模糊环境下再制造逆向物流网络优化设计

考虑到回收量的不确定性将影响回收网络的稳健性,建立了基于第三方企业的再制造逆向物流网络模糊规划模型,将废旧品的回收量和丢弃率用梯形模糊数表示,然后利用模糊机会约束规划方法将模型转化为清晰等价形式。通过示例数值仿真,表明了该模型的可行性,同时分析了不同置信水平下,最优选址策略和目标函数值的变化情况。     

带有模糊参数的城市生活垃圾逆向物流网络设计

在垃圾回收逆向物流网络中,回收的数量具有不确定性,根据这一特点,将各消费区域垃圾回收量看成模糊参数,提出了逆向物流网络的模糊约束机会规划模型,通过把模型中模糊机会约束清晰化,将模型转化为确定性的0—1整数规划模型,通过算例,针对不同的置信水平对模型进行了求解,为逆向物流网络设计提供了依据。     

回收质量不确定下电子废弃物回收网络优化

针对电子废弃物回收物流网络中回收数量和质量的不确定性,提出将电子废弃物回收产品按质量等级分为3类,并将其数量和质量看成模糊参数,以回收成本、运输成本、投资成本及运营成本最低为总目标函数,建立带有模糊参数的电子废弃物逆向物流规划模型。利用三角模糊数将模糊约束条件清晰化,将模糊规划模型转化为确定型线性规划模型,利用LINGO9.0软件进行求解。研究结果表明:当回收数量和质量模糊变化时,广西电子废弃物逆向物流网络节点的选择没有发生变化,在南宁、贵港建立储存中心,同时在南宁建立处理中心和填埋场。     

基于模糊规划的电子废弃物回收物流网络设计——以杭州市为例

根据电弃物的回收量具有不确定性的特点,本文构建了一个基于模糊规划的逆向物流回收网络模型。改模型针对不确定的电子废弃物回收量,用模糊参数来描述网络中不确定的回收量,利用容差法对模型进行求解,从而将模型清晰化求解。同时以杭州市为例,选择电视机、电冰箱、洗衣机、空调、电脑五种常用家用电器,进行实例计算,在理论上构建一个成本最小化、效益最大化的电子废弃物回收物流网络系统。     

模糊环境下生产商自营逆向物流网络的优化设计

随着人们环保意识的增强、环保法律法规的健全,越来越多的企业关注废旧产品的回收及利用。废旧产品的回收利用及再制造活动不仅有利于企业节约成本、保护环境而且有助于建立企业信誉、赢得客户。然而,由于回收产品数量、质量等不确定性,逆向物流网络构建具有很大的困难。本文运用模糊规划的方法,通过建立模糊期望值模型来设计模糊环境下废旧产品回收利用及再制造的逆向物流网络,并通过模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法对模型进行了求解,并进行了实例验证。     

考虑风险损失的退役汽车动力电池逆向回收物流网络设计

考虑到退役汽车主要部件动力电池在回收过程一旦发生事故对环境和经济造成巨大损失，所以在逆向物流网络中加入了运输风险损失成本并以总成本最小为目标建立了模糊规划模型，进行退役汽车动力电池逆向物流网络设计。采用改进的遗传算法对多层级逆向物流网络进行优化，确定网络设施的选址、数量以及流量分配，并通过算例验证模型的可靠性。     

经济系统中的模糊递推规划模型——璀糊递推规划模型的结构、定义与实例

递推规划为解决复杂经济系统的描述问题提供了一种有效的“分解—综合”的方法,但它却不能处理存在于经济系统中的模糊信息。基于此,本文提出了模糊递推规划方法,对带有模糊信息的经济系统建立了模糊递推规划模型,并给出了一个应用模糊递推规划模型的实例。     

经济系统中的模糊递推规划模型—模糊递推规划模型的结构、定义与实例

递推规划为解决复杂经济系统的描述问题提供了一种有效的“分解－综合”的方法，但它却不能处理存在于经济系统中的模糊信息。基于此，本文提出了模糊递推规划方法，对带有模糊信息的经济系统建立了模糊递推规划模型，并给出了一个应用模糊递推规划模型的实例。     

一种具有模糊费用系数和随机需求的运输问题

对传统的运输问题进行了改进,研究了费用系数为模糊参数和需求为随机条件下的优化问题,构建了模糊随机运输问题的数学模型.通过引入机会约束规划对此模型进行确定性转化,使得决策成立的条件不小于某一给定的置信水平,再通过置信水平将机会约束规划转化为相应清晰的等价类.最后,通过数值算例,验证了模型的可行性,探讨了不同置信水平对最优解的影响.     

不确定需求条件下生鲜类农产品供应链网络优化设计研究

国家一直在战略层面大力扶植农业发展,消费者对于农产品尤其是生鲜类产品品质的高标准、严要求,使得供应链网络的规划显得更为重要。文章引入时间价格因子并基于客户需求的不确定性以成本最低为目标,构建了含模糊参数的单源、单一产品、多供应商、多阶段、多客户生鲜类农产品供应链网络模糊规划模型。通过模糊数学相关理论将模型中含有不确定参数的目标函数与约束条件分别利用定理将其转化为清晰等价类。最后,应用Lingo软件求解算例,得出设施的选址以及资源合理分配的解决方案。