考慮客戶聚類與產(chǎn)品回收的兩級物流網(wǎng)絡(luò)選址-路徑問題優(yōu)化研究.pdf

1、城市人口密度的快速增長推動了城市物流業(yè)的迅猛發(fā)展，但也給城市物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與運營管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。近年來，物流業(yè)的快速發(fā)展導(dǎo)致的環(huán)境保護問題已經(jīng)引起世界各國政府、企業(yè)和研究學(xué)者越來越多的重視。物流活動對環(huán)境的影響主要體現(xiàn)在碳排放污染和不合理的廢物產(chǎn)品回收等方面。針對上述現(xiàn)象，國內(nèi)外學(xué)者研究了物流設(shè)施選址、車輛路徑優(yōu)化和配送過程的碳排放控制等的單目標優(yōu)化問題，然而，由于物流設(shè)施選址、車輛路徑優(yōu)化和配送過程的碳排放等問題是相互影響的，因此

2、，集成研究上述問題有利于減少物流運輸/配送的總成本、提高物流運輸/配送效率和減少配送過程的碳排放，進而為物流系統(tǒng)優(yōu)化決策提供研究保障。當前，已有較多相關(guān)文獻涉及選址-路徑優(yōu)化問題研究，但結(jié)合產(chǎn)品回收率設(shè)計優(yōu)化目標函數(shù)進行閉環(huán)供應(yīng)鏈優(yōu)化的相關(guān)研究較少。在閉環(huán)供應(yīng)鏈優(yōu)化過程中，客戶點聚類常被應(yīng)用于路徑優(yōu)化的初始化過程，而將客戶的產(chǎn)品偏好作為聚類操作過程的有效指標進行選址-路徑優(yōu)化問題的研究較少涉及。針對上述研究不足，本文提出“考慮客戶聚類與

3、產(chǎn)品回收的兩級物流網(wǎng)絡(luò)選址-路徑問題”（記為TELRPDR:Two-Echelon Location-Routing Problem with Delivery and Recovery based on Customer Clustering)并探討其優(yōu)化求解方案的經(jīng)濟與環(huán)保效率。同時，本研究還結(jié)合實際物流網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性假設(shè)客戶需求量和回收率具有不確定性特征，進而使研究的選址-路徑問題更具實踐性。
　　通過已有相關(guān)文獻分析，闡述典

4、型的閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)運作，分析客戶聚類基本操作，討論物流設(shè)施選址和車輛路徑優(yōu)化問題的基本數(shù)學(xué)模型，進而基于TELRPDR問題的多目標性質(zhì)提煉出典型的多目標優(yōu)化方法;而后，介紹本文的基本物流網(wǎng)絡(luò)布局，模型相關(guān)的集合、參數(shù)與決策變量，進而構(gòu)建物流網(wǎng)絡(luò)成本最小化和環(huán)境影響最小化的多目標優(yōu)化模型;其中，環(huán)境影響最小化模型是以產(chǎn)品回收最大化和碳排放最小化為目標綜合建立的。
　　針對建立的多目標優(yōu)化模型，首先進行了客戶點聚類操作，并基于聚類結(jié)果提

5、出了改進的非支配排序遺傳算法-Ⅱ(記為INSGA-Ⅱ:Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ);在算法設(shè)計過程中，結(jié)合客戶聚類和掃描算法生成父代染色體種群，并通過部分反射交叉和交換變異算子生后代染色體，并且利用INSGA-Ⅱ的非支配排序與擁擠距離計算功能比較得出優(yōu)化結(jié)果;而后，本文利用隨機生成的15組數(shù)據(jù)比較算法的性能，實驗結(jié)果表明INSGA-Ⅱ相對于已有的多目標優(yōu)化智能算法