基于遗传算法的可再用逆向物流网络规划研究

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随着国民经济的发展,越来越多的企业已经认识到物流管理的重要性,把物流管理提到一个较高的层次,甚至作为企业的核心能力来设计。然而,企业关注的物流管理大多是正向物流的管理,而在物流中还存在着逆向物流。 20世纪80年代,逆向物流一词才在国外的杂志出现。90年代初期,随着政府和顾客环保意识的增强以及绿色物流的提出,逆向物流开始逐步引起国外一些发达国家的重视。虽然我国对正向物流的关注呈现出白热化的状态,但对逆向物流方面的研究还甚少。伴随着经济全球化的发展,我国企业要与国际接轨,建立逆向物流网络已势在必行,而逆向物流网络有很多种,本文对其中的一种—可再用逆向物流网络进行研究。 本文首先介绍了逆向物流的产生、定义及逆向物流与正向物流的区别,并分析了逆向物流网络的构建环境、构建原则和几种常见的逆向物流网络,在此基础上,介绍了本文要进行研究的可再用逆向物流网络及其设计步骤。 由于可再用逆向物流网络设计的复杂性,本文选用遗传算法进行求解。根据研究的实际情况,本文在介绍遗传算法的思想、基本操作和工作流程的同时,对遗传算法做出了两点改进:通过引入改进罚函数法,既限制了遗传算法迭代初期过早收敛,又避免了迭代后期搜索的随机性;通过设计自适应交叉率,既增强了遗传算法迭代初期的搜索能力,又加快了迭代后期的收敛速度。 本文的核心是对可再用逆向物流网络进行规划。在对可再用逆向物流网络以及遗传算法进行分析的基础上,通过考虑各节点之间的运输费用以及各处理厂的初始投资和运营成本等因素,建立了可再用逆向物流网络规划的模型;然后借助改进的遗传算法,对已建的模型进行分析求解,并运用C++语言编写了具体的求解的程序。 为了验证模型的实用性,本文引入了诸城酒业股份有限公司的案例。通过分析公司的现状,指出公司目前酒瓶回收网络存在的问题;然后根据建立的模型,重新规划了诸城酒业股份有限公司的酒瓶回收网络。结果表明:重新规划后的网络不仅减少了物流成本,而且大大提高了物流效率。 最后对全文进行了总结,并提出了可再用逆向物流网络未来的研究展望。
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