PDF《秦小辉不确定环境下独立型废旧家电 逆向物流网络优化设计》

式(2) 保证回收站 i 的流 量平衡;

式(3) 保证回收处理中心 j 回收的原材料全部运往 原材料市场 k;

式(4) 保证回收处理中心 j 的二手电器产品全 部运往二手电器市场 l;

式(5) 保证回收处理中心 j 在回收原 材料过程中产生的废弃物全部运往填埋点 m;

式(6)和(7)是回 收处理中心的能力约束;

式(8)是回收处理中心数量限制;

式(9)是变量非负限制;

式(10)是0/1 整数变量约束.

2 遗传算法设计 遗传算法自

1975 年Holland 教授提出以来,由于有着其 他算法无法比拟的优越性,已广泛应用于各领域. 采用遗传 算法求解上述混合整数线性规划模型一般有两种思路:(1)采 用二进制和浮点数(或实数值)混合编码策略,按照遗传算法 的运行流程进行迭代;

(2)把原问题分解为两个子问题进行求 解,即设施选址问题和运输问题. 本文采用第二种思路进行 算法设计. 2.1 编码策略 由于决策变量 yj,ym 的取值均为 0-1 变量,因此,采用常 规的二进制编码方法,染色体中取值为

0 表示该候选设施未 被选中,1 则相反. 例如 i=4,j=2,则染色体{1,0,0,1,0,1}表示

1、4 号候选回收处理中心,2 号候选填埋点被选中;

2.2 适应度函数 适应度函数也称为评价函数,是进行自然选择的唯一依 据,适应度较高的个体遗传到下一代的概率较大,而适应度 较低的个体遗传到下一代的概率就相对小一些. 根据上述模 型的特点,由于目标函数是求最小值,因此,可建立如下的适 应度函数: fit(Z)=-Z 2.3 约束条件的处理 目前对约束条件的处理一般有三种方法,即搜索空间限 定法、可行解变换法和惩罚函数法. 本文采用惩罚函数法对 不可行解进行处理,罚函数罚的基本思想是对解空间中无对 应可行解的个体计算其适应度时,处以一个罚函数,从而降 企业管理179 统计与决策

2010 年第

15 期(总第

315 期) S=1(0.6) S=2(0.4) P=1 P=2 P=1 P=2

1 900

1000 1050

1130 2

850 960

970 1050

3 1150

1230 1370

1300 4

1200 1240

1360 1270

5 600

750 730

820 6

750 820

810 870

7 1400

1510 1560

1600 8

1250 1080

1400 1220 回收站 i rips(台) 表1s情景下回收站 i 对产品 p 的回收数量 ηpn(%) cn(元/顿) p\n

1 2 铁49

55 1200 铜4320000 铝1214500 塑料

43 34

1900 表2ηpn 及cn 的数据 j\i

1 2

3 1

110 58

240 2

310 145

450 3

140 309

120 4

190 360

270 5

140 310

60 6

325 490

270 7

151 160

280 8

240 180

375 表3回收站与回收处理中心间的运输距离(千米) j

1 2

3 1

315 195

450 2

260 92

390 1

79 148

110 2

208 380

70 1

66 220

66 2

250 405

205 原材料市场 再制品市 填埋点 表4回收处理中心与其他设施间的运输距离 (千米) P=1 P=2

50 45

60 100

500 650 0.05 0.04

300 400

800 1000 c gov p (元) c rep p (元) c rem p (元) wp(元) scp(元) sc rem p (元) 表5cgov p 、 c rep p 、c rem p 、 wp、scp 、 sc rem p 的数据 αps βps γps fi(元) 0.15 0.2 0.3

120000 fi(元) fm(元) c rep p (元/顿) cm(元/顿)

500000 80000

800 5 cijp(元/台.千米) cjk(元/顿.千米) cjlp(元/台.千米) cjm(元/顿.千米) 0.1 0.2 0.1 0.2 Maxj(台) Minj(台) Numj

15000 5000

2 表6其他相关参数的数据 低该个体的适应度,使该个体被遗传到下一代群体中分概率 减小. 本文中采用 Michalewicz 和Attia 方法来构造带有惩罚 项的评估函数. 2.4 遗传算子 交叉: 本文采用单点交叉方式以 Pc 为交叉概率进行交 叉运算;