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1、回收不确定条件下逆向物流网络优化模型及算法均匀分布xua，b； t为年工作 日： co,为在备选点j处设立回收点的年运营费用； 为在备选点k处设立回收中心的建设费用和年运营费 用 ； 为单位产 品在 回收点j处 的 日存储成本 ； 为回收点J的存储周期； 为回收点对单位产品的简单处理成本； 为从客户区到回收点的距离： d 为从回收点到回收中心的距离； 为回收中心k的最大处理能力； r为回收点的覆盖半径； 为当客户区位于回收点覆盖范围之外时单位产品的惩 罚成本 。 x_：f 在售选点j处设立回收点 0 else ： f1在备选点k处设立回收中心 else z驻=瑟 的产品经回收 运往回收 = 乏
2、三： CT= 为单位产品从回收点j到回收中心k的运输成本： 其中，e为标准运输费用， ，= 为回收点j的产品数量。 f i s pt = 2 pi<I王j p0( ， ， 表示在不同批量运输下产生的规模效益因子。 rpi qi B=p3 q1< L 。 q=<d，I 届， ，屈表示在不同运输距离下产生的规模效益因子。 23模型建立 回收点的设立成本 Ft 乞 回收中心的建设及运营成本 F： 上Y,CB 回收点对产 品的简单 处理成本 Fj= 上(AR 回收点的存储成本 t 从回收点到回收 中心 的运输成本 cr鲁zlk觚 ： k i、 t 客户区位于回收点覆盖半径之外的惩罚成
3、本 F。=cP pi；ARiz蛐 k j i 所以，该逆向物流网络模型的目标函数为： rainF=珂十 + +曩+ + ，、 St l J =l，Vie I (2) I科技刨新论坛 】 衄 ，Vke K (3) E ，Vke K (4 ，rye J (5) o，1，2，3，4，5，6，7)，Vje J (6) 7 ， J (7) ， ， 10，1)，Vie I,Vje J,Vke K (8) 其中，E=max(1l， I ) 条件 (2)保证每个客户区的返回产品都能回收； 条件 (3)表示回收中心的容量约束 ； 条件 (4)保证只有建立了回收中心才能接收回收点的产 品； 条件 (5)保证只有建
4、立了回收点才能接收客户区的产 品； 条件 (6)一(8)表明了条件变量的取值范围。 3算法设计 该模型是一个混合整数非线性规划模型，属于NPhard问 题。目前，国内外许多专家学者已经对这类问题进行了大量的 研究 ，提 出 了一些适用于 实际案例 的现代 启发式算法，如禁忌 搜索算法、遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法。其中，遗传 算法及其各种改进算法尤其被大量应用于混合整数非线性规划 模型求解中。本文在深入了解各个算法的基础上，设计了一种 基于模拟退火算法 (参考文献20卜22)的混合智能算法。 算法步骤如下： r 步骤1：设置稹拟退火计划表，令初始温蠼为t，升温系数 =1，降 系数 =O9，
5、定义禁忌表s= ，n+-nU Sn成问题 (So)=n ，同时令当前记忆最优解 ，且令 ， K=I，i=O Sl 步骤2：采用遗儡。，：法思想，解 经过选择、交叉、变异 运算之后得到邻S? E建 ； nnU +。， 【sI” 3：若 ，则重复步骤2，否则，令 嗡 n )一 si)一螅 表ql )= 禁忌Q Q 于 执行 c +，)<c(s ) si= 1 ； 步骤4：若 口，则令 P 卜(c( +j)一c(s0 t)|随机 ：s讳 数值 ，若有 ， 则令 K=K十1否 则不接 受该解 ； 步骤5： ，若未满足同 t一tE的抽样稳定准则， 返回步骤2；否则执行降温操作，即令 ，同时，令K=
6、O； 步骤6：j【+T十c脎 件，则返回步骤2；否则，执行升 温操作 ，即令 ； 步骤7：收敛性检验。若jIS靖足算法终止条件，返回步骤 2；否则算法终止，输 出最优解 。 该算法在 改进模拟 退火算法 的基础上 ，结合 了禁 忌搜 索算 法中的禁忌表思想和遗传算法收敛快的优点，同时增加了升温 操作，防止算法陷入局部最优，以提高算法执行的效率。 4算例分析 以某生产制造企业的逆向物流网络设计为例。该网络包含 10个客户区、3个备选回收点和2个备选回收中心。备选回收点 由第三方物流企业提供，年运营费用为2万元。回收中心的建设 费用和年运营费用总额为3O万元。年工作日为250d。回收点的 单位产品
7、日存储费用为10元，覆盖半径为125km，单位产品的 惩罚成本为500元。回收点对单位产品的简单处理成本为01 元 。回收中心的最大容量为i000个。运输的规模效应因子如 T 7 SILICON VALLEY 一爨 【科技创新论坛】 下： f，1O0 曼100 旺=09s L00 曼200 LO q0 n0 l Li rl o d儆 30 B=1 1 30dik蔓SO l。2 SO< d嗽 表l 客户 区的位 置坐标及 日产 品数量 编号 X Y 产品数量 1 1569 38O U【8，16】 2 1867 2428 U【38，48】 3 16O 5913 27，41】 4 943 22
8、7 u【18，24】 5 49O8 5443 u【16，22】 6 3314 1085 U【7，13】 7 2862 50O0 u35，39】 8 2486 59-39 19，25】 9 342 3585 28，42】 10 3323 2190 27，31】 表2 备选 回收点和 回收 中心 的位置坐标 回收点 回收中心 1 2 3 4 5 1 2 3 4397 157 4123 504 2479 858 3236 958 Y 4989 1265 3025 5897 19OO 3025 2859 651 表3 对模型进行求解，得出的优化结果如下 客户区 回收点 1 2 3 4 5 6 7 8
9、9 1O 1 2 3 4 5 皿晒 图2 实 际的逆 向网络 结构 图 表4 回收 中心选址、任务分派及回收点的存储 周期 回收点 回收中心 1 2 3 4 5 1 2 3 存储周期 (d) 1 1 5结束语 本文考虑利用第三方物流设施来构建逆向物流网络，达到 节约资源和实现企业共赢的目的。考虑了客户区废旧产品同收 数量的不确定性，建立了混合整数非线性规划模型。并设计了 基于模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最终得出 了物流 网络 的实际结构及各项 网络 指数 。 目前考虑 的只是单产 品单周期的逆向物流网络，可以继续向多商品、多周期、回收 不确定、设施规模选择等方向进行研究。本文研究
10、的内容对生 产制造企业的废 旧产品回收网络设计具有一定的指 导意义。 参考文献： f1Lee j-E，Gen M，Rhee KG Network model and optimization of reverse logistics by hybrid genetic algorithmJ】Cmnputer & Industrial Engineering，2009(56)：951964 【2Min H，Ko H J，Ko C S A genetic algorithm approach to developing the multiechelon reverse logistics
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14、学报 (自然科学版 )，2010年，第4O卷第2期：425 430 (下转第169页 ) 以及紧急服务。具体操作机制模式如下 (图1) 图1 VPN技术下的校园网模式 该模式是依据三个校区作为范例，通过这种模式实现了实 时监测以及提前预警 ，能够及 时处理紧急情况 。 32设计机制 1)反馈信息的机制：反馈信息机制在整个监测预警组成 中能够有效统一管理所有校园网络，能够实时监测校园网络以 及其中各个节点。这种模式能够通过两种形式来实现，其一就 是校 园网 中各个 子 网内部 防火墙来 实现 ，并且经 过二次开 发或 者加设出硬件设施来提升防火墙具备实时监测功能。这种机制 具体功能是能够监控与储存多
