不确定环境下再制造逆向物流网络优化设计问题研究

不确定环境下再制造逆向物流网络优化设计问题研究

论文摘要

再制造是通过必要的拆卸、检修和零部件更换等,将废旧产品恢复得如同新的一样的过程,适用于汽车、计算机、打印机、复印机、手机、电视机、冰箱、空调器、沈衣机、轮胎、印刷电路板等众多产品。面对有限的资源和废弃物处理能力,再制造作为废旧产品回收处理的一种高级形式,可以有效实现资源优化利用、环境保护和经济持续发展的综合目标,已经受到工业发达国家的高度重视,成为实现可持续发展最有效的途径之一。然而,再制造的有效实施离不开适当的物流网络支撑,再制造物流网络设计是否合理更是从根本上决定了再制造物流管理的绩效。虽然目前在传统生产分销物流网络设计方面已经取得较丰硕的研究成果,但对再制造物流网络设计问题的研究尚处于起步阶段。再制造物流网络与传统生产分销物流网络之间尽管有许多相似之处,但再制造物流网络自身具有的特性决定了它比传统生产分销物流网络更具复杂性,有必要对其进行更深入的研究。本文在现有研究的基础上,针对再制造物流网络的特征,分别从第三方物流企业以及制造企业的角度出发研究再制造物流网络优化设计问题。纵观全文,本文所做的主要工作包括:(1)通过对大量相关文献的总结提炼,回顾分析了国内外有关再制造物流网络设计问题的研究现状,指出了现有研究存在的不足之处,进而提出了本文的研究思路。(2)以不确定环境下的第三方物流的逆向物流网络设计为背景,提出一个再制造逆向物流网络随机规划模型,不确定性条件包括回收产品的数量、质量以及客户的需求量;针对客户需求的变动,考虑正向物流网络上的配送中心供货以平衡客户的需求,通过将期望值方法和机会约束规划方法相结合,设计出了该模型的求解方法,并且通过算例中的数值仿真和对置信水平波动的分析,验证了模型的有效性和稳定性。(3)为降低物流成本和提高物流效率,基于不确定规划的方法建立了一个制造企业的制造/再制造一体化物流网络模型,以确定网络中各设施的位置、数量及各路径上的合理物流量。该模型的特点是:将回收产品按质量等级分为可用于再制造和需要报废处理两类,同时把消费市场对产品的需求量以及可用、废弃两种回收产品的回收量看作随机参数,而网络中的各种运作费用当作模糊参数来处理。提出了基于随机模拟、模糊模拟和遗传算法的混合智能算法直接对模型求解,使模型更接近实际条件。最后,通过一个算例验证了模型和算法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景及研究意义
  • 1.1.1 选题背景
  • 1.1.2 研究意义
  • 1.2 国内外研究现状与水平
  • 1.2.1 国外研究现状综述
  • 1.2.2 国内研究现状综述
  • 1.2.3 研究现状分析
  • 1.3 本文研究的内容与结构
  • 第二章 逆向物流的相关理论
  • 2.1 逆向物流的概述
  • 2.1.1 逆向物流的定义
  • 2.1.2 逆向物流的功能
  • 2.1.3 逆向物流产生的驱动因素
  • 2.2 逆向物流的系统分析
  • 2.2.1 逆向物流系统的流程
  • 2.2.2 逆向物流系统与正向物流系统的关系
  • 2.3 逆向物流的分类
  • 2.3.1 根据回收品种类分类
  • 2.3.2 根据产品回收处理方式分类
  • 2.3.3 根据网络结构的形式分类
  • 2.4 逆向物流产品回收渠道选择
  • 第三章 再制造物流及其网络分析
  • 3.1 再制造概述
  • 3.1.1 再制造的基本定义和主要内容
  • 3.1.2 再制造与维修的区别
  • 3.1.3 再制造的过程
  • 3.1.4 再制造的特点
  • 3.2 再制造逆向物流网络
  • 3.2.1 再制造逆向物流网络构成
  • 3.2.2 再制造逆向物流网络的功能
  • 3.2.3 再制造逆向物流网络的特点
  • 第四章 第三方物流的再制造逆向物流网络优化设计
  • 4.1 问题的描述
  • 4.2 模型的建立
  • 4.2.1 模型假设
  • 4.2.2 符号说明
  • 4.2.3 模型建立
  • 4.3 模型的分析处理
  • 4.3.1 模型的转化
  • 4.3.2 期望值的处理
  • 4.3.3 机会约束的处理
  • 4.4 算例分析
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 制造企业的制造/再制造一体化物流网络优化设计
  • 5.1 问题的描述
  • 5.2 模型的建立
  • 5.2.1 模型假设
  • 5.2.2 符号说明
  • 5.2.3 数学模型
  • 5.2.4 模型处理
  • 5.3 混合智能算法
  • 5.3.1 编码方式
  • 5.3.2 染色体初始化
  • 5.3.3 适应度函数
  • 5.3.4 遗传操作
  • 5.4 算例分析
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 参考文献
  • 附录1
  • 附录2
  • 致谢
  • 攻读学位期间主要的研究成果
  • 相关论文文献

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