隨著國(guó)家碳排放政策的制定,對(duì)C2B廢舊手機(jī)逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)不但要考慮快遞回收所帶來的高昂快遞成本,還必須同時(shí)考慮碳排放對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的影響。構(gòu)建了基于碳排放的C2B廢舊手機(jī)逆向物流回收網(wǎng)絡(luò)模型,并以互聯(lián)網(wǎng)回收企業(yè)為例,采用改進(jìn)粒子群算法求解模型,驗(yàn)證了模型的正確性。結(jié)果表明,與一般回收網(wǎng)絡(luò)相比,該網(wǎng)絡(luò)模型具有動(dòng)態(tài)性、經(jīng)濟(jì)性、碳排放量明顯減少的優(yōu)點(diǎn)。該研究為低碳背景下C2B廢舊手機(jī)逆向物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了借鑒。
【部分圖文】：

第40卷第9期2018-09【99】4算例求解及模型分析此數(shù)學(xué)模型是整數(shù)非線性規(guī)劃模型，屬于NP難問題，難以直接求解。粒子群算法是一種基于群體的智能進(jìn)化算法[17]，具有收斂速度快，求解質(zhì)量高的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方面，因而本文采用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行模型求解，算法參考黃太安等[18]的改進(jìn)粒子群算法思想。其粒子更新公式為：其中c1=2，c2=1.2，c3=2，ω隨迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)取值。本文先對(duì)不建立快遞回收轉(zhuǎn)運(yùn)中心時(shí)的模型進(jìn)行求解，然后分別從40%、50%、60%、70%、80%的快遞回收所占比例進(jìn)行模型求解。模型設(shè)置種群粒子數(shù)目為30，最大迭代次數(shù)為350次。圖240%快遞回收時(shí)的算法迭代過程圖340%快遞回收時(shí)的回收網(wǎng)絡(luò)表5模型中設(shè)定的參數(shù)符號(hào)數(shù)值符號(hào)數(shù)值U3000（部）FC10（元）V40000（部）C5（元）VE30000（部）EC1（元）D250000（部）SC8（元）cij50000（元）W200（g）ci130000（元）α40%cri50000（元）β10%cd200000（元）γ50%pi1（元）δ30%pd1（元）F70%pj2（元）tcarbon10TCji1（元/km/t）a0.5913TCid1（元/km/t）b0.21TCdw1（元/km/t）注：所有數(shù)值由調(diào)研整理所得，α表示每燃燒1t柴油釋放0.5913t二氧化碳[16]。數(shù)量I1I2I3I4I5I6I7I8I9I10J102449252225402009J11227020502025J12205022402101J13213721562390J14254824802439J1520912259J1624962547續(xù)（表4）

第40卷第9期2018-09【99】4算例求解及模型分析此數(shù)學(xué)模型是整數(shù)非線性規(guī)劃模型，屬于NP難問題，難以直接求解。粒子群算法是一種基于群體的智能進(jìn)化算法[17]，具有收斂速度快，求解質(zhì)量高的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方面，因而本文采用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行模型求解，算法參考黃太安等[18]的改進(jìn)粒子群算法思想。其粒子更新公式為：其中c1=2，c2=1.2，c3=2，ω隨迭代次數(shù)動(dòng)態(tài)取值。本文先對(duì)不建立快遞回收轉(zhuǎn)運(yùn)中心時(shí)的模型進(jìn)行求解，然后分別從40%、50%、60%、70%、80%的快遞回收所占比例進(jìn)行模型求解。模型設(shè)置種群粒子數(shù)目為30，最大迭代次數(shù)為350次。圖240%快遞回收時(shí)的算法迭代過程圖340%快遞回收時(shí)的回收網(wǎng)絡(luò)表5模型中設(shè)定的參數(shù)符號(hào)數(shù)值符號(hào)數(shù)值U3000（部）FC10（元）V40000（部）C5（元）VE30000（部）EC1（元）D250000（部）SC8（元）cij50000（元）W200（g）ci130000（元）α40%cri50000（元）β10%cd200000（元）γ50%pi1（元）δ30%pd1（元）F70%pj2（元）tcarbon10TCji1（元/km/t）a0.5913TCid1（元/km/t）b0.21TCdw1（元/km/t）注：所有數(shù)值由調(diào)研整理所得，α表示每燃燒1t柴油釋放0.5913t二氧化碳[16]。數(shù)量I1I2I3I4I5I6I7I8I9I10J102449252225402009J11227020502025J12205022402101J13213721562390J14254824802439J1520912259J1624962547續(xù)（表4）

【100】第40卷第9期2018-09圖480%快遞回收時(shí)的算法迭代過程圖580%快遞回收時(shí)的回收網(wǎng)絡(luò)表6運(yùn)算結(jié)果minTCu1u2u3u4u5u6（40%）925580025772003817706550461500008133940%9227200253268039660057050617000070842.750%947030026840003366893533063700004387060%968806029378002825503465063900004302770%979680031093202235903297563900004094680%10012100338680016463731502.8639000039118因文章篇幅有限，選取40%、80%快遞回收時(shí)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，如圖2～圖5所示。50%、60%、70%的快遞回收時(shí)結(jié)果分析與此類似。運(yùn)算結(jié)果表明（如表6所示）40%的快遞回收比例時(shí)，建立快遞回收轉(zhuǎn)運(yùn)中心使得回收總體成本下降0.3%，碳稅成本下降12.9%，該回收網(wǎng)絡(luò)模型更加經(jīng)濟(jì)，大大降低了碳排放量，符合企業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)的要求，這驗(yàn)證了模型的正確性。由圖3和圖5可知，由于快遞回收所占比例的變化，回收網(wǎng)絡(luò)所選擇的節(jié)點(diǎn)數(shù)量和位置是動(dòng)態(tài)變化的，這符合實(shí)際生活中的情況。隨著快遞回收所占比例的增加，雖然建設(shè)成本有所增加，但節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和位置是動(dòng)態(tài)變化的，減少了節(jié)點(diǎn)間的距離，降低了運(yùn)輸成本和快遞回收成本。5結(jié)論文章在低碳環(huán)境下，研究了考慮快遞回收的廢舊手機(jī)回收網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了基于碳排放的C2B廢舊手機(jī)逆向物流回收網(wǎng)絡(luò)模型，并通過算例進(jìn)行分析表明，該模型符合實(shí)際生活情況，更加經(jīng)濟(jì)且大大降低了碳排放量，符合企業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)的要求，從而驗(yàn)證了模型的正確性。本文為C2B廢舊手機(jī)回收企業(yè)在快遞行業(yè)快速發(fā)展以及國(guó)家節(jié)能減排政策壓力的背景下，構(gòu)建廢舊手機(jī)逆向物流回收網(wǎng)絡(luò)以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境利益雙目標(biāo)提供借鑒。該模型不僅?
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本文編號(hào)：2835595