基于NSGA-Ⅱ算法的正逆向物流网络中回收处理中心选址

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低碳经济是全球经济发展的大趋势,更是我国实现经济方式转变的难得机遇。低碳经济的实现要求提高资源的利用效率,降低碳排放。在人类的生产生活中,物流和运输产生的碳排放量占有相当大的比重,所以物流网络的优化设计对低碳经济的发展有着十分重要的意义。为了更好的优化物流网络,需要将正逆向物流融合发展,合理的物流节点的选址在物流网络优化中十分关键。本文侧重研究低碳环境下正逆向物流网络中回收处理中心的选址问题。本文的主要研究工作与创新如下。(1)通过对正逆向物流网络优化与选址问题的相关文献综述,可以发现已有相关研究成果主要是基于单目标选址模型。少数考虑多目标选址模型的相关研究成果侧重以运输成本最小化和客户服务最大化为两个优化目标,然而其研究对象并非是正逆向物流网络。在以往相关研究成果的基础上,本文基于双目标优化模型研究低碳环境下正逆向物流网络中回收处理中心的选址问题。(2)为了刻画正逆向物流网络中的碳排放,将货物运输过程中产生的碳排放进行量化。在传统选址模型的基础上,本文构建了双目标选址模型来研究物品回收与第二次配送的正逆向物流网络中回收处理中心的选址问题,其中两个目标分别为碳排放量最小和总成本(建设成本和运输成本)最小。本文提出的双目标选址问题相比传统选址问题更为复杂,是属于NP-Hard问题。(3)为了求解本文提出的双目标选址模型,本文设计了两个求解算法。第一个算法是将双目标转化为单目标(简称单目标优化算法),然后再通过LINGO 11.0对回收处理中心选址问题进行求解;第二个算法是Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ算法(即NSGA-Ⅱ算法)。以大连市汽车零部件的回收处理中心选址为例进行算例分析,对两个算法的求解结果进行对比分析。从目标函数值的角度,可以发现使用NSGA-Ⅱ算法可以得到更优的选址结果和运输方案,从而突出NSGA-Ⅱ算法求解双目标选址问题的优势。最后,对NSGA-Ⅱ算法中的参数进行弹性分析,进一步验证了该算法的有效性。
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