基于GA和DE的逆向物流網絡建模與優(yōu)化.pdf

1、近年來隨著人們的保護環(huán)境和節(jié)約資源意識不斷的增強,逆向物流越來越引起了政府、制造商和消費者廣泛的重視,成為近年來的熱點研究領域。逆向物流不僅節(jié)約資源、減少排放廢棄物,降低企業(yè)成本,而且可以提高客戶滿意度,于是許多企業(yè)都紛紛建立自己的逆向物流體系。逆向物流網絡是整個逆向物流體系運作的基礎和關鍵。建立經濟、高效的逆向物流網絡是許多企業(yè)的目標,因此如何設計出合理的逆向物流網絡在逆向物流領域具有實際的研究價值。
　　論文首先介紹了選題的背

2、景、意義和創(chuàng)新之處。現在對逆向物流的研究還處于起步階段,逆向物流網絡建模與優(yōu)化有著廣泛的應用背景。另外,本文分別從宏觀和微觀論述了選題的重要意義,提出了本研究的主要目標和內容。
　　其次,論文總結了選址理論和差異演化算法(DE)的國內外研究現狀,概述了基本選址模型。論文還指出了一些國內選址理論研究的特點和不足之處。對選址問題中經常使用啟發(fā)式算法做了較為詳細的介紹。
　　第三,論文以排隊論為基礎研究逆向物流網絡建模與優(yōu)化。逆向

3、物流中的處理回收物品的工廠被看作是服務臺,回收物品被看作是顧客,而且回收的物品有不同的處理方法。本文先基于GI/G/1模型,為每個工廠從幾個備選生產能力中選擇一個建立逆向物流網絡。為了求解該模型設計了遺傳算法(GA)。
　　第四,在GI/G/1模型的基礎上將模型擴展為基于GI/G/m的逆向物流網絡模型。隨著求解問題的復雜性及難度的增加,提高GA的運行速度便顯得尤為突出,并行遺傳算法不僅提高了求解速度,而且由于種群規(guī)模的擴大和各子種

4、群的隔離,使種群的多樣性得以豐富和保持,減少了未成熟收斂的可能性,提高了求解質量。本文設計了并行遺傳算法求解基于GI/G/m的網絡優(yōu)化模型。
　　第五,在研究多層逆向物流網絡建模與優(yōu)化方面?？紤]由居民、初級收集點、處理中心組成的多層逆向物流網絡優(yōu)化問題。在滿足居民的需求的前提下,確定建立收集點和處理工廠的位置和數量。每個初級收集點有一個最大容量限制。本文建立了一個非線性整數規(guī)劃模型,目標是最大化逆向物流收益。求解該模型用了自適應遺

5、傳算法。
　　第六,在上面模型的基礎上,把研究內容擴展為包括正向物流和逆向物流的網絡結構。該模型要求同時優(yōu)化正向和逆向物流網絡。模型中生產銷售商品的工廠和處理回收物品的工廠可以是同一個工廠,銷售商店和初級回收點是不同的。銷售商店和初級回收點以及工廠有容量限制的但是可以通過擴建來滿足消費者的需求。本文設計了差異演化算法求解模型,該算法穩(wěn)健性強、收斂速度快。
　　最后,把多層逆向物流網絡優(yōu)化模型擴展為多期,多層,有容量限制,同時