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在当今全球化和高度不确定的商业环境中,供应链网络容易遭遇设施中断、路径中断等多重中断风险。同时考虑到易腐品需求波动大、易损耗、退货率高、处理不当会污染环境等问题,以最小经济成本、最小环境影响、最大社会效益为目标,提出缓解中断风险的策略并构建了不确定条件下易腐品多目标闭环供应链网络模型。为了减少不确定参数的影响,实现最优设施选址与最佳配送路径的决策安排,将易腐品需求量和退货量设定为三角模糊值,采用模糊机会约束方法解决模型中的不确定约束问题。以上海市某易腐品企业为例,通过遗传算法和粒子群算法对模型进行求解。结果表明,采用缓解中断风险的策略可以显著改善供应链网络在中断情况下的表现,且相对于单目标优化,多目标优化整体表现更优。  相似文献   
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