中国废旧动力电池逆向物流网络需求预测分析——以天津市为例

近几年,伴随着社会的进步,人民生活水平逐步提高,汽车成了人们出行的必需品之一。自21世纪以来,伴随着科技经济水平的上升,汽车销量也逐年攀升,近几年来,我国已经成为汽车保有量大国。伴随着汽车保有量的上升,碳排放问题也成为造成环境污染的主要问题之一,中国年均碳排放量逐年增高。近几年各国积极推动新能源汽车行业,希望新能源汽车能有替代传统汽车的作用,对能源以及环境进行保护。新能源汽车由于其节约资源,保护环境的特点,成为汽车发展的主要方向之一.

安徽省报废光伏组件逆向物流网络规划

报废组件逆向物流网络的最优布局问题是实现报废光伏组件资源化回收的关键。为设计符合未来报废光伏数量的回收网络,提出了一种基于报废量预测并以成本最小化为目标的混合整数规划模型,使用lingo软件进行求解,得到节点选址和各节点间流量分配的布局优化方案。以安徽省为例,建立报废光伏组件逆向物流网络,从而验证了模型的有效性。结果表明,回收中心和拆解处理中心的选址为合肥、蚌埠、淮南、芜湖、铜陵;再制造中心的选址是阳光新能源、安徽大恒能源、安徽天大;垃圾处理中心的选址为安徽浩悦、光大绿色、马鞍山澳新、铜陵市正源。该模型符合第三方回收商的效益目标,实现了报废光伏组件逆向物流网络设施选址和节点流量分配的成本最优化。

固体废弃物逆向物流网络优化设计

针对固体废弃物的回收问题,构建了一个两层的逆向物流网络系统,研究了如何确定回收站和处理站的地址和数量,废弃物产生点的分配以及废弃物的存储和运输问题,建立了一个多目标的整数规划模型。最后用算例证明了模型的有效性。

废弃物回收的多层逆向物流网络优化设计问题研究

废弃物逆向物流网络设计问题是一个关系到经济效益和社会效益的问题。本文研究了废弃物逆向物流网络设计问题,包括选择中转站和处理站的地址,确定将产生点的废弃物分配给中转站以及从中转站运送到处理站的最佳策略,确定处理站的容量。考虑了在满足公众的意愿的情况下,建立了一个多目标的纯整数规划模型,最小化总的建设费用和设施对公众产生的负效用。设计了基于启发式的两阶段分解算法求解,从而构建一个废弃物回收的多层逆向物流网络。最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性。

产品回收多级逆向物流网络优化设计模型

为降低逆向物流成本,改善客户产品回收便利性,优化逆向物流网络中产品回收的渠道选择决策,在原有正向物流网络基础上,提出了包含初始收集点、集中回收中心和回收处理工厂三种物流设施的多级逆向物流网络。以总逆向物流成本最小为目标,兼顾各客户群的产品回收便利性,建立了0-1混合整数规划模型,实现逆向物流网络的选址/分配问题。应用遗传算法求解该模型。模拟算例表明,该算法有效且可行,为企业进行逆向物流网络设计提供可参考的模型和求解算法。

随机环境下再制造逆向物流网络优化设计

建立了在第三方逆向物流企业参与情况下的再制造逆向物流网络随机规划模型,给出了用期望值方法和机会约束规划方法求解模型的步骤。通过实例数值仿真,证明了该模型的可行性,揭示了回收量的波动对最优选址策略的影响。

基于遗传算法的三级逆向物流网络设计模型研究

建立初始回收点以方便客户、提高回收速度以及建立集中回收中心以负责产品的收回、分拣并统一运送到相应的生产商或分销商修理地点是一种节约、有效的多层次产品回收模式。本文在即存研究基础之上,加入了考虑初始点回收成本、回收产品中再销售品的收益和可再利用品的收益等变量,提出了能够优化连接客户、集中回收中心和生产商三级逆向物流网络数学模型,最后灵敏度分析表明遗传算法对于求解这类问题是一种有效的方法。

集成选址—路径—库存问题的逆向物流网络优化

为提高逆向物流系统的整体运营绩效,综合考虑逆向物流网络中正逆向运输整合的路径优化策略,结合回收产品的可分批运输的特点,建立了选址—路径—库存问题一体优化的混合整数规划模型,并针对模型的特点设计了一种先"选址—分组"、再安排路径和库存的两阶段启发式算法。通过算例仿真证明了该策略的合理有效性。

逆向物流网络研究综述与展望

基于逆向物流的界定,对逆向物流网络的发展、特点、框架模型、规划设计进行综合评述。研究发现,普适性的逆向物流网络结构架构和多周期、动态性的逆向物流网络规划设计函需深入研究。

模糊环境下的城市生活垃圾逆向物流网络设计

在垃圾回收逆向物流网络中,回收的数量具有不确定性,根据这一特点,将各消费区域垃圾回收量看成模糊参数,提出了逆向物流网络的模糊约束机会规划模型,通过把模型中模糊机会约束清晰化,将模型转化为确定性的混合整数规划模型,通过算例对模型进行了求解,为逆向物流网络设计提供了依据。

闭环供应链下汽车逆向物流网络设施选址

随着中国汽车工业的快速发展,汽车产量和保有量迅速增大,报废汽车数量随之不断增长,造成资源短缺、报废汽车遗留垃圾污染环境等问题。有效进行报废汽车回收,尽可能提高其再利用率,已成为汽车工业可持续发展的重要问题。研究了闭环供应链下汽车逆向物流网络设施选址问题。探讨了中国实施汽车逆向物流的对策、汽车逆向物流网络的构建。建立了汽车再制造逆向物流网络设施选址模型,以确定网络中设施的数量、位置及规模,并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量。利用Lingo软件对汽车逆向物流网络设施选址模型进行了求解,通过实际算例验证了模型的有效性。

废旧木材回收策略分析及逆向物流网络模型的构建

我国森林木材资源紧缺,废旧木材的回收和再利用作用突显。根据我国废旧木材逆向物流的发展现状及逆向物流的操作流程,分析了我国现阶段构建废旧木材逆向物流网络的必要性,提出构建废旧木材逆向物流网络,建立了第三方逆向物流企业参与情况下的废旧木材再制造逆向物流网络混合整数规划模型,运用Lingo软件对木材产品回收的逆向物流网络模型进行选址优化,求解结果可为政府和企业构建逆向物流网络提供决策分析和支持。

基于稳健优化的固体废弃物逆向物流网络设计

研究了不确定性环境下的固体废弃物回收问题。针对如何确定回收站和处理站的地址和数量,废弃物产生点的分配以及废弃物的存储和运输问题,建立了一个随机规划模型,并运用稳健优化将随机问题转换为线性规划问题;最后用算例证明了模型的有效性。

电子废弃物逆向物流网络选址优化模型设计

针对电子废弃物逆向物流网络特点,从整体逆向物流选址优化角度,分析并确定了网络成本最优化混合整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)模型.考虑废弃物的回收成本、处理成本、处理规模、经处理后碎片的销售收入、政府补贴,以及由于专业分工所带来的在不同拆解处理厂间及不同粉碎处理厂间的物料流动,可以灵活支持子网络内各个企业间物流活动.此外模型支持多种类型的电子废弃物的输入,以及经处理后产生的多种不同的物料碎片的输出,帮助优化电子废弃物逆向物流网络中的选址和物料分配等问题.

基于随机期望值模型的不确定环境下再制造逆向物流网络选址研究

再制造逆向物流的主要特征是回收产品的数量、质量不确定,以及再制造出“新”产品的需求不确定。基于不确定规划相关理论,在分析再制造逆向物流网络结构的基础上,将各个回收/消费市场的回收产品的数量、质量以及“新”产品的需求量看作随机参数,提出了再制造逆向物流网络的随机期望值模型,并利用遗传算法与随机模拟相结合的混合智能算法设计了该模型的求解算法。最后,根据算例对模型进行了计算,验证了该方法的可行性。

报废汽车回收的逆向物流网络优化设计

为了建立一个合理的报废汽车回收的逆向物流网络,首先识别了在我国建立一个报废汽车回收网络的几个特征,然后通过无能力约束的设备选址定位问题建立了模型,最后使用SITATION软件对问题进行了求解。根据软件的求解结果,提出了一个为我国报废汽车回收设计的战略网络,该逆向物流网络中有71个回收中心,负责回收各个城市产生的报废汽车。

模糊环境下再制造逆向物流网络优化设计

考虑到回收量的不确定性将影响回收网络的稳健性,建立了基于第三方企业的再制造逆向物流网络模糊规划模型,将废旧品的回收量和丢弃率用梯形模糊数表示,然后利用模糊机会约束规划方法将模型转化为清晰等价形式。通过示例数值仿真,表明了该模型的可行性,同时分析了不同置信水平下,最优选址策略和目标函数值的变化情况。

基于双向反馈信息的逆向物流网络优化方法

研究物流配送网络优化问题,提高物流配送网络运行效率。考虑到物流中存在退货问题,针对传统物流优化网络是基于单项路径传递构建的,没有考虑退货等现象造成的逆向路径负荷增加,一旦逆向物流网络路径中的密度过大,造成运输中心密度负荷过高,使负向密度不能反馈到调度算法中,导致物流配送网络运行效率过低的问题。提出了一种基于双向反馈信息的物流网络优化调度方法。通过建立物流逆向配送网络关系的数学模型,利用双向反馈信息加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑逆向路径负荷的情况,提高网络运行效率。实验证明,改进方法提高物流配送网络运行效率,取得了物流优化的满意的效果。

汽车再制造逆向物流网络优化设计

首先构建了汽车再制造逆向物流网络混合整数线性规划模型,然后设计了基于遗传算法的求解汽车再制造逆向物流网络优化模型的启发式算法,最后通过算例验证了网络设计方法的有效性。

再制造逆向物流网络关键设施选址问题的研究

针对再制造逆向回收网络高度的不确定性,采用随机模拟方法,建立一个基于最小成本回收中心随机选址问题的模型,通过遗传算法求解该模型,并以上海汽车回收中心的选址问题为例,说明模型的有效性和可行性。