【摘 要】
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在供给侧结构性改革大背景下,基于产品回收和再制造,有必要构建合理的再制造物流网络,以提升供应链管理水平。人工蜂群算法性能优越,具有很强的全局收敛性和贪婪启发式的搜索
【基金项目】
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合肥职业技术学院校级人文社科一般项目“基于遗传神经网络的城市区域圈物流需求预测——以合肥都市圈为例”（201914SKB006）;安徽省高校自然科学研究重点项目“雾霾天气PM2.5预测模型构建与应用研究”（KJ2018A0827）;国家重点研发计划项目“伊朗农业水资源及水分利用精准检测与变化分析”（YS2018YFE011677）;安徽省教育厅自然科学重点项目“基于遗传神经网络算法的合肥城市区
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在供给侧结构性改革大背景下,基于产品回收和再制造,有必要构建合理的再制造物流网络,以提升供应链管理水平。人工蜂群算法性能优越,具有很强的全局收敛性和贪婪启发式的搜索特征。本文建立再制造物流网络模型,运用人工蜂群算法,结合实际问题进行算法设计,对模型进行编码仿真,得到网络设施的位置和数量,使整个再制造物流网络最优。
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