基于混合智能算法的再制造系統(tǒng)決策研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)率和人民生活水平的提高,各種產(chǎn)品的種類、數(shù)量不斷增加,產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度也逐漸加快,隨之產(chǎn)生了大量產(chǎn)品退回、廢舊產(chǎn)品回收、產(chǎn)品維修與再制造等逆向物流活動。
　　 逆向物流過程復雜、參與者眾多,不同決策者間追求自身利益最大化的目標可能會導致逆向回收網(wǎng)絡整體利益下降。針對一般化的隨機需求環(huán)境下的逆向回收網(wǎng)絡優(yōu)化問題,利用超網(wǎng)絡理論和均衡理論建立了網(wǎng)絡均衡模型,并利用變分不等式理論得到了各個決策者和網(wǎng)絡整體同時達到均衡狀態(tài)的等

2、價的變分不等式形式,最后使用修正投影算法求得網(wǎng)絡均衡解。通過數(shù)值算例證明模型和算法的可行性,分析了零售商風險態(tài)度和需求對價格的敏感度對逆向回收網(wǎng)絡決策的影響。
　　 再制造是一種被廣泛采用的高效的回收再利用方法。但由于廢舊產(chǎn)品來源地、到達時間等因素的差異,其質量水平一般變動很大,這使得再制造系統(tǒng)決策面臨著很大的不確定性。為了降低不確定性因素的影響,建立了隨機模糊質量水平下的集中式再制造系統(tǒng)的定價決策優(yōu)化模型。根據(jù)決策者不同的管理

3、目標,分別給出了期望利潤最大化模型、(α,β)-水平利潤最大化模型和機會最大化模型。利用結合了隨機模糊模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法得到混合智能算法用于求解提出的模型。數(shù)值算例結果證明了模型和算法的可行性,并為實踐提供一定的指導意見。
　　 為了加強隨機質量水平下的分散再制造系統(tǒng)中再制造商和零售商的合作關系,綜合使用批發(fā)價訂貨策略和期權契約,建立了基于期權的隨機環(huán)境下的再制造逆向供應鏈協(xié)調模型,并與傳統(tǒng)的報童模型下最優(yōu)決策進行了比較。