基于碳排放的C2B廢舊手機逆向物流回收網(wǎng)絡設計研究
【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化算法[17],具有收斂速度快,求解質(zhì)量高的特點,被廣泛應用于物流網(wǎng)絡設計方面,因而本文采用改進的粒子群算法進行模型求解,算法參考黃太安等[18]的改進粒子群算法思想。其粒子更新公式為:其中c1=2,c2=1.2,c3=2,ω隨迭代次數(shù)動態(tài)取值。本文先對不建立快遞回收轉(zhuǎn)運中心時的模型進行求解,然后分別從40%、50%、60%、70%、80%的快遞回收所占比例進行模型求解。模型設置種群粒子數(shù)目為30,最大迭代次數(shù)為350次。圖240%快遞回收時的算法迭代過程圖340%快遞回收時的回收網(wǎng)絡表5模型中設定的參數(shù)符號數(shù)值符號數(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化算法[17],具有收斂速度快,求解質(zhì)量高的特點,被廣泛應用于物流網(wǎng)絡設計方面,因而本文采用改進的粒子群算法進行模型求解,算法參考黃太安等[18]的改進粒子群算法思想。其粒子更新公式為:其中c1=2,c2=1.2,c3=2,ω隨迭代次數(shù)動態(tài)取值。本文先對不建立快遞回收轉(zhuǎn)運中心時的模型進行求解,然后分別從40%、50%、60%、70%、80%的快遞回收所占比例進行模型求解。模型設置種群粒子數(shù)目為30,最大迭代次數(shù)為350次。圖240%快遞回收時的算法迭代過程圖340%快遞回收時的回收網(wǎng)絡表5模型中設定的參數(shù)符號數(shù)值符號數(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%快遞回收時的算法迭代過程圖580%快遞回收時的回收網(wǎng)絡表6運算結(jié)果minTCu1u2u3u4u5u6(40%)925580025772003817706550461500008133940%9227200253268039660057050617000070842.750%947030026840003366893533063700004387060%968806029378002825503465063900004302770%979680031093202235903297563900004094680%10012100338680016463731502.8639000039118因文章篇幅有限,選取40%、80%快遞回收時的計算結(jié)果進行對比分析,如圖2~圖5所示。50%、60%、70%的快遞回收時結(jié)果分析與此類似。運算結(jié)果表明(如表6所示)40%的快遞回收比例時,建立快遞回收轉(zhuǎn)運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)絡模型更加經(jīng)濟,大大降低了碳排放量,符合企業(yè)低碳經(jīng)濟的要求,這驗證了模型的正確性。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)絡所選擇的節(jié)點數(shù)量和位置是動態(tài)變化的,這符合實際生活中的情況。隨著快遞回收所占比例的增加,雖然建設成本有所增加,但節(jié)點的數(shù)量和位置是動態(tài)變化的,減少了節(jié)點間的距離,降低了運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回收網(wǎng)絡,構(gòu)建了基于碳排放的C2B廢舊手機逆向物流回收網(wǎng)絡模型,并通過算例進行分析表明,該模型符合實際生活情況,更加經(jīng)濟且大大降低了碳排放量,符合企業(yè)低碳經(jīng)濟的要求,從而驗證了模型的正確性。本文為C2B廢舊手機回收企業(yè)在快遞行業(yè)快速發(fā)展以及國家節(jié)能減排政策壓力的背景下,構(gòu)建廢舊手機逆向物流回收網(wǎng)絡以實現(xiàn)經(jīng)濟和環(huán)境利益雙目標提供借鑒。該模型不僅?
【相似文獻】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 李軍濤;李都林;路夢夢;;基于碳排放的C2B廢舊手機逆向物流回收網(wǎng)絡設計研究[J];制造業(yè)自動化;2018年09期
2 黃華;;淺析手機行業(yè)的逆向物流[J];科技信息(科學教研);2008年25期
3 徐劍;張云里;金玉然;;廢舊電子產(chǎn)品逆向物流模式的選擇[J];物流技術(shù)與應用;2006年03期
4 王發(fā)鴻;達慶利;;電子行業(yè)再制造逆向物流模式選擇決策分析[J];中國管理科學;2006年06期
5 鄭秀芝;姜櫻梅;;企業(yè)實施綠色逆向物流的決策研究——以電子產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)為例[J];東岳論叢;2013年07期
6 李晶蕾;程燕喃;;電子企業(yè)逆向物流管理研究[J];中外企業(yè)家;2014年06期
7 建娜娜;鹿艷芬;朱媛媛;;廢舊手機逆向物流回收商與政府之間的演化博弈研究[J];物流科技;2017年11期
8 賈紅雨;王會娟;;電子產(chǎn)品逆向物流網(wǎng)絡規(guī)劃模型研究[J];物流科技;2012年09期
9 王佑瑩;馬潔;馬步青;;中國廢舊手機回收現(xiàn)狀及回收模式研究[J];經(jīng)濟師;2013年06期
10 周婧;;標準化推動我國廢舊手機回收產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究[J];質(zhì)量與標準化;2018年01期
相關(guān)碩士學位論文 前9條
1 周雪芳;基于閉環(huán)供應鏈的廢舊電子產(chǎn)品逆向物流網(wǎng)絡體系構(gòu)建及應用研究[D];江西理工大學;2012年
2 劉偉;電子廢棄物逆向物流網(wǎng)絡設計及其生態(tài)效率研究[D];東華大學;2009年
3 李柯宏;我國電子廢棄物逆向物流模式的應用[D];江西理工大學;2011年
4 潘藝鵬;基于循環(huán)經(jīng)濟的電子企業(yè)第三方逆向物流研究[D];廈門大學;2006年
5 吳楠;面向電子產(chǎn)品的第三方逆向物流戰(zhàn)略伙伴選擇研究[D];西安石油大學;2011年
6 劉春平;電子電器廢棄物的逆向物流模式選擇及實施決策分析[D];湖南大學;2008年
7 仝好林;EPR下第三方逆向物流商選擇與激勵機制設計[D];河南師范大學;2010年
8 楊振坤;面向再生資源產(chǎn)業(yè)的逆向供應鏈多方合作機制研究[D];天津理工大學;2012年
9 王艷艷;我國電子行業(yè)若干逆向物流問題研究與應用[D];山東大學;2012年
本文編號:2835595
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/huanjinggongchenglunwen/2835595.html