产品回收多级逆向物流网络优化设计模型

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1、万方数据第14卷第1期2O8年1月计算机集成制造系统ComputerIntegratedManufacturingSystemsV01．14No．1Jan．2O8文章编号：1006—5911(2008)01—0033一06产品回收多级逆向物流网络优化设计模型董景峰，王刚，吕民，高国安(哈尔滨工业大学现代生产技术中心，黑龙江哈尔滨150001)摘要：为降低逆向物流成本，改善客户产品回收便利性，优化逆向物流网络中产品回收的渠道选择决策，在原有正向物流网络基础上，提出了包含初始收集点、集中回收中心和回收处理工厂三种物流设施的多级逆向

2、物流网络。以总逆向物流成本最小为目标，兼顾各客户群的产品回收便利性，建立了。一1混合整数规划模型，实现逆向物流网络的选址／分配问题。应用遗传算法求解该模型。模拟算例表明，该算法有效且可行，为企业进行逆向物流网络设计提供可参考的模型和求解算法。关键词：产品回收；正向物流；多级逆向物流网络；o1混合整数规划模型；遗传算法中图分类号：TPl8；()934文献标识码：Aoptimizationmodelofmulti—echelOnreVerSelogisticsnetworkdesignforproductionretnrnDoNG

3、Jing，Png，W-ANGG口ng，LVMing，GAOGMo一口n(ComtemporaryProductionTechnologyCenter，HarbinInstituteofTechn0109y，Harbin15000l，China)Abstract：Toreducereverse109isticscost，improvecustomersconvenienceinproductreturnand。ptimizechannelse—lectiondecisionofproductreturninreverse109i

4、stics，amulti—echelonreverse109isticsnetw。rkincludinginitialc01lectionpoint，centraIreturncenterandreturnhandlingplant，wasproposedbasedonquondamforwardlogisticsnet—work．ReverselogisticsnetworkdesignproblemwasformulatedasaO一1mixedintegerprogrammingmodelandwasdesignedto

5、minimizethetotalreverselogisticscost，andtopayattentiontoconVenienceofproductionreturn．Theref。reitreallzedthelocation／allocationproblemofreverselogistics．Geneticalgorithmwasadoptedtosolvetheoptimizationmodel．Ansimulationexamplewaspresentedtoprovethefeasibilityandvali

6、dityoftheproposedmeth—od．Consequently，thestudyofferedreferencedmode【andsolutionaIgorithmforreverseIogisticsnetworkdesigninenterprises．Keywords：productreturn；forwardlogistics；multi—echelonreverselogisticsnetwork；O一1mixedintegerprogram—mingmodel；genetica!gorithm0引言随着社

7、会经济的发展。逆向物流的经济价值也逐步得到显现，成为强化竞争优势、增加客户价值、提高供应链整体绩效的重要手段‘1

8、。1992年，Stock在给美国物流管理协会(CouncilofLogisticsManagement，CLM)的一份报告中，首次提出了“逆向物流”这一名词。他在报告中指出：逆向物流是一种包含了产品回收、物料替代、物品再利用、废弃处理、再处理、维修与再制造等流程的物流活动。逆向物流系统的高度复杂性、多样性、供需失衡性使系统的运作更依赖于物流网络，因而在逆向物流管理中的首要任务是优化设计逆向物流网络。收稿日期：200

9、7一Ol—12；修订日期：2007一0716。Received12Jan．2007；accepted16July2007．基金项目：国家863计划资助项目(2003AA413210)。Foundationitem：ProjectsupportedbytheNationalHi