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闭环供应链(Closcd Loop Supply Chain,简称CLSC)网络优化设计一直是研究学者关注的课题之一。CLSC网络优化问题可分为确定型和不确定型,随机不确定及模糊不确定下的研究比较深入,面向灰色不确定的研究较为鲜少。与此同时,随着各国陆续提出并实施低碳约束政策,碳排放权交易机制已成为普遍公认的有效减排机制。因此,考虑产品回收数量和质量灰色不确定的低碳CLSC网络优化问题的研究,具有较强的理论和现实意义。本文主要研究工作如下:(1)低碳CLSC中优化问题特征处理。①考虑回收产品的灰色不确定性,采用灰数刻画回收数量和质量。②基于低碳环境和碳排放权交易机制,量化碳交易成本,将其纳入CLSC配送网络总成本的构成。(2)带灰回收数量的低碳CLSC优化模型的构建及求解。首先针对产品回收数量的灰色不确定性,建立了碳交易机制下的低碳CLSC网络优化模型。其次,由于该灰色优化模型无法直接求解,引入灰色机会约束规划和灰数的白化权函数理论,提出了灰色机会约束的白化等价类转化方法,建立确定性的白化等价类模型,采用Lingo软件直接求解。最后,进行仿真实验,将该转化方法与一般确定性模型转化方法进行对比分析,验证了该方法的有效性。(3)带灰回收质量的低碳CLSC优化模型的构建及求解。首先针对产品回收质量的灰色不确定性,建立了碳交易机制下的低碳CLSC网络优化模型。其次,结合机会约束规划理论,将灰色优化模型转换为灰色机会约束模型。由于回收质量中概率总和为1,无法采用(2)的白化等价类转化方法处理灰色机会约束,因此提出了基于灰色模拟技术的混合遗传求解算法。最后,进行仿真实验,结果表明:①混合遗传算法处理复杂的灰色模型是有效的。②灰色机会约束的置信水平取值对CLSC总成本存在影响,置信水平越小,风险越大,总成本将越小。(4)带灰回收数量和质量的低碳CLSC优化模型的构建及求解。首先针对回收数量和质量的灰色不确定性,建立了碳交易机制下的低碳CLSC网络优化模型。其次,采用灰色机会约束规划和(3)的混合遗传算法,对模型进行转换和求解。另外,从理论上分析了碳交易机制对CLSC网络优化的影响。最后,进行仿真实验,结果表明:①置信水平的取值对CLSC总成本和碳排放量存在影响,置信水平越小,风险越大,总成本将越小,碳排放量将越小。②碳交易机制使得CLSC兼顾经济成本和碳排放量,能有效的减少碳排放量。