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1、基于遗传算法的包装废弃物回收逆向供应链网络构建研究 基于遗传算法的包装废弃物回收逆向供应链网络构建研究是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，基于遗传算法的包装废弃物回收逆向供应链网络构建研究是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，基于遗传算法的包装废弃物回收逆向供应链网络构建研究的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。 摘要：随着人们对生态环保和经济可持续发展的进一步认识，面对可再利用包装废弃物资源的浪费和对
2、环境造成的污染，越来越多的人们意识到包装废弃物回收的重要性。文章分析了国内包装废弃物回收的现状，提出了包装废弃物回收的逆向供应链网络模型，利用遗传算法，对模型进行了优化求解，并给出了算例。关键词：包装废弃物；逆向供应链；回收网络；遗传算法中图分类号：F713.2文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)10-0014-05 Abstract: With the further understanding of environment protection and sustainable economic development, more and more people reali
3、ze the importance of the recycling packaging wastes in the face of the waste materials, considering them to be useful resources of reusable packaging wastes and the pollution to environment. The actuality of domestic recycling packaging wastes is discussed in the paper. A model of recycling packagin
4、g wastes of converse supply chain networks is proposed. The model is optimized and solved with genetic algorithms. An applied case is given at last.Key words: packaging wastes; converse supply chain；recycling network；genetic algorithms1我国包装废弃物回收的现状在我国，由于包装工业的快速发展，包装废弃物回收的问题日益突出，因此基于包装废弃物回收的逆向供应链研究迫在
5、眉睫。2005年，我国包装废弃物的数量在1 600万吨左右，而且每年还在以超过10.5%的速度增长1。据统计，目前我国城市生活垃圾最终处置场中，包装废弃物约占到15%20%。我国既是造纸大国又是纸消费大国，但废纸回收利用率却不高，仅为30.4%，远低于47.7%的世界平均水平。除了啤酒瓶和金属包装材料的回收利用率比较高，能够达到80%90%之外，其它包装废弃物的回收利用率相当低，整个包装产品的回收率还达不到包装产品总产量的20%。由此引发了自然资源大量消耗、废弃物的处置和废弃物管理压力的增加及废弃物的环境影响等诸多方面的问题。近年来，我国包装废弃物的回收工作在有关部门的指导管理下，虽然取得一些
6、成绩，但总体形势仍不容乐观。2逆向供应链网络的研究现状从对大量的逆向供应链网络的研究来看，逆向供应链网络的功能一般可分为收集、检测分类、修复、再制造和再分销等2。根据回收物品的种类和回收方式的不同，可分为商业退回（Commercial returns）逆向供应链网络、直接再利用（Direct reuse）逆向供应链网络、再循环（Recycling）逆向供应链网络和再制造（Remanufacturing）逆向供应链网络。从网络结构的形式看，系统网络结构可分为开环和闭环两种。采用的数学方法有MILP数学规划法、随机规划的方法、遗传算法、模拟退火算法等。逆向供应链系统网络结构具有如下基本特征:（1）
7、系统的高度复杂性。从消费者或终端市场回收的物品在时间、数量和质量上具有高度不确定性，以及逆向供应链和正向供应链相互影响，导致系统对逆向供应链缺乏有效控制，从而增加了系统的复杂性。（2）系统目标的复杂多样性，即系统结构的设计除了要满足成本和供应的要求外，还要考虑环境保护等因素。（3）系统具有天生的供需失衡本性，即废旧物品的供应常常与生产商的需求不匹配。（4）系统具有“从多到少”的特性，即系统物流从多个方向向少数地点汇聚。废旧物品是逆向供应链的原材料，与“前向”系统不同的是，它们进入逆向系统的成本很低甚至为0。包装废弃物回收逆向供应链网络属于直接再利用和再循环逆向供应链网络，其特点具有高度的分散性
8、、复杂性和不确定性。逆向供应链运作的效率直接依赖和受限于逆向供应链网络的构建3-4，影响包装废弃物回收逆向供应链网络构建的因素有集散度、网络层次、网络结构以及部门之间的合作等。合理地构建包装废弃物回收逆向供应链网络的结构和层次，可以有效地降低其成本和不确定性影响5-7。本文在深入研究的基础上，提出了包装废弃物回收的逆向供应链网络模型，并利用遗传算法对逆向供应链网络的优化数学模型进行求解。3包装废弃物回收的逆向供应链网络构建3.1问题描述本文所构建的包装废弃物回收逆向供应链网络图见图1，由图可见，包装废弃物回收逆向供应链网络的规划可描述为如下问题：在I个初始收集点、J个备选分类检测点、K个备选再
9、制造点、L个备选处理点、M个备选分销中心和N个销售点确定的前提下，如何从候选地中选择若干个分类检测点、再制造点、处理点和分销中心，如何规划网络各节点之间的路线和运量，以便构成最便捷、经济的网络，使逆向供应链网络的总费用达到最小值。32包装废弃物回收逆向供应链网络构建的数学模型321包装废弃物回收的逆向供应链网络模型的基本假设为了便于建立数学模型，使该模型不至于太复杂而又有一定的实用性，做如下的模型假设：假设1：收集点和销售点的数量和位置是确定的。假设2：收集点的回收量、销售点的需求量是已知的，回收量与区域内的消费者数量成正比。假设3：经检测分类点检测合格的回收物分为直接再利用和再生利用两类，不
10、合格的回收物为最终废弃物。假设4：运输成本已知，与运输量和运输距离相关，再制造点的单位制造成本和固定成本已知，不考虑管理费用。假设5：网络中的前继节点至后继节点的物品分流率已知。假设6：再制造点的制造能力已知，分类检测点、处理点和分销中心的规模与流量成正比。322包装废弃物回收的逆向供应链网络模型的数学模型上述模型为典型的非线性优化模型，采用传统的优化方法难以求解。鉴于遗传算法在非线性优化问题中的广泛适用性，本文采用遗传算法对上述非线性模型进行优化求解。4遗传算法遗传算法8、9、10是由Holland提出的一种模拟生物进化过程的优化方法，广泛应用于优化求解问题中。由于遗传算法在非线性函数优化、
11、调度问题中的广泛适用性，为此本文采用遗传算法求解包装废弃物回收的逆向供应链网络构建问题的最优解。遗传算法主要包括编码、选择、交叉、变异四个主要过程。其他参考文献Baker, Sheridan. The Practical Stylist. 6th ed. New York: Harper & Row, 1985.Flesch, Rudolf. The Art of Plain Talk. New York: Harper & Brothers, 1946.Gowers, Ernest. The Complete Plain Words. London: Penguin Books, 1987.
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