不确定信息条件下制造/再制造物流网络优化设计

针对制造/再制造集成物流网络中回收产品的数量及质量的不确定性,提出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,并将其数量都看成随机参数.以投资成本和运输成本最低为目标函数,建立基于机会约束条件的随机规划模型,以确定物流设施的数量、位置和物流量.提出采用混合智能算法直接求解,避免现有研究中将机会约束规划转化为确定性等价类所带来的问题.通过算例验证了模型及算法的有效性.     

考虑自贸区的再制造物流网络多目标优化设计

文章考虑了自贸区在进口关税、通关效率等方面对再制造产业的影响,站在跨国企业的角度,针对废旧家电产品初始回收点、回收处理中心和再制造中心3种物流设施的多级逆向物流选址问题,以物流网络运作成本和物流绩效指数(LPI)为目标,构建了一个多周期多目标的非线性混合整数规划模型。最后以美国加州的废旧家电回收为例,通过算例验证了模型的有效性。     

基于FLP的再制造物流网络不确定性问题

通过分析再制造逆向物流网络模型中不确定性因素存在的原因,提出选取单位观测时间T的方法反映废旧品产生时间和地点的不确定,用模糊变量反映废旧品数量和质量的不确定,并提出基于轮盘赌的采样模糊模拟方法确定模糊数的隶属函数,使得模型能够充分利用现场信息.以投资成本和运输成本最低为目标函数建立了模糊线性规划模型,使所建模型能考虑更多的不确定因素,改变了以往模型简单假设不确定带来的问题.结合实际算例,采用混合智能算法求解,得到了优化结果,验证了模型的有效性.通过对模型中各参数进行比较分析,体现了不同机会约束中的置信水平的高低对选址策略的影响变化规律.     

基于鲁棒优化的低碳再制造物流网络模型

为了解决不确定环境下低碳再制造物流网络设计的问题,在碳排放权可交易的情况下,考虑运输成本、需求和废旧产品质量的不确定性,对于回收中心的开或关及其是否扩建、其余设施选址和节点间运输路线等决策,采用鲁棒优化方法,以碳交易收支和物流成本之和最小化为目标,建立了再制造物流网络鲁棒混合线性规划模型。通过案例验证了鲁棒模型的可行性,就碳交易和不确定参数的变化进行分析,表明鲁棒模型的决策平衡了最优性与鲁棒性。     

可拆卸再制造产品的回收网络设计及优化

针对可拆卸再制造产品的回收,建立了一种多产品、有能力限制的闭环物流回收网络的混合整数线性规划模型。根据该模型确定网络中各种设施的数量和位置,使网络中设施的投资和运营成本、产品的处理成本、设施间的运输成本及其他相关成本之和最小。     

随机环境下制造/再制造物流网络的多周期动态选址

在制造/再制造物流网络的不同周期,新产品和再制造品的销售市场可能不同.针对此情形,考虑市场主体对新产品和再制造品需求量的不确定性,以构建物流网络总成本最小为目标,建立制造/再制造物流网络的多周期动态选址模型.通过算例求解,确定各周期物流网络中设施的数量、位置及设施间的物流量分配并验证模型的有效性.     

考虑自贸区的再制造物流网络设施选址研究

针对大型贵重产品/设备不同周期内产品需求量与回收量的不确定性,立足中国(上海)自由贸易试验区,考虑进口关税、海关绩效等相关因素,以网络运营成本、物流绩效指数为目标函数构建模型,研究再制造物流网络设施在自贸区政策和产品数量模糊条件下的选址情况.通过求解模型可以发现,随着时间的推移以及决策者乐观值的变化,企业更愿意将再制造中心设立在自贸区内,无论中国境内产品回收量如何变化,都不会动摇再制造中心选址的情况.同时,在自贸区内建设再制造中心不仅会降低成本,还会提高物流绩效水平,为企业提供决策支持.     

随机灰色提前期条件下制造/再制造混合系统库存优化

基于PUSH库存控制策略提出了在不确定生产提前期、恒定顾客需求率和产品回收率条件下的制造/再制造混合生产系统库存控制模型,可用品仓库库存由新产品制造过程和回收产品的再制造过程共同补充。不确定的生产提前期可描述为随机灰色变量,提出的随机灰色模拟技术可为不确定函数产生输入-输出数据,利用该输入-输出数据训练后的神经网络可加速不确定函数的模拟过程,由随机灰色模拟、神经网络和遗传算法集成的混合智能优化算法可求解该库存模型。数值分析结果表明:平均生产成本随给定的顾客服务水平和生产提前期的增加而增加,该不确定模型符合实际库存系统的实际情况,提出的智能优化算法可优化复杂的不确定规划问题。     

再制造回收物流设施选址模型与应用

汽车产业的快速发展,在推动经济快速发展的同时,也带了资源与环境方面的负面影响。为了提高报废汽车的回收率和材料再利用率,针对再制造逆向物流网络的特点,以物流成本最小为唯一目标,考虑了固定设施设备的折旧,以及逆向物流与正向物流设施的整合,运用混合整数线性规划方法建立了包含废旧汽车回收、拆卸、再制造过程的回收物流设施选址模型,并通过算例验证了模型的有效性。     

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。     

一种新型的再制造条件下EOQ模型

研究了一种新型的再制造条件下带有废弃处理的(1,R)和(M,1)EOQ模型.在这对模型中,采用新产品的制造和回收产品的再制造2种方式来满足顾客需求,回收产品部分用于再制造,其余作废弃处理;总平均成本包括与回收产品、制造和再制造产品有关的库存持有成本,与制造和再制造有关的固定成本和可变成本以及废弃处理成本.该模型主要用来求解制造和再制造的最优经济订货批量的表达式.该模型适用于生产率有限和无限的情况,也适用于回收产品全部用于再制造和部分用于再制造的情形.给出的算例验证了所建模型的计算方法,并进一步分析了新引入的决策变量———再制造系数对总平均成本变化率的影响.     

考虑最低允许质量水平的逆向物流生产库存模型及其粒子群算法

逆向物流系统中只有那些满足最低限度的质量水平的旧产品才从客户处回购进行再制造,但是由于回收产品的质量参差不齐,所以将质量水平作为随机变量,另外制造与再制造均采用经济生产批量,目标是最小化总生产库存成本.针对目标函数的复杂性提出了粒子群优化算法,并采用数值算例对算法性能进行了检验.     

一个允许退货的库存控制策略模型

库存管理是逆向物流的重要研究内容,本文设定销售商允许顾客退货,退回物品经处理后仍然可以原价卖出,且顾客的需求与退货均服从独立的Poisson分布．在此条件下,提出了一个最优订货模型和求解算法,并用数值算例讨论分析了不同退货率τ、库存成本c8和缺货损失cb对销售商的最优订货量和期望收益的影响。研究结果表明,退货率对销售商的订货数量以及期望收益有明显影响,销售商应采取有效措施尽量降低退货率。     

基于消费者偏好的再制造策略研究

文章对一个垄断制造商的再制造策略进行了研究.根据消费者对于再制造产品的偏好程度把消费者分为2类,根据不同类型消费者的特点,给出了在不同的价格策略下,再制造产品和新产品的需求函数;据此建立了不考虑产品生命周期与考虑产品生命周期的2个模型,并分别给出了制造商的最优价格策略;最后通过数值分析对结果进行了验证.     

考虑再制造的多级受限批量问题

文章针对单一最终产品的多级生产系统,建立了混合制造与再制造的一般批量模型;考虑了制造和再制造的多资源限制,并假设经过再制造出来的产品性能与新制造出来的产品相同,共同满足外部需求;构造了一个惩罚因子随着迭代过程变化而变化的自适应罚函数,把有能力约束的批量问题转换成无能力约束的批量问题后,采用遗传算法对模型进行求解;最后通过具体的算例来验证模型的可行性与算法的有效性,为相关企业进行生产决策提供参考.     

两级物流服务供应链任务分配模型

在不确定需求的情况下,研究了物流服务集成商(LSI)面对多个功能物流服务提供商(FLSP)时如何进行订单任务分配的问题.结合物流服务供应链(LSSC)订单任务分配的特点,给出了基于多种物流能力的任务分配模型,考虑了LSI成本最小化、FLSP满意度最大化和惩罚强度最小化、不同能力之间尽可能匹配等条件,并给出了模型的求解方法.利用LINGO8.0软件对任务分配模型进行算例分析,探讨了不确定程度和关系成本系数对任务分配结果的影响.研究结果表明:随着不确定程度的增大,LSI的总成本将增大,FLSP的总体满意度将降低,而总体的惩罚强度将增大;LSI关系成本系数对FLSP总体满意度和惩罚强度有紧密的关系,关系成本系数越大,FLSP的总体满意度越大,惩罚强度则越小.     

基于港口集团式双扇型供应链的供需同步模型

基于港口实施纵向战略联盟下的港口集团式双扇型供应链基本结构模型,研究供应链供需计划同步问题,目标是考虑需求的不确定性,制定从供应商到客户整个港口纵向供应链系统同步的供应计划和需求计划.依据供应链系统中物流、信息流、成本流的流程,详细阐述供应计划和需求计划子模型的建立过程,在此基础上考虑需求不确定性,建立带有补偿问题的基于纵向联盟的港口供应链供需同步二级随机规划模型.     

Modeling of Robust Design of Remanufacturing Logistics Networks

The uncertainty of time, quantity and quality of recycling products leads to the bad stability and flexibility of remanufacturing logistics networks, while general design only covers the minimizing logistics cost, so robust design is presented to solve it. The mathematical model of remanufacturing logistics networks is built on the stochastic distribution of uncontrollable factors, and robust objectives are presented. The basic elements of robust design of remanufacturing logistics are redefined, and each part of mathematical model is explained in detail as well. Robust design of remanufacturing logistics networks is a problem of multi-objective optimization in essence.     

EP-based Optimization of Strategic Safety Stocks in Reverse Logistics Systems

A new heuristic strategic safety stock optimization is proposed based on evolutionary programming(EP) algorithm for reverse logistics supply chain systems. The supply chain is described with a network and the modeling complexity of external as well as internal product returns and reuses of supply chains is considered with. It is assumed that customer demands for final products are uncertain. Products are randomly returned from external customers to stock points. The optimization model is established and three different cases with different structures are used to show the strength of the algorithm.     

针对易变质产品的边际回购策略分析

针对易变质产品残值小的特点,考虑制造商对过期产品数量的不同态度,提出了一种新的回购策略--边际回购策略.分析了当制造商采取边际回购策略时,制造商的决策(产品批发价格和回购价格)和零售商的决策(产品销售价格和订货量).研究发现,通过采取边际回购策略制造商和零售商的收益都有所增加,也提高了整个供应链的利润.数值实验还显示,相比固定回购策略,边际回购策略能够减少需求不确定带给制造商的风险.