汽車零部件用碳足跡的雙目標封閉回路網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法

1、汽車零部件用碳足跡的雙目標封閉回路網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法王義山石建邁國防科技大學(xué)信息系統(tǒng)與管理學(xué)院中國湖南長沙郵箱：onionylillia HYPERLINK mailto: ,jianm HYPERLINK mailto:aishi aishi一摘要近年來，在設(shè)計閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)時，原有的設(shè)備制造商面臨著一個關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。本文提出了一種雙目標優(yōu)化方法,以方便的汽車零部件的閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計。成本和碳排放量的方法,同時優(yōu)化?；旌险麛?shù)規(guī)劃模型，提出制定問題，并基于NSGAII框架算法來獲得帕累托最優(yōu)的解決方案。將該算法與文獻中的遺傳算法進行比較,結(jié)果表明,本文提出的算法能較好地解決帕累托最優(yōu)解。關(guān)鍵詞碳排放；

2、雙目標規(guī)劃；選址；閉環(huán)控制；網(wǎng)絡(luò)設(shè)計二引言由于環(huán)境和經(jīng)濟的優(yōu)點，閉環(huán)供應(yīng)鏈（CLSC）近年來得到了廣泛的關(guān)注。越來越多的原始設(shè)備制造商（OEM）參與產(chǎn)品回收計劃回收舊產(chǎn)品到新的。例如，帕卡德休利特收集空激光打印機墨盒從客戶的恢復(fù)4。戴爾出口復(fù)蘇和銷售超過90%的返回系統(tǒng)，和許多其他的電腦制造商，如蘋果、惠普和IBM也提供回收的產(chǎn)品9。當廠商參與產(chǎn)品回收，面臨的主要挑戰(zhàn)之一是優(yōu)化設(shè)計的閉環(huán)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)在封閉回路中的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中，位置在正向流動中包括植物、配送中心，以及在反向流動的集合中心，回收中心和處理中心通常是同時優(yōu)化的。受汽車行業(yè)OEM的實踐，U斯特等人。研究了一個集中心和再制造設(shè)施的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)

3、計問題。李侗研究物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題最終租賃電腦產(chǎn)品回收，和一個混合整數(shù)規(guī)劃（MIP）模型優(yōu)化的正向和反向流動14。李和東進一步開發(fā)的動態(tài)位置和分配模型，以配合封閉回路的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題，找出最佳位置的正向處理設(shè)施，集中心，和混合處理設(shè)施15王某和許12研究了集成設(shè)計的正向和逆向物流的決策選擇工廠、配送中心的位置，和拆解是以最低的成本優(yōu)化。mehrbod等人。提出一種多目標MIP配方以減少總成本，新產(chǎn)品的交貨時間，和收集時間使用產(chǎn)品的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)7。路和bostel提出了兩層定位的問題，同時考慮正向和反向流6。羅薩等。研究了無容量限制的設(shè)施選址問題的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)，考慮生產(chǎn)分配，不確定數(shù)據(jù)的發(fā)展，設(shè)施的位置和靈

4、活的容量調(diào)整10。設(shè)計閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)的一般目標是最小化總成本，包括關(guān)閉和開放設(shè)施的固定成本，開放設(shè)施的運營成本，以及新的和使用的產(chǎn)品的運輸成本。最近，環(huán)境的影響也成為一個重要的因素，必須考慮。通過對在生產(chǎn)和回收過程復(fù)印機的碳足跡，克瑞克研究了閉環(huán)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)對碳排放的影響5。根據(jù)京都議定書和碳排放貿(mào)易制度，diabat等人。研究了碳排放對封閉回路設(shè)施選址決策的影響1?；谏鲜龇治觯覀冄芯苛似嚵悴考?，同時優(yōu)化該隱-萊文交際能力范圍，目前的成本和碳排放的雙目標的閉環(huán)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法。本文的主要貢獻如下。（1）混合整數(shù)規(guī)劃（MIP）模型來制定的問題，即選址決策的優(yōu)化，包括配送中心、回收中心和再制造設(shè)施

5、。（2）除費用外，碳排放量也被優(yōu)化為閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題。我們調(diào)查的碳排放量的運作和分配過程中的位置和分配決定。本文的其余部分組織如下。在2節(jié)，相關(guān)作品進行審查。一種閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題的MIP配方在第3節(jié)。第4節(jié)提出了一種多目標進化算法尋找一組非主導(dǎo)的解決方案。在5節(jié)中，該算法的性能進行了分析。我們的結(jié)論在第6三模型的創(chuàng)立1問題定義閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，提出了在圖1，它可以被看作是一個三層供應(yīng)鏈，包括正向和反向流動。第一層代表一些固定的客戶區(qū)（米）。在向前流，客戶區(qū)，產(chǎn)生新的產(chǎn)品需求（產(chǎn)品），并返回廢舊產(chǎn)品的一部分。在這里，我們假設(shè)再制造產(chǎn)品和新產(chǎn)品是完全替代的，在許多工業(yè)應(yīng)用313它是合理的。在二線，有

6、2種設(shè)施：正向配送中心（記者）和反向收集中心（克）。配送中心客戶服務(wù)區(qū)和船舶產(chǎn)品根據(jù)自己的需求，而收集中心負責(zé)收集和檢查報廢產(chǎn)品的回報。第三層包含植物（我）生產(chǎn)的新產(chǎn)品和再制造設(shè)備（L）回收報廢產(chǎn)品，從收集中心運。新產(chǎn)品生產(chǎn)廠和再制造產(chǎn)品再制造設(shè)施都運到配送中心。圖1。閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)在本文中，我們優(yōu)化的決策：（1）在哪里找到新的配送中心，集中心和再制造設(shè)施；（2）在相鄰層節(jié)點之間的節(jié)點要運送多少產(chǎn)品。額定值模型制劑中使用以下符號。i=1,2，固定植物指數(shù)j=1,2，電位分布中心指數(shù)Jk=1,2,，潛在的回收中心K指數(shù)L=1,2，潛在的制造設(shè)施指標M=1,2,，固定客戶區(qū)指數(shù)參數(shù)d客戶區(qū)

7、的需求mr-客戶區(qū)使用的產(chǎn)品回報率mcp-單位生產(chǎn)成本icd配電中心配電成本（）jcc收集中心的單位集合成本kcr再制造設(shè)備中的單位再制造成本la航運單位產(chǎn)品成本（包括再制造產(chǎn)品）每英里0每英里單位使用的裝運單位成本cop工廠生產(chǎn)的單位產(chǎn)品的噸二氧化碳排放因子icod配電中心配電單元產(chǎn)品中的二氧化碳排放因子jcoc集合中心用的加工單位用產(chǎn)品的二氧化碳排放因子kcor再制造裝置再制造裝置中的二氧化碳排放因子l九C02運輸排放噸單位產(chǎn)品（再制造產(chǎn)品）每英里Y每英里單位使用的單位的二氧化碳排放量dpd我與配送中心之間的距離ijdrd再制造設(shè)備與配送中心之間的距離ljddc配送中心和客戶區(qū)之間的距離j

8、mdcc客戶區(qū)米到集合中心的距離mkdcr集合中心與再制造裝置之間的距離klfd開放配送中心的固定成本jfc固定成本的開收中心kfr開放再制造設(shè)施的固定成本cap我廠的容量icad配送中心的容量jcac收集中心的容量kcar生產(chǎn)設(shè)備的能力l變量X1如果配送中心被打開，則0jY1如果集合中心打開，則0kZ1如果再制造設(shè)施被打開，則0lQpd從工廠到配送中心的產(chǎn)品數(shù)量ijQdc從配送中心到客戶區(qū)的數(shù)量jmQcc從客戶區(qū)到集合中心的用過的產(chǎn)品數(shù)量mkQcr從集合中心到再制造設(shè)備的使用量klQrd從再制造工廠到配送中心的產(chǎn)品數(shù)量lj.MIP模型根據(jù)上述概念，我們制定的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為一個混合整數(shù)

9、規(guī)劃模型Min(1)Z=SXfd+工Yfc+工Zfr+SEcpQpd1jjkklliijjeJ2keKleLieIjeJ+SScrQrd+SScdQdc+SSccQcrlljjjmkmkleLjeJjeJmeMkeKmeM+乙乙乙乙adpdQpd+drdQrd+ddcQdc丿ijijljljjmjmieIjeJleLmeM+乙乙乙卩(dcrQcr+dccQcc)klklleLleKmeMZ=SScopQpd+SScorQrd+SScodQdc2iijlljjjm申弋(leLJeJjeJmeM)+SSSSXipdQpd+drdQrd+ddcQdc丿ijijljljjmjmieIjeJleLmeM

10、+乙乙乙畀QcrQcr+dccQcc)+SScocQcrleLleKmeMklklmkmkkkeKmeMmkmkmk(2)s.t.工Qdc=djmmjeJ工Qcc=rdmkmmkeKVmeM(3)(4)VleLVmeM(12Qpd,Qdcijjm工Qpd+工Qrd=工ijljleL工Qcr=工QccklmkleLmeM工Qcr=工QrdklljkeKjeJ工QpdcapijijeJ工QdcXcadjmjjmeM工QccYcacmkkkmeM工QcrZcarklllkeKieImeMXj,Yk,Qcc,QcrmkklQdcjmVjeJVkeKVleLVieIVjeJVkeKVleLZ嚴0,1,V

11、ieI,VjeJ,VkeK,，Qrdj-0,(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)VieI,VjeJ,VkeK,VleL,VmeM（13第一個目標函數(shù)最大限度地減少系統(tǒng)的整體成本，以及二次目標函數(shù)最大限度地減少整體的碳排放量。約束（3）-（7）限制設(shè)施的平衡，限制（8）-（11）限制每個節(jié)點的容量。約束（12）和（13）是二進制和非負約束的決策變量2解算算法在目前的文獻中，有缺乏有效的方法來尋找帕累托最優(yōu)解的多目標閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題pishvaee等人。提出了閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題的雙目標的多目標Memetic算法，以及隨機權(quán)重方法是用來評估的解決方案8健身。在這里，我們開發(fā)的解決我們的問題基

12、于NSGA-II算法。NSGAII由Deb等人提出的。2,它可以幫助找到更好的解決方案和更好的收斂附近的真正的帕累托最優(yōu)前沿NSGAII采用非支配排序策略和全球精英策略獲得帕累托最優(yōu)解的快速多目標問題，并采用擁擠距離和密度估計保持帕累托解集時盡可能集中在目的空間多樣化。NSGAII的主要框架如下。步驟1：初始化。設(shè)置人口規(guī)模設(shè)為N設(shè)置幾代，設(shè)為T設(shè)置交叉和變異的概率該算法的結(jié)束條件步驟2：設(shè)置=0，并產(chǎn)生初始種群（注：）步驟3：執(zhí)行非支配排序，并獲得不同的方面，然后計算擁擠距離步驟4：通過選擇、交叉和不同操作生成結(jié)果）步驟5：通過選擇操作產(chǎn)生下一個種結(jié)果步驟6：如果符合結(jié)束條件，則循環(huán)結(jié)束。四

13、計算分析為了比較我們提出的算法與常用的一代算法，使用重量和方法，在8，我們實現(xiàn)了算法，使用隨機權(quán)重的方法，作為健身評價策略。我們表示我們所提出的算法基于NSGAII為G1,和生成算法與隨機權(quán)重方法為G2。G1和G2都是用來解決閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)不同尺寸設(shè)計問題。表1提出了三個不同大小的問題表1三個測試問題的大小No.IJKLM151515102021030302050315505030100為了比較G1和G2的性能，介紹了三種性能的措施，這是帕累托最優(yōu)解的平均數(shù)NP）、帕累托最優(yōu)解集的覆蓋（SC）和帕累托最優(yōu)解的平均比率（AR）O表1中所有的問題都是由G1和G2分別解決了十次，并將計算結(jié)果列于表2?？偨Y(jié)

14、在表2的結(jié)果，可以看出G1的性能優(yōu)于G2的所有三項措施。表2G1和G2的計算結(jié)果No.NPSCARG1G2SC(G1,G2)SC(G2,G1)AR(G1,G2)AR(G2,G1)1151920.7650.0950.8240.1122165970.8150.0450.9150.09131461050.8960.0140.9230.035五、結(jié)論在本文中，我們提出了一個雙目標MIP對閉環(huán)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)模型，從而幫助原始設(shè)備制造商設(shè)計的閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)。的整體成本和碳排放的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)被認為是同時。這項研究的最初背景是汽車零部件，但該模型可以應(yīng)用在許多其他產(chǎn)品，如電子產(chǎn)品的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)。為了獲得該問題的帕累托最優(yōu)的

15、解決方案，我們開發(fā)了一個基于多目標遺傳算法NSGAII。我們比較我們的算法與遺傳算法的遺傳算法，使用重量和技術(shù)，在目前的文獻中的健身評價策略，和計算結(jié)果表明，我們的算法可以得到更好的帕累托最優(yōu)解。確認這項工作是由71201169號和資金從湖南省教育廳自然科學(xué)基金項目的支持yb2013b011號參考文獻1diabat,A.，阿卜杜拉，T.，鋁refaiesvetinovic.A,D,K和govindan。戰(zhàn)略的閉環(huán)設(shè)施選址問題與碳交易市場的交易，按IEEE工程管理，第60頁。3984082013年5月。2。普，K，A，AgarwalS.,&meyarivan“一房和精英的多目標遺傳算法（NSGA

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17、ostel,N設(shè)施位置模型的逆向物流系統(tǒng)包括：流的情況下再制造活動，“電腦與行動研究，第34頁。299-323,2007年二月。77Mehrbod,M.,Tu,N.,Miao,L.,&Dai,W“交互式模糊目標規(guī)劃的多目標的閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)，”annals大學(xué)作戰(zhàn)研究，第201頁367381，2012年8月。88Pishvaee,M.S.,Farahani,R.Z.,&Dullaert,W“amemetic算法的雙目標綜合前饋/逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、計算機和營運研究，第37頁。11001112，2010年六月。99Quariguasi,J.,&Bloemhof,J.“分析的生態(tài)效率（remanufactured個人電腦和手機，“生產(chǎn)和營運管理，第21卷，第101頁114，碩士論文，民國九十五年。1010Rosa,V.D.,Gebhard,M.,Hartmann,E.,&Wollenweber,“J雙穩(wěn)健的可持續(xù)性的物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的不確定度，“國際生產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)雜志，第145頁1841985年。11UsterEaswaran,H.G.,akali,E.,&etinkaya的“彎曲的分解與替代多切割為多產(chǎn)品的閉環(huán)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計模型，“海軍研究物流，第54頁。890年至907年，2007年10月。11Uster,H.,Easwaran,G.,Akali,E.,&etinkaya,S.