再制造闭环物流网络优化设计模型

为提高再制造物流管理绩效,合理设计再制造物流网络结构,基于混合整数线性规划方法提出一种多产品、有能力限制的再制造闭环物流网络优化设计模型,据此确定网络中各种设施的数量和位置,并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量,目标是使计划期内的净收益最大。通过一个算例验证模型的有效性,并从正向和逆向物流设施的集成、正向和逆向物流运输的整合、回收处理技术的选择等方面讨论模型的进一步扩展。

考虑设施扩展的闭环物流网络多目标优化

为了解决企业废旧产品回收再循环的问题,提出了一个考虑设施扩展的多周期、多产品、多级的闭环物流网络模型;以经济成本最小和网络响应最快为优化目标对网络中的回收中心、分销中心、再制造中心、再循环中心等设施进行选址和流量分配。为了求解这一多目标优化问题,用二维数组来编码染色体,采用基于进化算法和贪婪算法的两阶段算法进行求解。最后通过算例数值计算,求出了模型解集的Pareto前沿面,并与采用的约束法的CPLEX软件计算结果进行对比,结果表明在小规模问题上两阶段进化算法与CPLEX性能接近,随着问题规模增大,两阶段算法与CPLEX相比,结果误差范围在8.24%以内,但是效率高近10倍。

基于地铁的地上地下闭环物流配送路径优化

面对闭环物流需求增长与道路资源紧缺的不平衡问题,设计了基于地铁的地上地下配送模式,以运输成本,时间窗惩罚成本,碳排放成本,转运成本,固定成本和地铁货运运营成本的总成本最小为目标函数,构建基于地铁的地上地下闭环物流配送路径优化模型。基于半初始化子路径扰动策略改进了自适应遗传算法,并以南京市秦淮区为例进行分析。结果表明:相比于常规自适应遗传算法,改进的算法可以缩短49.14%的运算时间,且求解更高效、稳定;选取多编组的开行方式,并设置物流车厢容量和发车间隔分布为3 000件和5 min,可以降低4.6%的平均服务时间和3.8%的总成本,具有较好的送达时效性和经济性;相比传统物流模式,合理利用现有地铁线网的地上地下闭环物流配送方案可以降低57.5%的碳排放量、减少8.1%的平均配送时间,其配送模式可为未来城市物流与地铁的发展提供参考依据。

基于进化算法的多目标闭环物流网络设计

为了帮助生产企业建立科学合理的闭环物流网络系统,提高废旧产品材料的再循环利用率,提出了一个多周期、多产品、多阶段的闭环物流网络选址与运输模型。该模型中,不仅考虑建造混合分销回收中心,还提出了2个优化目标:经济成本最小和时间成本最小。针对该多目标优化问题,本文采用了一种基于优先值编码方法的进化算法对模型求解,最终得到该问题的帕累托(Pareto)前沿。通过与约束法的计算结果相比较,求得误差均值小于5%,说明该进化算法对Pareto前沿的拟合程度较好,计算结果是正确有效的。

家电回收的闭环物流网络选址模型

在逆向物流及闭环供应链理论研究的基础上,立足于家电行业,构建废旧家电回收的闭环物流网络体系。提出一个包括供应商、加工厂、配送中心、零售商、回收中心在内的多阶段闭环物流网络选址模型,该模型以经济成本最小和顾客服务水平最高为约束目标,确定配送中心、回收中心的位置。在对该问题进行分析的基础上,提出了针对该多目标模型的粒子群优化算法,并结合罚函数法对目标函数进行寻优。结合具体案例说明了该选址模型及其求解算法的应用。

闭环物流系统供应商选择模型研究

面对环境污染和不可再生资源的日渐枯竭,传统企业的运作模式受到挑战,闭环物流系统引起了重视,供应商的选择是闭环物流系统中关键的内容。本文从闭环物流系统的角度出发,鉴于其不确定性和模糊性,运用层次分析法和模糊综合评判对供应商进行选择研究,并结合案例加以说明。

不确定随机闭环物流网络的机会约束模型及性质

提出了同时具有随机性和不确定性的闭环物流网络问题。基于机会理论,视具有随机性的参数(产地和销售地之间的单位运输成本)为具有概率分布函数的随机变量,具有不确定性的参数(客户区和销售地之间的单位运输成本及客户需求)为不确定分布的不确定变量。在产销平衡、运费及客户需求的机会约束下,建立了以闭环物流运费(不确定随机变量)的期望最小为目标的闭环物流新模型,称为不确定随机闭环物流网络的机会约束模型。给出了在特殊不确定分布下的模型性质,由此得到与其等价的具体形式。

一类需求不确定闭环物流系统的模糊规划模型与仿真

考虑了一类需求不确定闭环物流系统的运作过程。该系统由多个供应商、多个制造商、多个分销商和多个顾客组成,并且顾客的需求是不确定的。基于早期的研究结果,考虑正向物流和逆向物流的集成运作,采用模糊集描述需求的不确定性,建立了该系统的模糊规划模型并进行了仿真。仿真结果表明,虽然需求的波动会使系统的总成本较需求确定时的值有不同程度的增加,但决策者仍可以根据顾客需求的不确定性程度做出最佳决策方案。

基于遗传算法的闭环物流网络随机规划模型

为解决不确定环境下的闭环物流网络设计问题,在消费者需求为随机量的情况下,考虑设施选址和节点间运输路线的决策,采用机会约束规划方法,以物流成本最小化为目标,建立一个闭环物流网络随机规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写了一个基于优先级编码的遗传算法代码,分别利用遗传算法和CPLEX对若干算例的求解结果进行了对比分析,验证了所提算法的可行性,并就需求变化进行了分析,结果表明随机规划模型的决策具有合理性和适用性。

考虑碳排放的多目标闭环物流网络选址规划

针对确定需求闭环物流网络中工厂和配送中心的两级选址问题,建立了以最小总建设和运营成本、最优客户时间满意度以及物流网络低碳为目标的多目标混合整数规划模型.通过引入模糊数学中的隶属度概念,将复杂的多目标规划转换为单目标规划,确定了不同目标权重下工厂和配送中心的位置、数量,构建了考虑碳排放的多目标闭环物流网络.研究表明:不同单目标下选址结果有明显的差异;各目标权重变化对选址结果有明显的影响.

低碳闭环物流网络模糊目标规划模型及算法

为了解决模糊环境下的低碳闭环物流网络设计问题,综合考虑网络中的模糊性、碳排放和响应能力问题,对于设施是否联合以及设施选址和节点间的运输路线决策,采用具有不同重要性和优先级的模糊目标规划方法,以最小化物流成本、最少化碳排放量和最大化响应能力为目标,建立了闭环物流网络模糊混合线性规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写了一个基于路线编码的遗传算法代码,分别利用遗传算法和CPLEX对若干算例的求解结果进行对比分析,结果验证了所提遗传算法的可行性,并通过例子验证了模糊目标规划模型可以解决3个目标之间的冲突,表明了其决策的有效性和实用性。

基于Memetic算法的闭环物流网络模糊规划模型

综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及设施选址及设施间流量的选择决策,以最小化物流网络的总成本为目标,采用基于可信性理论的期望值规划和机会约束规划方法,构建了目标和约束条件双重模糊的闭环物流网络模糊规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写一个基于双层优先级编码的Memetic算法代码,并分别利用算法和LINGO对若干算例的求解结果进行了对比分析。结果验证了所提算法的可行性,并就置信水平的变化进行了分析,表明了模糊规划模型的实用性。

考虑客户聚类与产品回收的两级闭环物流网络选址-路径优化

针对目前不合理的废旧产品回收以及物流活动产生的碳排放污染,提出了一种考虑客户聚类与产品回收的两级闭环物流网络选址-路径优化模型。首先,结合实际物流网络的动态性假设客户需求量和回收率的不确定性特征,以最小运营成本和最小环境影响为目标建立选址-路径优化模型;其次,对多目标进化算法进行改进,提出了考虑客户聚类结果的两级物流设施选址-路径问题求解算法;最后,对该优化算法进行算法性能分析,并以重庆市某企业为例进行了模型和算法验证。结果表明,所建立的模型和算法能有效降低决策难度并提高物流系统的运作效率,所求出的优化方案能减少物流运作成本和降低物流运输过程对环境的影响。

闭环物流宏微观协同决策模型

在原有的正向物流基础上,将逆向物流并入其中,构成一个闭环的物流网络。以总闭环物流运输成本、库存成本、惩罚成本和建设成本之和最低为目标,建立闭环物流网络数学规划模型,实现了在闭环物流系统宏观总需求前提下的微观物流计划安排,并利用分支定界法解出其最优解。实例分析结果表明,宏微观协同决策模型较好地补充了传统闭环物流模型的静态单目标单产品问题,可以解决动态多目标多产品的决策问题,实现了供应链设计宏观战略和微观战术的结合。

集装箱闭环物流网络模型研究

集装箱利用率的提高会使企业成本降低,而闭环物流系统的设计可优化企业管理。为了解决闭环物流系统中各个单元的功能及各单元间的流量问题,文中以系统成本最小化为目标,设计了闭环物流网络模型,集装箱发货方、集装箱场站、集装箱管理中心、收货方为正向物流的运行主体,同时兼顾各个设计单元的能力和产品流动的流量平衡,并且使集装箱达到重复利用,让集装箱管理中心和回收中心为逆向物流的运行主体,最后用CPLEX软件对模型进行了优化计算。

闭环物流系统的成本因素分析

根据定位-配给,运输车辆安排,定位运输,定位-路径-库存等问题概念给出了此类问题的国内外研究现状,并结合闭环物流系统特征,给出闭环物流系统中关于选址-路径-库存问题的研究思路及成本因素分析。

循环经济下城乡闭环物流影响因素研究

为了实现在提升农村物流效率降低农村环境污染的同时,促进农村废弃物回收,减少资源浪费的目标,从循环经济视角出发,探讨城乡闭环物流影响因素。通过元分析法确定了15个影响城乡闭环物流的因子,以城乡物流企业为研究对象,采用问卷调查法与因子分析法结合,得出4个影响城乡闭环物流的公因子,分别为:公共设施支持程度、企业组织环境、政府政策支持程度、农村对城乡闭环物流的反作用力程度,并对它们的影响机理进行分析。