考虑再利用需求的垃圾回收处理优化模型

垃圾回收处理是建设资源节约和环境友好形社会(即两型社会)的基本要求.本文利用逆向物流管理优化方法研究带确定性日回收垃圾处理问题,对经过垃圾处理中心处理过后的垃圾分全部或部分可被再利用两种情形,建立了垃圾回收相关企业成本最小的约束优化模型.该模型是0-1整数规划模型,能够直接在LINGO软件平台上求解.应用实例验证了模型的效用.     

广西电子废弃物逆向物流网络模糊规划设计

随着低碳时代的到来,如何有效回收和处理日益增多的电子废弃物已引起人们高度关注.在电子废弃物资源化利用过程中,逆向物流网络构建是一个关键环节.设计电子废弃物逆向物流网络,利用模糊参数描述不确定的回收量,构建电子废弃物逆向物流网络模型,借助模糊规划思想和解决方法,将所建模糊规划模型清晰化求解.针对不同置信水平对模型进行分析,得出在南宁、贵港及柳州建立中转仓库、处理中心和填埋场.     

模糊环境下的城市生活垃圾逆向物流网络设计

在垃圾回收逆向物流网络中,回收的数量具有不确定性,根据这一特点,将各消费区域垃圾回收量看成模糊参数,提出了逆向物流网络的模糊约束机会规划模型,通过把模型中模糊机会约束清晰化,将模型转化为确定性的混合整数规划模型,通过算例对模型进行了求解,为逆向物流网络设计提供了依据.     

不确定需求下故障共享单车回收周期性车辆路径问题研究

为了及时有效地回收城市道路网络中的故障共享单车,对分散于路网边上的故障单车进行聚类形成收集点,考虑聚类收集点上回收需求呈现的不确定性特征,建立以行驶总距离最小为目标的回收周期性车辆路径选择模型.采用基约束鲁棒优化方法,利用有界区间对不确定的回收量进行描述,引入扰动系数和控制系数调节模型的鲁棒性和适应性.针对模型设计近似...     

生产和运输成本问题的机会约束规划方法

当供应商的生产能力和销售商的需求量是随机参数时,建立了一类产品生产和运输成本问题的数学模型,它是一种随机优化模型.利用机会约束规划方法研究了在给定置信水平和其它相关约束条件时,此类随机优化问题的确定型等价式.给出了每个供应商给每个销售商的送货量,且达到了总运输成本最低.实际案例研究表明所建立的模型和求解方法有效,且分析了不同置信水平下最优值的变化,提供了选择最佳置信水平的方法.     

随机环境下再制造逆向物流网络选址研究

针对逆向物流网络的多目标性和回收废旧产品数量的不确定性,在再制造产品和新产品可相互替代的情形下,建立了随机多目标规划模型.通过求解该模型,可以确定逆向物流网络中设施的位置、数量以及设施间的流量分配.对模型中的机会约束,将其转化为各自的确定性等价类,采用主目标法对多目标问题加以处理.通过Lingo 11.0对模型算例进行求解,并分析了当置信水平和可回收量波动时网络结构和最小成本的变化,进而验证模型的稳定性.     

不确定条件下工程项目的多目标模糊均衡优化

在工程项目多目标优化问题研究基础上,研究不确定环境下工程项目多目标均衡优化问题.利用模糊数表示费用变化率和质量变化率,考虑模糊集的不同可能性水平,建立工程项目多目标模糊均衡优化模型,给出模型的求解方法和步骤,得到不同可能性水平下多目标优化问题的最优折衷解变化范围.优化方法使决策者能够根据决策风险的大小进行最优目标值的确定.     

基于第三方回收的废旧家电逆向物流网络设计

针对第三方参与废旧家电回收问题进行研究,以第三方家电回收企业利润最大化和回收中心对居民产生的负效用最小化为目标,考虑废旧家电在回收数量、回收质量以及客户需求量等方面的不确定性,建立多周期多目标的废旧家电逆向物流网络模型.采用改进加权平均求解法将双目标规划转化为单目标规划后,再采用区间规划方法对模型进行确定性转化.模型数值仿真得到的优化解能为企业在物流设施选址以及不同周期下的市场缺货量、设施间流量分配等提供一个灵活的决策方案.     

不同风险态度下的三层供应链集成优化

研究了在决策者不同风险态度下的由供应商、分销商和零售商组成三层供应链集成优化问题。考虑供应链中价格、质量、交货、需求和供应的不确定风险因素为模糊变量,应用可信性理论建立了模糊机会约束规划模型,可信性测度的置信水平代表了决策者的风险偏好程度。使用模糊变量的乐观值和悲观值将机会约束转化为清晰的等价形式。最后,通过数值算例分析了决策者的风险态度的变化对集成供应链的影响。     

基于在险价值的物流网络规划模糊两阶段模型与精确求解方法

针对物流网络规划问题中顾客需求和运输成本的不确定性,使用在险价值量化投资风险,建立了以投资损失的在险价值最小化为目标的模糊两阶段物流网络规划模型。对于模型中不确定参数均为规则模糊数的这一类模糊两阶段规划模型,本文通过理论分析和证明将其转化为等价的确定一阶段规划模型进行求解,从而将无穷维的优化问题转化为有限维的经典优化问题,降低了计算难度且得到了模型的精确解。不同规模的数值实验证实了所提出模型及其求解方法的有效性。