基于粒子群優(yōu)化算法的逆向物流中心選址模型的研究.pdf

1、推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的優(yōu)選模式就是發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，而實(shí)施循環(huán)經(jīng)濟(jì)的必由之路又是發(fā)展逆向物流，所以逆向物流優(yōu)化問題被提上了日程。但在國內(nèi)逆向物流的研究還處在初級階段，逆向物流發(fā)展還不成熟，還有逆向物流的配送時(shí)間過長，成本過高等原因，對于大多數(shù)企業(yè)來說建立逆向物流系統(tǒng)成本過高從而忽略了逆向物流網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)。如何提高逆向物流的配送效率，最小化逆向物流成本是本文研究的重點(diǎn)。
　　 本文對逆向物流進(jìn)行了介紹，列出了目前比較普遍認(rèn)可的逆向物流模型

2、，由于目前回流品對環(huán)境的影響越來越大的原因，并重點(diǎn)研究分析了環(huán)保再利用逆向物流網(wǎng)絡(luò)中心選址的意義、選址的原則及選址的影響因素；研究分析了連續(xù)點(diǎn)選址模型和離散點(diǎn)選址模型；通過和正向物流的比較，總結(jié)了獨(dú)立逆向物流選址模型的特點(diǎn)；提出了一個(gè)在一定假設(shè)下的獨(dú)立逆向物流網(wǎng)絡(luò)的一般化模型，并通過對這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)行進(jìn)行分析，建立了該網(wǎng)絡(luò)在一定約束條件下的數(shù)學(xué)模型；物流選址模型屬于組合優(yōu)化問題，計(jì)算難度比較大，而且當(dāng)備選物流中心達(dá)到一定數(shù)量的時(shí)候會產(chǎn)

3、生組合爆炸得問題，因此單純的優(yōu)化算法難以得到最優(yōu)解，本文主要研究怎樣使用粒子群優(yōu)化算法來解決獨(dú)立逆向物流網(wǎng)絡(luò)選址這類網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化NP難題，鑒于獨(dú)立逆向物流模型的離散性，采用離散二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法對獨(dú)立逆向物流模型進(jìn)行求解，填補(bǔ)了粒子群算法在獨(dú)立逆向物流選址中應(yīng)用的空白；在求解過程中，針對粒子群容易陷入局部最優(yōu)解及粒子多樣性不夠高等問題，使用動(dòng)態(tài)的慣性權(quán)重系數(shù)、收縮因子等方法對粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化。
　　 根據(jù)以上的研究分析，把離