网络优化研究产品返回使用修改模拟植物生长算法

文摘

产品返回侵蚀互联网零售利润,管理者不断追求更科学、高效的网络布局安排退货。基于three-echelon产品返回网络,本文提出了一个混合整数非线性规划模型,目标是最小化总成本并创建一个高效的方法,修改后的模拟植物生长算法(MPGSA),优化问题。算法处理目标函数和约束条件,分别,不需要外在的参数,并提供了一个指导搜索方向产生的评估当前的解决状态。最重要的是,MPGSA使一个伟大的平衡增长机会关注优秀的增长点,扩大搜索范围。改进给重新评估和重新选择的机会增长点在每个迭代中,提高优化效率。一个案例研究说明了MPGSA的有效性和鲁棒性与原来的版本相比,模拟植物生长算法,和其他方法,即遗传算法、人工免疫系统和模拟退火。

1。介绍

产品收益的主要来源之一导致效率低下在网络零售市场,削弱零售商的利润。一项调查显示(1),返回的产品占据了22%的平均在线零售总额。大多数零售商认为这一系列的成本导致产品回报是不可避免的。然而,他们得到一个清晰的理解的复合产品返回损失和无法掌握一种有效的方法来避免损失。

逆向物流网络的设计产品的回报已经成为一个重要的研究内容,因为它掌握物流行业越来越多的关注。设计一个合适的回报率网络可以降低总成本的网络提供更多的空间来增加零售利润和为客户提供令人满意的经验通过售后联系,帮助生产商安排以下工作恢复,让人耳目一新,繁殖。逆向物流的内容通常包括运输、存储、恢复、回收、再制造、再分配和丢弃。产品返回是一个必要的一步。拉比诺维奇et al。2和木3)分别发现产品类型和产品退货政策可能会影响客户的决定返回在互联网零售市场。此外,零售商可以采取行动来减少产品的回报,比如在网上销售产品,客户可以轻松地检索和评估和设置更严格的退货政策4,5]。尽管这些措施确实可以减少回报,应用在实际的营销操作的范围很窄,朝相反的方向逃跑了多元化趋势的在线零售商品。另一方面,零售商不愿做一个严格的客户退货政策疏远自己。因此,零售商应该做一些反省,寻找一种方法来改善他们的服务能力和市场竞争力。毫无疑问,这是一个重要的任务来构建一个科学合理的逆向物流网络。

本文提出一个混合整数非线性规划模型,对应于一个three-echelon产品返回网络,找出初始收集点的数量和位置(ICP)和集中返回中心(crc)所需的有效收集和返回系统和集群的最大持有时间每个ICP的小卷返回产品大货。此外,本研究首次介绍了模拟植物生长算法(PGSA)来解决上述问题转化为修改后的模拟植物生长算法(MPGSA)和三个改进。在相同条件下的实验数据,利用遗传算法(GA)的结果相比,人工免疫系统(AIS),和模拟退火(SA)的比较结果表明,平均总成本的产品返回网络使用MPGSA显著降低,具有良好的稳定性和解决方案。

本文组织如下。节2,相关的研究进行了综述。部分3提出了一种降低产品的总成本数学模型回归网络。部分4介绍了MPGSA来解决这个问题。节5,我们进行一个实验和分析的理论结果,然后检查MPGSA的稳定性。我们进行灵敏度分析确定影响总成本的因素6和总结的工作部分7。

2。文献综述

研究逆向物流网络设计可以分为两种类型6,7]:闭环逆向物流网络设计(CLRLND)和开环逆向物流网络设计(OLRLND)。OLRLND可以被称为逆向物流网络设计在狭义上,包括逆向物流任务如反向分布规划和退货管理。结合正向和反向物流网络,专注于逆向物流网络的设计,将闭环逆向物流网络结构7]。相关的研究这两类分别总结了在这一节中。

2.1。闭环逆向物流网络设计

考虑研究CLRLND全面,涵盖了所有的领域如退货、产品维护、产品翻新,组件重用,再加工,丢弃6]。重要的主题在这一领域是收集和分配产品和生产之间的协调计划和逆向物流。指导jr .和van Wassenhove [8)跟踪闭环供应链的发展,发现再制造的崛起的第一阶段。再制造的概念在早期提出的延长使用寿命高价值和少量物品,如机车发动机和飞机。当时,最难的最初的规模问题。产品是由成千上万的零部件,这带来了难以置信的挑战的安排拆卸、再制造和重新装配的。在欧洲,浪费电和电子设备指令(WEEE指令)在2003年成为欧洲法律,设定收集、回收,各种电子产品和恢复目标(9]。环境和社会压力迫使管理者提高物流网络的整体运行。

CLRLND,不同的研究人员对具体问题有不同的想法。耐用消费品一般采用模块化的结构设计;换句话说,他们是由许多模块组成,具有不同的生命周期。然后,不同的回收和恢复过程所需的模块。模块化产品,如个人电脑,卡娅et al。10]发现,正确估计返回的数量比正确地估计市场需求,更重要的是,他们做了一个建议:在第一阶段,经理应该决定最优数量的拆卸和重新装修网站开放的同时,考虑到市场需求的实际情况和收益水平;在第二个阶段,经理应该给固定的操作决定能力,生产和库存率。Jeihoonian et al。11]介绍了拆卸树的过程中评估返回流的耐用产品的质量状态。分析工具显示,决策者和普通树图评价模块、质量部分,和残留物,甚至原材料。分钟et al。12]研究了时空整合的回报在闭环供应链网络,已广泛应用于供应链设计,目的是提供一个最小费用网络设计的解决方案。的考虑可能从销售中获得实现维护产品,Eskandarpour et al。13)认为,这部分利润应该被纳入总体规划。工作代表了古典CLRLND研究方向改变人们的观念。

的问题逐渐突出,环境恶化和资源短缺,越来越多的研究人员把环境因素考虑而设计一个闭环供应链。她et al。14)提出了一个模型,目的是找到一个平衡减少回收网络的成本和减少对环境的影响。最近,找到一个经济效益和环境影响之间的权衡,Chaabane et al。15]介绍了生命周期评估模型和评估的原则与二氧化碳排放的环境影响;结论表明,环境战略会有意义如果当前立法和排放交易计划加强和协调在全球层面。指导jr . et al。16)做了一个调查,然后意识到,大多数研究一直寻求最低的运营成本和需求设置一个宽松处理返回的时期,这使得收益非常有限的重用率。由于返回延迟,生命周期短,对时间敏感的货物的损失超过30%,这是与初衷相反追求成本的优化。为此,指导jr . et al。16)设计了一个模型来减少返回网络的运营成本和维护可恢复的产品价值和建议及时反应时间敏感行业和time-insensitive行业追求利润。结合逆向物流和闭环供应链逐渐转换的研究目标从追求最低成本实现盈利管理(8]。

除了经济和环境的角度,拉莫斯et al。17有创造力地把社会因素考虑进去,司机的工作时间。运输工作消耗司机快速带来各种各样的物理伤害。太多的压力会导致司机烦躁,甚至引起交通事故。因此,越来越多的学者关注供应链的社会角度设计。高尔et al。18)指的是澳大利亚法律和计划安排重型卡车司机加上时间窗约束。Devika et al。19)被认为是能够创造就业机会和员工安全可以保证沿着供应链。其他方面的社会视角还包括可量化的收益(如工资、养老金和假期)和nonquantifiable因素(如工作场所设计、事故预防措施,符合人体工程学的工作压力、发展和职业机会,和工作时间的灵活性),这两个会影响员工的工作满意度。这些作品代表了未来几十年的一个研究热点,可持续运营,旨在同样在经济的可持续发展,环境,和社会意义(6]。但它仍然是模糊如何量化社会客观科学和如何应用理论付诸实践。

在回顾CLRLND的发展轨迹,已经有一个扩展学者的角度来看,从单一成本优化的进一步追求环保与和谐社会,使数学模型更接近真实的世界,但同时带来一些不可避免的疾病。CLRLND覆盖太多的相互关联的字段。一部分发生在整个身体会发生什么变化。为了满足得到一个可行解的需要和追求整个优化效果,这些研究选择忽略当地细节建模和计算阶段。粗糙的网络设计最后只剩下目标文件或决策者需求文档,这是很难推动产业转型升级。

2.2。开环逆向物流网络设计

开环逆向物流网络是一个闭环逆向物流网络的一部分,主要关注的问题返回产品。尽管OLRLND中的链接都少,每一个更详细的描述和完成。例如,在CLRLND Chaabane等的研究。15),该模型的目标函数中含有多达9部分,但每个部分的描述很简单和粗糙。因此,它是完全有意义的重点工作改善的过程返回产品。

OLRLND相关领域的产品回报,Min et al。20.)提出了一个混合整数非线性规划模型基于three-echelon产品返回网络解决的子问题。在此基础上,Diabat et al。21)使用算法、GA和AIS,优化问题从AIS和有一个更好的结果。最近,两个Zaarour et al。22]和Ghezavati Nia [23]使光修改模型的最小et al。20.]。前者转换到线性形式;后者涉及产品类型添加一个新的维度模型。在这些研究中,产品的描述返回网络详细的关注只是收集返回在具成本效益的网络。和管理建议模型中生成清晰和容易控制为公司经理。退货管理的时效性易腐商品,商品积累和散装运输将降低运输成本,但同时延迟将导致市场价值的下降。出于这个原因,Ruiz-Benitez et al。24)寻找最优集合的易腐产品和探索的价值集合点之间的信息共享和中央处理设施。阮和施25)提供了一个互联网什么框架,用于监测水果电子商务配送和评估在途的水果的新鲜度的方法。退货管理可以及时有用的信息和帮助安排运输任务减少损失货物的市场价值。在网上零售市场,信息披露的库存水平会给客户一种商品短缺,从而促进销售(26];Rao et al。1跟踪这些订单销售由于短缺的感觉,发现他们有一个返回的可能性更高。如前所述,问题的描述CLRLND太粗糙的提供、容易控制的解决方案。为了正确有效地解决这一问题,采用的优化模型和算法是非常重要的。结合新兴环境的新特点,大量的研究不断提供新的思路和方法对传统问题,提高相关管理工作的效率。计算技术的快速发展,新的高性能算法需要改进服务和运营管理的性能。

介绍了一种高效的方法,模拟植物生长算法,网络优化产品的回报。PGSA分别处理目标函数和约束条件不需要额外的控制参数,提供了一个指导搜索方向,不断变化与目标函数值的变化,这使得它适合于解决这个问题。与此同时,这项研究使一系列改进PGSA根据具体问题,将其转化为MPGSA主要通过扩大搜索范围。结果表明,MPGSA优化效应与其他算法相比有明显提高,其原始版本和具有良好的稳定性。这些改进在PGSA也可以应用优化其他类似的问题。

3所示。问题定义

随着商业和商业竞争压力的增加,总有一个公司所面临的问题提供了一个高效、方便的服务产品的回报,提高企业形象和维护与客户的良好关系。例如,戴尔和惠普这样的企业不仅接受零售商的收益,但也为零售商提供补偿时返回的数量是控制(27]。这使得接受返回一个昂贵的服务。很多生产商和物流供应商正在寻找一个合理的整体安排产品的回报。网络管理的回报通常由初始收集点(icp)和集中返回中心(crc)。客户端启动一个商品返还程序并发回货物ICP;ICP聚集客户端返回到一个大型运输和传输CRC。

网络覆盖面积广阔,很难进行直接从客户返回crc,由于建立crc的高成本和客户的自然意愿选择附近的站点返回货物。因此,有必要建立小规模和dense-coverage icp。公司宁愿租icp定期支付租金费用比建造它们的投资。他们可以很容易地调整网络布局,以适应不断变化的需求。考虑到ICP的容量很小,客户返回一个小规模的产品种类繁多,每个ICP需要天总回报。此外,产品的中心返回网络发挥必要作用在逆向物流10,15,28,29日]。他们连接icp制造中心(或维修中心,回收中心),并提供快速反应无损害或没有缺陷的产品。大规模和小额crc需要大投资工程造价在最初阶段。连接建立后,他们将公司资产的一部分,将为长期经营。

简而言之,这项研究将确定在何处找到icp最小化距离客户收集点;在哪里可以找到这个crc尽量减少运输距离icp制造业中心;多少icp、crc需要为客户提供便利,同时,准备设备的成本最小化和收益处理;周期是多久,总回报每个ICP节省运输成本;如何安排产品从icp流向crc而考虑返回中心的能力。没有提出物流或水平运输网络。为了找到一个统一的方法来解决上面的问题涉及一些相互矛盾的元素,本研究形成了一个混合整数非线性规划模型考虑到模型在Diabat et al。文献[21),目标是最小化总成本的回报。模型是基于以下假设20.]。

(1)执行统一管理,为目的的产品回报客户不能直接绕过ICP交付crc。和有必要使用ICP聚合小额回报降低运输成本的方法。

(2)考虑到体积小客户的回报,每个ICP在整合期间有足够的能力来回报政府下的面积。

(3)每个客户都有一个需要返回产品分配给他/她最近的ICP。然后,来自航运运输成本返回从一个客户到他/她的最近的ICP可以忽略它们之间的距离。

(4)子计划涵盖了规划周期内没有发生实质性的变化是在客户需求和运输基础设施。

3.1。指数

为客户:指数; :指数初始收集点; :索引进行集中返回中心;

3.2。模型参数

:每年的租赁成本初始收集点 :每日库存单位成本在初始收集点 :每年工作日 :产品返回客户的成交量 :每日产品单位成本处理初始收集点 :建立集中返回成本中心 :库存集中返回中心的能力 :客户之间的距离和初始收集点 :初始收集点之间的距离和集中返回中心 :客户和初始收集点之间允许的最大距离 :单位运价 :贴现率(取决于运输体积) :惩罚性利率(取决于运输距离) :折现率的指标 :为惩罚性利率指标 :建立初始收集点的最小数量 :建立最小数量的集中返回中心 :任意大量

3.3。决策变量

体积:产品从初始收集点回来集中返回中心 :最大限度的保持时间(天)在初始收集点 如果客户:1分配给初始收集点否则,0 :1如果在网站建立初始收集点否则,0 :1如果集中返回中心建立了网站否则,0

3.4。数学模型

一个混合整数非线性规划模型(1)是开发的目标是最小化总成本的逆向物流网络管理产品的回报。总成本包括icp的租金,建立crc的成本、库存持有成本、产品处理成本和运输成本。目标函数的非线性形式由于存货持有成本和运输成本都是受一个集合。

约束(2)确保每个客户分配给一个ICP。

约束(3从一个封闭的ICP)防止回流。

约束(4)传入流ICP等于输出流。

约束(5)确保产品的总量从icp回来不超过CRC的最大容量。

约束(6)确保每个ICP应该坐落在一定允许接近客户。

约束(7)确保建立了icp的最小数量产品的回报。

约束(8)确保建立了crc的最小数量产品的回报。

约束(9)保存nonnegativity决策变量。

约束(10)保证了决策变量的完整性。

约束(11)保证了决策变量的二进制完整性,,。

4所示。修改后的模拟植物生长算法

李等人。30.)提出了模拟植物生长算法(PGSA)。PGSA是一种启发式算法基于植物生长向光性的理论判据。PGSA作为解决方案空间的植物的生长环境和模拟植物的生长的影响下光点morphactin在不同的水平,从而影响各个部分的增长。最后,解空间的人造植物达到最优解的迭代过程。具体来说,morphactin是一种植物生长激素。morphactin浓度增长点的植物是由环境信息和环境信息的变化波动。增长点morphactin浓度越高,大点的概率增加一个新的分支。如今,PGSA已被越来越多的研究者和被应用在一些地区,如物流设施选址(31日,32,网络优化33),重新配置配电网络和电力传输网络(34,35),电容器的优化布置在径向分布网络(36),和无线传感器网络定位37,38]。

PGSA(有三个优势36):(1)单独处理目标函数和约束条件,避免麻烦确定障碍因素;(2)它不需要外部参数,避免人为干扰;(3)它提供了一个指导搜索方向,不断改变目标函数值的变化。这些优点使优化过程更加关注问题本身,而不是很容易被外部参数,这是完全适合这个问题找到最优解。在PGSA的概率模型,是一个函数,判断一个人的环境质量增长点。PGSA提供的节点应当提供更好的环境比根发芽一分公司提供了前提,因此它正增长的条件概率(38]。在一个迭代中,如图1,假设的增长点代,间隔代表国家形成的子空间增长概率的增长点一代;它还包括一定数量的状态子空间,每一个都对应于增长的可能性在的一代。增长的总和概率= 1的点,形成一个完整的状态空间。然后,一个随机数获得的间隔扔到状态空间就像一个小球。子区间(增长点)抓小球被生长发芽的机会一个新分支。

本研究使用MPGSA处理网络优化问题中描述部分3。MPGSA的新特性将在以下部分。特别是,本研究分配客户返回的产品到最近的ICP,产生的变量;它从ICP分配货物到最近的CRC当儿童权利公约尚未完成,生成变量。

计算的细节描述如下。

步骤1 ()。确定初始的值基本观点(初始解决方案)和步长然后计算。
集,。

步骤2(寻找增长点(新的可行的解决方案)。与点为中心,步长,寻找增长点在轴上。表明增长点在树干上。代表在树干上的最大增长点序列号。

步骤3(搜索最优解)。计算。并设置。
如果,然后设置,。
如果,然后设置。

步骤4。计算每个增长点的增长概率,也就是所谓的语素的浓度。
(1)如果,那么增长概率。
(2)如果,那么增长概率。和分母不包含的情况。
很明显,。

第五步(生成一个新的基本观点)。生成一个随机数的时间间隔。找到新的基本观点基于约束。

步骤6(寻找增长点)。集并设置,。
与点为中心,步长,寻找增长点在轴上。表明增长点在树枝上。代表的最大增长点序列号的分支。

步骤7(搜索最优解)。计算和。并设置。
如果,然后设置,。
如果,然后设置。

步骤8。计算每个增长点的增长概率,也就是所谓的语素的浓度。
(1)对于树干上的增长点,如果,那么增长概率;如果,那么增长概率。此外, 它不包含的情况概率是零增长。
(2)增长点在树枝上,如果,那么增长概率;如果,那么增长概率。和分母不包含的情况概率是零增长。 (增长点在树枝上),如果,那么增长概率;如果,那么增长概率。和分母不包含的情况概率是零增长。很明显,。

步骤9(生成一个新的基本观点)。生成一个随机数的时间间隔。
(1)如果,然后选择作为新的基本观点。
(2)如果,然后选择作为新的基本观点。

()如果≤,然后选择作为新的基本观点。
给所选的一个统一的形式。

第10步。当最新的价值重复次,停止迭代。并设置最优解;与此同时,最优的结果。否则,返回步骤6。

虽然操作原始版本PGSA基于模型构建部分3,两个相互矛盾的弊端逐渐显现。一方面,随着迭代,数据量增加一代,混合着一些明显不如方案计算速度减慢。另一方面,很难断言,一个隐藏的后代将携带一个劣质的目标函数值,当母公司执行不佳。本研究在不断总结经验,使三个改进。

改进1。在这两个步骤2和6,检查增长点使用约束的数学模型,然后删除解决方案空间的边界之外的增长点。

改进2。在这两个步骤的结束3和7,法官的素质增长点使用预设阈值的设置根据特定问题和实验效果。这里的阈值设置为20000。当增长点的区别和的值大于阈值,增长点的竞争力相对较弱。和增长点是如此低劣,可以失去发展机会。

改进3。在步骤9,PGSA的原始版本30.生成一个新的基本观点的增长点。有区别地,本研究选择一个新的增长点在每一代的基本观点,形成一组新的基本分。也就是说,代会最多新基本的点,在此基础上,寻找下一代的增长点。如图2,间隔代表国家形成的子空间增长概率的增长点的一代。和小球分别抛出状态子空间选择新基本分。

两个改进1和2不仅集中宝贵的成长机会的分配上的杰出的增长点,保证高质量的优化结果,但也通过节约计算资源提高效率。这是特别重要的迭代计算大量的数据。改进3选择一个新的从每一代基本解;换句话说,搜索范围扩大,优化效率将得到改善。同时,考虑到一些特殊的增长点与最初表现不好可能自己的短路径的最优解,第三改进给出了重新评估和重新选择机会的增长点,可以避免陷入局部最优。这三个改进MPGSA。

5。数据实验

5.1。基本数据

案例研究采用的基本实验数据的纸Diabat et al。21]目的是验证提出的MPGSA方法。基本的数据中包括的坐标信息30集群的客户,10 icp, 5 crc。此外,每个集群的客户返回产品的日常需求。测量距离的使用欧氏距离。每个CRC的能力被设置为1000辆。其他输入参数表中列出1。基本数据设置为相同的值作为数据用于研究Diabat et al。21),科学提供了一个比较使用不同的启发式方法的优化效果。

折现率单位运费有三个可选值和定义在计算过程中根据运输体积。鼓励一批运输降低运输成本,没有运费折扣当一个产品体积不是超过200台;折现率= 0.8时;折现率= 0.6时。同样,惩罚性利率有三个可选值和定义按照运输距离。之间存在着正相关单位运费和运输距离,推动一个ICP选择附近的CRC返回产品。

5.2。实验结果

本研究进行了一个实验分别30倍的条件下,迭代在一次实验中不会停止直到值重复20次。和实验结果如图3。在数据使用box-and-whisker图(图检查4),没有离群值样本,承诺的质量数据中使用以下分析。如表所示2,目标函数值的平均值是175516.80美元,平均迭代次数是59.73。MPGSA的确得到了令人满意的效果。Diabat et al。21)使用两种方法,遗传算法和AIS拟议的模型。除此之外,使用相同的数据基础的前提下,进行相同数量的实验(30倍),本研究使用PGSA和SA进行轮实验。比较结果的五套使用五种不同的启发式算法,如图5,返回网络的平均总成本最低的使用优化方法MPGSA, AIS的结果相比,降低了9.26%,减少8.32%相比,SA的结果,和减少5.85%相比,PGSA的结果。显著MPGSA达到更好的实验结果。

根据仿真结果,CRC的坐标(32岁,39)应该是封闭的;和其余的推荐顺序4 crc建立,从优于低,(20日,53),(48岁,19),(10、7),(9日30)。此外,crc的平均数量,应该建立是3.17,这意味着最好打开3 crc的产品返回网络。

每个实验的最优解圆总是给持有时间的建议十icp。当持有期ICP的= 0,ICP不建议租用。表3显示平均、最小和最大的持有期限(天)十icp。例如,第一个ICP的坐标(44岁,50)建议保持平均持有期为2.6天;最短可以1天;最长可以4天。

5.3。MPGSA的稳定性分析

重复的可以直接影响解决方案的准确性。为了说明MPGSA的稳定性,本研究提出了重复的要求35倍和50倍,分别和两轮运行算法。如表所示4的确,目标函数值减少重复的数量用温和的程度增加,然而。在表5,实验结果从三轮建议建立3 crc;和三个排名的结果建议5替代crc的程度基本上是相同的。总之,MPGSA产生的结果是稳定的,这证明了MPGSA的效率高。此外,表6列表9可选择的解决方案,每一种都提供了一个低成本的优势,为经理提供多个选项。

6。敏感性分析

6.1。灵敏度分析的icp的服务范围

icp的位置应该是足够接近客户提供方便返回产品(39,40]。德克et al。41)提到的体积返回集合点的位置有关,和收集点的合理布局是一个主要考虑网络设计。根据Diabat et al。21),icp的服务范围的扩张将会减少所需数量的icp,减少网络产品的总成本的回报。因此,迫切需要找到一个平衡点之间降低物流成本和提高服务水平。

本研究设置每个ICP的服务半径大小不同(17日、21日、25和29英里)和MPGSA运行算法。使用MPGSA优化结果与结果使用PGSA相比,SA GA, AIS,如表所示7和图6,这是相对最优。根据MPGSA结果,icp的扩张服务范围肯定会导致网络总成本的减少,然而有轻微程度。使用非参数弗里德曼从MPGSA获得的测试结果,小的价值(= 0.0001)表明,icp的服务半径影响总成本在1%的置信水平。但它是减少不那样如图所示的实验Diabat et al。21]。结果显示在图的对比6可以告诉MPGSA是一个更加稳定和可靠的方法找到适当的位置icp和安排适当的收集时间。平衡总成本与服务质量、icp的理想的距离应该是有限的范围内从21到25英里。图7总结了MPGSA的波动性不同距离下仿真结果。箱线图显示,波动范围小当服务半径是25英里。25英里半径是一个更合适的icp的范围。

6.2。单位库存成本的敏感性分析icp

成交量的产品回报太小,ICP需要囤积商品,散装船他们几天crc(如表所示3),这将减少运输成本。但是,另一方面,在ICP的存货持有成本将会增加。无论如何,这将是一个运输成本和库存持有成本之间的权衡。这部分测试的总成本在不同单位库存成本(0.01,0.05,0.10,和0.15美元),同时保持单位在1元运费不变。

表8列出了MPGSA优化结果,包含了最好的,最糟糕的,和总成本的平均值,并比较它与算法的结果PGSA, SA GA和AIS。比较图8给了两个消息:(1)MPGSA总是解决方案意味着总成本和较低(2)单位存货持有成本对总成本有显著的影响。基于弗里德曼测试用于MPGSA结果,值=表明icp的单位库存成本显著地影响网络总成本。如图9不同高度的4箱,其中每一对之间的分离是显而易见的。管理含义得到实验结果显示在图9解释说,在一个适当的库存管理策略的ICP减少单位存货持有成本会降低总成本的回报明显网络。逆向物流的库存持有成本包括付现成本和机会成本。付现成本是相关的一系列的管理活动,如货物仓储、货物装卸、货物修复(42]。灵感带来管理:企业应该做出科学评估环境返回产品,制定准确的库存控制策略和使用先进的处理设施,提高其工作效率。虽然前期投资可能相对较大,减少存货持有成本的长期效益赢得了大量的商品将会非常可观。

6.3。crc的库存能力的灵敏度分析

工程造价的CRC建设规模(即有关。、库存容量)。假设CRC的建造成本库存容量成正比。然后,它需要2700美元与900台的能力,建立CRC和需要3000美元建立一个CRC 1000台的能力,等等。进行灵敏度分析的基础上,假设。表9列出了最好的,最糟糕的,获得的总成本的平均值从数据实验使用MPGSA PGSA, SA和的平均数MPGSA-recommended crc。图10比较波动的平均总成本使用的三个算法以及库存容量的扩张。图11显示了MPGSA总成本的波动形式的箱线图。显著地,MPGSA得到相对最优的解决方案。如数据所示,库存容量越大,所需的crc数量越小。基于弗里德曼测试用于MPGSA结果,值=反映了crc的库存能力的差异会引起总成本的波动在1%的置信水平。然而,扩大crc的库存能力不是绝对导致总成本的增加或减少。有一种解释MPGSA现象在图11。

(1)当CRC的库存容量变化从800年到1100年单位,CRC的推荐数量保持在3。建筑成本的增加导致库存容量的扩张增加了总成本。特别是,总成本有一个小血统当库存容量变化从1000辆至1100辆。尽管产能的扩张增加了建筑成本,它允许更icp选择最近的CRC返回货物或允许icp返回更多的商品的CRC附近,节约运输成本。和运输成本的下降对总成本的影响较大。

(2)当库存容量保持在700辆,MPGSA建议3.83 crc一般设置。83.3%的30实验记录建议建立4 crc,带来的建设成本;同时,库存能力的总和的crc非常接近总量的回报在一个周期,这意味着大多数icp需要分发其返回多个crc,导致运输成本的增加。如图11,700 -库存容量框的位置高于800 -库存容量的位置框,这是与分析一致。

(3)当库存容量保持在1200辆,MPGSA建议设置2.6 crc一般。在30实验记录,53.3%的人建议建立3 crc,和43.3%的人建议建立2,降低建筑成本平均;但是,另一方面,当一个解决方案提出了构建2 crc,运输距离将延长对icp的一部分,增加了运输成本。正如所看到的在桌子上9,平均总成本接近另一个容量时设置为1100单位,这意味着降低成本补偿容量增大时增加成本。但胡须(在图11)长能力= 1200台,因此它不是相对稳定。

综合考虑总成本及其稳定性,本研究建议CRC的能力应该被限制在一个地区从800年到900辆。

7所示。结论

本文提出一种高效、稳定的方法,修改后的模拟植物生长算法,解决子问题的产品返回网络。PGSA原始版本的基础上,本文MPGSA三个改进扩大搜索范围,消除劣质增长点。改进带来以下好后果:(1)集中宝贵的成长机会的分配上好的增长点承诺高质量结果;(2)节约计算资源,这是特别有意义的迭代计算的数据;(3)它从每一代新的基本解决方案,扩大搜索范围,提高优化效率,虽然计算的数据量迅速增加以及迭代的推动;(4)考虑到有些最初增长疲软点自己的短路径的最优解,这给了重新评估和重新选择的机会增长点在每个迭代中,为了避免陷入局部最优。

这里的数学模型提出了关注只返回产品的管理。相比其它模型提出了逆向物流和闭环供应链,供应链涉及如此多的部分,太粗糙,提供清晰、容易理解的解决方案,本文提供的模型更详细和完整的描述网络结构,操作成本,和持续时间控制,管理者和决策者提供可行的和容易控制解决方案。three-echelon产品返回网络符合普遍需求在现实世界中。具有良好的适应性,开发支持其他multiechelon网络覆盖广阔的区域。

数值结果表明,MPGSA是有效和稳定的。平均总成本的产品返回网络使用MPGSA达到最低水平,减少9.26%与AIS的结果相比,减少了8.32%的结果相比,SA和减少5.85%相比,PGSA的结果。这些改进MPGSA可以应用于更优化的研究在未来,因为他们只有一个目标函数。

本研究使用静态数据在计算过程中为了使科学的比较各种算法的优化效果。未来的工作可以执行网络优化考虑回流产品需求的不确定性。此外,值得设计一个可持续发展的网络产品的回报,同样旨在在经济的可持续发展,环境,和社会维度。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者感谢金融支持由中国国家自然科学基金(71471025号,71531002,和71671022)和中国教育部人文社会科学研究青年基金项目(没有。16 yjc630102)。

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