解[5];黄松、杨超等引入易腐品配送中心缺货成本因素,建立了易腐品分销网络设计模型,采用博弈分析以及拉格朗日算法求解[6];Osvald和Stirn提出了带时间窗的易腐品配送的车辆路径模型,并采用禁忌算法的启发式算法求解[7];Nabila和Michel等研究了易腐食品单车多次配送的路径优化问题,并引入带约束的初始最短路径算法[8];Tarantilis等提出了一种基于交换路径或路径节点的后启发式算法来解决易腐品配送问题[9]。然而,以上方法不能很好解决一些存在限制性区域环境下易腐品配送中心选址问题。

针对存在限制性区域的配送中心选址问题,本文建立了易腐品配送中心的数字模型,采用栅格法处理存在限制区域的环境地图,重新定义了适应度函数的评价方法,并结合领域知识设计了检测算子,然后采用遗传算法逐步收敛求得可行解或较优解。

1 易腐品配送中心选址模型的建立

1.1 问题描述

给定某一地区易腐品需求用户的地址集合,要求从中选出一定数目的地址建立易腐品配送中心,使得在选出地点建立的配送中心与各用户形成的配送系统配送费用最小。

Osvald和Stirn[7]假定易腐品存在有限的生命周期,并将生命周期分为状态良好期、腐坏期和完全腐坏期三个阶段,物品完好数量随时间的推移成线性递减,如图1所示。当t∈[0,T0],物品处于状态良好期,物品完好率δ=1;当t∈[T0,T1],物品处于腐坏期,物品完好率δ随时间线性递减;当t∈[T1+∞),物品处于完全腐坏期,不再具备使用价值。

1.2 变量说明

为了使得模型描述更加清楚,对模型中用到的变量含义说明如下:

(xi,yi)表示第i个需求点的坐标(i=1,2,3,…m);(xj,yj)表示配送中心j的坐标;dij表示配送中心j到需求点i的距离;dsji表示货物从供应商s经配送中心j到需求点i的距离;v表示运输过程中的平均速率;ui表示第i个需求点的实际需求量;Usji表示供应商s经配送中心j向第i个需求点的实际运输量;c1表示货物从供应商到配送中心的单位距离运输成本;c2表示货物从配送中心到需求点的单位距离运输成本;c3表示易腐品的单位价值;Tji表示配送中心j到需求点i的时间;m表示需求点数目;n表示配送中心数目;Fj表示在j点建立配送中心的费用;Fj表示货物由供应商δsji从配送中心j送到需求点i的完好率;Lsi表示货物由供应商s到需求点i的损失量。

$B_{j} = {\begin{cases} 1 在 j 点建立配送中心 \\ 0 否则 \end{cases} (1)$

$A_{i j} = {\begin{cases} 1 在 j 点建立配送中心 \\ 0 否则 \end{cases} (2)$

1.3 模型建立

模型基本假设如下:

(1)一个用户仅由一个配送中心供应;(2)配送中心容量可以满足需求,且忽略货物在配送过程中的装卸时间;(3)各用户的需求一定且为已知;(4)用户需求的物品一次送完,所有节点之间的运输速度以平均速率t∈[0,T0]计算,且T0为常数;(5)系统总费用需包括配送中心的建设费用、货物成本、变质损失以及运输费用;(6)物品从产地到配送中心的运输期间变质率为0,即运输时间处于状态良好期t∈[0,T0],若运输时间超过状态良好期,则该配送中心点不参与配送过程,T0和T1为常数;(7)当物品从产地到需求点的运输时间小于状态良好期t∈[T0,T1],则该配送过程可不经过配送中心直接由产地进行配送,此种情况不予考虑。

两点间的欧几里德距离为:

$d_{i j} = \sqrt{(x_{i} - x_{j})^{2} + (y_{i} - y_{j})} (3)$

由上述假设可得出:

tsji=dsji/v (4)

在不考虑容量限制以及货物中转的情况下,假设配送中心的建设费用Fj与该配送中心给各需求点的实际运输量之和成正比,比例系统为c5,且配送中心基本建设费用为c4,则有: $F_{j} = c_{4} + c_{5} \sum_{i = 1}^{m} U_{s j i} (5)$

由图1可知,货物由供应商从配送中心送到需求点时的货物完好率为:

$δ_{s j i} = {\begin{cases} \frac{(Τ_{2} - t_{s j i})}{(Τ_{2} - Τ_{0})} Τ_{0} < t_{s j i} < Τ_{1} \\ 1 t_{s j i} \leq Τ_{0} \\ 0 t_{s j i} Τ_{1} \end{cases} (6)$

货物由供应商s从配送中心j送到需求点Usji的实际运输量Lsi和损失量分别为:

$U_{s j i} = \frac{u_{i}}{δ_{s j i}} (7)$

$L_{s i} = U_{s j i} (1 - δ_{s j i}) = \frac{u_{i} (1 - δ_{s j i})}{δ_{s j i}} (8)$

根据假设,可以建立模型如下:

$F i t 1 = \min [\sum_{j = 1}^{n} \sum_{i = 1}^{n} [U_{s j i} (d_{s j} c_{1} + d_{j i} c_{2})] A_{i j} + \sum_{i = 1}^{n} F_{j} B_{j} + \sum_{j = 1}^{n} \sum_{i = 1}^{n} c_{3} [U_{s j i} (1 - δ_{s j i})]] (9)$

2 遗传算法

在配送中心选址优化问题中存在现实地理环境因素,如河流、城市绿地、大型居民区以及城市规划区等限制性区域,采用传统遗传算法不能很好地解决此类实际问题。本文提出了一种结合领域知识的改进方法,采用地理网格建立配送区域,并引入惩罚因子来解决该类问题。

2.1 传统遗传算法基本步骤

传统的遗传算法的基本方法是:将染色体表示为一系列的坐标点,然后转换为二进制字符串,初始化后计算各染色体的适应度函数,对染色体选择后进行遗传操作(如选择、交叉、变异等),经过若干代进化后,输出最优结果。其基本步骤如下:

开始:

初始化整个种群;

计算种群中个体的适应度函数;

进化代数计数器Gen=0;

While(不满足终止条件)do

{

由当前种群进行遗传操作生成新种群;

计算新种群适应度;Gen=Gen+1;

}输出结果。

2.2 编码方式

染色体由m+n个坐标点排列组成,g=(k1,k2,…,ki,…,km,kj,…,kn),其中ki代表需求点Mi(xi,yi);kj代表配送中心Nj(xj,yj)。

2.3 基于地理网格的配送区域

地理网格是一种对地理空间进行位置划分的方法,采用规则网格或不规则网格可以将连续的地理区域离散化,其中规则网格是空间数据处理常用的建模方法。

本文采用规则网格将地图进行栅格化,在此基础上构建了配送区域Sj,根据需求点地址确定每个需求点ki由最近的配送中心kj提供易腐品;同时根据需求确定了一些在实际地图中不能或不适合建立配送中心的限制性区域Sob。

2.4 基于惩罚项的适应度函数

适应度函数是决定遗传算法收敛性和稳定性的关键因素,本文提出了基于惩罚项的适应度函数FitV以及配送区域检测算子RT。

FitV=Fit1+c6×Fcst (10)

$F i t 2 = {\begin{cases} 1 R_{Τ} = 1 \\ 0 R_{Τ} = 0 \end{cases} (11)$

$F_{c s t} = \sum_{j = 1}^{n} \sum_{k_{i} \in S_{j}} F i t 2 \times L (j) (12)$

式(11)中RT为区域检测算子,式(10)中c6为比例系数。

配送区域RT由配送中心c6与五个需求点ki,…,ki+4构成,且由假设可知该区域内所有的需求点均由配送中心Nj(xj,yj)满足,在配送区域Sj内具有一个限制性区域Sob。定义L(j)为配送区域Sj内穿越限制性区域Sob路径的欧几里德距离之和,如图2所示。

根据式(12)可得:

L(j)=dji+1+dji+2 (13)

采用规则网格进行离散化,对限制性区域Sob作区域膨胀后,再进行区域检测算子RT计算,以避免运输路径与Sob边界相切的临界情况。

区域检测算子RT计算在配送区域L内需求点ki与配送中心kj的配送方案是否正确,即配送路径是否与限制性区域碰撞等不合理状态。

$R_{Τ} = {\begin{cases} 1 配送方案正确合理 \\ 0 否则 \end{cases} (14)$

根据上述的评价标准,可计算图2中存在典型限制性区域的配送区域的适应度函数为:

FitV=Fit1+c6×(dji+1+dji+2) (15)

2.5 自适应遗传操作

对于图2中配送区域Sj的情况,利用区域检测算子RT可得该配送方案不合理,计算该染色体的适应度函数值,采用Srinivas提出的自适应遗传算法(AGA)[10]中,pc、pm根据适应度变化而变化的方法来保存最优解并加快劣质解的淘汰速度。

$Ρ_{c} {\begin{cases} \frac{k_{2} (f_{m a x} - f')}{f_{m a x} - f_{a v g}} f' \geq f_{a v g} \\ k_{2} f' < f_{a v g} \end{cases} (16)$

$Ρ_{m} {\begin{cases} \frac{k_{4} (f_{m a x} - f')}{f_{m a x} - f_{a v g}} f' \geq f_{a v g} \\ k_{2} f' < f_{a v g} \end{cases} (17)$

其中fmax表示种群最大适应度,fovg表示种群平均适应度,f'表示参与操作的两个个体中较大的适应度,k1、k2、k3、k4均为小于0.1的常数[10]。

2.6 易腐品配送中心选址问题的遗传算法步骤

基于改进遗传算法的易腐品配送中心选址问题方法步骤如图3所示。

3 算例分析

假设一个存在湖泊和市政规划区的区域,对该区域进行栅格化处理为[100×100]平面,候选配送中心和需求点均匀随机分布在[0,100]×[0,100]的平面内(配送中心与需求点不在限制性区域内),平均运输速度v在[1,3]区间随机产生,每个需求点的易腐品需求量为[10]区间随机产生的整数,运输成本c1、c2在[0.01,0.1]区间随机产生,易腐品的单位价值c3在[1,4]区间随机产生,设配送中心基本建设费用c4=200,配送中心建设费用比例系数c5在[0.2,0.8]区间随机产生,易腐品的状态生命周期参数为T0=30、 T1=48、T2=55,候选配送中心和需求点的数量为(5,10)、(10,20)、(15,30)、(20,40)。

用Matlab7.0编写算法进行测试,迭代次数最大为500。以(15,30)算例为例,在15个候选配送中心,30个需求点,1个供应商的情况下,利用本文提出的遗传算法,得到的收敛曲线如图4所示。

图5为(15,30)算例下配送中心选址的最优解,由图可知,最优解的配送中心选择3,6,12,13。

表1为(15,30)算例下候选配送中心、需求点的具体数据。

表2为(15,30)算例下的计算参数,表3、表4为最优解数据。

计算过程中,初始化的种群是随机生成的,存在不合理的配送区域,通过区域检测计算得出惩罚项,遗传运算迅速在第11代后得到合理解,最终在第112代得出全局最优解。

在不考虑配送中心容量限制情况下由上述四个配送中心形成的四个配送区域满足所有需求点的需求,配送区域中的配送路径合理有效,规避了湖泊与市政规划区等限制性区域,验证了模型与算法的合理性和有效性。

4 结论与展望

鉴于易腐品的物流特性,本文研究了存在限制性区域的易腐品配送中心选址问题。建立了成本费用模型,提出了一种基于领域知识的遗传算法。该算法采用改进的栅格化方法,结合领域知识设计了带有惩罚项的适应度函数和检测算子。仿真结果表明该方法可有效解决存在限制区域的配送中心选址问题,降低了易腐物品的损失,提高了服务质量和服务效率。在后续研究中,可增加候选配送中心及需求点的数量,并考虑更多的限制性因素,使得研究背景更接近现实情况,对此类选址问题进行更深层次的研究。

摘要：针对易腐品的物流特性,提出了一种结合领域知识的遗传算法以求解存在限制性区域的易腐品配送中心选址问题。建立了成本费用模型,重新定义了适应度函数的评价方法,并设计了有效的遗传算子,最终通过实例验证了模型与算法的合理性与有效性。

关键词：配送中心,选址,遗传算法,易腐品

参考文献

[1]GOYAL S K,GIRI B C.Research trends in modelling of deteriora-ting inventory[J].European Journal of Operational Research,2001,134(1):1-16

[2]王斌义,杨立君.物流学[M].北京:机械工业出版社,2006:98-102

[3]姜大立,杨西龙.易腐物品配送中心连续选址模型及其遗传算法[J].系统工程理论与实践,2003,23(2):62-67

[4]王海丽,王勇,曾永长.带时间窗的易腐食品冷藏车辆配送问题[J].工业工程,2008,11(3):127-130

[5]杨珺,王玲,郑娜等.多用途易腐物品配送中心选址问题研究[J].中国管理科学,2011,19(1):91-99

[6]黄松,杨超,杨珺.基于Stackelberg博弈的变质物品分销网络设计模型[J].中国管理科学,2009,17(6):122-129

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[9]TARANTILES C D,KIRANNOUDIS C T.A meta-heuristic algo-rithm for the efficient distribution of perishable foods[J].Journal of food engineering,2001,50(1):1-9

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